郭立才 吳玨

摘要：挖掘和分析參數(shù)化設計領域的研究趨勢及前沿熱點。本研究使用知識圖譜工具CiteSpace，對2010-2019年期間Web of Science核心數(shù)據(jù)庫發(fā)表的852篇參數(shù)化設計相關文獻進行文獻計量分析。經(jīng)分析，得出參數(shù)化設計目前與人工智能、算法聯(lián)系緊密，萁研究趨勢主要在于建筑設計及產品設計領域，尤其是在建筑設計優(yōu)化及日光利用、產品造型約束優(yōu)化等方向。文章著重討論分析了參數(shù)化設計領域的研究熱點和研究趨勢，為后續(xù)參數(shù)化設計及萁相關領域之研究提供參考。

關鍵詞：參數(shù)化設計知識圖譜可視化分析研究熱點前沿趨勢

中圖分類號：J

文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（ 2021） 08-0102-04

Abstract： Mining and Analysis of Research Trends and Frontiers in ParameterizedDesign. This study used knowledge mapping tool CiteSpace to conduct bibliometricanalysis of 852 literatures related to parametric design published in the CoreDatabase of Web of Science from 2010 t0 2019. Based on the analysis， it is concludedthat the parametric design is closely related to artificial intelligence and algorithm，and its research trend mainly lies in the field of architectural design and productdesign， especially in the direction of architectural design optimization， daylightutilization， product modeling constraint optimization and so on.This paper mainlydiscusses and analyzes the research hotspot and research trend in the field ofparameterized design， and provides a reference for the subsequent research ofparameterized design and its related fields.

Keywords： Parametric design Knowledge graph Visualized analysis Reserachhotspots Frontier trends

引言

參數(shù)（Parametric）又叫作參變量，它定義了一個系統(tǒng)的運作特征和系統(tǒng)成員間的相互關系[1]。參數(shù)化設計（Parametric Design）即參變量化設計，也就是把設計的各個環(huán)節(jié)和要素參變量化，即設計是受參變量控制的，每個參變量控制及表達設計結果的某種重要性質，改變參變量的值會改變設計結果[2]。隨著科學技術的不斷發(fā)展，參數(shù)化設計因其自身的優(yōu)勢逐漸受到越來越多的學者關注，相比于傳統(tǒng)的設計，參數(shù)化設計在造型設計中可以通過修改特定參數(shù)就可以得到新的結果，快速生成一系列風格多樣的造型，設計師或用戶可以根據(jù)設計要求或審美經(jīng)驗進行方案選擇，這在一定程度上帶來更為豐富、多變地體驗，也使得參數(shù)化設計有著極大的發(fā)展前景成為當下的熱門研究之一。

參數(shù)化設計最早在20世紀90年代出現(xiàn)并應用到建筑設計領域，一大批代表性的參數(shù)化建筑也應運而生，如畢爾巴鄂古根海姆美術館、夢露大廈、北京銀河SOHO等;之后在機械設計領域應用主要體現(xiàn)為參數(shù)化軟件的運用，如Pro/Engineer等。隨著人們對參數(shù)化設計領域的不斷探索，其應用逐漸擴展到產品設計、汽車、服裝等領域。伴隨著參數(shù)化的不斷應用發(fā)展，人們對參數(shù)化設計的學術研究也迅速增加。結合現(xiàn)有的國內外相關研究，我們發(fā)現(xiàn)：（1）雖然目前對參數(shù)化設計的關注度和文獻研究一直在不斷增加，但有關參數(shù)化設計的知識圖譜可視化研究匱乏。（2）盡管目前參數(shù)化設計相關研究涉及到多個領域，但是關于其研究熱點及其演化趨勢的可視化研究處于空白。因此對目前參數(shù)化設計的研究進行脈絡梳理將有利于掌握國內外學者在參數(shù)化設計方向上的研究前沿熱點，還可以對后續(xù)的相關研究提供指導參考。為全面客觀地對參數(shù)化設計進行分析，本文以知識圖譜軟件citespace為工具，對web of science核心數(shù)據(jù)庫內的相關文獻進行數(shù)據(jù)可視化分析。

