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目的为了以更加客观的方式评估用户体验,拓展用户研究的途径,引入表情识别技术对已有用户研究方法进行优化与探索。方法以阅读APP为研究载体,以表情识别与卷积神经网络算法为技术手段,通过设计人机交互实验将其应用于用户研究过程中,建立用户面部表情与用户主观满意度的映射关系。结果针对阅读APP"X",开展了基于表情识别技术和传统问卷访谈的双向设计研究,并采用对比验证的方法得出了基于表情识别技术的用户满意度客观度量方法的有效性和可行性,进而挖掘了基于表情识别方法的用户研究优势。结论基于表情识别技术的用户研究方法在产品交互设计中具有一定的通用性。通过识别分析用户与产品进行人机交互时的面部表情动态变化,可以使用户体验评估更加客观并容易解读,准确定位产品交互体验问题,为设计领域中的用户研究和认识提供了新思路,同时也为表情识别技术与产品设计的交叉融合提供了理论和实践意义的参考。 相似文献
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高熵材料是近年来出现的一种新型材料,具有高强度、高硬度、良好耐腐蚀和优异的高温组织稳定性等性能,在航空航天、高温以及先进核能等领域展现了广阔的应用前景,引起国际材料领域的广泛关注,相关研究也取得了很大进展。粉末冶金作为一种高性能金属基和陶瓷复合材料的先进制备技术,可以获得纳米晶和过饱和固溶体等亚稳材料,同时也可用于传统熔炼法较难制备的具有特殊结构和性能的材料,近些年来,粉末冶金技术在高熵材料制备中得到广泛应用。本文从高熵材料的应用理论出发,针对目前高熵材料粉体制备方法、块体成型以及粉末冶金制备的典型高熵材料三个方面予以综述,着重阐述了高熵材料的力学性能和其变形行为特点,同时展望了高熵材料的未来发展趋势。 相似文献
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为改善超高层建筑伸臂桁架抗震性能,消除传统斜腹杆屈曲后强度刚度退化明显、耗能不足和残余变形较大等问题,该文设计了一种兼具稳定刚度、耗能和复位功能的自复位粘弹性斜腹杆(SC-VEDM)代替传统型钢腹杆。通过合理的构造措施,将粘弹性材料、预应力筋和型钢组装起来,利用粘弹性材料剪切变形提供耗能能力,预应力筋始终受拉提供复位能力;建立SC-VEDM的理论力学模型,分析不同工作阶段的受力特征,推导其理论恢复力模型;利用通用有限元软件MSC.Marc建立SC-VEDM的精细有限元模型,对其滞回性能进行了模拟预测。结果表明,该文提出的构造措施可行,设计的SC-VEDM具有稳定的刚度、较好的耗能和复位能力。且SC-VEDM的数值模拟结果与理论恢复力模型结果吻合良好,腹杆第一刚度相对偏差为0.4%,受压承载力最大相对偏差约为4.64%,累积滞回耗能最大相对偏差约为10.9%,为后续SC-VEDM的试验和设计方法研究奠定了基础。 相似文献