基于神经网络的产品意象造型设计研究

为设计出符合消费者需求的产品,采用基于神经网路的产品意象造型设计方法.研究过程中首先确定感性词汇与造型设计要素,在此基础上,利用BP神经网络模型建立2者之间的关系,通过对BP模型中的编码、输入层、输出层、隐含层、激活函数以及相关参数的分析设置,进行产品感性意象设计的实验仿真,最后通过测试验证了模型的有效性.结合折叠自行车的设计进行研究,结果表明,该方法是正确可行的.     

基于文化意象认知的奥运会奖牌设计

目的 分析奥运会奖牌风格的演化趋势,研究文化符号的表达方式和符号类型对文化意象认知的影响,总结优秀的奖牌设计中文化符号的运用规律。方法 收集历届奥运会奖牌图片,分解其所运用的文化符号,获得客观的历届奖牌与文化符号之关系。在此基础上进行意象认知实验,邀请受众对奥运奖牌的体育、举办国、希腊3种文化意象进行评分,获得主观的历届奖牌与文化意象的关系。最终邀请专家并采用焦点小组法对每一届奥运会奖牌进行评价,分析奖牌风格的演化趋势,并得出文化符号的运用规律。结论 奖牌设计的风格趋势从具象到抽象,从繁复到简洁,从严肃到自由,从相似到个性;同一文化符号采用不同风格的表达方式会产生不同的文化意象;不同类型的文化符号的认知程度有所不同,建筑、传统工艺类文化符号的认知程度高于植物、地理风貌类的文化符号。     

感性认知层级扩展下的产品族意象设计方法研究

在现象学、解构学等新哲学思想的影响下,产品族设计方法从对现代主义纯理性的思索,逐步过渡到对感性认知和人文内涵的探究,具有感性意象的产品族设计将成为新的设计趋势。鉴于此,本文针对产品族设计中感性意象系列化的形成方法,从产品感性认知层级的深度和广度入手分析,形成了以产品感性认知纵向、横向扩展为模式的产品族设计方法,并以实际的成功案例进行了分析说明。本方法拓展了产品族设计的思路并形成了系列化概念形成的新方法。     

基于评论文本的产品意象参数化评价方法

目的 将评论文本挖掘方法与设计调研的多样化需求相匹配,将文本挖掘结果与设计方案的参数化分析与评价相结合。方法 通过网络爬虫获取购物网站中的产品评论文本,明确调研目标,使用意象词汇进行描述,采用关键词提取与词汇相似度计算方法,计算产品在调研目标上的意象倾向,并进行参数化表示。分类提取产品的特征参数,使用BP神经网络构建产品特征参数与意象参数间的映射关系,形成产品评论模型,将产品特征参数输入映射关系中,得到调研目标上的意象参数,实现产品意象的参数化挖掘与评价。结果 以手机为例进行验证,所得意象参数预测值与真实值之间的差异均值分别为0.0160、-0.0146、-0.0137,评价模型较为有效。结论 所提方法能够从评论文本中有效地提取意象倾向,并表示为调研目标上的倾向参数,加强了产品评论文本挖掘与设计调研之间的关系,提高了文本挖掘结果的可理解性。     

基于感性工学和视觉意象的机械产品表面涂装质感设计方法

目的 为提高机械产品表面涂装质感设计的效率,对机械产品表面涂装质感设计方法进行深入研究。方法 基于感性工学,从理论层面提出机械产品质感设计方法、流程及其关键技术。并通过搜集典型质感样本、典型质感视觉意象词汇,进行视觉意象感性实验,从而获取典型质感样本和典型质感视觉意象词汇的相关隶属度。利用BP神经网络,实现机械产品表面涂装“视觉意象—质感参数”关联模型的构建。结果 以数码印花机为例,当设定质感参数为“涂层粗糙度0.2、涂层折射指数1.18、涂层厚度1.2”时,质感视觉意象值为“安全的3.132、简约的2.657、美观的3.089、稳定的2.756、坚固的2.842”,该结果表明,“视觉意象—质感参数”关联模型具有较好的主观趋势,可以满足用户的视觉意象需求。结论 所提出的机械产品表面涂装质感设计方法具有较好的可操作性和科学性,可为机械产品表面涂装质感的设计提供参考。     

手机造型特征对意象认知影响的研究

以感性工学为理论基础,运用问卷调查与统计分析方法,探讨手机造型特征对人的意象认知的影响.根据研究的感性语意对应的造型要素项目权重值及类目效用值,设计师根据目标消费者选择的理想感性语意,便可得到对应感性语意的手机造型要素,进而导向新产品造型设计的研发.     

