1.5.3 数据驱动的详细设计

数据是产品设计过程的重要资源，现有很多研究者对已有数据基于神经网络进行指导设计，优化参数，提高设计效率。当前，随着智能制造成为工业发展的主流模式，智能设计和服务的利润率增长点将会得到大幅度提升。其中，智能设计作为制造业三大主要业务的起点和关键，能够帮助企业精准获取设计知识、准确辨识生产要素、精确预测产品性能，是加快产品设计进程、提升产品制造质量、保障产品运行性能和提升企业竞争力的重要手段。通常，产品设计主要包括需求分析、概念设计、结构设计和详细设计四个阶段。数据驱动的详细设计是一种以数据为中心进行产品详细设计业务决策和行动的方式，基于精益分析和数据闭环理念，强调数据在产品设计决策制定中的核心作用，通过数据分析和挖掘技术提炼规律、分析研判再到详细设计的业务应用。

数据驱动的产品详细设计可以通过利用大量的真实数据进行建模和分析，更准确地了解产品结构在不同工况下的响应和行为，从而更加精确地进行设计和改进。随着数据处理和机器学习技术的迅猛发展，可以利用大量的现实数据来辅助产品结构的分析、优化和创新。与此同时能够提高设计效率和精度，为产品设计行业的创新和发展注入新的活力。深度学习神经网络能够处理各种类型的高维度、非线性、大规模的数据，并从中自动地学习到有用的特征，具有较高的准确率、优秀的泛化能力和自适应的能力，对于设计变量较多且复杂的模型，其计算结果的精度和误差在工程上是可以接受的。用于产品详细设计的神经网络算法主要包含网络结构的设计和损失函数的选择，完成神经网络的设计后，选择适当的优化器，将获得的数据集传入网络模型中进行训练和验证测试，通过不断调整模型结构和权值大小，最终获得最优的网络模型并保存，为网络模型的使用做准备。