家电产品质感调和辅助设计方法研究

发布时间：2017-10-28 14:09

  本文关键词：家电产品质感调和辅助设计方法研究

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【摘要】：信息时代下以用户为导向的买方市场,预示家电产品要满足用户日益个性化、多样化和差异化的心理需求,而和谐的视觉效果是满足心理需求的首要条件。质感、色彩、造型是产品视觉传达的三大要素,其中质感有助于色彩和造型的表现,是产品风格展现的依托。作为家电产品设计的物质基础,质感起到举足轻重的作用。同时,感性工学与感性美学的交融发展为质感调和的研究提供了丰富的理论依据和科学方法;材料学和加工工艺的不断发展,使得同材异质和异材同质成为可能,为质感调和设计提供了技术支持。本文首次提出“质感调和”概念,即依托感性工学为理论基础,借助统计学等相关量化分析方法和计算机辅助技术,依据质感语义对产品的质感搭配进行科学、合理的系统配置,和谐的同时满足产品的目标感性意象。文中以家电产品为例,运用感性工学理性地表达用户对家电产品质感的感性认识,即用文献归纳法对国内外认知心理学、感性工学和材料学等学科的研究成果进行分析、整理和归纳,获取质感意象词汇,经初步筛选后综合运用语义差异法、多维尺度分析法、聚类分析法定量分析数据,降低数据维度以选取适用于描述家电产品质感的意象词汇;由文献归纳法得到产品质感的构成要素,运用帕累托图分析得出不同要素对质感表现的贡献度排名,从而提取出质感构成的关键要素,并依据渲染参数将各要素细分出的各类目数值化为质感调和特征量,即各要素及其包含的各类目共同构成质感调和空间;用三维软件设计出包含不同质感调和空间的实验样本,借助E-prime软件设计调研获取实验样本的感性评价值;质感调和空间特征量矩阵与感性评价值矩阵共同构成感性评价矩阵,将各实验样本的感性评价矩阵输入Matlab,运用BP神经网络构建目标意象词汇与质感调和特征量的非线性关联模型,获得家电产品质感调和设计方案,并通过案例评价验证模型的可行性和准确性。本文研究的质感调和设计方法,打破以往设计师依据个人偏好和经验主观搭配质感,为计算机辅助质感调和意象决策系统的开发提供了映射模型,弥补了传统的质感研究无法满足家电产品快速开发的需求。本文所构建的质感调和设计模型相较线性方法构建的模型更加准确,有效解决了用户情感表达的模糊性和感性化的难点,辅助设计师科学、合理、高效地获取满足目标意象的质感设计方案,降低家电产品设计时质感运用的不确定性,强化产品的意象传达。本文构建的质感调和设计模型具普遍性,可用于其余类别产品的质感设计。伴随着科学方法和计算机辅助技术的发展,本研究对指导设计师如何理性地实现用户对产品质感多样化的感性需求,具有十分重要的意义。
【关键词】：家电产品 质感调和 感性意象 BP神经网络
【学位授予单位】：陕西科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM925.02
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究目的12
• 1.3 研究意义12
• 1.4 国内外研究现状12-15
• 1.4.1 用户感性意象的相关理论研究12-13
• 1.4.2 家电产品质感的研究现状13-14
• 1.4.3 产品质感调和设计的研究现状14-15
• 1.5 研究内容与方法15-16
• 1.6 研究组织结构16-17
• 1.7 研究范围与限制17-18
• 1.7.1 研究范围17
• 1.7.2 研究限制17-18
• 2 家电产品的质感意象18-34
• 2.1 家电产品的质感18-28
• 2.1.1 质感的认知构成18-19
• 2.1.2 家电产品质感的构成要素及其设计传达19-23
• 2.1.3 影响家电产品质感的相关因素23-25
• 2.1.4 家电产品的质感与用户、产品之间的关联性25-28
• 2.2 感性意象28-30
• 2.2.1 用户意象的获取28-29
• 2.2.2 产品质感意象化29-30
• 2.3 家电产品质感调和设计30-34
• 2.3.1 产品质感调和设计定义30
• 2.3.2 产品质感调和设计形式美法则30-32
• 2.3.3 产品质感调和设计运用原则32-34
• 3 家电产品质感调和辅助设计方法34-44
• 3.1 感性工学理论内容34-35
• 3.2 统计方法35-36
• 3.2.1 语义差异法35
• 3.2.2 多维尺度分析法35
• 3.2.3 聚类分析法35-36
• 3.2.4 帕累托图36
• 3.3 BP神经网络36-37
• 3.4 家电产品质感调和设计模型37-44
• 4 家电产品质感调和辅助设计应用研究44-64
• 4.1 研究范围44-45
• 4.1.1 研究范围44
• 4.1.2 实验调研44-45
• 4.2 家电产品质感感性意象语意的获取45-49
• 4.2.1 搜集与初步筛选45-47
• 4.2.2 多维尺度及聚类分析47-49
• 4.3 质感特征量的提取49-51
• 4.4 电热水壶实验样本的制作51-55
• 4.5 BP神经网络模拟及模型验证55-62
• 4.6 计算机辅助设计系统62-64
• 5 总结与展望64-66
• 5.1 研究总结64-65
• 5.1.1 论文的主要工作64
• 5.1.2 研究的创新之处64-65
• 5.2 研究展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-71
• 附录A71-72
• 附录B72-73
• 附录C73-74
• 附录D74-75
• 附录E75-76
• 附录F76-78
• 攻读学位期间发表的学术论文目录78-79

【参考文献】

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本文编号：1108552