基于BP神经网络的诊室空间配色设计研究

目的 以感性工学为理论基础,运用BP神经网络构建神经内科诊室使用者的情感与诊室配色设计之间的映射关系。方法 首先,通过文献查阅和访谈等途径获取神经内科诊室使用者情感感受的意象词汇,并运用聚类分析选取代表性感性意象词对;然后,运用案例分析法,对神经内科诊室进行空间配色设置分析并提取典型色彩样本,经过搭配形成典型配色设计方案,通过语义差异法构建感性评价矩阵;最后,运用Matlab软件,建立神经内科诊室空间配色设计的BP神经网络模型,经验证得出,模型映射了感性意象和空间配色设置之间的关系。结果 运用该模型可获得神经内科诊室空间配色感性意象评价得分预测值,指导诊室空间色彩设计。结论 该方法提高了诊室空间色彩设计的准确度,同时为医疗空间色彩设计提供了重要参考依据。     

基于神经网络的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者需求的产品,采用基于神经网路的产品意象造型设计方法.研究过程中首先确定感性词汇与造型设计要素,在此基础上,利用BP神经网络模型建立2者之间的关系,通过对BP模型中的编码、输入层、输出层、隐含层、激活函数以及相关参数的分析设置,进行产品感性意象设计的实验仿真,最后通过测试验证了模型的有效性.结合折叠自行车的设计进行研究,结果表明,该方法是正确可行的.     

基于遗传神经网络的产品配色设计

由于科技的进步和消费者意识的提高,加快了产品的生命周期,如何帮助设计师掌握消费者的感觉,提高产品创新的时效性,是一个不容忽视的问题。从感性工学的理论和知识出发,将目标产品(电话计费器)划分为色块的组合构成,以配色理论制作配色意象问卷,运用倒传递类神经网络学习的特性模拟配色意象评价模式,再通过遗传算法调适与更新的特性搜寻最符合需求意象的配色组合。研究结果显示：通过实验,依据类神经学习与遗传演算推演出的配色组合方式,最终可以架构系统而得以顺利执行,并且提供配色子代的样本作为建议。由本研究的结果可建立一个评估色彩感性的决策支持系统,藉以加快设计流程,辅助设计师以比较有效率且客观的方式进行产品色彩设计。由于科技的进步和消费者意识的提高,加快了产品的生命周期,如何帮助设计师掌握消费者的感觉,提高产品创新的时效性,是一个不容忽视的问题。从感性工学的理论和知识出发,将目标产品(电话计费器)划分为色块的组合构成,以配色理论制作配色意象问卷,运用倒传递类神经网络学习的特性模拟配色意象评价模式,再通过遗传算法调适与更新的特性搜寻最符合需求意象的配色组合。研究结果显示：通过实验,依据类神经学习与遗传演算推演出的配色组合方式,最终可以架构系统而得以顺利执行,并且提供配色子代的样本作为建议。由本研究的结果可建立一个评估色彩感性的决策支持系统,藉以加快设计流程,辅助设计师以比较有效率且客观的方式进行产品色彩设计。     

基于感性工学和交互式遗传的产品配色设计方法

目的 为降低产品配色对设计经验等专业知识的依赖性,设计满足用户感性需求的配色方案。方法 提出结合感性工学和交互式遗传的产品配色设计方法。首先,使用融合和模糊处理方法,从源二维图像提取色彩配置方案,构成色彩方案库。然后,使用感性工学方法构建意象词汇和单个色彩的映射模型,从而获得色彩的意象贡献值。在此基础上,构建以色彩意象贡献因子和用户交互评价值为依据的适应度函数,以色彩调和度评价为约束条件,设置初始条件,使用交互式遗传算法进行配色方案的推进及优化,直至获得满足用户感性需求的配色方案。并以某企业某款数控机床产品的配色设计为例,对此方法进行了验证。结论 结果表明,该方法能有效地获得使用户满意的产品配色方案。通过结合感性工学,可获得满足用户感性需求的产品配色设计方案,同时拓展了感性工学方法的应用范围,并且遗传进化操作简单,降低了配色设计对于专业知识的依赖。     

基于用户感性意象的产品配色研究

提出基于用户感性意象的产品配色设计概念模型.对色彩意向预测和色彩组合优化进行了探索.在色彩意象预测方面,建立了基本单色样本数据库、产品3D模型及产品色彩感性评价语意集,进行色彩喜好度和色彩意象评估实验,并采用灰色关联理论建立色彩意象值预测模型;在色彩组合优化方面,运用美学评估方法进行色彩一致性评价,建立两种色彩组合的整...     

