机械装配设计的基于 Transformer 接口：齿轮列案例研究
人机交互
2025-04-14 v1
摘要
生成式人工智能 (AI)，特别是基于 Transformer 的模型，为自动化和增强工程设计工作流程提供了新的机会。然而，要将这些模型有效地集成到交互式工具中，需要仔细的界面设计，以充分利用其独特能力。本文引入了专为齿轮装配设计量身定制的 Transformer 模型，配合两种新颖的交互模式：探索模式和 Copilot 模式。探索模式使用概率抽样生成和评估多样化的设计备选方案，而 Copilot 模式利用自回归预测支持迭代的、情境感知的细化。这些模式强调了 Transformer 的关键属性（基于序列的生成和概率探索），以促进直观且高效的人机协作。通过案例研究，我们展示了良好设计的界面如何增强工程师在平衡自动化与领域专业知识方面的能力。用户研究显示，探索模式支持快速探索和问题重新定义，而 Copilot 模式提供更大的控制力并促进更深入的参与。我们的结果表明，结合两种模式的混合工作流程可以有效支持复杂且富有创造性的工程设计过程。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.08633,
title = {Transformer-Based Interfaces for Mechanical Assembly Design: A Gear Train Case Study},
author = {Mohammadmehdi Ataei and Hyunmin Cheong and Jiwon Jun and Justin Matejka and Alexander Tessier and George Fitzmaurice},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.08633},
year = {2025}
}