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基于意象的产品造型设计方法研究

孙菁  
【摘要】: 随着市场竞争的日益激烈,用户对产品的需求越来越呈现多样化、个性化的趋势。产品实用功能不再是消费者购买的最主要因素,产品感性方面的内容越来越受到重视。产品形态是用户和设计师沟通的重要媒介,意象传达了产品隐含的社会文化信息,是表达用户情感需求的有效途径。对于造型设计,长期以来,设计师都是依靠自身的经验、直觉、灵感来解决。由于缺乏有效的理论和实验支持,很难准确、高效地满足用户情感需求。本文在感性工学、人工智能等的理论与方法基础之上,研究面向用户感性需求的造型创新设计问题,将用户的感性需求在意象层次上实现结构化表达,并进行相关的实验与分析,为计算机支持面向意象的产品造型创新设计奠定理论和技术基础。本文的主要研究工作如下: 1.提出基于视觉、听觉、触觉意象的产品造型设计新理念:从视觉、触觉、听觉等角度分析了造型的感性意象化,以及用户意象的科学获取方法,构建了将用户感性需求转换为形态设计元素的意象描述模型。结合模型的建立过程和量化描述给出了计算机表达方法和应用模式。 2.以汽车正面造型为例验证了面向用户意象的产品造型建构模式:利用多元尺度法、因子分析法、聚类分析法等提取影响用户心理感受的产品造型特征与代表性语义,采用回归分析建立了汽车造型特征与代表性语义之间的对应关系的函数式。 3.应用特征建模技术和神经网络以及遗传算法建立产品造型模式:在对特征原型的衍生方案进行意象量化的基础上,提出一种将神经网络与遗传算法相结合的智能方法,对产品造型方案可根据用户意象偏好的模拟进行优选。 4.提出灰色理论在产品色彩与意象关联分析中的应用:建立配色数据间的灰度关联模型,并采用灰色聚类分析方法来研究配色方案的意象值评价算法,为计算机辅助色彩设计提供了一种新的思维模式和方法。 5.提出基于神经网络和遗传算法的产品配色设计模式:将目标产品划分为色块的组合构成,并配合色彩学的配色理论,制作产品配色意象问卷,以类神经网络模拟用户对于产品配色的意象评价模式,再通过遗传算法演化子代,在此基础上提出计算机辅助产品配色系统的框架结构。


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