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感性设计过程中的映射方法研究

吴杜  
【摘要】:感性设计旨在将顾客的感性需求集成到新产品的设计元素中,以提高顾客满意度。确定感性词汇和设计元素之间的映射关系,是感性设计研究的核心议题。现已提出一些方法来建立感性映射模型,但仍然存在着许多问题亟待解决。本文旨在补充和完善这一感性映射过程的方法体系,具体从以下几个方面进行研究: (1)在感性设计过程中考虑顾客群体的异质性,引入质量工程中的一种稳健性设计方法来设计感性产品,不仅使该产品大体上符合顾客群体的感性意象,而且使不同顾客对同一产品的感性反应的波动降到最小乃至消除。具体步骤为:首先,提出“感性距离”的概念,用以量化产品的感性质量;然后,将产品的各项感性参数作为控制因子,将顾客之间不一致的个体特征视为噪声因子,将感性距离作为响应变量,应用用单一表进行响应建模的方法,求得产品感性参数的稳健设置。以手机的感性设计为例,对上述方法进行了实际应用。 (2)引入序次Probit回归分析的方法到感性设计领域,用来构建从设计元素到顾客感性的映射知识。并且,本文提出在感性设计的实证研究过程中,为了在序次Probit回归和序次Logit回归模型之中选择一个拟合较好的模型,必须对实际数据分别建模并进行比较研究。对既定的产品轮廓,应用所选模型可以较准确地预测顾客的特定感性响应的具体程度,从而为概念设计的评估提供参考。在实例部分,用手机的感性设计过程进行说明。确定了针对手机产品的四个感性意象尺度和六个关键产品属性。先后运用序次Probit回归和序次Logit回归对所收集的数据建模,以揭示从设计元素到顾客感性的定量关系。在拟合优度、预测准确性、整体显著性、系数显著性、成比例发生比假设检验的显著性水平这五个方面,比较了这两个模型的优劣。结果表明:对于所观测的数据,序次Logit模型比序次Probit模型更为优越。 (3)针对感性挖掘过程,提出了一种提炼关联规则的方法:第一步,设定低水平的支持度和置信度的阈值进行关联规则挖掘,以保留尽可能多的有用信息;第二步,从第一步生成的原始关联规则中提炼出优质的关联规则,在这一步中,设计了一系列具体步骤。在设计师进行概念设计的过程中,所提炼出的优质关联规则可以为其提供指导,使产品设计有据可依。在实例部分,通过沃尔沃卡车驾驶室的感性设计说明了该方法的应用。


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