基于联觉实验与色彩网络的传统香薰包装设计研究

目的 香味与色彩和情绪具有紧密的联系,色彩强烈影响着香薰产品的使用感受与体验。基于联觉实验可获得香薰对应色相与感性意象,便于构建色彩网络辅助香薰产品进行色彩设计。方法 在对中国传统香薰进行深入调研的基础上,选取具有代表性的几款香薰作为研究材料。首先进行香-色联觉实验,获得香薰对应色相、情绪关系与感性意象,然后据此选取自然图片进行色彩微调,建立香-色图像数据库,最终对图片进行色彩提取并构建色彩网络模型,获得香味对应的主辅色及色彩关系,将其应用于中国传统香薰产品的配色方案与包装设计中。结论 利用嗅觉与色彩视觉之间的情绪关联作用进行联觉实验,获得的香味对应的色彩和谐自然、感性意象生动明晰,将其应用于中国传统香薰产品的设计中能够唤醒使用者的情感共鸣,带来更好的使用体验。     

基于色彩方案重用的产品配色感性设计

在工业设计界,产品配色活动主要依靠人工赋色和修改,并且用户感性知识参与性较低.为了有效降低设计活动对领域知识的依赖以及增强用户感性需求的满意度,提出了基于色彩配置方案重用的产品配色感性设计方法.运用模糊处理与主色提取等技术从源图像中获取色彩组合方案,建立色彩组合样本库、产品三维模型库及色彩组合感性评价语义集,利用因子分析方法从色彩组合方案中提取单个色彩的意象贡献值,进而完成从独立色彩空间向意象词汇空间的映射,依据用户评价分值与色彩调和度构建适应度评价函数并以交互式遗传算法为工具推进方案群的优化.以文化旅游纪念品配色设计为例对设计方法进行验证,表明该方法的有效性.     

基于感性意象和BP神经网络的产品CMF决策模型研究

目的 为实现特定感性意象下的产品CMF精准选定与量化,结合BP神经网络和线性回归提出一种产品CMF决策模型。方法 通过文本挖掘形式确定用户感性意象,根据HSV色彩模型与选定的康复辅具的材质与工艺构建CMF要素空间,并基于设计要素空间形成海量CMF方案,同时根据选定感性意象对方案加以评价,获得感性意象与CMF单一设计要素的定性映射关系。将CMF方案编码后与感性意象评价值结合,并通过BP神经网络以定量方式构建CMF决策模型,筛选出最优色彩区间、材质及工艺。对选中色彩区间再次细分出设计方案并进行评价,通过线性回归得到色彩回归方程,从而构建产品CMF的综合决策模型。结果 以膝关节支具为例进行实例研究,通过BP神经网络构建的一阶CMF决策模型预测值与期望值的均方误差MSE为0.038 13,且预测结果与定性映射关系基本一致,表明该阶模型可信度较高且精度良好。利用线性回归构建的二阶决策模型P值小于0.01,表明H、S、V的数值与感性意象评价值具有显著相关性,证明了该CMF决策模型的可行性。结论 构建的CMF决策模型在产品设计领域具有一定的通用性,能够有效实现康复产品CMF的精准选择与量化,在定性和定量层面指导康复产品CMF决策的优选和创新。     

基于BP神经网络的轿车造型意象设计与量化预测模型建立

目的 构建产品造型意象设计与产品造型量化间的预测模型,将产品的设计元素与消费者的需求和感知相关联。方法 分析小轿车造型与感性意象之间的关系,基于用户对产品外观形态感受进行打分,采用感性工学方法进行量化;用双BP神经网络训练的思路,建立外观设计元素与感性意象间的对应关系,得到小轿车外观方案的感性意象预测模型。结论 获得产品造型设计方案的感性意象预测模型,能高效解决设计师的产品造型设计方案与消费者的目标达成趋同,通过高效的产品外观设计,为未来轿车及机电类产品的造型设计转向以消费者精神需求为导向提供了一种新的设计方法。     