一、研究方法和數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

本研究采用知識圖譜方法，通過對數(shù)據(jù)挖掘，信息處理和圖形繪制，揭示知識的發(fā)展過程與結構關系[3]。選取2010-2019年期間Webof Science核心合集數(shù)據(jù)庫中與參數(shù)化設計相關的852篇文獻，使用citespace工具對其進行了國家/地區(qū)共現(xiàn)網(wǎng)絡分析、機構共現(xiàn)網(wǎng)絡分析、關鍵詞共被引分析和文獻共被引分析，來了解當下參數(shù)化設計的研究熱點與趨勢。

（二）數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)選自wos核心合集數(shù)據(jù)庫，對參數(shù)化設計相關的文獻進行檢索，考慮到2020年數(shù)據(jù)還不完善，因此將檢索時間的跨度定為2010年-2019年，數(shù)據(jù)截至時間為2020年4月。根據(jù)參數(shù)化設計的研究主題，檢索關鍵詞設置為Title= （parametric design） or（parametrization design）;文獻類型=Article;語言=English;對其進行精煉得到有效文獻852篇。

二、結果與分析

（一）發(fā)文量年度分布

通過觀察階段時間內論文發(fā)表數(shù)量的變化趨勢，能夠清楚直觀地反映出該領域的研究發(fā)展狀況，同時也有利于分析掌握該領域的發(fā)展趨勢和前沿動態(tài)[4]。本文統(tǒng)計相關文獻將參數(shù)化設計領域期刊文獻的年度發(fā)表變化情況繪制成圖l。據(jù)圖l可知文獻發(fā)表數(shù)量整體發(fā)展呈增長趨勢，2010-2019年這十年間參數(shù)化設計研究可分為起步發(fā)展和穩(wěn)定發(fā)展兩個研究階段：2010-2016年年發(fā)文量為百篇以下，處于起步緩慢發(fā)展階段;2017年后呈現(xiàn)快速發(fā)展狀態(tài)，發(fā)文量突破100篇以上。這也客觀地揭示參數(shù)化設計研究從緩慢到快速地發(fā)展態(tài)勢，從另一個方面反映中國逐漸開始重視參數(shù)化設計領域的研究和應用，可以預見該領域未來將會產生更多的科研成果。

（二）國家/地區(qū)合作網(wǎng)絡分析

圖2為2010-1019年間參數(shù)化設計研究的國家/地區(qū)合作共線圖譜，圖中圓圈的大小可以反映國家/地區(qū)的發(fā)文數(shù)量，圓圈越大表示發(fā)文量越大;圓圈的最外側一圈表中心性，越寬則說明中心性越大，可以看出在十年間參數(shù)化設計領域的合作網(wǎng)絡形成了以中國、美國、英國等國家為中心的合作網(wǎng)絡。

將其數(shù)據(jù)轉化為表l后可見，參與發(fā)表文獻數(shù)量較多的大多數(shù)集中在中國、美國、英國、印度上，其中中國和美國參與發(fā)表的文獻數(shù)量總計367篇次，中國更是遙遙領先共發(fā)表251篇（占36.3%），明顯超過其他國家/地區(qū)，一定程度上占據(jù)參數(shù)化相關研究的國際主導地位。另外，從中心性來看，美國、德國的中間中心性最高，分別為0.36和0.33，體現(xiàn)出兩國在參數(shù)化設計領域實力強勁，并且輻射帶動作用突出，其次是韓國（0.23）和中國（0.22）。

（三）機構合作網(wǎng)絡分析

在CiteSpace中選擇“機構”作為節(jié)點類型，獲取參數(shù)化設計的機構共現(xiàn)網(wǎng)絡得出107個節(jié)點和41條連接線，852篇文獻，如圖3所示。表2整理了全球參數(shù)化設計創(chuàng)新領域的主要研究機構，分別為哈爾濱工業(yè)大學（Harbin Institute of Technology）、廈門大學（xiamen University）、上海交通大學（Shanghai Jiao TongU niversity），其次中國科學院（Chinese Acad Sci）也在2015年首次發(fā)表參數(shù)化設計的文獻。不過從圖中可以看出大部分研究機構都沒有連線，合作關系分散，合作強度較弱。

