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以TRIZ促进产生创造性思维的探索电容传声器

发布时间:2022-07-28 12:49:48 来源:华宜五金网

以TRIZ促进产生创造性思维的探索

以TRIZ促进产生创造性思维的探索 2011年12月03日 来源: 创造性思维是主体在创新意识驱使下,通过综合运用各种思维方式,对头脑中的知识、信息进行加工组合,形成新的思想、新的观点、新的理论的思维过程。其关键在于突然获得突破性的启发信息,即所谓“灵感”。人们为了获得灵感,曾尝试了很多种办法,但创造性思维往往还只是停留在无目的的、模糊的“搜寻一闪念”的过程之中,创新的数量和质量受到了严重的限制。目前,创新思维与计算机技术的结合称为创新研究的热点,TRIZ可以有效地指导和帮助产生创造性思维。一、创造性思维产生的过程分析英国心理学家华莱士(Wallace G)提出了创造过程“四阶段论”,认为任何创新活动都包括准备、酝酿、明朗和验证等四个阶段,创造性思维是显意识思维(准备和验证阶段)和潜意识思维(孕育和明朗阶段)的综合运用,而不是片面强调某一思维,这是创造性思维赖以发生的关键所在。因此,该模型至今仍有较大影响。对于创造性思维的好奇与追求一直激励着人们在这一领域的探索,英国学者菲因克(Finke R A)等人提出了“生成——探索模型”,美国学者斯滕博格(Sternberg R J)提出了创造性思维的投资理论,奥地利心理学家弗洛伊德(Freud S)等认为创造性的源泉是意识的现实和无意识驱力之间的紧张感,美国心理学家吉尔福特(Guilford J P)和托兰斯(Torrance E P)提出了心理测量的方法和工具,中国学者刘奎林提出了“潜意识推论”的模型。尽管科学家们都试图使自己的学说在前人的基础上能够更完美地解释和促进创造性思维的产生,但是,至今仍很难找到一种可以从根本上完全解释丰富多彩的创造性思维现象的理论。为了更多地激发创造性思维,前人总结、提炼出了众多的创造技法,如智力激励法、检核表法、列举法、移植法、组合法等,但是这些技法也过多依赖于“灵感的一闪念”,使创造性思维受到严重的限制。二、TRIZ的主要观点和方法TRIZ意为创新问题的解决理论,是前苏联学者奥舒勒(Altshuler G S)创立的。该理论核心是:创新不仅仅来自偶然的顿悟和突然产生的思想火花,而是具有可以依循的规律,创造性地解决问题的基本原理是客观存在的,这些原理可以从多项专利技术中抽象出来,再应用到各个技术领域之中去。应用该理论解决创新问题的步骤是:首先将特殊的问题归结为TRIZ的一般问题,再应用TRIZ理论寻求标准解法,最后演绎成初始问题的具体解法。在工程实践中,一般情况下,在改善技术或产品的一个参数的同时也削弱了另一个参数,即产生了技术冲突,如墙体重量的减轻(改善)往往会带来其强度的降低(恶化),以往,设计者采用相互平衡的折衷方法,而不是同时满足两个冲突参数的解决方法。TRIZ理论认为,创新是通过消除冲突来解决问题的,消除技术冲突的过程不仅改善冲突的一个方面,而且也不降低另一方面。研究人员通过对冲突的深人分析,归纳出了39个标准参数,如:No.1.动态对象的重量;No.2.静态对象的重量;No.3.动态对象的长度,…,No.39.效能,任何一种技术冲突都可用其中的一对参数来描述。同时还发现,由其中一对参数构成的任一技术冲突都有创造性的解决方法(或称原理),并且该创新解的方法是可确定的,这些方法被归纳出40条:1.分割与增加独立性;2.拆出和提取;3.局部性能与不均匀化;4.不对称化;5.联合;6.通用性与标准化;7.套叠;8.重力补偿;9.预加反作用;10.预先作用;11.预补偿;12.等势性;13.反向;14.曲面化;15.动态化与自调整;16.不足作用或过量作用;17.维数的变化;18.振动;19.周期性作用与调节频率;20.连续有益作用;21.高速完成;22.变害为利;23.反馈;24.中介物;25.自服务;26.复制与模拟;27.廉价替代品;28.机械系统的替代;29.利用气动与液压结构;30.利用柔性壳或薄膜;31.多孔材料;32.改变颜色,33.同质性;34.抛弃与再生;35.改变物体聚合态参数;36.相变;37.热膨胀;38.利用强氧化剂;39.惰性环境;40.复合材料。并以技术参数与创新原理构建了一个重要的创新工具——技术冲突矩阵(如表1)。

