逆向设计的正确流程是？什么是逆向教学设计

本文目录

• 逆向设计的正确流程是
• 什么是逆向教学设计
• 逆向设计数据科学项目
• 逆向设计与3D打印技术的优缺点
• 逆向设计的逆向设计的流程示意
• 什么叫逆向设计,（工业方面的）
• 逆向设计是什么意思
• 逆向工程产品设计方式有哪些

逆向设计的正确流程是

逆向设计的正确流程是：产品样件→数据采集→数据处理CAD/CAE/CAM系统→模型重构→制造系统→新产品。品逆向设计的三大关键环节。数据采集(样件的表面数字化)是进行产品逆向设计的第一步。一般而言，数据采集有接触式与非接触式两种测量方式。

什么是逆向教学设计

逆向教学设计与传统教学中的正向设计相对应，是当下教学实践中的一种新方法。

它来源于美国威金斯和麦克泰格所著的《追求理解的教学设计》一书。作者认为，逆向教学设计旨在避开传统教学设计中的两大误区——基于活动的教学和基于灌输的教学。

“活动导向的教学设计”问题在于“只动手不动脑”，缺乏对存在于学习者脑中的重要概念和恰当的学习证据的明确关注；而“灌输式教学”则使学生淹没在无休止的事实、观点和阅读中，很少或根本感受不到能促进学习的总结性观点。

详细介绍：

逆向教学设计强调“以终为始”，即“从终点——想要的结果”开始，将教学设计的三个环节——确定学习结果、评量学习设计、制订学习计划有机统一起来，实现教、学、评一致性。

为了进一步帮助一线教师理解这一概念，更好地促使逆向教学设计的落地，我们特别推出了“逆向教学设计笔谈”栏目，先后推出了6组文章。在这个选题结束的时候，我们有必要回顾一下其中的核心观点。

逆向教学设计这一方法打破了过去教学设计的“刻板印象”。它追求的是基于“理解”的教学，其关键和精髓是“建立知识间联系，并将知识迁移到新的环境和挑战中，而不仅仅是知识的回忆和再现”。

