面向多维意象的产品设计方案评估研究

用户的感性诉求日益获得产品设计师和企业决策者的关注,为了使产品开发人员在开发新产品时能满足用户多维复合的感性诉求,提出一种结合熵处理、灰色关联分析和逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的方法,用于产品设计方案的评估。首先,在运用K-mean聚类分析和因子分析方法分别获得符合用户感性认知的典型样本和典型感性意象的基础上,运用语意差异法获得用户-意象初始评价值;其次,应用信息熵计算评估指标的权重;最后,采用灰色关联分析与TOPSIS相结合的方法实现用户多维意象特定要求下对备选设计方案的排序优选。以3D打印机设计方案优选为例,验证了方法的可行性。研究结果表明,该方法符合用户实际的复杂认知,能有效客观地对产品设计方案进行评估和优选,具有实际应用价值和指导作用。     

基于产品特征解构的多维感知信息模型构建

基于现有一维感性工学模型难以充分表达用户对产品的感知信息,提出基于产品特 征解构的多维感知信息模型构建方法。首先运用产品特征解构方法构建产品多维造型特征空间和 情感意象认知空间;其次结合相似度理论、多维尺度法和K-mean 聚类分析量化意象词汇,提取 代表性情感维度;之后运用主成分分析判定多维造型特征中的主要影响因子;最后运用多元线性 回归构建出多维变量表达的KE 模型。以微波炉为例,验证了该方法的可行性,结果表明该方法 能有效指导产品的精准化设计。