基于智能网络与云渲染平台的个性化多功能家具集成设计与动态模型校正方法

《Scientific Reports》：Design and modelling of personalised multifunctional furniture based on smart networks and cloud rendering platforms

　　

摘要

本研究提出了一种基于智能网络和云渲染平台的个性化多功能家具集成设计与建模方法。开发了一种多源需求感知模型，将用户的功能偏好、人体测量尺寸、空间约束、审美偏好和预算转化为结构化设计特征。随后集成参数化建模、功能模块配置、运动约束分析和基于云的协同验证，以支持家具方案的自动生成和交互式修改。建立了一个动态测试平台，以评估实体家具操作与云渲染模型状态之间的对应关系。结果表明，m 序列和 OPRM 方案的中位数动态误差分别约为 -5.3% 和 -5.5%。OPRM 误差分布范围大约在 -6.2% 到 -4.8% 之间，表明其对复杂运动具有更强的适应性，但变异性也更高。OPRM 将测试和模型校准时间从大约 200 分钟减少到 50 分钟，相当于减少了约 75%。其误差波动主要集中在前一到两个测量周期内，随后收敛于稳定状态。因此，所提出的方法支持多功能家具的快速个性化方案生成、动态模型校正和可靠的基于云的可视化。