（四）作者共被引分析

在作者共被引方面，從citespace聚類結果整理了被引量排名前5的作者及其代表文獻，如表3。其中被引次數(shù)最多的作者是來自以色列理工學院的學者OXMAN R，一共被引31次，其代表文獻[5]假設了數(shù)字設計概念框架和理論基礎的要求，且定義了一種能夠闡述數(shù)字設計案例規(guī)范的設計特征模式，對“數(shù)字設計思維”的形成產生了重要作用。其次密歇根州立大學學者DEB K、卡爾加里大學學者KOLAREVIC B、西蒙弗雷澤大學學者WOODBURY ROBERT被引次數(shù)都為26次，DEB K[6]提出了一種基于優(yōu)勢和基于分解的多目標優(yōu)化方法的統(tǒng)一范式，利用基于支配和分解的方法的優(yōu)點來平衡進化過程的收斂性和多樣性;KOLAREVIC B[7]探索了在建筑尺寸定制中參數(shù)化約束設計，提出了尺寸定制系統(tǒng)的概念框架，維持了大規(guī)模生產效率的同時又提高了用戶需求滿意度;WOODBURY ROBERT[8]開發(fā)了表示穹頂定義點位置的幾何約束，并提出了一種目標尋求算法來解決基于傳播的參數(shù)建模系統(tǒng)中的約束。來自倫敦大學學院的學者AISHR被引次數(shù)為22次，AISH R[9]通過使用XML模型，生成結構設計系統(tǒng)eifForm和關聯(lián)建模系統(tǒng)生成組件的初步集成，使設計師能夠動態(tài)地探索設計場景的參數(shù)變化，并評估替代建筑、圍護結構和結構形式的結構影響，產生空間新穎、高效和可構建的設計。

（五）關鍵詞共被引分析

關鍵詞是文章核心內容的濃縮及提煉，對文章關鍵詞進行共現(xiàn)分析可以幫助研究者了解參數(shù)化設計領域的研究熱點[10]。通過citespace最后得出264個節(jié)點和1195條連接線，如圖4所示，每個十字型節(jié)點代表一個引用的關鍵詞，節(jié)點越大，說明關鍵詞的頻率越高。

表4列出了前10個高頻的關鍵詞，除與檢索相關的關鍵詞parametric design外，文獻中關鍵詞出現(xiàn)頻次較高且中心性較高的關鍵詞有優(yōu)化（optimization）、模擬（sim ulation），系統(tǒng)（system）、遺傳算法（genetic algorithm）、有限元分析（finiteelement analysis）。其中優(yōu)化（optimization）出現(xiàn)的頻率最高為111次，然后依次是模型（model） 62次、設計（design） 627次、模擬（simu Iation） 45次。中間心性方面，模擬（simu Iation）和行為（behavior）最高為0.27，其次是性能（Performance）及模型（model）為0.22。

以上可以看出優(yōu)化、模擬、遺傳算法、有限元分析等高頻關鍵詞與參數(shù)化設計有著密切聯(lián)系，在一定程度上這些詞也反映了參數(shù)化設計當下的研究熱點。遺傳算法作為參數(shù)化設計的重要工具，通過遺傳算法的相關理論，將產品或建筑當中的限制條件設置成參數(shù)，借助計算機程序快速地進行產品優(yōu)化迭代，將不合適的答案自動排除，最終得出最優(yōu)解。王健[11]等提出了一種飛行甲板的參數(shù)化設計優(yōu)化模型，利用多目標遺傳算法對飛行甲板的主尺度和外形進行設計優(yōu)化，最終實現(xiàn)了對飛行甲板的改良。有限元分析常用軟件ANSYS在機械產品、家具設計等領域應用較為廣泛，軟件可以對參數(shù)化設計生成的產品進行結構、產品強度、穩(wěn)定性的測試，檢測其在受到外力負載時所出現(xiàn)的反應并根據(jù)應力云圖分析進而判斷產品造型及結構是否符合設計要求，之后可以根據(jù)檢測結果對受力部位大、易損壞的結構部位進行優(yōu)化改良。何風梅[12]利用有限元理論并結合ANSYS分析軟件對板式家具進行了結構強度的模擬測試，根據(jù)應力分析對其結構進行了改進優(yōu)化。

