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好设计GoodDesign
小好,GoodDesign的研究搭子
GoodDesign AI Agent

你好,我是小好

我是你的研究搭子,可以陪你找项目、读方法、核证据。一起把问题看清楚,再决定下一步。

找项目从真实案例和设计取舍开始 读方法理解输入、步骤与适用边界 核证据回到项目版本与原文引用
我会把依据留给你

现在提供真实导览,不把演示当成自动研究。这里不调用模型,也不会修改你的资料。

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好设计 · 方法库

为真实问题,找到合适的方法

从理解需求、构思原理到验证方案,探索52份方法档案与12份闻邦椿谱系专题,其中4份为本轮增补研究稿。

引擎与MCP接入方法写入规范

系统化工程设计

把技术产品从任务澄清、功能原理到实体和详细设计组织成可回返、有阶段产物的开发过程。

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双钻

先扩展并重新定义问题,再扩展并筛选方案,用两轮发散—收敛避免过早接受原始需求或唯一解。

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设计思维

通过理解人的经历、定义挑战、构思、原型与测试反复学习,发展有依据的产品概念。

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系统工程

协调需求、架构、接口、实现与验证,使硬件、软件、人和支持条件共同满足系统级目标。

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机电系统V模型

把机电与信息物理系统的要求、跨学科设计、实现和集成验证建立对应关系,提前设计证明路径。

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阶段门

在逐步增加研发投入前,以阶段证据和跨职能决策关口判断继续、终止、保留或返工。

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六西格玛设计

在新产品设计时把顾客需求转成关键质量特性,结合概念、参数与验证活动,使质量目标在设计阶段得到处理。

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用户观察与需求证据化

把真实任务中的行为、原话和环境记录整理成有出处的需求候选,保留解释与反例。

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待办任务理论

从真实选择事件的情境与期望进步理解用户为何采用或放弃某个方案,避免只按人群属性和功能清单定义需求。

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领先用户法

寻找提前遭遇未来需求且解决问题收益显著的使用者,研究其需求和已有尝试,再共同发展可验证概念。

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Kano需求分类

以有/无某特性的配对反应区分需求对满意度的不同影响,支持需求取舍而不直接替代资源和工程决策。

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质量功能展开

把顾客需要转成可追踪的工程响应和组织行动,检查多项需求、技术特性与责任之间的关系。

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人机工程与人本设计

把人的能力、任务、设备、信息和组织环境作为一个工作系统共同设计,形成可检验的人机适配要求。

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功能分解与接口分析

从目标要求建立功能与输入输出关系,再定义子系统接口,使后续原理和结构选择有可追溯边界。

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FAST功能逻辑分析

用HOW与WHY双向问答构建功能目的和实现手段的逻辑图,暴露被既有结构掩盖的替代机会。

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根因分析

以问题事实和可检验因果假设追查失效来源,再把纠正措施与复发验证闭合。

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形态学分析

把子功能或问题维度的候选状态显式列出,通过一致性检查形成可追溯的概念组合。

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仿生设计

把工程功能转成生物功能问题,抽象自然策略后检验它在目标材料、尺度和环境中的适配。

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设计启发式

用具体的设计变换提示打破对首个概念的固着,并保存每次变换如何改变功能、结构与使用方式。

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C-K设计理论

把待成立的概念命题与已有知识分开,通过概念扩展和知识获取共同推动未知设计。

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TRIZ体系

以功能、矛盾、资源和演化等模型重述工程问题,再选择相应工具生成并验证发明性方案的理论与方法族。

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技术矛盾与发明原理

把具体改进措施引起的性能权衡表述为技术矛盾,选择可追溯的发明原理提示,并将提示转为工程候选。

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物理矛盾与分离

识别同一对象同一属性的相反但各有依据的要求,通过改变要求成立的时间、空间、关系或系统层级寻找可实现的机制。

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理想解与资源分析

在保留必要功能和约束下表述期望消除的问题,系统盘点作用区及邻近系统可用资源,形成尽量少增负担的可验证候选。

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物场分析与标准解

把关键作用抽象成物质与场的交互模型,按缺失、不足、有害或检测问题选择标准变换,再回译为具体工程机制。

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功能裁剪

选择删除或部分删除功能载体,将其仍然必要的有用功能重新分配,并把尚未实现的接管方式转成新的求解问题。

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功能导向检索与科学效应

以功能及参数跨行业寻找既有技术,或以功能查询科学效应;明确迁移差距和二次问题,再用原理样机验证。

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ARIZ发明问题求解算法

针对复杂发明问题,以问题重构、作用区资源、理想最终结果和物理矛盾逐步推进,结合知识工具并复盘求解过程的版本化算法。

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技术系统进化趋势

借助技术系统演化模式审查架构与性能发展方向,形成可反驳的创新假设及路线分支,并用技术和市场证据验证。

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公理化设计

在顾客、功能、物理和过程域之间建立映射,以功能独立性诊断耦合,并在有可靠成功概率证据时比较信息含量。

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DSM与模块化架构

用同一组系统元素的方阵表示依赖,通过聚类或排序识别模块边界、接口和循环耦合,再用架构约束审查候选划分。

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机构综合

从期望运动、轨迹或输入输出关系反求机构形式与尺寸,区分结构选择、几何求解和全过程运动验证。

