余 旭

(江西工程學(xué)院，江西 新余 338000)

0 引 言

隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字技術(shù)在艦船立體流線造型設(shè)計(jì)中的影響力逐漸增大，靜態(tài)圖形設(shè)計(jì)不斷地被動(dòng)態(tài)圖形設(shè)計(jì)所取代。動(dòng)態(tài)圖形設(shè)計(jì)是一種以計(jì)算機(jī)等終端為媒介的視覺設(shè)計(jì)方法。視覺感知是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖片中的信息進(jìn)行提取的一種技術(shù)，從同一個(gè)圖片中提取出的信息內(nèi)容，由視覺感知算法或者模型的設(shè)計(jì)決定。從使用場(chǎng)景來(lái)看，視覺感知模型可以分成通用模型和專用模型2種，通用模型能夠處理絕大部分情況下的識(shí)別任務(wù)，專用模型通常是制定的專有算法模型，用于處理通用模型無(wú)法勝任的任務(wù)。本文融合動(dòng)態(tài)圖形和視覺感知技術(shù)，研究艦船立體流線造型的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。

1 動(dòng)態(tài)圖形技術(shù)

1.1 動(dòng)態(tài)圖形的定義及特征

作為一種視覺語(yǔ)言，動(dòng)態(tài)圖形的目標(biāo)是將相關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)化以及圖形化顯示，因此動(dòng)態(tài)圖形是一種新的視覺設(shè)計(jì)形式，這里的圖形是一種普遍的、抽象的符號(hào)，而不是某類具體的事物。動(dòng)態(tài)圖形結(jié)合了平面設(shè)計(jì)以及動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)，是一種基于時(shí)間并且對(duì)靜態(tài)圖形進(jìn)行延伸的視覺設(shè)計(jì)。綜上分析，動(dòng)態(tài)圖形可以定義成一種基于時(shí)間尺度的并以傳遞數(shù)據(jù)信息為目的動(dòng)態(tài)視覺形式。

作為一種新興發(fā)展的視覺形式，動(dòng)態(tài)圖形具有一些新的特點(diǎn)，包括動(dòng)態(tài)化、抽象化、表現(xiàn)力豐富、視覺吸引以及視覺引導(dǎo)等。動(dòng)態(tài)圖形的動(dòng)態(tài)化是由其時(shí)間維度決定的，因?yàn)閯?dòng)態(tài)圖形本身是通過連續(xù)的動(dòng)態(tài)來(lái)傳遞信息的；動(dòng)態(tài)圖形在設(shè)計(jì)過程中使用抽象化的圖形來(lái)描述普遍的事物規(guī)律，能夠突出事物特點(diǎn)，達(dá)到表意清晰明確的目的。由于動(dòng)態(tài)圖形對(duì)時(shí)間線進(jìn)行擴(kuò)展，因此可以對(duì)圖形縮放等效果進(jìn)行呈現(xiàn)，并且可以加入交互以及聲音等元素，因此動(dòng)態(tài)圖形的表現(xiàn)力很豐富。運(yùn)動(dòng)的事物容易引起視覺的注意，因此人眼會(huì)首先捕捉動(dòng)態(tài)的事物，基于這個(gè)原理，動(dòng)態(tài)圖形不但可以迅速地引起人眼的注意，而且可以控制人眼的關(guān)注點(diǎn)，以此提升信息傳遞的效率，這就是動(dòng)態(tài)圖形的視覺吸引力。動(dòng)態(tài)圖形的視覺吸引力實(shí)現(xiàn)了將信息傳遞給大眾的第一步，為了能夠促進(jìn)大眾快速掌握這些信息，則需要進(jìn)行視覺引導(dǎo)，動(dòng)態(tài)圖形的視覺引導(dǎo)和視覺吸引一起發(fā)展，共同實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的快速高效地傳遞。因此和靜態(tài)圖形相比，動(dòng)態(tài)圖形可以根據(jù)事先設(shè)計(jì)好的流程完成圖像的動(dòng)態(tài)顯示，這樣可以對(duì)觀眾的偏好產(chǎn)生一定的影響，從而引導(dǎo)觀眾進(jìn)行信息的接收。

1.2 動(dòng)態(tài)圖形的信息結(jié)構(gòu)