逆向设计数据科学项目

本文内容来自于 backwards design 逆向设计是以结果为导向的设计方式， 是数据科学项目中非常行之有效的一种方法。 数据科学项目往往会出现结果和客户预期不符的情况， 导致最终难以产生实际价值。 原因之一在于对数据科学的认知差异。 客户由于缺乏数据知识， 难以将头脑中的预期用数据科学的语言表达出来。 而数据科学家缺乏业务领域的知识， 难以理解具体问题。 而逆向设计可以非常有效的解决这个问题。 逆向设计会首先提出最终结果的样子， 这样就可以方便的和雇主对最终产品进行沟通。 在有了一个实在的产品以后， 双方对项目理解上的差异就很容易体现出来。 一般来说， 在数据科学项目中， 后向设计包括以下几个部分： 第一步应该是最直接的步骤，但是当你看到众多失败的案例时， 你也许会感到惊讶。人们经常对数据科学的想法感到非常兴奋，以至于他们经常向你（数据科学家）索要数据集，并说“用这个做一些数据分析！”因此，在启动数据科学项目时，应该始终做的第一件事就是确保你可以清楚地阐明该项目的目标。此外，你应始终确保你的客户同意你要解决的问题的明确表述！没有什么比在项目上花费几周然后发现对你的客户实际上没有任何价值更糟糕的了。 以下是一些良好定义的问题： 尽管并非所有人都同意我们的观点，但我认为数据科学从根本上说就是使用数据量化地回答有关世界的问题的实践。 例如，当我们对各种人口统计学变量以及母亲是否在怀孕期间吸烟时进行出生体重回归分析时，这些模型回答的问题是“母亲吸烟是否与较低的出生体重相关（在控制了其他混杂因素后在统计学上具有显着意义的水平） ？” 如果经营商务网站的某人运行A / B测试，其中随机分配访问该网站的用户以查看新着陆页的两个版本，然后我们跟踪其购买行为，那么当我们对这些数据进行统计分析时，这样做是在回答“这些设计中的哪一种在吸引顾客购买商品方面更有效？”的问题。 最后，我们可以认为监督式机器学习算法可以回答两种类型的问题：存在一个广泛的问题，你可以通过建立模型并进行评估来回答（“我们可以从患者的X射线中识别出癌症，如果可以的话，效果如何？ ”，然后每次运行模型时都会回答一个狭窄的问题（“鉴于X射线，该患者患癌症的可能性有多大？”）。 （在有监督的机器学习上有一点点偏离，如果你感兴趣的话，请在本文结尾处使用“数据科学是关于回答问题”的概念框架）。 因此，向后设计的下一步就是问自己：如果回答了哪个问题，将帮助你解决你的问题？ 一个好问题的一个关键特征是它是一个具体的，易处理的并且可以由数据科学项目回答的问题。如果问题含糊，以至于你没有立即开始考虑要收集的数据，那么这不是一个很好的问题。 坏问题： 好问题 对于这些可回答的问题，你可以想象问题的答案将是什么样的：对于第一个问题，可以进行回归分析，以对控制犯罪的大陪审团的可用性进行回归；第二个问题，可以想象一个表格，该表格将客户与非客户的各种人口统计特征进行比较。 因为它将帮助您集中精力，避免您迷失在数据中。 它能够清楚地表达您希望回答的问题，可以确保你回答该问题实际上有助于解决问题。（ 没有什么比一开始兴奋，深入研究数据，进行大量工作，然后得到实际上无助于解决问题的更糟糕的了（但是这种情况一直在发生）。 这一步要严肃的去做， 而不是抽象的：我的意思是绘制图形，图表，表格，数据集，其中包含预测值和预测变量的列，或者要生成的模型诊断集，以作为回答问题的一种方式。 为什么： 现在你写下了问题的答案。但是，上面没有提到的好问题的另一个关键特征是：它可以证伪，这意味着 （a）你应该能够阐明关于答案的假设，并且 （b）知道什么你的问题的结果长得是什么样。 因此，写下你的答案应该是什么样时，请执行以下操作： 例如，考虑一下我们关于大陪审团和判刑的问题。我的假设可能是，大陪审团会导致更长的刑期，因为它们使委托人与问责制隔离开来。 如上所述，我的结果可能是一个回归表，在该表中，我可以对某县是否有大陪审团以及对犯罪行为的控制进行判决。 为什么要这样？因为它有助于确保我们回答问题的方式是有效的。 恭喜！现在，你已经完成了数据科学项目中最困难的部分：定义目标。现在我们来看简单的东西。 首先，现在你知道你的目标（上述结果），我们将转向如何实际回答我们的问题。因此，问问自己： 因此，让我们考虑一下一个业务试图寻找新客户。显然，我们需要有关（a）客户支出和（b）这些相同客户的人口统计数据。 我们还需要有关花很多钱的人和不花很多钱的人的数据，以便我们可以比较这两个人群。为此，我们可以通过获取所有客户的数据并比较购买量不多的人（如果支出水平数据存在很大差异）中的大笔消费来做到这一点，或者可以将现有客户与普通大众进行比较（其中大多数不是客户）。 好的，现在你知道需要测量的变量以及需要这些变量的总体。现在，让我们找出： 我在哪里可以得到这些数据，以及 如果数据来自不同的数据集，我将如何合并它们？ 例如，在上面的客户示例中，我们可以从查找公司已经拥有的当前客户的数据开始。这些数据是什么？ 我们还可以使用诸如美国社区调查（美国人口普查局进行的年度调查）之类的资源查找非客户的类似人口统计数据。 如果我们将政府数据用于我们的比较组，则必须确保我们获得可比较的样本，因此我们要确保我们可以将我们对年龄，性别和人们居住地的观察结果与我们的观察结果相匹配，因此我们需要确保我们在两个数据集中都有这些变量。 到完成这5个步骤时，你已经成功地制定了具体的计划以准确确定自己的工作时间，并且几乎可以保证所产生的结果。解决你或你的客户的问题。仍然有很多困难，但是至少你不会在迷失数据中，或者做很多工作最终对任何人都没有帮助！ 如上所述，我们可以将机器学习视为回答两种类型问题的工具：第一个问题是，“我们可以使用的值是多少？”？ 我认为，第一个非常简单。但是，要理解的第二个问题有一个细微的差别，那就是要理解这一点：当我们要求进行有监督的机器学习是针对给定观察值的预测时，我们从根本上问你的模型是：“你如何看待标记数据的实体？你的训练数据集会如何标记新观察结果？ 因为这是有监督的机器学习的全部工作：它是旨在复制行为的模型，这些行为导致了用于训练模型的数据集。例如，如果你训练一种有监督的机器学习算法，通过将图片中动物的名字喂入一堆被“美国大学生”标记过的图片中，从而在图片中用动物的名字标记图片，那么你所训练的是机器学习算法要做的是回答每次看到未贴标签的照片时“美国大学生如何给这张照片贴标签”的问题。（意思是， 不光动物图片重要，谁标记的图片同样重要） 显然，不同的监督式机器学习算法会尝试以不同的方式回答这个问题，根据情况的不同，有些算法会比其他算法更成功（这就是为什么我们在机器学习课程中花很多时间研究模型选择的原因），但是回答了这个问题问题始终是他们追求的目标。 这有点离题，但我认为这很重要：因为它可以帮助数据科学家了解受监督的机器学习算法的局限性。令人惊讶的是，很长一段时间以来，人们认为机器学习算法不存在种族或性别偏见。毕竟，它们只是数学而已，数学不能成为种族主义者，对吗？因此，像亚马逊这样的公司试图建立监督式机器学习算法，以帮助他们决定招聘谁。但是，问题在于，他们使用人类员工过去决定雇用的人员的数据以及人类主管人员进行的主观员工评估得出的数据对他们进行了培训。而且由于这产生了一种算法，该算法可以查看人们的简历并问自己“亚马逊（非常人性化的）招聘员工和主管对这个人有什么看法？”，因此该算法当然继承了这些人的所有偏见。因此，OOPS !，当亚马逊突然意识到“他们的新招聘引擎不喜欢女性”时，他们不得不放弃该项目。

