设计师和用户的汽车造型意象认知差异研究

目的探究汽车造型设计领域中设计师和用户的意象认知的差别。方法通过访谈和语义分析的方式定义了设计师和用户的意象认知对象,并且描述了两者的认知差别。在心理学中双重编码的理论基础上提出了汽车造型的意向认知由形态认知和语义认知组成,调研了50名用户对16款汽车造型的审美评价和20名设计师对设计案例的描述,并采用语义抽取的方法获得了673个语义词。对比设计师和用户在语义词选择上的差别以及分析语义词所对应的形态特征。结果设计师与用户的语义认知差异主要集中在场景层,语义与形态特征呈现多维的映射关系,场景层语义主要映射汽车形面特征认知。结论场景层语义映射的形面认知是汽车设计师和用户的认知差异所在。     

基于用户认知的智能化汽车造型研究

目的 以用户认知为基础,对智能化汽车造型进行研究和设计。方法 收集并筛选出符合用户认知的造型代表样本与感性意象词汇后,运用语义差异法获取智能化汽车的感性意象评价;采用主成分分析法建立智能化汽车意象尺度图,提取感性因子;最后结合阶层类别分析明确智能化汽车的造型设计要素。结论 借助感性工学的研究方法初步得出用户预期的智能化汽车的造型,并通过设计实践,验证了基于用户认知的智能化汽车造型生成的可行性。     

基于眼动追踪的汽车造型特征线设计方法研究

目的 在汽车造型设计开发之前,有效预测汽车造型特征线产生的意象是否真正符合用户隐性意图,便于提高汽车行业情感意象设计水平。方法 首先,获取用户群体需求信息,引导设计方向;其次,建立汽车造型意象认知模型,通过案例分析,构建“标杆车”造型特征线目标意象集;再次,依据眼动实验,提出基于眼动指标（注视点数目、注视时间、平均注视时间）的汽车造型特征线提取模型,进行汽车造型特征线显著性分析与特征线提取;最后,采用形状文法坐标变换规则,结合贝赛尔曲线描述,通过类比形式进行规则映射分析,使用矢量工具Adobe Illustrator 改变特征曲线各锚点与控制点坐标值,实现汽车造型特征的继承与变异。结果 以阿尔特SUV概念研发项目为例,论述该设计方法,通过奔跑的狮子形态进行意象类比,得出最终设计方案。结论 对最终设计方案进行用户喜好度意象评估,用户喜好度为87.65%,证实了该汽车造型意象设计方法的可行性,为汽车行业满足用户群体偏好特征意象,提供了一种新的设计方法。     

基于感性意象的SUV前脸造型设计

目的 为明确汽车造型对用户情感产生的影响,辅助汽车意象造型设计,提出一种基于感性意象的运动型多用途汽车（Sport Utility Vehicle,SUV）前脸造型设计方法。方法 以典型的SUV为研究对象,收集并筛选出具有代表性的SUV样本和感性意象语意空间,使用语义差分法获取用户对代表性样本的感性意象评价;利用SPSS软件对感性意象语意空间进行因子分析,提取出主意象因子;运用形态分析法从比例关系、相对位置关系和形态方面进行SUV前脸造型设计要素分解;通过数量化理论I建立感性意象与SUV前脸造型设计要素之间的映射关系,并将研究结果运用到SUV前脸造型设计方案中。结论 运用该方法,可将用户模糊的意象和情感体验转化为真实的汽车前脸造型设计要素,提高用户的认同感,使汽车造型设计更加人性化,为SUV造型设计提供参考。     

基于数量化理论Ⅰ的中控面板造型设计研究

目的 以汽车中控面板造型为研究对象,从用户的角度出发,设计出符合用户感性需求的产品。方法 首先,采用SD（语义差分）法制作调查问卷,收集并筛选可以描述中控面板造型形态的感性意象词汇与中控面板样本图片,基于视觉认知与审美对中控面板样本进行形态分析,提取最具代表性的形态曲线,并结合用户需求搜集影响中控面板造型设计的关键性设计元素;其次,通过数量化理论Ⅰ的产品意象造型设计方法,对中控面板提取的六大设计元素的形态特征量化赋值,借助SPSS统计软件进行多元回归分析,构建自变量与因变量的数学映射模型,从而预测设计元素与感性意象词汇间的相关性。结果 经过案例分析,证明该设计方法能更准确地算出中控面板最佳造型设计方案,是切实可行的。结论 利用数量化理论Ⅰ进行产品意象造型设计,可以有效地为中控面板造型设计方案和评价提供客观的决策依据。     