（六）參考文獻共被引分析

1.基于標志性文獻的參數(shù)化設計的研究熱點及其演化

通過citespace對數(shù)據(jù)進行文獻共被引分析可以發(fā)現(xiàn)參數(shù)化設計研究領域的關鍵文獻，便于研究者直觀了解學科前沿的演化路徑和基礎文獻。選擇“reference”為節(jié)點，生成了416個節(jié)點，1291條節(jié)點間連線，如圖5所示。

通過citespace里的LLR算法對共被引文獻進行聚類，可以發(fā)現(xiàn)文獻一共被聚成了五大族群，通過對每個族群集內的代表文獻進行分析和歸類，將被引文獻中中心性排名前5的文獻制成表5，從建筑優(yōu)化（1#、12#）、設計探索（2#）、資源節(jié)?。?#、6#）共三部分對參數(shù)化設計領域研究熱點進行解讀。

（1）建筑優(yōu)化：在建筑設計領域中參數(shù)化設計是將場地、建筑需求、功能要求、用戶偏好等因素變量整合起來，通過一系列制約限制條件和算法不斷優(yōu)化得到最優(yōu)解。Turrin M（2011）[13]發(fā)表的《建筑設計中性能驅動幾何的參數(shù)化建模和遺傳算法的設計探索》文獻中心性最高的，該文獻討論了參數(shù)化建模和遺傳算法相結合的好處，特別是建筑設計上，使用ParaGen根據(jù)結構性能探索穹頂?shù)男螒B(tài)和增加大跨度屋頂?shù)奶柲軣嵩鲆妗⑷展馔高^率。Turrin M（2012）[14]的另一篇文章研究了半室外空間大型屋頂結構的性能導向設計，目的是在設計過程的早期階段整合性能評估，特別是通過探索減少對進口能源需求的被動式太陽能策略，可以改善大型結構下的日光和熱舒適性。

（2）設計探索：設計探索主要是通過預先對參數(shù)、變量的約束，進行預處理后從而對產品的外形、性能、結構等方面進行合理的設計優(yōu)化尋求最優(yōu)解。Gerber DJ[15]（2014）研究提出了一種新的設計仿真方法，該方法基于一個原型工具（H.D.S.Beagle），該工具通過一個集成平臺將參數(shù)建模與多目標優(yōu)化相結合，從而在設計、能源使用強度和金融等領域實現(xiàn)快速迭代和權衡分析。

（3）資源節(jié)省：參數(shù)化設計能夠最大程度上拓展方案設計思路，根據(jù)用戶的需求偏好設計個性化制作，縮短修改的時間，提升了設計效率的同時一定程度上降低了資源的損耗。Loonen RCGM[16]（2013）對氣候適應性建筑殼（CABS）領域的研究、設計和開發(fā)工作進行全面的綜述，在結構化文獻綜述的基礎上對44個CABS進行了分類，使各種概念相互聯(lián)系并進行了并行發(fā)展，為節(jié)能和改善室內環(huán)境質量提供了潛在的機會。Eltaweel A[17]（2017）綜述了建筑實踐中參數(shù)化設計的文獻，重點介紹了參數(shù)化設計在采光和太陽輻射方面的應用，這對提高日光利用率和節(jié)能有重要的影響。此外在產品設計領域，參數(shù)化設計在保證產品性能不受影響的前提下，通過軟件和算法對產品造型和結構進行優(yōu)化改進，能夠最大程度上節(jié)約材料和制作工藝的成本。

2.基于突發(fā)文獻的參數(shù)化設計的研究熱點及其演化

引文突發(fā)是通過檢測引文在某一段時間內引用頻率的突發(fā)強度來找出該領域研究熱點的新興趨勢[18]。在citespace軟件中點擊Burstness，在416個節(jié)點中有5篇文獻出現(xiàn)引文突發(fā)現(xiàn)象，將引文突發(fā)的結果按照強度大小的降序從高到低排列，其中被引頻次激增的年份通過較高的色塊表現(xiàn)，如表6所示。

