随着科学技术的飞速发展和人类社会的不断进步,人们的生活水平逐渐提高,用户对产品的舒适性、宜人性需求予以更多的关注。对于与人体具有直接接触面的可穿戴产品而言,在造型设计中考虑用户使用舒适性已成为当前设计领域研究的热点。本文研究了以耳甲腔特征曲面为输入,以特征曲面重构、分析聚类、识别为技术手段,以平衡用户使用舒适性需求和市场批量生产需求为目的的入耳式耳机曲面造型人性化设计方法。论文主要完成了以下研究工作:(1)建立了通过耳甲腔曲面样本获取及其关键特征点自动准确提取、实现耳甲腔特征尺寸测量与分析的方法。完成了315位18-28岁中国青年男女性的外耳三维模型的采集,综合国内外医学研究文献,系统地定义了耳甲腔的1 1个关键特征点;针对现有外耳尺寸测量技术的不足,基于NURBS曲面曲率原理,提出了耳甲腔关键特征点三维坐标值自动和准确提取的方法;基于数理统计分析的方法,得出了耳甲腔形状尺寸存在性别、个体及种族差异,肯定了构建中国人耳甲腔形状尺寸数据库用以指导相关产品设计的必要性。(2)提出了获取复杂曲面型值点的“双向一阶轮廓线重构”法并将其应用于耳甲腔曲面重构。为将不同样本的耳甲腔三角网格曲面均用各自曲面上数量相同、性质相同的数据点进行描述,以便对耳甲腔曲面聚类分析与识别,提出了获取复杂曲面型值点的“双向一阶轮廓线重构”法;以各耳甲腔样本的曲面型值点为基础,基于NURBS曲面插值方法将所有耳甲腔样本数据均重构为具有相同拓扑结构的NURBS曲面模型;通过对耳甲腔重构曲面的精度、连续性及光顺度等品质进行检验,论证了耳甲腔曲面重构方法的有效性。(3)提出了耳甲腔曲面形态层级聚类改进算法,构建了针对入耳式耳机设计的中国青年人耳甲腔曲面形态模型库。针对传统层级聚类算法存在的不足,构建了针对耳甲腔曲面形态分类的改进层级聚类算法,并在该算法中引入最佳聚类组别的评判准则;利用改进算法将18-28岁中国青年人耳甲腔曲面形态分为29类,通过与传统层级聚类算法结果的对比论证了改进算法的优势;基于NURBS曲面插值的方法计算得到每一聚类组的耳甲腔共性特征曲面,构建了针对入耳式耳机设计的中国青年人耳甲腔曲面形态模型库;通过组内及组间样本曲面的误差分析对改进层级聚类算法结果的可靠性进行了验证。(4)建立了入耳式耳机人性化设计结果的验证方法。依据所构建的耳甲腔曲面形态模型库,对入耳式耳机进行了造型设计与3D打印;通过佩戴及运动测试,对耳机的抗滑落性以及用户佩戴耳机时的主观舒适性进行检验;建立了基于外耳-耳机有限元仿真分析的入耳式耳机佩戴舒适性客观验证方法;通过验证结果验证了本文构建的人性化设计方法的有效性。(5)提出了入耳式耳机定制设计方法。分别构建了基于K近邻(KNN)算法和概率神经网络(PNN)算法的耳甲腔曲面形态识别模型,得出了PNN模型对耳甲腔曲面形态识别准确率较高的结论;确定了将耳甲腔曲面形态PNN识别模型与耳甲腔曲面形态模型库相结合的入耳式耳机定制设计方法;定制设计实例验证了该方法的可行性。(6)基于上述理论和方法,论文研究中采用了RHINOCEROS软件的脚本开发插件Rhino-Script、科学计算语言MATLAB、统计分析软件SPSS以及有限元分析软件ABAQUS分别进行曲面模型表面数据的提取、曲面形态聚类与识别计算、数据的统计与误差分析、外耳-耳机的接触应力仿真分析,采用RHINOCEROS和CATIA软件分别进行耳甲腔曲面模型的处理与曲面间的误差分析,得出了大量数据和图表,为外耳相关产品的曲面造型设计提供了依据。课题的研究成果对大多数曲面造型可穿戴产品的设计、分析验证、定制具有理论指导意义,对指导企业研发及生产实践具有重要的实践应用价值。