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.     

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。     

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。     

基于支持向量机的产品感性意象值预测方法

为设计出符合消费者感性需求的产品,提出基于支持向量机的产品感性意象值预测方法。先确定产品的感性意象、造型设计要素以及感性评价矩阵。在此基础上,以造型设计要素为自变量,以感性意象评价值为因变量,利用LIBSVM软件,通过对惩罚函数、不敏感损失函数以及核函数等相关参数的分析设置,建立产品感性意象值的预测模型。结合办公座椅进行研究,结果表明支持向量机具有较高的预测精度,所提出的方法是正确可行的。     

基于KAB模型的设计要素组合推导

目的 为了提高产品感性设计开发效率及意象匹配精度,采用定性和定量相结合的方法,提出一种基于层次分析法(AHP)与BP神经网络相结合的产品意象设计要素组合推导方法。方法 首先通过网络爬虫和亲和图法建立产品意象及造型数据库,以获得意象和设计要素;其次运用AHP构建产品层次结构模型及判断矩阵,计算意象及设计要素的权重系数;接着,基于形态拆解法与权重结果获得设计要素类型及优化组合编码,再运用语义差异法(SD)获取组合编码的用户感性意象均值;最后通过感性工学和AHP-BP神经网络构建KAB关键设计要素组合预测模型。结果 基于此模型预测四旋翼无人机设计方案,应用逼近理想解排序法(TOPSIS)对其进行验证评价,结果表明通过模型计算能够得到与目标感性意象高度匹配的设计要素组合编码。结论 基于此模型能够快速获得客观准确的产品意象造型设计要素组合,提高产品设计开发过程的效率。     

BP神经网络在产品配色中的应用研究

目的实现产品配色设计的自动化。方法以感性工学为理论基础,采用神经网络为关键技术来研究产品配色。首先确定产品色彩的感性词汇与色彩设计要素,然后利用BP神经网络模型建立色彩编码与感性意象评价值之间的关系,最后结合豆浆机实例,设置BP模型中的输入层、输出层、隐含层的相关参数来进行豆浆机配色感性意象设计的实验仿真。结果测试验证了BP神经网络在产品配色设计中应用的有效性。结论表明了产品感性意象与产品配色之间的关系,论证了利用BP神经网络建立产品配色辅助设计系统的可行性。     

考虑用户共识的包装机械色彩意象模糊优选方法

目的提高包装机械色彩意象评价的科学性和客观性。方法考虑到包装机械色彩意象评价中的用户认知模糊性和差异性问题,利用梯形模糊数表达用户感性偏好,建立包装机械色彩意象模糊评价矩阵,通过构建用户感性评价共识度模型,对用户评价结果进行共识度评判与处理,提高用户感性意象评价的一致性水平。结合逼近理想解排序法和灰关联分析法对包装机械色彩意象评价结果进行排序,实现包装机械色彩方案的模糊评价和优选。结果实例分析表明,用户的认知差异问题切实存在,评价共识度会影响包装机械色彩意象评价结果。结论通过将用户共识纳入包装机械色彩意象评价过程,可以减小用户认知差异带来的影响,提高包装机械色彩意象评价质量。     

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。