Mancuso A （2013）[19]在同年的突發(fā)文獻中強度最高，該文獻提出了一種從初始參數(shù)集出發(fā)，自動生成帆船船體形狀的原始算法。YiYK （2013）[20]介紹了通過定義幾何點之間的層次關系來控制建筑形式的新方法，允許用戶探索建筑幾何而不局限于一個盒子或簡單的形式。Perez FL （2013）[21]介紹了一種簡單參數(shù)化設計方法在帆船船殼、圓舭船殼等簡單船體線型設計中的應用，所述的方法允許生成滿足設計者施加的水動力系數(shù)的船體線，獲得比母船體的正常仿射變換更大的靈活性。lo rdan ova I （2014）[22]針對某設計工作室的學生，提出了不同建模范式的參數(shù)化方法并采用定性方法研究了這些方法對創(chuàng)造力的影響。美國作家Woodbury Rober[23]發(fā)表的《參數(shù)化設計元素》突發(fā)時間最長（2017-2019），該書介紹了如何思考、構建模型和構思復雜的參數(shù)化設計，并通過設計模式和諸多實例展示出設計人員如何提升自己的知識和技能，超越CADI具箱進入更高層次的設計思考和行為。

結語

本文基于科學知識圖譜理論，針對SCI數(shù)據(jù)庫2010-2019年的研究文獻，借助Citespace軟件，通過發(fā)文量、國家/機構、關鍵詞分析、被引文獻以及突發(fā)文獻分析探究了近10年來參數(shù)化設計領域的發(fā)展歷程、研究主題、研究前沿以及新興趨勢。

研究結果發(fā)現(xiàn)：（1）參數(shù)化設計研究領域具有較強實力的國家主要有中國、美國、英國、印度、意大利等，其中中國是參發(fā)文量最高（251篇）的國家，這也體現(xiàn)了中國學者對參數(shù)化設計研究領域的重視程度。（2）發(fā)文量較多的機構主要有：哈爾濱工業(yè)大學、廈門大學、上海交通大學、中國科學院、印度國立理工學院等，不過團隊之間合作交流并不廣泛，不同的國家地區(qū)、機構和學者需要加強交流和合作，促進相關研究的進一步發(fā)展和深化。（3）通過關鍵詞分析，可知多目標優(yōu)化、遺傳算法、性能模擬等是當下參數(shù)化設計領域的研究熱點。（4）文獻共被引分析表明，目前在研究內容上國內外對參數(shù)化設計的研究已取得一些成果，研究主要集中在建筑及復雜產品結構造型優(yōu)化等領域上，將設計因素轉變?yōu)閰⒆兞坎δ?、結構和制造進行一定約束，在滿足消費者審美要求的同時通過算法對產品的外觀、性能進行最優(yōu)化處理。（5）可以預見參數(shù)化設計將會是未來設計的一種熱門趨勢，而且未來將會與人工智能及各種算法的聯(lián)系結合越發(fā)密切，原因也在于人工智能與參數(shù)化設計之間有著密不可分的聯(lián)系.參數(shù)化的核心是將某些參數(shù)則通過編碼轉化為計算機可以識別的語言，并借助相關軟件把設計的限制因素與形式輸出之間建立參數(shù)關系，生成可以靈活調控的數(shù)字化模型，而人工智能及算法可以將這一系列操作更快更高效的實現(xiàn)，同時其所具備的巨大創(chuàng)造力可以為設計師提供更多的創(chuàng)造靈感，能夠快速進行原型迭代和高效的可視化展示。

同時，本研究還存在一些不足之處。第一，本文對選用的主題詞語表達可能不夠全面，會導致一部分文獻未被選取到本文的數(shù)據(jù)集中，影響了研究的準確度和全面性。第二，本文數(shù)據(jù)樣本只選取了wos核心數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，難免有遺漏其他重要研究成果的可能性。第三，本文從citespace軟件聚類結果中只選取高頻關鍵詞進行解讀分析，具有一定的主觀性，頻率較低的關鍵詞在本文中并未展開說明，可能影響了分析結果的完整性。因此期待在后續(xù)的研究中進一步擴展數(shù)據(jù)集，克服數(shù)據(jù)量的不利影響，希望能從更全面、更系統(tǒng)的角度為參數(shù)化設計領域的后續(xù)研究帶來更多啟示。

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