基于耦合特性分析的安保机器人造型设计研究

目的为进一步解决用户感性意象与造型设计要素的耦合问题,完善安保机器人造型设计方法。方法采用语义差分法获取安保机器人典型用户感性意象词汇;运用形态分析法分析安保机器人设计样本,得到关键造型设计要素及类目;通过层次分析法计算各用户感性意象词汇的权重和针对各感性意象词汇造型设计及类目的权重并排序,为安保机器人造型设计创新提供决策;最终,完成解耦并提出创新设计方案集,运用模糊综合评价法得出最优设计方案。结论以社区小型安保机器人造型设计为例,验证基于耦合特性分析的安保机器人造型研究流程的可行性,运用层次分析法分析造型设计的耦合特性,有助于增强安保机器人设计过程的科学性,为同类产品创新设计提供参考。     

BP神经网络在程控切纸机整体造型感性设计中的运用

目的运用计算机图形设计和逻辑运算方法建立用户需求与造型设计要素之间的数理联系,对程控切纸机产品进行更科学的造型设计与评价,使设计流程更加严谨。方法以语义差异法和因子分析法归纳用户感性意象评价,以形态分析法解构程控切纸机整体造型设计要素,建立感性评价矩阵,用以训练BP神经网络。结果测试后发现网络正确映射了感性意象和设计要素之间的关系,用该网络模型进行模拟预测,得到关于"高档的—低端的"感性评价最大值和最小值,对应的造型设计要素组合能给设计"高档"风格的程控切纸机提供理性支撑。结论将用户模糊不清的情感转化为定量的数据,弥补原先设计流程中单纯凭设计者主观经验去比较和评价设计方案的不足,为大型机电产品整体造型设计提供科学的设计方法。     

基于感性工学和BP神经网络的服务机器人头部形态设计研究

目的产品的形态设计要素和用户对产品的感性意向评价之间的关系很难被准确表达。在服务机器人产品的形态设计中,将用户的感性需求准确表现到最终的方案设计中一直是亟待解决的难题。方法运用感性工学中的语义差异法和BP神经网络算法,对服务机器人头部形态的设计要素与用户的感性意向评价之间的关系进行分析。结果最终拟合出这两者之间的映射关系,并在此基础上运用VB语言将训练好的BP神经网络模型接入三维建模软件中,构架出服务机器人头部形态的辅助造型设计系统。结论使得造型过程更加理性,极大地提高了设计效率。下一步的工作应建立更科学、全面的服务机器人辅助造型设计系统,包括将本研究成果扩大到服务机器人的整体外形设计中;将不同的设计约束条件对造型产生的影响作为BP神经网络的输入层纳入到拟合过程中等。     

基于感性工学的框架眼镜造型意象研究

目的分析现有框架眼镜的造型要素,调查使用者对于框架眼镜的感性认知,研究眼镜造型要素和感性意象的相关性,为眼镜设计提供参考数据。方法基于感性工学理论,分析眼镜的造型要素,采用形态分析法确定产品的造型要素与类目特征,并进行感性评估;调查受测者对于眼镜的意象认知,采用因子分析、K-means集群分析法筛选符合产品意象的感性词汇,运用灰关联分析法对满足顾客感性需求的造型要素进行评比;归纳出框架眼镜的形态要素,运用灰关联分析法评比造型要素的优先度。结果得出框架眼镜造型要素和产品意象之间的相关程度。结论帮助设计师了解使用者对于产品的感性认知,理解产品意象与造型之间的相关性,给出产品设计依据,从而提高产品设计的效率和效果。     

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。     

基于感性工学的老年陪护机器人造型设计

目的以感性工学相关理论为支撑,研究老年陪护机器人的造型设计。方法通过语义差异法分析市场现有产品,结合Likert心理量表构筑产品感性意象评价体系。根据意象尺度法,从造型、色彩、材质3个因素绘制意象尺度图,再通过层次分析法进行推论。通过意象尺度图将现有产品风格约束下的老年人用户群体的感性意象转化为设计要素,应用于老年陪护机器人的造型设计。结论感性工学可以有效应用于情感陪护类产品的造型设计。     

