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随着信息获取技术、制造技术、自动化技术的迅速发展,各个企业在同类型产品功能与质量等,用户基础选择要素需求上的设计制造能力日渐完善,导致了大量产品在功能与质量水平上的不分伯仲,使得用户难以抉择。面向如此市场环境,产品设计始终是企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键点,而作为产品设计中重点内容的产品造型设计,其创新也自然成为了企业提升产品附加价值,赢得消费者的重要途径。成功的产品造型设计不仅能第一时间吸引消费者的注意力,满足其对产品的个性化心理诉求,还能使得产品具备一定的品牌及文化内涵价值,稳固产品的用户群体,获得目标市场和消费者支持,这也反映出产品造型设计研究的重要性。通常来说,产品造型设计是通过对产品造型轮廓、色彩、材质纹理和图饰纹样等元素进行设计组合予以实现的,但在造型设计的早期阶段,要实现快速的造型概念设计,主要是针对造型设计中的形态特征（主要指点、线、面构成的形态特征）进行设计探索,本课题研究的重点就是面向产品造型设计早期形态特征的创新设计方法与技术。面向产品造型设计是知识处理方法、设计认知、数据挖掘技术、设计心理学、感性工学、计算机辅助产品造型设计技术等多学科交叉研究工作,本课题从消费者对产品造型的认知机制着手,依据设计流程中的知识在不同设计主体间的传递、重用过程,研究产品造型中的造型影响特征要素（点、线、面）及产品风格认知意象对产品造型设计结果的影响作用机理,以解决面向个性化的用户认知意象需求的产品造型设计的创新性,以及新生成造型设计匹配用户个性化认知意象需求程度不够等问题为目的,提出一种面向用户个性化需求的产品造型生成的创新设计方法,并开发相应的辅助设计原型系统。主要研究内容如下:1、用户风格意象认知驱动的产品设计方法相关理论研究用户意象认知具有感性与理性并存及不确定性的特点,难以应用于基于知识重用的产品造型设计,针对该问题,本课题从产品造型设计的流程入手,对基于产品造型设计领域的风格意象产生机理与作用、产品造型设计领域知识获取及知识处理、用户意象认知的产品造型知识重用模型等内容进行研究,在此基础上,构建基于用户风格意象认知驱动的产品设计方法框架,并针对其设计方法中的关键技术提出了相应的研究思路。2、基于用户评论的产品认知意象语义空间构建研究针对传统造型设计方法难以处理用户风格意象需求的模糊性、不确定性,及无法为设计师提供有效手段解决用户与设计师之间风格意象认知的主观性偏差等问题,提出一种基于用户评论分析的用户认知意象语义获取及表征方法。在研究基于数据挖掘的用户认知意象语义获取及表征的基础上,通过网络爬虫技术获取用户对产品的评论文本,并依据自然语言处理技术进行数据预处理后,结合感性工学中对于感性意象的量化技术,提出了基于情感维度词频法（Term Frequency-Emotional Dimension,TF-ED）的用户认知意象语义量化方法,构建了用户的产品认知意象语义空间,为造型参数与用户认知意象语义关联模型提供了数据支撑。3、基于改进形状文法的产品造型生成设计研究针对面向传统形状文法应用于产品造型设计时,会因初始形状不一致和规则细节不一致,使得基于特征规则的生成设计效果不理想,且重用性差等问题,提出一种基于改进参数化形状文法（Parameterized Shape grammar,PSG）的产品造型的生成设计方法。该方法首先研究了基于最小包围矩形算法（MBB）的造型特征参数化表征,统一了复杂造型特征的表达形式,便于构图规律的重用与创新;然后基于改进规则描述的参数化形状文法,研究了文法基础规则及规则编码,提出了基于规则重用的生成设计方法。相比于常用的造型特征参数化设计方法,该方法能辅助设计师直接调整设计参数和规则,快速完成设计,提升设计效率。4、融合人工神经网络与遗传算法的产品造型优化设计研究针对产品造型风格意象语义的预测评估问题,利用人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）,建立了产品造型设计要素参数与用户对产品的认知意象语义之间的非线性映射关系,构建了产品造型风格意象语义的预测网络模型。将人工神经网络预测值作为遗传迭代中的适应度值,并依据遗传算法（Genetic Algorithm,GA）的全局寻优特点,解决了产品造型优化设计问题。通过实际案例,验证了该模型能准确预测造型引起的客户认知意象值,而且结合遗传算法后能计算出符合意象值的最优产品造型设计参数解,其最优参数解依据提出的参数化产品造型生成设计方法,能生成出最符合消费者造型风格意象认知需求的产品造型设计方案。5、用户风格意象认知驱动的产品创新设计（User Style Image Cognition-Driven Innovative Product Design,USIC-DIPD）原型系统开发基于以上相关理论和方法的研究,面向设计师及用户,开发了一套基于用户风格意象认知驱动的产品创新设计原型系统,该设计系统包含产品风格认知意象语义获取子模块、风格案例检索模块、产品造型形态生成模块等,并通过产品的造型设计实例对前述的理论和方法进行了验证,为基于知识重用的产品创新辅助设计研究提供了相应的理论与技术研究参考。