逆向设计与3D打印技术的优缺点

逆向工程是获取物理对象并通过 3D 扫描和数据收集创建其数字模型的过程。然后可以使用此数字模型创建原始对象的复制品或对设计进行更改以进行创新。另一方面，3D 打印技术是从数字模型创建物理对象的过程。 3D 打印技术的优势之一是它允许灵活的设计，并且能够打印比传统制造工艺更复杂的设计。另一个优点是它允许快速原型制作，零件可以在数小时内制造出来。这加快了原型制作过程，并允许更快地迭代和改进设计1 然而，3D打印技术也存在一些缺点。一个缺点是设备可能很昂贵，维护也很昂贵。另一个缺点是需要培训才能有效操作设备。此外，3D 打印只能使用某些材料，例如塑料，而且分层过程可能很慢2

逆向设计的逆向设计的流程示意

逆向设计的一般流程：产品样件 →数据采集→ 数据处理CAD/CAE/CAM系统 → 模型重构 →制造系统→ 新产品。在逆向设计的这些环节中，数据采集、数据处理、模型重构是产品逆向设计的三大关键环节。 数据采集(样件的表面数字化)是进行产品逆向设计的第一步。一般而言，数据采集有接触式与非接触式两种测量方式。接触式测量根据测头的不同，可分为触发式和连续式。应用最广泛的接触式测量仪器是20世纪60年代发展起来的高效精密的三坐标测量机，它是有很强柔性的大型测量设备。接触式测量对物体的表面的颜色和光照没有要求，因此物体边界的测量相对精确，但对软质材料适应差且速度慢。非接触式测量根据原理的不同，可以分为三角形法、结构光法、计算机视觉法、激光干涉法、激光衍射法、CT测量法、MR测量法、超声波法和层析法 。通常使用非接触式测量在采集实物模型的表面资料时，采集速度快，可形成“点云”资料，缺点是精度较低而且对样件表面和光照有较高的要求。 模型的重构也就是通常所说的逆向造型过程，重构的方案目前主要有三种，每一种都有不同的适用场合：1)以B-Spline或NURBS曲面为基础的曲面构造法，2)以三角Bezier曲面片为基础的曲面构造法；3)以多面体面片为基础的曲面构造法。