基于贝尔品牌形象模型的产品造型意象研究

目的获得具有企业品牌形象特征的产品造型。方法以贝尔品牌形象测评理论模型为基础来测评企业品牌形象,采用了层次分析法来确定品牌形象每一项因素的权重,通过模糊综合评价法建立了品牌形象模糊综合评价模型体系。在此基础上开展案例研究,应用建立的评价体系获取了江麓重工挖掘机的品牌形象特征,并利用情境板构建了品牌形象语义空间,进行了造型可视化设计。结论得到了基于企业品牌形象的产品造型设计方法。     

高校校徽的文化符号构成与认知研究

目的研究高校校徽设计中文化符号对文化意象认知的影响,总结具有高识别性、记忆性和艺术性的优秀校徽的文化符号的设计规律,为后期高等教育类标志设计提供参考。方法收集三十九所985工程高校的校徽图片,分解其文化符号,获得客观的高校校徽与文化符号之间的联系。在此基础上进行意象认知实验,邀请受众对这三十九所高校校徽的人文、教育、学校三种文化意象进行主观评分,获取主观的校徽和文化意象之间的联系。此后邀请专家团队采取焦点小组法对实验样本进行探讨和分析,得出高校校徽设计中文化意象的设计规律。结论校徽是一所学校内在精神的外在视觉表现,大学校徽作为大学品牌形象的核心元素推动着学校文化建设发展,在强调标志设计艺术性的同时应该考虑标志设计的识别性和记忆性。同一种文化符号采用不同的设计表现方式会产生不同的文化意象;不同的文化符号会产生不同的意象认知;受众对文字符号的文化意象认知高于人物和建筑类的文化符号。     

基于关键造型特征的产品感性设计模型研究

研究产品的感性意象认知,并通过运用意象尺度图、因子分析、聚类分析等方法提取产品的关键造型特征,并运用模糊运算将基于关键造型特征的产品认知模型进行量化,最终建立了一个基于关键造型特征的便携式笔记本电脑的计算机辅助设计系统。用户只需输入相应的意象语汇,就可以得到一组基于各关键造型特征的非精确性概念方案。     

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。     

基于复杂网络的产品形态意象与要素挖掘方法

目的 在大数据时代背景下,为有效利用在线评论信息及准确地掌握用户对产品设计的感性意象需求,挖掘产品形态核心要素,提出1种基于复杂网络的产品形态意象与要素挖掘方法。方法 首先,爬取产品的在线评论信息,经语言处理获得候选感性意象节点集合,使用相关性计算构建出产品形态意象网络;然后,应用复杂网络中心性理论,对网络进行拓扑分析,计算度中心性、接近中心性、介数中心性和相应的特征权重,获得各意象节点的综合中心性特征值,经方差计算,获得节点的灵敏性特征值;接着,按意象Kano模型划分节点类型,经社团分析进行意象解耦,获得产品设计目标意象、应用意象熵、计算目标意象的综合值;最后,建立多意象加权驱动的产品形态要素挖掘方法,应用复杂网络及其分析方法获得核心要素,进而指导形态设计。结果 以口红形态为研究对象,运用基于复杂网络的产品形态意象与要素挖掘方法获得了“高端”“时尚”“精致”的目标意象,并计算得到综合意象,构建出口红形态要素网络,经分析获得了3个核心要素。结论 通过实例验证,该方法可获得更为客观、全面和准确的产品形态目标意象及核心要素,将有效指导意象形态创新设计。     