動(dòng)態(tài)圖形的目標(biāo)是為了傳遞信息，因此在動(dòng)態(tài)圖像的設(shè)計(jì)過程中，必須考慮數(shù)據(jù)信息的組織以及表現(xiàn)形式，只有數(shù)據(jù)信息具備動(dòng)態(tài)圖形的呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)，這樣才可以更好地傳遞數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)信息的框架結(jié)構(gòu)主要有結(jié)構(gòu)關(guān)系以及表達(dá)方式2種。對(duì)于傳統(tǒng)的動(dòng)畫而言，通常使用線性的敘事結(jié)構(gòu)，但是對(duì)于動(dòng)態(tài)圖形而言，一般使用倒敘、插敘等非線性敘事方法，并且采用這些敘事方法之后，動(dòng)態(tài)圖形則不存在主角和故事線，通常是根據(jù)數(shù)據(jù)信息之間的承接關(guān)系，以將事情描述清楚為目標(biāo)。動(dòng)態(tài)圖形在進(jìn)行敘事的過程中，通常是以信息為中心，將主要觀點(diǎn)放在開頭，然后進(jìn)行多線敘事，以概念信息為主線并配以補(bǔ)充說(shuō)明為輔線，將各級(jí)數(shù)據(jù)信息展現(xiàn)出來(lái)。因此動(dòng)態(tài)圖形的數(shù)據(jù)信息框架表現(xiàn)為樹狀，其信息主干清晰明了，可以在短時(shí)間內(nèi)收集大量的數(shù)據(jù)信息。

和傳統(tǒng)的靜態(tài)圖形相比，時(shí)間尺度是動(dòng)態(tài)圖形最本質(zhì)的特征。任何動(dòng)態(tài)形式都是基于時(shí)間尺度的，并且時(shí)間設(shè)計(jì)主要是以時(shí)間長(zhǎng)度以及節(jié)奏快慢為主。動(dòng)態(tài)圖形中各部分完成需要的時(shí)間稱作時(shí)長(zhǎng)，一般以秒或者幀來(lái)衡量時(shí)長(zhǎng)，動(dòng)態(tài)圖形是通過多個(gè)靜止畫面共同構(gòu)成的。為了能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)信息的高效傳輸，需要注意動(dòng)態(tài)圖形的時(shí)長(zhǎng)短這一重要特點(diǎn)。從表1可以看出，大部分的動(dòng)態(tài)圖形時(shí)長(zhǎng)在20～30 s，時(shí)間一旦過長(zhǎng)，則會(huì)使得觀眾產(chǎn)生不耐煩的情緒。動(dòng)態(tài)圖形各個(gè)部分時(shí)間的分配和敘事結(jié)構(gòu)相結(jié)合，因此需要從時(shí)間方面對(duì)動(dòng)態(tài)圖形進(jìn)行整體把控，重要的信息時(shí)間長(zhǎng)點(diǎn)，其余信息時(shí)間短點(diǎn)，這樣可以給觀眾足夠多的時(shí)間接收重要信息，不重要的則一帶而過。

表1 動(dòng)態(tài)圖形標(biāo)志時(shí)間Tab. 1 Dynamic graphic sign time

2 視覺感知技術(shù)

2.1 視覺感知技術(shù)原理

視覺感知系統(tǒng)將采集到的圖像信息轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號(hào)，同時(shí)將轉(zhuǎn)換之后的數(shù)字信號(hào)傳送給相應(yīng)的圖像處理系統(tǒng)中。圖像處理系統(tǒng)以圖像數(shù)字信號(hào)中的像素、灰度、對(duì)比度以及顏色等信息為基礎(chǔ)，利用相應(yīng)的圖像處理算法對(duì)圖像的特征進(jìn)行提取，接著以預(yù)先設(shè)置好的邊界條件為基礎(chǔ)，進(jìn)行判斷，最后將判斷的結(jié)果傳送給目標(biāo)操作系統(tǒng)設(shè)備。計(jì)算機(jī)的運(yùn)算性能、圖像信息的獲取等技術(shù)極大地促進(jìn)了視覺感知技術(shù)的發(fā)展，使得視覺感知技術(shù)具備十分廣闊的發(fā)展前景。

對(duì)于不同大小的特征圖，視覺感知算法可以制定相應(yīng)個(gè)數(shù)的先驗(yàn)框，并且視覺感知算法以窗框比為基礎(chǔ)，對(duì)先驗(yàn)框進(jìn)行配置，同時(shí)先驗(yàn)框的大小可以隨著特征圖的減小而線性增長(zhǎng)，特征圖和先驗(yàn)框之間的關(guān)系如下式：

根據(jù)公式（1）中的比例關(guān)系，可以得到先驗(yàn)框的寬度和高度，如下式：

式中：a為先驗(yàn)框的長(zhǎng)度和寬度的比值，在視覺感知系統(tǒng)中，a通常取{1,2,3,1/2,1/3}。因此視覺感知算法會(huì)產(chǎn)生6個(gè)先驗(yàn)框給每個(gè)特征圖，則每個(gè)先驗(yàn)框的坐標(biāo)位置可以用公式（4）和公式（5）計(jì)算得到，最終獲得先驗(yàn)框的坐標(biāo)為（w,h）。

為了降低視覺感知過程中產(chǎn)生的誤差，使用最小化的損失函數(shù)來(lái)增加視覺感知過程中的準(zhǔn)確性，如下式：

式中：G()函數(shù)為所使用的視覺感知系統(tǒng)；為視覺感知系統(tǒng)參數(shù)。視覺感知損失值比例和迭代次數(shù)之間關(guān)系如圖1所示。

