參數化設計的精髓在于捕捉設計意圖，通過幾何約束與代數關系構建智能模型。在Creo參數化模塊中，工程師采用“父子關系”架構：將安裝孔定義為“從屬于”基準面，并添加關系式控制其陣列數量與零件壁厚成正比例。當壁厚參數被修改時，孔數量自動更新且保持均布。高級技巧包括使用掃描特征中的trajpar函數，使筋板高度沿曲線路徑按正弦規律變化，滿足流體優化設計要求。這種“驅動尺寸+關系式”的組合，使模型成為可響應性能需求的活體。
變更傳播機制決定了設計迭代效率。采用骨架模型控制大型裝配體時，在頂層布局中定義關鍵安裝接口與運動范圍，下游子裝配通過發布幾何繼承這些參照。當修改骨架中的氣缸行程參數時，所有關聯的連桿機構自動調整長度，并保持鉸接關系不變。某農機裝備案例中，通過將收割刀頭軌跡曲線定義為骨架模型中的函數方程，實現刀頭形態與作物高度的自適應匹配，設計變更時間從3天縮短至2小時。前沿發展引入機器學習增強的參數化。基于大量歷史設計數據訓練神經網絡，建立性能指標（如應力集中系數）與參數組合的隱式關系。當工程師輸入目標剛度值時，系統優參數組合并生成多方案模型。工程師角色因此轉變：從手動調整尺寸的“繪圖員”升級為定義設計邏輯的“規則架構師”，需掌握拓撲優化結果與參數模型的融合技術（如將Simulation生成的佳傳力路徑轉化為可制造的參數化特征），這是實現生成式設計落地的關鍵橋梁。
