基于专利知识辅助激发灵感的机械产品创新设计

薛驰 王海栋 陈娇

摘 要：产品专利中蕴含了丰富的原创性技术、原理和结构知识。文章研究以专利作为设计灵感来源的有效性，提出用于机械产品创新设计的创新灵感激发过程。首先，分析了专利知识的类别，在功能创新层、原理创新层和结构创新层等三个创新层次上，研究各类专利知识的作用。其次，提出通过专利知识激发灵感辅助创新设计的应用过程。最后，以磁力原理进行创新设计的自锁液压油缸为例，详细阐述了基于专利知识激发灵感辅助创新设计方法的有效性。

关键词：设计灵感；专利知识；灵感激发；创新设计

中图分类号：TH122 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）09-0046-03

Abstract： The product patent contains abundant original technology， principles and structure knowledge. This paper studies the validity of the patent as the source of design inspiration， and puts forward the creative inspiration stimulation process for the innovative design of mechanical products. First of all， it analyzes the categories of patent knowledge， and studies the role of all kinds of patent knowledge in the functional innovation layer， the principle innovation layer and the structural innovation layer. Secondly， the application process of inspiration-aided innovation design through patent knowledge is put forward. Finally， taking the self-locking hydraulic cylinder as an example， the effectiveness of the innovative design method based on patent knowledge is described in detail.

Keywords： design inspiration； patent knowledge； inspiration stimulation； innovative design

人类的灵感是一种非逻辑性的思考，其所具有的突发性和暂时性特征可应用于激发创新设计思维。许多伟大的创新都源自于人类的灵感。自Grodon[1]首次观察到生物可以提供丰富的、用于类比推理的启发资源，进而提出生物灵感概念以来，生物灵感逐渐成为热门研究方向。Lindemann[2]建立了名為“Checklist”的数据库，用于进行由生物现象至工程设计的映射。Shu[3]研究采用自然语言文本处理技术，基于生物学知识进行类比创新的策略和技术，并应用知识激发设计者创新灵感。

领域的不同导致一般单词和语法表示方式均有不同。通常机械产品设计者很难从最新的生物发现中获得上述生物灵感。与生物灵感不同的是，人工灵感源自于设计笔记、设计文本以及专利等文献。而这并不要求设计者像利用生物灵感一样，对知识进行领域转换，使设计者可以更便捷地从最新发表的大量原创性技术中获得灵感。作为具有新颖性、创新性和实用性的技术文档，产品专利包含了可激发设计者灵感的新技术、新工艺以及新原理。本文将重点讨论，英文专利（以下“专利”均特指“英文专利”）知识中的灵感以及通过灵感激发设计者创新设计的方法。

1 专利知识

根据创新设计对知识的需求，专利知识可以进行如下分类：

功能知识：产品专利所需解决的问题或实现的目标，如传导力、增强震动或减小体积等。

原理知识：实现功能的物理效应和原理。

结构知识：产品主要部件的几何、材质等特征，以及用于实现原理的部件结构和部件之间的运动关系。

功能组合知识：实现功能的步骤或流程，包括子功能之间的关系。

趋势知识：产品潜在的发展趋势，例如可能的创新技术、材料和新客户需求等。

由于设计者具有多样化的经验和敏感性，不同的设计方案在不同的创新层产生，包括功能创新层、原理创新层和结构创新层。为了有效地激发设计者灵感，对不同创新层次中的专利知识进行分类，将更具针对性。功能知识、趋势知识和功能组合知识可以引导功能创新；原理知识和趋势知识可以引导原理创新；结构知识和趋势知识可以引导结构创新。下面将对包含于专利知识中的创新灵感在三个创新层次上进行分类。

2 创新性灵感的激发过程

2.1 专利知识中的灵感因子

灵感因子通常隐含于知识载体中，如视频、音频、图片和文字，同样也包括专利。如果这类载体因篇幅过长，则往往无法帮助设计者发现有利于创新设计的信息。因此，需要进一步对知识载体进行处理，进而主动抽取精简的创新元素作为灵感因子。据研究表明，动词、形容词和名词，尤其是具体动词、及物动词和修饰名词短语，是重要的灵感因子。

