基于感性工学的产品多维变量优化设计

论文摘要

如今的消费者更期待有“感情”的产品,尤其像卡片数码相机这种普及型的数码产品。技术的迅猛发展促使其功能同质化,所以厂商推出新的产品时,越来越注重消费者对外观的情感需求。目前,产品感性设计的研究大都是从色彩、造型等单个因素角度考虑,但是消费者的情感是由产品的造型、色彩和材质等共同决定的,所以本文考虑通过多维设计变量对产品的情感设计进行研究,主要工作如下：(1)运用多维尺度分析和聚类分析进行感性意象词对筛选,将相似的感性意象词对划分到同一组用于描绘产品的一个方面。(2)通过HIEs解构方法提取卡片数码相机的全局设计变量,并通过偏最小二乘分析从全局设计变量中提取主设计变量。HIEs提取设计变量的方法可以将产品全局解构成不能再分的最小单位的设计变量。再运用偏最小二乘分析提取主设计变量。(3)使用犀牛三维建模软件进行代表性卡片数码相机3D模型的绘制,再用keyshot渲染软件进行了细致的模型渲染,在语义差异法问卷调查中使用三维模型的三视图,从多个角度对卡片相机进行观察。(4)在获取消费者感性意象、感性偏好与设计变量间的关系时,运用神经网络构建关系模型,并通过神经网络与遗传算法的集成算法求解卡片相机感性偏好与设计变量的优化模型,最终分别得到男性和女性偏好最高的卡片相机的设计变量组合。本文在对感性意象词对筛选时将相似词对分类,减少词对数量的同时,还能更全面的描述产品的感性需求,提高产品定位的准确性；进行设计变量提取时,解构出全面的设计变量,并运用偏最小二乘分析提取出其中的主设计变量,既考虑了影响消费者情感的多维设计变量,又有效地控制了变量的数量；代表性相机模型构建中使用三维建模技术获得高质量的相机3D模型,使代表性图片更接近实物,从而获得更真实、更全面的问卷数据。以上三点使本文的感性工学研究更具实用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 产品设计中的感性工学
• 1.1.2 感性工学应用于相机设计的重要性
• 1.2 研究目的与意义
• 1.2.1 研究目的
• 1.2.2 研究意义
• 1.3 研究内容与方法
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 研究方法
• 1.4 论文结构
• 第2章 文献综述与相关研究理论
• 2.1 感性工学介绍
• 2.2 产品感性设计研究
• 2.2.1 产品造型的感性设计研究
• 2.2.2 产品色彩的感性设计研究
• 2.2.3 产品材质的感性设计研究
• 2.3 文献评述
• 2.4 理论方法
• 2.4.1 主要分析方法
• 2.4.2 建模及优化方法
• 第3章 感性意象词对选择及多维设计变量提取
• 3.1 感性意象词对的收集与筛选
• 3.1.1 初始意象词对的收集
• 3.1.2 代表性意象词对的筛选
• 3.2 多维设计变量的提取
• 3.2.1 基于HIEs的产品多维设计变量解构
• 3.2.2 主设计变量的提取
• 3.3 代表性样本生成
• 3.4 问卷调查及数据收集
• 3.5 本章小结
• 第4章 多维变量表达模型的构建
• 4.1 BP人工神经网络模型基础
• 4.1.1 基本BP网络模型的拓扑结构
• 4.1.2 BP网络输入和输出的确定
• 4.1.3 BP神经网络拓扑结构的确定
• 4.2 感性意象词对与设计变量关系模型
• 4.2.1 BP神经网络样本集以及结构参数的确定
• 4.2.2 BP神经网络模型构建
• 4.2.3 模型验证
• 4.3 感性偏好与设计变量关系模型
• 4.3.1 BP神经网络输入与输出向量设计
• 4.3.2 BP神经网络模型构建
• 4.3.3 模型验证
• 4.4 本章小结
• 第5章 多维变量表达模型的优化
• 5.1 优化模型构建
• 5.1.1 定义决策变量
• 5.1.2 建立目标函数
• 5.1.3 定义约束条件
• 5.1.4 模型的构建
• 5.2 遗传算法与神经网络集成的模型求解方法
• 5.2.1 决策变量编码规则
• 5.2.2 基于神经网络的适应度函数
• 5.2.3 遗传算法求解过程
• 5.3 优化模型最优解
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 论文的主要工作
• 6.2 论文的创新点
• 6.3 论文的不足与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录
• 附录A 感性意象词对调查问卷
• 附录B 感性意象词对相似度调查问卷
• 附录C 设计要素提取问卷（部分）
• 附录D 各感性意象词对与设计变量关系表
• 附录E 感觉特性调查问卷（部分）