什么叫逆向设计,（工业方面的）

工业设计师在进行产品的造型设计时，所采用的方法一种是正向设计法，这是一个从概念设计起步到CAD建模、数控编程、数控加工的过程，如图1所示。这一设计过程难度系数大、周期较长、成本高、不利于产品的研制开发。 产品造型设计的正向设计流程示意：概念设计 → CAD/CAM系统 → 制造系统 → 新产品l 产品逆向设计的产生与应用 在飞机、汽车、工艺美术品和模具等行业的设计和制造中，通常是由复杂的自由曲面拼接而成，因此在概念设计阶段难以用严密、统一的数学语言来描述。这些产品的初始模型是通过对事先制造出的木制或泥制模型来实现数字化产生的。近年来在产品造型设计中逐渐走向成熟形成逆向设计法。 由于产品造型的逆向设计有起点高、成本低、周期短、易改型、易创新的特性，自出现以来便受到了现代工业设计师的关注。目前该技术在下面几方面得到了广泛应用：a．用于汽车、摩托车等具有较复杂曲面外型产品的修复与改型设计中；b．用于设计与制造个性化的产品，如人体拟合、太空服装设计、假肢设计等；c．根据客户样件进行模具设计时，该项技术可使自动化程度大大提高；d．在样件缺少图形文件时，可用逆向设计来生成图形文件：e.在快速原形制造中逆向设计可实现原形产品的快速准确建模并进行重新设计。2 产品逆向设计的过程及其关键问题 产品的逆向设计是指设计师对产品实物样件表面进行数字化处理(数据采集、数据处理)，并利用可实现逆向三维造型设计的软件来重新构造实物的CAD模型(曲面模型重构)，并进一步用CAD/CAE／CAM系统实现分析、再设计、数控编程、数控加工的过程。逆向设计的流程示意：产品样件 → 数据采集 → 数据处理CAD/CAE/CAM系统 → 模型重构 → 制造系统 → 新产品 在逆向设计中数据采集、数据处理、模型重构是产品造型设计逆向设计的三大关键环节。 数据采集(样件的表面数字化)是进行产品逆向设计的第一步。一般而言。数据采集可由接触式与非接触式两种来实现。接触式方法由于对物体的表面的颜色和光照没有要求。因此物体边界的测量相对精确，但对软质材料适应差且速度慢；而非接触式方式(以激光为媒介的非接触三维表面数据采集法)在采集实物模型的表面资料时，采集速度快，可形成“点云”资料，缺点是精度较低而且对样件表面和光照有较高的要求。 数据处理的结果将影响模型重构的质量。在此阶段一般应进行数据预处理、数据分块、数据光顺、三角化、数据优化、多视拼合、噪声滤波、拓扑建立、特征提取等工作。 模型重构方案目前主要有三种：1)以B-Spline或NURBS曲面为基础的曲面构造法；2)以三角Bezier曲面片为基础的曲面构造法；3)以多面体面片为基础的曲面构造法。3 几种用于逆向设计的应用软件 目前，在国际市场上已出现了一些用于产品逆向设计的应用软件，如美国Imageware公司的Surfacer7．1，英国Renishaw公司的TRACE，英国MDTV公司的STRIM and Surface Reconstruction等，英国DelCAM公司产品CopyCAD；此外，一些CAD／CAM系统。如美国PTC公司的Pro；Engineer 2000i、美国UGS公司的Unigraphics与美国IBM公司的CATIA等在其系统中也集成了可实现逆向三维造型设计的模块，但与专业的逆向工程软件比较在功能上有较大局限性。例如：Surfaccr7．1逆向设计软件可方便的实现下面几项功能：1)接受不同来源的扫描资料点的分析与处理。如CMM.Laser，sensors，Ultrasound等；2)快速、准确地将扫描点转换成NURBS曲面；3)对曲面模型的精度、品质进行评价；4)对曲线、曲面的形状实现交互修改。在产品的曲面模型重建时。Surfacer7．1不需经过建造曲线来构造曲面而是直接由扫描点来直接产生曲面；或采用建立周边曲线再用该边界与其内部的扫描点群来产生曲面；也可首先在扫描点群中构造NURBS曲线，再由曲线来产生曲面。

逆向设计是什么意思

逆向设计过程是指设计师对产品实物样件表面进行数字化处理(数据采集、数据处理)，并利用可实现逆向三维造型设计的软件来重新构造实物的三维CAD模型(曲面模型重构)，并进一步用CAD/CAE/CAM系统实现分析、再设计、数控编程、数控加工的过程。逆向设计通常是应用于产品外观表面的设计。

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逆向工程产品设计方式有哪些

逆向工程产品设计方式有哪些？逆向工程设计方式包括工业设计，产品造型设计，产品语义学和产品工程这2种研究方式。工业设计产品设计：产品设计是通过计算机机器设备来生产各种外观类型的产品的设计过程，它包括材料选择、结构设计、图纸绘制以及模具制作等环节。而材料设计也是工业设计的核心部分，它是工业设计的重要组成部分。产品设计产品设计是从制订出新产品设计任务书起到设计出产品样品为止的一系列技术工作的准备和管理，是产品开发的重要环节，是产品生产过程的开端。由于产品设计阶段要全面确定整个产品的结构、规格，从而可以进行一系列的有关深入的设计，形成对产品各各各要零部件的有机组合。