多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因設(shè)計

柳 祿，章永年，丁為民，康 敏

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多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因設(shè)計

柳 祿1,2，章永年1，丁為民1，康 敏1,2※

（1. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，南京 210031；2. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)（灌云）現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備研究院，灌云 222200）

為塑造標(biāo)志性的品牌造型元素及獨特的品牌形象，提高農(nóng)機用戶對拖拉機外形設(shè)計的滿意度，提出一種多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計方法。在拖拉機產(chǎn)品族外形基因的提取、變異系數(shù)分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計模型，研究了基于形態(tài)學(xué)矩陣的產(chǎn)品族外形基因進化解空間，并采用快速非支配遺傳算法對多目標(biāo)決策模型進行求解。以某企業(yè)產(chǎn)輪式拖拉機為例，分析了品牌識別、用戶意象、社會情境3目標(biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計過程，并建立了拖拉機產(chǎn)品族側(cè)面外形基因計算機輔助設(shè)計系統(tǒng)，將獲得的子代方案與所選取的樣本p15的外形方案進行對比評價。結(jié)果表明：子代方案能較好地延續(xù)該品牌原有產(chǎn)品造型特征與風(fēng)格；同時，相較于樣本p15，子代方案對品牌識別、用戶意象、社會情境的符合程度分別提高了30%、54%、80%，驗證了方法的可行性與有效性。

拖拉機；設(shè)計；模型；產(chǎn)品族；外形基因；NSGA-Ⅱ遺傳算法；感性工學(xué)

0 引 言

中國的農(nóng)業(yè)機械企業(yè)雖然數(shù)量眾多，但產(chǎn)品設(shè)計美學(xué)風(fēng)格不明顯，品牌影響力較小，產(chǎn)品附加值低，而拖拉機作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中最重要的動力機械，在農(nóng)業(yè)機械化中占有舉足輕重的地位。因此，利用現(xiàn)代工業(yè)設(shè)計方法對拖拉機進行美學(xué)設(shè)計以提升產(chǎn)品市場競爭力與附加價值，受到越來越多學(xué)者和企業(yè)的重視[1]。然而在拖拉機美學(xué)設(shè)計過程中，面臨產(chǎn)品美學(xué)風(fēng)格與用戶審美需求存在差異，產(chǎn)品美學(xué)設(shè)計與企業(yè)品牌建設(shè)脫節(jié)，缺乏標(biāo)志性的品牌外形元素及獨特的品牌外形基因等諸多問題。如何科學(xué)地將企業(yè)品牌文化與用戶審美需求融入拖拉機產(chǎn)品外形設(shè)計中，繼而形成品牌獨有的產(chǎn)品族外形基因是本領(lǐng)域面臨的關(guān)鍵問題。

產(chǎn)品的開發(fā)過程是一個反復(fù)迭代、不斷優(yōu)化與淘汰的過程。產(chǎn)品族外形基因，就是將生物界中基因遺傳與變異的概念引入產(chǎn)品外形設(shè)計中，探討面向工業(yè)設(shè)計的產(chǎn)品族外形基因遺傳和變異特質(zhì)[2-3]。產(chǎn)品族外形基因研究的關(guān)鍵技術(shù)主要有外形基因的提取與表達、造型意象與產(chǎn)品族外形基因之間的映射、外形基因的進化生成。目前，已有學(xué)者圍繞以上內(nèi)容進行了相關(guān)研究，但主要集中于家用汽車[4-5]、手機[6-7]、電話機[8]等普通消費品，研究外形基因的提取與表達。如周小舟等[9]綜合應(yīng)用多種感性工學(xué)方法提取產(chǎn)品族設(shè)計DNA可遺傳因子；胡偉峰等[10]運用口語分析、訪談和草圖分析提取奧迪汽車品牌造型基因；盧兆麟等[11]運用設(shè)計形態(tài)分析法和語意差異法分別提取產(chǎn)品的顯性風(fēng)格特征與隱性風(fēng)格特征。另外，在外形基因的進化生成方面，現(xiàn)有研究主要面向單一驅(qū)動目標(biāo)、多采用標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法[12-14]實現(xiàn)產(chǎn)品造型的進化設(shè)計。如柳祿等[15]分析了品牌約束下設(shè)計意象詞匯與產(chǎn)品基因的提取過程，提出面向品牌識別的產(chǎn)品造型基因設(shè)計模型；羅仕鑒等[16]研究了消費者偏好與產(chǎn)品族外形基因之間的映射模型，并運用遺傳算法實現(xiàn)偏好驅(qū)動的SUV 產(chǎn)品族側(cè)面輪廓線基因進化；蘇建寧等[17]消費者多意象需求的產(chǎn)品造型進化設(shè)計；羅仕鑒等[18]探討了產(chǎn)品族外形基因與品牌風(fēng)格基因的映射、評價與優(yōu)化。然而，在實際設(shè)計項目中，企業(yè)往往期望將品牌識別、用戶風(fēng)格意象、社會情境等因素同時融入產(chǎn)品外形基因設(shè)計中，獲得能體現(xiàn)品牌精神與內(nèi)涵、符合消費者風(fēng)格意象、體現(xiàn)當(dāng)下社會的審美情趣的外形方案。綜上，由于中國拖拉機企業(yè)的品牌規(guī)模、發(fā)展歷程、消費對象有著自身的特殊屬性，現(xiàn)有設(shè)計方法在解決拖拉機產(chǎn)品族外形基因設(shè)計時，存在一定的局限性。