2.2 視覺感知系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)

視覺感知技術(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要是性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，使用平均精度值作為視覺感知技術(shù)的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，視覺感知的平均精度值越高，則表明視覺感知的表現(xiàn)越好。準(zhǔn)確率、召回率以及精確率是視覺感知過程中的3個(gè)基本評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，平均精度值的取值和這3個(gè)基本的評(píng)價(jià)指標(biāo)有著緊密的聯(lián)系。

準(zhǔn)確率是指視覺感知系統(tǒng)認(rèn)為感知正確的樣本數(shù)量占樣本總數(shù)的百分比，如下式：

精確率是指視覺感知系統(tǒng)實(shí)際感知正確的樣本數(shù)量占總樣本個(gè)數(shù)的百分比，如下式：

圖1 損失值比例-迭代次數(shù)關(guān)系曲線圖Fig. 1 Loss value ratio iteration times curve

召回率是指實(shí)際為正確的樣本并且被視覺感知系統(tǒng)正確判斷的樣本個(gè)數(shù)占總樣本的百分比，如下式：

圖2 精度值-召回率關(guān)系曲線圖Fig. 2 Precision-recall curve

3 艦船立體流線造型優(yōu)化設(shè)計(jì)

3.1 船體曲面變形技術(shù)

船體曲面變形技術(shù)是艦船立體流線造型設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，本文在船體曲面修改過程中，使用了平移、自由變形以及徑向函數(shù)等技術(shù)，同時(shí)通過調(diào)整曲面控制網(wǎng)格，完成船體曲面調(diào)整的目的，調(diào)整之后的曲面依舊屬于NURBS曲面。為了確保船體全局形變的連續(xù)性，本文設(shè)計(jì)出一種用于調(diào)整曲面網(wǎng)格的修改函數(shù)，如下式：

式中：為船體形變起始位置；為船體形變結(jié)束位置；為形變最大值。艦船立體流線造型優(yōu)化設(shè)計(jì)過程中，先使用NURBS曲線解算出控制頂點(diǎn)，同時(shí)得出相關(guān)節(jié)點(diǎn)的矢量以及基函數(shù)，接著結(jié)合、兩個(gè)參數(shù)得出NURBS曲面，最終通過多個(gè)曲面得到船體的立體流線造型。利用船體曲面變形技術(shù)，可以自行修改相關(guān)參數(shù)變量以及權(quán)重因子，完成船體型線的優(yōu)化。本文使用計(jì)算曲線和原曲線之前的絕對(duì)誤差ε來(lái)衡量重構(gòu)曲線的精度，如下式：

式中：p為原始曲線點(diǎn)，(u)為曲線插值點(diǎn)。誤差結(jié)果如圖3所示，可以看出，優(yōu)化之后的曲線最大誤差為0.073 1 mm，平均誤差為0.046 7 mm。

圖3 船體形變位置和誤差之間的關(guān)系Fig. 3 Relationship between ship shape change position and error

3.2 船型優(yōu)化計(jì)算

艦船立體流線造型優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)中集成了船體幾何重構(gòu)、近似模型、興波阻力預(yù)警以及智能優(yōu)化模塊。為了測(cè)試驗(yàn)證該艦船立體流線造型優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)用性，本文利用該系統(tǒng)對(duì)船體進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并對(duì)設(shè)計(jì)的立體流線造型進(jìn)行有限元驗(yàn)證?；谇婵刂凭W(wǎng)格，采用勢(shì)流算法對(duì)船體的阻力進(jìn)行預(yù)報(bào)。同時(shí)采用智能算法以及近似模型，極大地提升了艦船立體流線造型的優(yōu)化效率。對(duì)艦船立體流線造型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，不斷需要對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行約束，還需要對(duì)船體濕表面積以及排水量進(jìn)行控制，數(shù)學(xué)模型如下式：

為了對(duì)艦船立體流線造型的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，采用粘性的有限元分析法對(duì)優(yōu)化前以及優(yōu)化之后艦船的阻力進(jìn)行計(jì)算，阻力系數(shù)的計(jì)算方法如下式：

4 結(jié) 語(yǔ)

和靜態(tài)圖形相比，動(dòng)態(tài)圖形具備很多獨(dú)特的作用，動(dòng)態(tài)圖形設(shè)計(jì)在探索過程中不斷發(fā)展，動(dòng)態(tài)圖形在圖形設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)揮的作用越來(lái)越大。隨著人工智能以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，視覺感知技術(shù)得到了跨越式提升，將智能感知技術(shù)應(yīng)用到視覺圖形設(shè)計(jì)中，同時(shí)提取有用的信息并進(jìn)行處理分析，將對(duì)視覺圖形設(shè)計(jì)方法起到十分巨大的推動(dòng)作用。本文基于動(dòng)態(tài)圖形技術(shù)以及視覺感知技術(shù)，研究艦船立體流線造型優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，提升艦船造型設(shè)計(jì)效率。