基于数值化定义的SUV前视外轮廓造型设计
发布时间：2024-06-03 02:05
随着汽车市场竞争的不断加剧,家族化前脸设计成为了当今汽车厂家应对市场竞争的一个重要方法。该方法在创造品牌造型特征,提高品牌识别力,节约开发成本等方面获得成功的同时也带来了同品牌车型前脸造型的自我同质化问题,其原因就是造型创新能力的缺失。在消费者审美需求差异越来越大的背景下,汽车造型将会成为消费者性格的外延,提高造型的创造力需要理性分析消费者的审美需求,在保证品牌特征的基础上,对前脸造型设计应该更加的注重人文关怀。在造型特征中注入情感因素,是未来汽车造型设计发展的重要方向。汽车的前脸造型是品牌特征与造型基因的主要载体。根据形态分析法,汽车的前视造型可以被分为前视外轮廓,前挡风玻璃,引擎盖,大灯,格栅,雾灯六个部分,在现有的造型设计中,设计师为了提高品牌识别度,往往会将格栅与大灯设计成相对固定的样式,应用于品牌所有的车型之中,形成自己的品牌特征。这时,探究格栅与大灯以外的前脸造型设计元素与消费者的情感因素的关联性,就成了前脸造型设计创新的一种重要途径。本文将SUV的前视外轮廓线作为研究对象,以数值方式定义其造型设计变量,运用感性工学探究设计变量与消费者感性意象的关系,并结合进化设计方法得出...
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 自主品牌汽车销量概述
1.1.2 研究动机
1.2 研究目的
1.3 研究意义
1.4 研究内容
第2章 研究的技术理论支持
2.1 汽车造型设计
2.1.1 汽车造型设计的概念与流程
2.1.2 国内外汽车造型设计现状
2.1.3 汽车造型特征与特征线
2.2 感性工学
2.2.1 感性的概念
2.2.2 感性工学的定义
2.2.3 感性工学的分类与流程
2.2.4 感性工学的发展现状
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法概述及生物学基础
2.3.2 遗传算法的运算过程
2.3.3 遗传算法的构成要素
2.4 研究方法介绍
2.4.1 KJ法
2.4.2 多维尺度分析法
2.4.3 集群分析
2.4.4 主成分分析
2.4.5 回归分析
2.5 本章小结
第3章 消费者意象与造型设计变量关系模型的构建
3.1 实验的可行性分析
3.2 SUV的特点分析
3.3 SUV前视图选择
3.4 样本的数值化定义
3.5 感性意象词汇的初步筛选
3.6 代表性样本的筛选
3.6.1 SUV前视图样本的设计实验研究
3.6.2 图片样本分类
3.6.3 计算样本相异性矩阵
3.6.4 构建多维样本空间
3.6.5 集群分析
3.7 代表性感性意象词汇的筛选
3.7.1 调查问卷的设计
3.7.2 问卷的信度测试与分析
3.7.3 感性意象词汇的筛选
3.8 代表性样本的感性意象调研
3.9 造型设计变量的约束与简化
3.10 感性意象词汇与造型设计变量关系模型的建立
3.10.1 相关分析
3.10.2 回归分析
3.11 本章小结
第4章 SUV前视外轮廓线造型优化设计方法
4.1 多目标优化
4.1.1 多目标优化概述
4.1.2 多目标进化算法
4.1.3 SUV前视造型感性意象调查
4.2 遗传算法的MATLAB实现
4.2.1 MATLAB遗传算法工具箱
4.2.2 遗传算法工具箱GUI介绍
4.2.3 遗传编码
4.2.4 适应度函数
4.2.5 初始化种群
4.2.6 遗传操作
4.2.7 终止算法
4.3 优化结果与分析
4.4 SUV前视外轮廓线辅助设计方法的应用
4.4.1 SUV前视造型设计要素探讨
4.4.2 SUV前视造型参考方案
4.4.3 方法准确性验证
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
在校期间主要科研成果
本文编号：3988010
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 自主品牌汽车销量概述
1.1.2 研究动机
1.2 研究目的
1.3 研究意义
1.4 研究内容
第2章 研究的技术理论支持
2.1 汽车造型设计
2.1.1 汽车造型设计的概念与流程
2.1.2 国内外汽车造型设计现状
2.1.3 汽车造型特征与特征线
2.2 感性工学
2.2.1 感性的概念
2.2.2 感性工学的定义
2.2.3 感性工学的分类与流程
2.2.4 感性工学的发展现状
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法概述及生物学基础
2.3.2 遗传算法的运算过程
2.3.3 遗传算法的构成要素
2.4 研究方法介绍
2.4.1 KJ法
2.4.2 多维尺度分析法
2.4.3 集群分析
2.4.4 主成分分析
2.4.5 回归分析
2.5 本章小结
第3章 消费者意象与造型设计变量关系模型的构建
3.1 实验的可行性分析
3.2 SUV的特点分析
3.3 SUV前视图选择
3.4 样本的数值化定义
3.5 感性意象词汇的初步筛选
3.6 代表性样本的筛选
3.6.1 SUV前视图样本的设计实验研究
3.6.2 图片样本分类
3.6.3 计算样本相异性矩阵
3.6.4 构建多维样本空间
3.6.5 集群分析
3.7 代表性感性意象词汇的筛选
3.7.1 调查问卷的设计
3.7.2 问卷的信度测试与分析
3.7.3 感性意象词汇的筛选
3.8 代表性样本的感性意象调研
3.9 造型设计变量的约束与简化
3.10 感性意象词汇与造型设计变量关系模型的建立
3.10.1 相关分析
3.10.2 回归分析
3.11 本章小结
第4章 SUV前视外轮廓线造型优化设计方法
4.1 多目标优化
4.1.1 多目标优化概述
4.1.2 多目标进化算法
4.1.3 SUV前视造型感性意象调查
4.2 遗传算法的MATLAB实现
4.2.1 MATLAB遗传算法工具箱
4.2.2 遗传算法工具箱GUI介绍
4.2.3 遗传编码
4.2.4 适应度函数
4.2.5 初始化种群
4.2.6 遗传操作
4.2.7 终止算法
4.3 优化结果与分析
4.4 SUV前视外轮廓线辅助设计方法的应用
4.4.1 SUV前视造型设计要素探讨
4.4.2 SUV前视造型参考方案
4.4.3 方法准确性验证
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
在校期间主要科研成果
本文编号：3988010
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/3988010.html