基于复杂网络的产品族造型意象耦合网络模型构建方法

目的 拓展产品族多意象设计相关知识的获取途径,提升产品族造型创新设计的能效。方法 基于产品族造型意象耦合特性,引入复杂网络中的多层网络概念,利用造型特征间的多意象表达关系,构建了产品族造型意象耦合网络模型。利用节点敏感性与中心性分析产品族造型意象耦合网络,识别各造型特征节点属性类型以作为模型析出知识。结合产品族设计的特点,总结归纳适用于产品族设计的各造型特征节点类型并制定其类型运用规则,以辅助设计师进行产品族造型创新设计。结果 以马自达汽车前脸造型设计为例,构建了马自达汽车前脸造型意象耦合网络模型,析出了产品族相关设计知识并运用于汽车前脸设计。结论 产品族造型意象耦合网络模型丰富了产品族多意象设计相关知识的获取途径,可用于辅助产品族设计,提升设计能效。     

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。     

传统文化符号在产品设计中的解读

传统文化符号作为民族文化的重要组成部分,通过对其在产品设计中的应用,说明在现代的产品设计中,如何进一步发掘、运用这笔财富,使传统文化符号和现代产品设计达到形式、蕴涵上的完美融合.在丰富产品造型形态,提高产品内涵价值的同时,更是对传统文化的传播与发扬.     

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。     

基于三角模糊和BP神经网络的产品意象造型设计

目的 针对目标产品造型与用户模糊感知意象适应性欠佳问题,探索性提出一种基于三角模糊和BP神经网络的意象造型设计方法.方法 在分析产品意象造型设计流程的基础上,以三角模糊方法作为BP神经网络模型意象输入数据的预处理工具,将用户模糊感知意象量化转换;并采用因子分析法降维获取优势感知意象;借助KJ和专家评定法获取差异性较大样本,根据形态分析和建模特点划分产品部件造型特征,通过Delphi法多轮选出优势样本;基于Matlab平台,采用权值惯性可调节、学习率可变的traingdx网络训练算法,对产品优势样本进行学习、训练和预测,构建部件造型要素与用户感知间的关系模型,实现造型设计元素的最佳定量化组合,使BP神经网络对用户模糊意象的定性更为有效,将该方法应用于腰椎牵引器造型设计中.结论 实验结果表明,该方法能有效实现模糊意象的定量分析,所建立的腰椎牵引器神经网络模型输出符合设计要求,促进设计概念转化.     

基于卷积神经网络的LDR图像重建HDR图像的方法研究

目的为了在高动态范围成像技术中更简单、有效地拓展图像的动态范围,提出一种基于低动态(LDR)图像重建高动态(HDR)图像的算法。方法基于扩张卷积层的卷积深度神经网络模型,提出一种根据相同场景中各种照明与曝光的LDR图像组来建立HDR图像新模型的图像融合算法。结果通过所提出的LDR和不同比特深度HDR映射关系,采用链式结构完成了从LDR图像到HDR图像的重建。结论通过拟建的HDRI模型,拓宽了图像的动态范围,并提高了物理光信息恢复能力。与传统算法相比,该研究所提出的方法能减少运算量,能较好地还原高动态范围场景。     

陕西皮影文化符号下的文创产品设计研究

目的 通过研究陕西皮影文化内涵和视觉符号的构造方式,使人了解陕西皮影头茬造型的艺术特点,将其地域特征的文化符号与现代消费需求和产品设计相结合,创造独特的、趣味的文创产品,实现传统文化的传与承。方法 以陕西皮影头茬的符号特征为研究重点,对皮影人物的头部造型进行梳理、归类建立起符号库,并利用移动APP端进行人物形象采集、编辑和转换,最后结合3D糖化打印技术进行打印,输出具有观赏性、独特性、文化性、趣味性的文创产品。结论 新的皮影文化符号的输出和传播方式能避免市场同类产品同质化程度高的问题。同时,可以增强消费者与产品和文化之间的交流与互动,迎合当下创新求异的趋势需求,为皮影文创产品的开发提供一种新的思路。