汽车内饰设计认知模式研究及应用

目的特征识别是认知过程的核心,探究普通用户与有专业背景的设计师对汽车内饰造型特征和特征线的认知差异,构建普通用户与设计师对汽车内饰造型的认知模型。方法以豪华车、SUV以及跑车3类车型作为实验对象,每个类别各取8个车款共计24个样本,采用问卷调查和统计分析的方法,获取汽车特征及特征线的相关数据,确定不同人群对汽车内饰造型特征的认知差异。结论在汽车内饰造型认知中,普通用户对于内饰造型元素的认知偏向于对造型特征的认知,而设计师则没有明显的偏向。对特征与特征线的识别而言,普通用户对两者的认知存在差异,设计师对两者的认知并不存在差异。构建了关于汽车内饰的用户与设计师特征识别模型,通过内饰设计实例,为汽车内饰的设计和评价提供有价值的参考。     

基于语义量化匹配的汽车外观显著性意象挖掘

目的 为解决传统感性设计研究中意象实验耗时大以及小样本偶然性等问题,依托现有网络评价文本信息提取了用户意象认知。方法 首先,爬取大规模汽车外观评论文本,构建语义分析词汇库,构建word2vec词向量模型;然后,基于模型获取词库内部的语义联系,计算高频关键形容词之间的语义离散性,以构建代表性意象词空间;最后,通过语义量化匹配将评论映射到意象词空间,得到大规模用户对各车型的显著性意象表征,明确了指定意象词汇下的汽车外观匹配结果。结果 运用该方法挖掘汽车外观显著性意象与基于人工评价的实验结果无显著性差异且具有高度相关性,证明了该方法的有效性。结论 以该方法挖掘用户意象认知,运用了现有的大批量用户反馈知识,提高了意象分析效率,有助于决策者快速理解消费者对汽车外观的感性知识,在设计迭代中可使产品更符合市场期望;对比相关研究,基于语义量化匹配的方式无需对超高维向量进行降维和聚类,避免了以往研究因特征降维而可能导致的词向量语义联系的损失,以得到更为准确的意象挖掘结果。     

基于眼动实验的学龄前儿童机器人设计

目的探索学龄前儿童对产品的感性需求,帮助设计师准确了解用户隐性意图,提高产品与用户的情感匹配度。方法首先,运用眼动实验获取目标用户观看样本时的眼动数据,用BeGaze3.6软件对数据进行客观分析,将目标用户感性需求可视化,确定符合被试者意象认知的样本;其次,以认知心理学和仿生学为基础提取样本的感性意象特征和造型关键要素,构建意象认知样本与设计要素之间的映射模型,将结果运用于学龄前儿童机器人的设计实践;最后,以该实验方案及其他同类产品为样本,采集被试者观察样本时的眼动数据作为感性评价指标。结论学龄前儿童对外形可爱、具有普遍印象的动物形象认知度最高,感性评价实验数据也显示基于该实验样本的设计方案与被试者的情感匹配度最高,为设计师从事学龄前儿童产品设计提供参考。     

BP神经网络的宇航服多维意象造型评价方法

目标 为适应宇航服造型设计对“大国形象”多维意象识别的需要,提出了以“大国形象”为导向的宇航服造型设计评价模型构建方法。方法 在大量用户调研的基础上,对“大国形象”意象集进行筛选,并采用认知实验与聚类分析相结合的方法获得宇航服产品的代表样品。采用语义差异法,对“大国形象”感性意象集中初步筛选词和宇航服产品代表样本之间的映射数据进行检验和分析,对得到的数据结果进行主成分分析,以获得宇航服产品对“大国形象”感性意象的认知空间。同时,根据全局HIEs解构原则和宇航服产品的功能约束清单建构宇航服产品造型特征空间。采用语义差异法和认知测试,得到宇航服造型多维意象认知空间。利用BP神经网络,以样本关键HIEs评价经数字编码后作为输入层,以各意象词下样本的感性意象均值作为输出层,构建宇航服造型意象评价模型。随后,采用留一交叉训练法对评价模型的准确性进行验证。结论 该评价模型能够有效解决造型特征与多维意象之间的映射及匹配,论证了造型意象和认知空间之间存在的关联性,探索出设计目标和设计意象关联判断的实践方法。     

汽车内饰品质感的感知模态研究

目的从用户感知模态出发,构建内饰品质感性意象评价模型。方法以情感设计为背景,提出了用户对汽车内饰的品质感是由直接知觉和认知意象共同构成;从感知觉特性出发,通过30名用户对6个汽车内饰皮质纹理样本质感的评价进行情感语义量化,形成皮质纹理意象感知尺度。结果从触觉单模态感知和视触觉双模态感知的角度,验证了用户不同感觉模态下对汽车内饰皮质纹理情感的感知差异。结论基于汽车内饰品质的情感设计,其核心在于对用户感知与情感之间客观联系的挖掘,以材料工艺所表现的产品造型感知质量成为内饰设计的必然趋势。