Application of digital pattern-less molding technology to produce art casting

Compared with the conventional casting process, digital pattern-less casting technology has many advantages such as good machining accuracy, a short processing cycle, and low production cost. It is a new rapid manufacturing technology for castings, integrated with CAD/CAM, casting, CNC machining and many other advanced technologies. With this digital casting technology, no pattern is needed for making molds; it is precise, f lexible, and green. Usually, art castings have complex structures and are made in small batches or even made in a single-piece, especially for large-sized art castings. So it has the shortcomings of high cost, low eff iciency and long time for making a pattern to produce art castings with the conventional casting processes. However, the digital pattern-less casting technology can be applied to fabricate art castings, since it can greatly shorten the manufacturing cycle and lower the production cost, thus having a very good prospect. In this study, based on the digital pattern-less casting technology, a plaque casting with artistic Chinese characters(a Chinese poem) was designed and manufactured, and the production process was demonstrated in detail.

融合书画艺术元素的家居软装饰图案优化设计及应用

目的利用中国书画元素对家居软装饰图案进行优化设计。方法在分析中国书画艺术元素特点和内容的基础上,结合家居软装饰的构成因素及风格特征,将构图、线条、赋色和笔墨应用于软装饰的优化设计中。随后将基于卷积神经网络的超分辨率模型(Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network,ESPCN)与Laplace算子相结合,形成Laplace-ESPCN模型,由此进行整体装饰图案的迁移,提出了基于泊松融合的局部迁移方法并加以完善。结果所提出的整体装饰图案迁移模型在噪声密度超过50%时,品质因素仍然在0.5左右,并且峰值信噪比最低可达40 dB。将其与泊松融合的局部迁移结合后,目标区域分割下人数占比均在50%附近。结论所提出的Laplace-ESPCN整体图案迁移模型得到的图像质量较高,具有更好的降噪效果。与泊松融合的局部迁移方法结合后,所得图像边缘更加平滑,可以在家居软装饰图案优化设计中有效应用,具有一定的推广价值。

淮剧艺术特征解析及设计因子应用探寻

在非遗活态化传承的时代背景下,非遗文创产品的开发对于非遗文化的传承与保护有着重要意义。而作为国家级非物质文化遗产的淮剧,是集文学、音乐、美术、舞蹈、杂技于一体的综合艺术,极具美学与文化价值。通过梳理淮剧艺术视觉元素的构成,从形态、图案、色彩三方面提取其中具代表性、典型性的文化符号,结合现代创意设计方法,探究淮剧元素融入现代生活的新载体,更好地延续其文化基因,助力淮剧文化的活态化传承。

ART-2神经网络的改进及建模实现

指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。

基于声音可视化技术的扎染图案创新设计

针对扎染染色过程中造成的材料浪费问题,提出通过声音可视化技术模拟扎染的染色效果实现图案生成。在分析卷压扎染技法染色效果基础上进行线条抽象元素提取,利用Processing声音可视化技术实现抽象元素程序化表达,为使生成图案效果丰富,加入设计变量与参数化设计,结合音频最终生成4种风格的扎染图案。经多次生成实验发现,图案截取过程中速度间隔数值与圆点直径数值成正比时,其生成效果最优,形成的晕染效果与扎染相似。将该技术应用于服装与交互设计领域,可为相关产品图案设计提供新的设计灵感与思路。

小波包分解与Fuzzy ART神经网络在磨削振动监测中的应用

针对磨削加工的特点,通过小波包进行振动信号细化分解,提取各尺度能量作为特征量.利用无导师学习的Fuzzy ART神经网络进行振动异常的辨识,在发生未知模式振动异常时,网络将产生新的类报警.与传统监测方法相比,该方法能对已知和未知的振动异常进行辨识报警,在实际磨削过程监控应用中效果良好.

用改进的ART-2网络建立移动机器人环境模型的研究

本文应用自适应共振理论中ART 2神经网络进行移动机器人环境障碍模式识别 .ART 2神经网络在处理单方向渐变的模式输入时具有模式漂移的特点 ,机器人在静态环境中运动依赖这种特点 ,但在动态环境中模式漂移的特点却会对机器人的安全造成威胁 .为此 ,设计了一种改进的ART 2神经网络 ,使得移动机器人同时适应在静态和动态环境中安全运动 .