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。     

多目标意象驱动的梳棉机造型设计研究

目的 为满足用户对梳棉机的多维感性需求,多层次提升纺织机械的造型意象满意度和用户满意度,提出一种多目标意象驱动的梳棉机造型设计方法,并展开设计实践与实验研究。方法 首先,设计感性评价实验,通过焦点小组讨论和问卷调研获取用户对梳棉机的感性意象评价均值;其次,采用形态分析法,对梳棉机造型设计要素进行划分,并对代表性样本的造型类目特征进行编码;基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP-NN),建立梳棉机产品造型要素与用户感性意象评价均值之间的关联映射模型,建立用于造型推荐的样本库,获取单意象维度下的梳棉机造型设计策略;再次,应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)得到各目标意象维度的权重值,输出多目标意象下梳棉机造型设计策略;最后,结合梳棉机的造型设计实践及感性评价,进一步验证该方法的可靠性和有效性。结果 基于该方法展开设计实践,依据推荐的梳棉机造型设计策略得到的设计方案,在目标感性意象的整体评价得分优于对照样本。结论 该方法有较好的可靠性和有效性,能为企业的新产品开发及设计师的设计实践输出指向具体、操作性强的梳棉机多目标意象设计策略。     

农业机器人造型研究与设计

目的为更好地满足用户需求,完善农业机器人造型设计方法。方法采用形态分析法分析设计样本,提取农业机器人造型设计要素及其类目;通过层次分析法计算各造型要素及类目的权重值并进行设计决策,融合权重值不同的设计要素,形成新的造型设计方案集。最终,通过模糊综合评价法得出最优设计方案。以采摘机器人造型设计开发为例,验证了设计流程的科学性。结论作为现代农业智能机械化产品,运用模糊综合层次分析法进行设计决策将有助于提高农业机器人造型设计过程的科学性,形成符合用户需求的造型意象。     

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。     

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。     

女性电动牙刷质感意象认知与设计

目的 基于感性工学理论,研究女性电动牙刷用户的感性认知,以及其与女性电动牙刷质感设计要素的映射关系。方法 分析现有女性电动牙刷中优秀的CMF设计案例,提出一种新的描述女性电动牙刷质感设计的方法,其次用语义差分法量化女性电动牙刷的感性意象,利用因子分析获得影响消费者的关键意象,通过多元线性回归找到女性电动牙刷质感设计要素与用户感性认知之间的关系。结论 通过感性工学量化用户的感性认知,构建出女性电动牙刷感性意象空间,以机身颜色、表面纹理、表面光泽度3个维度及其所属维度内多个设计要素,来构建女性电动牙刷质感空间,利用回归分析找到女性电动牙刷感性意象空间与质感空间的映射关系,为新产品研发提供客观的参考。     

基于5G与AI技术的家庭服务机器人交互设计研究

目的 针对家庭服务机器人的多功能、多智能、重交互等迭代需求,探究5G与AI技术在家庭服务机器人的多功能联动、智能交互的设计。方法 以家庭服务机器人的交互设计为研究对象,使用5G技术,协同智能语音、智能感知、计算机视觉等AI核心技术,对居家养老机器人的多智能体现及交互设计进行研究。结果 在5G与AI技术融合下,完成了以“智慧养老”为核心的居家养老机器人设计,输出了居家养老机器人的智能交互造型、交互方式及界面设计表达。结论 将5G互联和AI技术相结合,不仅为家庭服务机器人的功能、智能提供了新模式,而且增加了用户与家庭服务机器人的互动体验。     

老年浴缸设计中的感性要素研究

目的通过分析老年群体的感性需求,挖掘老年产品设计中的感性意象,研究将老年浴缸产品造型的表现要素转化为设计要素的方法,实现感性工学在老年浴缸设计中的应用,建立老年浴缸形态要素和感性意象之间的回归模型。方法以感性工学的理论知识为研究基础,应用聚类分析法、因子分析法、SD法、回归分析法等量化方法,借助SPSS分析软件进行数据处理和分析,通过量化的方式进行筛选,提取实验所需的代表样本和词汇,制作语义差异量表,完成实验设计。结果处理实验获取的数据,研究形态要素和感性因子的关联性,进行多元回归分析,诊断回归结果,建立老年浴缸最终回归模型。结论通过老年浴缸设计实验及研究,将感性工学融入产品设计,从感性体验的角度出发,不仅能更加准确、有效、合理地提取设计要素,而且能为老年浴缸设计提供新思路。