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Ashby材料选择

把部件任务转成材料约束和优化目标,先排除不能胜任的材料,再按适用性能指数和可制造证据比较候选。

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面向制造与装配设计

先检查整个装配体中哪些零件与动作确有必要,再为保留的零件选择合适工艺,在功能不丢失的条件下减少制造和装配负担。

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拓扑优化

在明确的设计域、载荷和边界条件下,用计算优化探索材料放在哪里,并把结果重构和复核成可制造结构。

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Pugh概念筛选

选一个共同基准,按源于要求的准则比较各概念的相对优劣,用差异和未知驱动概念改进与下一轮验证。

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多准则权衡分析

在先满足强制要求的候选中,显式表达多个评价准则、偏好与不确定性,形成可解释且能检查敏感性的选择建议。

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试验设计与响应面

根据要比较、筛选还是优化的问题选择试验结构,以可分析的因素组合采集数据,估计效应并用独立确认检验模型和参数建议。

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稳健参数与公差设计

先寻找对噪声变化不敏感的设计参数,再针对真正主导输出变异的因素权衡是否收紧公差,而不是把所有零件做得更精密。

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失效模式与影响分析

从系统功能出发逐项识别可能怎样失效、影响什么、原因和控制在哪里,再据风险依据安排措施并跟踪验证。

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机械风险评估与风险降低

围绕机械生命周期、人员任务和危险情境评估风险,优先通过设计降低风险,再安排防护与剩余风险信息,并验证措施。

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验证与确认

分开追踪规定要求的符合性与预期使用的适合性,选择检查、分析、演示或试验取得客观证据,并处理异常与配置变化。

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生命周期评价与生态设计

以等效功能单位比较生命周期环境影响,查清数据、边界和分配假设,再把环境热点转成设计改进并复评负担转移。

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原型与假设测试

从高风险假设选择最小必要原型,预先定义可观察证据和下一步决策,通过实际实验学习而非把展示当验证。

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价值工程

先澄清必要功能与成本,再创造满足同等功能的替代方案,以全寿命资源与性能证据提高价值并安排实施验证。

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专利景观与技术路线分析

建立可复现专利集合,处理族、名称、日期和分类口径,结合文本与非专利证据识别技术路线和趋势,保留覆盖与法律边界。

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集合式并行工程

把可行设计描述为多个选项与参数范围,跨专业并行学习交集,用证据逐步淘汰并在足够了解后作出承诺。

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问题定义与要求管理

从用户情境和事实澄清待解问题,把期望转为有条件、可验证、可追溯的要求,并管理假设、冲突和版本变更。

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产品系统化与综合设计体系

将调研、规划、实施与检验组织成可回返的产品设计体系,使功能与多类性能一起受到约束。

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3I调研

在设计规划前分别核查用户需求、产品环境与产品风险,形成有证据边界的选题和调研缺口;本卡为谱系专题与平台适配。

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7D总体规划

在具体求解前联结目标、思想、环境、过程、内容、方法和质量检验,使规划可追溯、可检查和可更新。

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1+3+X综合设计

以功能为核心,协同动态、智能、可视化及任务所需的其他设计方法,检查局部优化对整体目标的影响。

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主辅功能与功能优化

依据系统化设计的功能层研究线索,组织主辅功能、方案分解组合和功能实现的核查;原书规则未全得。

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面向结构性能的动态设计

在系统化设计中围绕结构动态性能,联结运动分析、线性或非线性模型、动态响应、试验辨识与设计修正的工程方法族。

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面向使用性能的智能设计

围绕实际使用性能,把操作、运动、工作参数和过程控制及状态监测组成研究任务,再选择模型、感知控制与验证方法;属于体系专题而非单一通用算法。

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面向制造性能的可视化设计

以受控工程模型模拟加工、装配和拆卸过程,检验可达性与过程可行性,通过结果分析和修改循环改善制造性能;可视化是工程分析载体。

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深层次动态设计

针对线性近似不足以解释的机械动态行为,研究时变、强非线性、多参数、高维耦合与不确定条件,并通过模型和试验支持设计。

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设计质量检验与综合评价

将总功能与结构、使用、制造等性能对应到指标、权重和证据,选择清楚的评价模型并解释薄弱项;综合评分与工程符合性分别判断。

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科学方法论规则与设计专家系统

研究原典中的方法论规则、共性知识与专家系统如何组织,并形成待核规则档案;不把目录线索冒充规则全集。

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国内外设计方法分类研究与出处去重

追溯闻邦椿对国内外设计方法分类的原文,区分既有方法、综合框架、编纂收录与平台分类,并建立别名和出处去重档案。

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功能—行为—结构推理(FBS)

在功能与零件之间增加“期待什么行为、结构实际产生什么行为”的比较层,避免凭外形直接跳到机构方案。

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服务蓝图与产品服务系统协同

把用户动作、前台服务、后台支持与交接放到同一张图,挖掘设备交付和运维中遗漏的需求。

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系统理论过程分析(STPA)

从控制动作、情境、反馈与过程模型分析系统风险,补充只看部件失效时容易遗漏的交互问题。

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信息价值与验证优先级(VOI)

评估哪些新证据可能改变当前决策,用学习价值与研究代价安排下一步验证,而不是只测最容易测的指标。

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