用它来解决创新问题的步骤是:首先,应该确定问题中的冲突,并分析冲突中哪些问题是有利因素(改善),哪些问题是不利因素(恶化)。再将有利的因素与不利的因素转化为39个工程技术参数中的某一对参数,即改善的参数和恶化的参数,两个参数在矩阵中的交叉点即推荐使用的解决冲突应采取的创新原理序号,对其进行分析,就能获得解决实际问题的方法。TRIZ是一个问题解决系统。技术系统进化的8个模式、40条发明原理、39个技术参数、冲突矩阵、76个发明问题的标准解决方案、发明问题解决算法(ARIZ)以及工程知识效应库一同构成了TRIZ的理论与方法体系,为获得高质量的创造性方案提供了可靠基础。TRIZ理论具有逻辑严密性与操作程序性,这使人们能够借助于计算机技术来提高其易用性,基于TRIZ理论的计算机辅助创新平台的出现,使实现创新已不像以前那样依靠专家个人经验的偶然的“灵光一现”或无数次试验,而是如同解决一般技术问题一样,按照有序的步骤、明确的目标、科学的手段逐步获得高质量、高效率的创造性解决方案,使创造不再遥不可及,而是成为多数人都可以进行的日常技术工作,它将帮助扩展人类的创造性思维能力,为创造性方案的制定增加一个有力的辅助工具。三、应用TRIZ激发创造性思维的思路创造性解决问题的思考过程中主要存在三个思维障碍:思维惯性、有限的知识领域、效率低下的试错法。思维惯性习惯沿用旧有的思考模式和思路尝试解决问题,因此,在解决创新问题时,必须设法有效摆脱思维惯性;知识面的局限——大多数所面临的问题,甚至其中90%可能已经在所不熟知的领域中解决了,但由于知识领域的局限,无法方便自如地利用其他科学技术领域的解决方法和知识等资源;在创新真正系统化之前,试错法是大家首先想到的用来解决创新问题的方法,但其效率低下。应用TRIZ产生创造性方案的过程是对问题不断地描述,不断地标准化的过程。在这一过程中,初始问题最根本的矛盾被清晰地显现出来,通过对初始问题进行一系列变形及再定义等系统分析,能够高效发现问题本质,准确定义问题和矛盾,实现对问题的逐步深入分析和转化,直至创造性地解决问题。与其它创造学方法相比,TRIZ有以下特点:首先,TRIZ是基于知识的方法,提供了创造性解决问题的启发性知识,这些知识是从全世界范围内大量高水平专利中抽象出来的,打破了知识领域界限,容易帮助实现突破。其次,TRIZ是面向人的方法,能打破思维定势,激发创新思维,从更广的视角看待问题,对创新性问题或者矛盾解决提供更合理的方案和更好的思路。第三,TRIZ是系统化的方法。在TRIZ中,问题的分析采用了详细的模型,解决问题的过程成为一个系统化应用已有知识的过程,使得创造性解决技术难题有了结构化的算法。TRIZ具有良好普适性。不同领域问题的解决往往遵循共同的规律,同一创新规律往往在不同科学和工程领域反复应用。TRIZ理论包含的具有普遍性的创新方法和规律,是经过对大量发明的分析和研究、提升和总结得来的,TRIZ学者已经将其广泛应用到不同领域,包括机械、电子、生物、化工、管理等方面,通过对不同领域技术参数、冲突解决办法等进行进一步总结、提炼,研究者根据这些规则,从各领域创新实践中产生问题解决方案,成为TRIZ理论研究与发展的热点。四、TRIZ工具的弱点及研究方向TRIZ系列工具有其缺:TRIZ在创造性问题的解决方面发挥了重要作用,但是它在使用过程也表现出一些问题和不足。首先,它只能“解决”问题,不能“提出”问题。TRIZ本身是创造性地“解决”问题和概念“设计”的理论和方法,是在确定任务问题之后对问题的解决和对已有产品概念的设计,主要是解决创造性思维如何做的问题(How),对做什么的问题(What)未能给出合适的工具。创造的第一步是要“提出”问题,即促使概念“产生”,即确立创造目标,在这方面,TRIZ显得无所作为。其次,软件操作复杂,有时需要数学建模、计算机制图等作为使用基础,即便进行专门训练,在相对短的时间内也很难掌握。另外,软件价格昂贵,在动态链接国际专利数据库时,还需要支付高昂的知识产权方面的费用,一般中小企业、学校、个人等用户无力购置,成为TRIZ系列软件的广泛推广和应用的巨大障碍。因此,有必要开发一种专门用于“提出问题”和“产生概念”的,适于一般用户使用、操作简单、容易掌握的计算机辅助工具,提高创造性思维的数量和质量。概念是思想的单元,是所有高级认知加工的基础。概念组合是概念形成的方式之一,是将两个(或多个)概念组合成一个新概念。如果借助辅助工具(软件等),为大脑提供创造思维的途径和素材,通过“人脑+概念刺激”的模式,就可能促进创造目标和思路大量产生。其关键在于找到合适的“思维触发词”,以此为基础可以研制软件,通过简单的方式将“触发词”呈现在创新者眼前,使大脑产生创新概念和思路,从而提出创新课题和形成新产品、新思路的概念(使用TRIZ系列软件进行概念设计和解决技术冲突问题属于下一阶段的工作)。例如通过随机组合,在界面上产生了“便携式复印机”的概念,就可以启发人们开发这种复印机。需要说明的是,在计算机程序被引入思维,帮助提高创造力的过程中,人与机器的互动是核心。其本质在于,计算机与其说是模拟人脑的思维机制还不如说是运行人脑的思维产品。重要的也不是这样的机器系统能否模拟人脑机制,而是软件能否真的实现知识与机器的互动,创造出新的概念。最后,还有一个机器系统产生的概念的认证与鉴别问题,这将既包含知识形态的判断,也包含逻辑判断,还包含价值判断等多种因素,它最终还需要人脑的参与来解决。(end)

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