提出了一种色温估计方法,并在此基础上实现了一个自适应的数码相机自动白平衡算法.该算法充分考虑了Y和Cb,Cr之间的相关性,挑选更合适的白色像素进行平均色差计算,以提高色温估计的精度.在一个数码相机处理器的设计中实现了该算法.测试结果表明该算法的色温估计精度比传统算法有较大提高.

利用UGⅡ软件强大的参数化建模功能和Wave Geometry Link模块实现了数码相机产品全参数化设计和更改;并结合MPI软件,利用STEP 203格式传递数据,实现了产品CAD/CAE/CAM一体化.仅用三个月时间就完成了数码相机从概念设计到模具样机的开发.

在分析目前依靠单特征进行工艺推理不足的基础上，从工艺推理角度把组成零件的一些单特征按照加工要求重构，由此引出特征组合的概念，分析零件中可能出现的特征组合的类型并对其进行描述，指出CAD模型中提取和识别这些描述的可行方法，由此实现CAD与CAPP的集成；讨论特征组成对工艺推理的影响，这种从工艺角度描述特征的方法有利于提高工艺推理的精度，最后以实例说明特征组合描述在CAD／CAPP集成系统提出工艺推理准确性的应用。

针对拆卸需求零件和危害零件的不完全拆卸线平衡问题,构建了优化拆卸序列长度、工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本的多目标不完全拆卸线平衡模型;为适应问题的离散性、多目标、多约束特性,提出了一种基于Pareto解集的目标驱动离散布谷鸟搜索算法.该算法首先建立模型与鸟窝位置、鸟蛋属性的映射关系,以此制定莱维飞行操作、巢寄生操作的离散化规则;然后通过以目标为导向的驱动操作实现单目标深度优化与多目标协同优化;为获得分布性良好的拆卸方案,采用拥挤距离机制筛选外部档案中的非劣解.对不同规模的3个实例与19个基准算例进行实验,验证了该算法的有效性和优越性;以某打印机的不完全拆卸为例,采用文中模型和算法进行不完全拆卸线平衡多目标优化,为决策者提供了侧重点不同的9种拆卸方案.

选择性并行拆卸是再制造的关键步骤,为提高再制造拆卸效率,提出一种基于遗传算法的选择性并行拆卸序列规划方法.根据产品拓扑结构和拆卸优先级关系构建了产品拆卸混合图模型,并表示为关联矩阵、邻接矩阵和约束矩阵;提出了目标驱动推演法的目标组件初始拆卸解集合获取方法,由此构建初始种群,并利用关联矩阵剔除不合理解,以提高算法的收敛速度;改进了选择、交叉、变异等染色体进化规则,由此求出了目标组件(近似)最优的并行拆卸序列.最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性.

在机械产品设计阶段，设计者总是借助于已有实例或相似的实例来进行产品开发，针对这一特点，本文以液压缸设计为对象研究基于实例推理的设计方法，提出一种机械产品用实例结构与实例数据相结合的描述方法，论述产品零部件实例的分级描述模型和实例推理方法，实际应用表明，基于实例求解方式是开发系列化产品设计或改进设计智能ＣＡＤ系统的一种有效的推理方法。

研究了液压系统再设计方法，提出用液压系统动态响应控制再设计回溯求解，并应用多层网络的推理机制自动完成液压系统再设计。

采用参数化设计技术，把设计实例的数据从图形中抽取出来，提出ＣＡＳＥ＝数据＋结构的实例描述新方法，以及基于知识的综合实例推理新方法，从而提出设计实例决策树的概念，把实例提取问题转化成数据库复合索引问题，并以液压缸设计为例，对如何实现上述方法做了探索性的研究。