2.1.1 自然语言处理

通过自然语言处理从机械产品专利中获取灵感因子，主要采用词法分析进行如下描述：

在词法分析过程中，专利语句被逐句分割。根据机械产品专利的词法特征，词性标注集Penn Treebank Tag Set被应用于该处理过程。该标注集包括如CD、NN、JJ、RB、VB、VBG和VBN，分别表示数词、名词、形容词、副词、动词、现在进行时动词和过去时动词。

2.1.2 灵感因素

根据提取关键词的不同属性，可以将灵感因子分为动态因子和静态因子。动态因子主要描述执行方案中组件之间的动作和组成属性，如功能、动作和组成等。静态因子主要描述组件的基本属性，如形状、位置、材料、方向、尺寸、几何、数量和能量等。结合上述创新层次，在创新层次、专利知识、知识载体和灵感因子之间的关系可总结为如表1所示。

2.2 灵感激发过程

通过灵感因子的提取、分类，并基于灵感因子与创新层次之间的对应关系，可将创新设计灵感的激发过程归纳如图1所示：

（1）专利集确定。先由设计者归纳出描述设计对象功能的关键词，标记为关键词集R。通过词集R检索获得专利集合P。

（2）专利知识抽取。根据专利知识类型和知识载体之间的关系，对专利集P中的各知识载体分别抽取各种类型专利知识。

（3）灵感因子聚类。通过针对机械产品专利的自然语言处理方法，对专利文本进行处理。根据表1所示的专利知识和灵感因子词性标记对应关系，对灵感因子进行抽取。对应于功能创新、原理创新和结构创新三种类型的灵感因子，分别标记集合为FI、PI和SI。

（4）灵感因子分类。通过文档频率统计算法在FI，PI和SI中的灵感因子词频进行统计。

（5）创新设计方案产生。考虑到设计目标的功能需求，将相关灵感因子集合和附图呈现并激发设计者创新灵感，在创新层次产生创新设计。

3 案例分析

本节将研究相关自锁装置，通过灵感激发创新，设计一种具有自锁功能的液压油缸。

3.1 确定专利集

本实例的设计对象为具有自锁功能的液压油缸，其主要设计功能需求为自锁。定义关键词集R={“self-lock”， “self-locking”}，以词集R检索获得专利集P={US20040037

668，US20050097708，US20100122594，US20070120636，…}。所得专利集中包含大量装置和结构知识，如电动工具自锁齿轮结构、车辆车门的自锁装置、磁力减震装置和车辆减震结构等。

3.2 获取灵感因子

根据上节所述灵感激发过程，将专利知识载体从专利集中进行分割提取。运用自然语言处理方法从专利知识载体中获取灵感因子。进而将灵感因子聚合为三类灵感集FI、PI和SI，并將相关分类专利及灵感因子呈现于设计者，从而激发设计者设计灵感。

3.3 灵感激发创新设计

由于液压油缸的结构相对较为明确，主要实现往复运动。因此选择在原理创新层获取灵感因子激发设计者灵感，完成具有自锁功能的创新方案设计。结合从专利中提取的图片和原理创新灵感因子（如“deform”、“magnetism”、“magnetic”、“lubricate”），将获取各种自锁功能实现原理，如摩擦自锁原理、夹紧自锁原理和磁力自锁原理。通过检索专利发现，磁力自锁原理从未在液压油缸产品中应用。因此在实现液压油缸的自锁功能上，采用磁力自锁原理将极有可能产生全新的创新设计。通过磁力原理的灵感激发，以磁力实现自锁功能产生设计如图2所示。其中，通过线圈导电流向控制，电磁铁产生相吸和相斥的磁力从而使油缸保持自锁或辅助驱动活塞。该设计将在增大油缸工作力和加快活塞移动速度的同时，有效地减小油缸缸径。

4 结束语

本文通过对三个创新层次的分类，以及从同类和异类专利中灵感因子的获取，总结了灵感激发辅助创新设计的过程，并以具有自锁功能的液压油缸的创新设计为例，具体阐述了这一灵感激发过程。

参考文献：

[1]W. J. J. Gordon. Synectics： the development of creative capacity. New York： Harper & Row， 1961：25-30.

[2]U. Lindemann and J. Gramann. Engineering design using biological principles. Proc. Int. Design Conf.， Design. Dubrovnik， 2004：18-21.

[3]Shu L.H.， Cheong H. A Natural Language Approach to Biomimetic Design. London： Biologically Inspired Design. Springer， 2014：37-43.