改进ART Ⅱ算法的仿真研究

ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整过程中,聚类中心发生移动,容易造成"模式漂移"现象。针对上述问题结合相关文献提出了引入非线性函数对输入数据进行变换的方法解决"同相位不可分"问题,用待测数据与同一模式类中有限数据的欧氏距离与限定值进行比较实现聚类判定,抑制"模式漂移"现象。用Matlab仿真表明,改进算法性能优于标准算法。

ART－2网络学习算法的改进

详细介绍了ＡＲＴ－２网络的算法。通过一个渐变输入模式序列揭示了ＡＲＴ－２网络潜在的模式漂移现象，由此导出ρ０＞ρ０的矛盾，并改进了网络的学习算法。

塔吉克族传统花帽纹样艺术研究

塔吉克族图案艺术形式在众多民族图案艺术中独具特色,文章对其传统花帽纹样进行分析与研究,揭示其审美意蕴,旨在助力塔吉克图案艺术的传承与发展。

ART-2网络在超声检测信号分析中的应用

本文以焊缝超声检测常见的缺陷(夹渣、气孔、未焊透、未熔合)为对象,选取缺陷时域波形的上升时间、波宽、上升角度和频域特征的波动次数、底宽等特征值组成特征矢量作为ART-2的输入,来实现缺陷性质的识别,并与射线检测结果对比。实验结果表明：采用该方法得到的正确识别率达到81．5％,具有良好的应用前景。

白领苗女性盛装上衣形制及装饰艺术研究

白领苗支系的服饰具有极强的识别性,其上衣形制及装饰纹样具有鲜明的特征。文章以丹寨白领苗亮布蜡染刺绣左衽女上衣为研究样本,以田野调查为基础,结合文献调查、口述史料,对白领苗女性盛装上衣的形制、纹样、色彩、美学等进行全面解读。

百家衣纹样的艺术表达及其在童装设计中的应用

中国传统纹样是中华服饰文化重要的组成部分,其巧妙的构成设计和文化内涵为现代服装设计提供了源源不断的素材资源。百家衣作为服饰的一种特殊形式,其纹样的应用也有独特的造物理念和美学价值。通过观察对比典型的百家衣纹样,分析其主要构成元素、构图形式和色彩选配理念,探索纹样改良和应用方案,为现代童装设计提供新的思路。

新疆传统地毯图案艺术设计研究

新疆传统地毯图案艺术承载着区域文化的独特魅力和深厚底蕴,不仅是对传统纺织技艺的延续,也是对新疆丰富多彩民族文化的一种展现。地毯上的图案设计融合了丰富多样的色彩、各式各样的形式和吉祥的寓意,深深植根于新疆的自然景观、民族习俗和宗教信仰中,形成了独特的地域艺术特色。随着时间的推移,这些传统图案在现代设计中得到了新的诠释和应用,不仅丰富了现代设计的语言,更为传统文化的传承和发展提供了新的视角。

基于现代审美视角下的广西壮锦纹饰艺术探析

文章在分析壮锦纹饰构图形式、造型艺术与色彩艺术的基础上,提出传统壮锦艺术与现代服饰设计融合路径:一是在保留壮锦工艺的前提下,将壮锦应用于服饰局部的装饰与点缀;二是提取壮锦中极具现代特色的几何风格图案进行设计转化应用在服饰中。目的是通过传统民族纹饰艺术与现代设计融合,为壮锦纹饰的现代化设计提供参考。

黔东南苗族服饰纹样的艺术研究和现代传承

苗族的服饰纹样不仅在服装的美化上起到了重要作用,更记载了一段段苗族历史。苗族在我国各个地方都有分布,不同部落之间沟通较少,因此形成了多元化的服饰纹样,可以从中聆听苗族的传说故事,探寻苗族的历史和文化信仰。黔东南作为我国最大的苗族居住区,苗族文化气息浓厚。以黔东南地区的苗族为背景介绍苗族服饰纹样,分析苗族服饰纹样的艺术美学、苗族人民的历史传承以及苗族人民在服饰纹样上的精神寄托。

人工智能视域下传统艺术纹样设计的方法研究

传统艺术纹样承载着民族精神内涵和审美价值,运用人工智能数字化技术探索传统艺术纹样的创新设计方法与策略,推动中华优秀传统文化的创造性转化与创新性发展。通过梳理传统艺术纹样的设计方法以及人工智能赋能传统艺术纹样设计的思路和方法,提出蕴含传统艺术纹样特征的智能创新设计方法框架,并通过分析实践项目“人工智能赋能京绣纹样创新设计”的数据集建构、智能生成、衍生应用、人机交互的设计过程,来深入探讨人工智能如何赋能传统艺术纹样的传承与发展。人工智能视域下,提出传统艺术纹样创新智能设计的设计方法,传承艺术纹样的同时对其创造性转化以及创新性发展进行更深层次的探索。丰富了传统手工艺人艺术纹样设计的方法,提高了用户参与的主动性,为中国优秀艺术文化资源传承及数字文化创意产业发展提供了一定参考。

一种基于最小风险检测ART网分类器的设计与人脸识别

本文通过对传统的自适应共振网络(ART)的研究,分析了其优缺点及应用领域,在此基础上提出了一种适合训练样本数较少、样本特征值维数较高的图像目标分类的最小风险检测 ART 网络,并重点讨论了该网络在结构上的改进和运行原理,以及基于该网络的分类器的设计及其算法实现过程。通过对 ORL 人脸库和 Yale 人脸库的图像样本仿真结果表明,应用该分类方法进行人脸图像分类识别,同时获得了较高的分类速度和分类效果。