基于BP神经网络的个性化多功能茶几设计研究

目的 通过分析消费者感性需求和多功能茶几产品形态设计要素,建立二者之间回归的联系模型,完成多功能茶几产品的个性化设计,解决茶几产品无法按照用户消费需求设计制造的难题。方法 首先运用语义差异法获取消费者对茶几产品的感性意象评价值,并利用因子分析法对评价值进行归纳整理,其次按照茶几产品设计要素对其进行模块解构,并对各部分模块进行数值化编码,再次根据整理的感性意象评价值和模块数值训练茶几产品BP神经网络,建立二者间映射关系,最后实施二次语义差异法问卷实验,验证BP神经网络的准确性。结果 根据训练的茶几产品BP神经网络可预测出感性评价值最大的茶几产品造型,实验结果验证了茶几产品BP神经网络模型的准确性,为茶几产品的个性化设计提供了有利的支撑。结论 此方法提高了茶几产品的设计效率,提升了茶几产品设计的合理性,解决了家具设计者无法精准按照用户主观需求完成客观产品设计的难题,为以消费者需求市场为导向的产品设计制造提供了有益的参考和指导。     

基于感性工学的产品质感调和设计模型研究

目的运用感性工学和BP神经网络构建产品质感调和设计模型。方法通过多维尺度分析和聚类分析,分析出了最适合于描述质感调和的代表性感性意象词汇集;通过统计分析,确定了以透明度、光泽度和粗糙度及其细分类目为元素的质感调和空间;通过质感调和实验,获得了针对实验样本的质感空间特征值和感性评价值;最后通过MATLAB的BP神经网络工具箱,建立了基于感性意象的质感调和设计BP模型,并重新设计检验样本论证了模型的可靠性。结论该模型为后续的计算机辅助质感调和设计系统提供了理论和算法依据,可以提高产品设计的成功率。     

产品感性意象设计研究进展

目的 产品感性意象设计是将用户情感转化为产品设计要素的设计模式,在提高用户满意度方面具有重要作用,基于此,对产品感性意象设计的研究进展进行梳理和分析.方法 通过对国内外相关文献的综述,论述了感性意象的有关概念;重点分析了产品感性意象设计所涉及的代表性样本确定、产品设计要素分析、感性意象获取、感性意象与产品设计要素的映射构建及产品感性意象优化设计等研究方法和关键技术,并归纳总结了各类研究方法和关键技术的优缺点;在感性意象应用方面,着重分析了感性意象中针对产品造型、产品色彩及产品材质的研究方向.结论 随着感性意象和新技术、新方法的融合发展,更加准确地获取感性意象、提高感性意象映射模型的精度、智能化设计、设计过程虚拟化等将是未来产品感性意象设计研究的热点.     

基于本体的产品色彩意象知识表达

目的针对产品意象认知研究中色彩要素的重要性,基于本体论并结合感性工学的技术方法,构建了产品色彩意象本体,实现色彩意象知识的表达。方法通过对产品色彩意象本体概念的解析,使用语意差异法和KJ法挖掘用户的色彩感性需求,完成产品色彩意象概念的提取;应用混合聚类算法探索各色彩意象之间的层次关系,依据色度学原理分析产品的色彩特征,并获取设计要素及其类目;结合用户色彩意象感性评价值,运用数量化I类计算各色彩意象与设计要素、类目间的关联。结果根据研究结果构建产品色彩意象本体模型,用以高效指导产品色彩意象设计。结论以三厢轿车的色彩意象研究为例展开研究,可较好地实现汽车色彩意象知识的提取、表达与重用,为汽车色彩设计的知识获取开拓新思路。     

一种数码喷墨印花机的颜色特性化方法

目的为了提升数码印花中彩色图像的复现精度,提出一种在子空间采用遗传算法优化BP神经网络的颜色特性化方法。方法介绍遗传算法(GA)优化BP神经网络的基本原理,设计一种在L*a*b*颜色子空间建立的颜色特性化模型,并对1000个色样开展GA-BP神经网络模型训练实验,最终拟合出印花色样的L*a*b*色度值和输入的印花图像RGB驱动值之间的非线性关系。结果该方法对125个测试色样的颜色特性化预测结果显示,超过90%的色样色差分布在2.0以内,光谱均方根误差(RMSE)分布在0.02以内。结论该方法较未进行遗传算法优化BP神经网络,预测精度得到明显提升,能够达到较高的数码喷墨印花彩色图像复现精度。     

基于感性意象的产品造型优化设计

针对当前消费者感性需求的提高,运用组合思想提出基于感性意象的产品造型优化设计方法.首先应用感性工学类目层次法得到产品的设计要素,再应用数量化一类理论建立感性意象和造型特征元素之间的对应关系,作为优化产品造型时的评判依据.然后应用蚁群算法对造型特征元素进行组合优化,实现了以少量的产品属性形态构建多样的产品造型方案,从而快速设计出满足消费者感性意象需求的产品.最后以电热水壶设计进行实例研究,结果表明运用该方法可有效地进行产品意象造型优化设计.