本文在前人的研究基礎(chǔ)上，首先分析多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因設(shè)計整體流程，構(gòu)建多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機外形基因設(shè)計進化模型；其次，提出基于形態(tài)學(xué)矩陣與改進的非支配排序遺傳算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ, NSGA―Ⅱ）的產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計方法與關(guān)鍵技術(shù)；最后以某企業(yè)產(chǎn)輪式拖拉機為例，分析了品牌識別（brand identity）、用戶意象（user image）與社會情境（social situation）3目標(biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計過程，建立了面向輪式拖拉機產(chǎn)品族的計算機輔助側(cè)面外形概念設(shè)計系統(tǒng)，以期為相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計與研究提供參考。

1 產(chǎn)品族外形基因表達與多目標(biāo)驅(qū)動模型

1.1 產(chǎn)品族外形基因表達

產(chǎn)品族是以產(chǎn)品平臺為基礎(chǔ)，通過添加不同的模塊開發(fā)系列產(chǎn)品以滿足細(xì)分市場不同用戶的需求[19]。在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域，產(chǎn)品外形一般由若干外形特征構(gòu)成，各外形特征由一定的外形元素按照一定的設(shè)計文法組織而成[20]，各產(chǎn)品系列之間的外形特征存在共性與個性。根據(jù)知覺是對客觀事物的整體的反映，產(chǎn)品外形特征中一般整體造型意象在先，然后才是局部造型特征[21]?；谝陨戏治?，將產(chǎn)品外形特征分為整體外形特征與局部外形特征，局部外形特征又包含通用外形特征與個性外形特征。

因此，可以將產(chǎn)品族外形基因分為整體基因（whole DNA，WDNA）與局部基因（local DNA，LDNA）。整體基因一般指產(chǎn)品的外部輪廓形狀、主要部件等能體現(xiàn)品牌風(fēng)格與整體造型意象的造型特征。局部基因包含通用基因（general DNA，GDNA）與個性基因（individual DNA，IDNA）。通用基因指品牌所有產(chǎn)品或者多數(shù)產(chǎn)品所具備的造型結(jié)構(gòu)特征，如：拖拉機造型中的品牌Logo，進氣格柵、車燈等；個性基因是指某類型產(chǎn)品所獨具的，不同系列產(chǎn)品之間具有不同表現(xiàn)的造型結(jié)構(gòu)特征，如履帶式與輪式拖拉機的行走結(jié)構(gòu)，拖拉機封閉式的駕駛室與開放式的車頂棚。產(chǎn)品族外形基因可以表示為

式中PFDNA為產(chǎn)品族設(shè)計DNA；GDNA表示某通用DNA；IDNA表示某個性DNA；WDNA表示某整體造型DNA。

1.2 多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因進化模型

由于多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因的生成過程主要與產(chǎn)品外形特征的提取、變異系數(shù)分析、感性詞匯的獲取、感性詞匯與外形元素的映射、產(chǎn)品族外形基因進化驅(qū)動模型與進化生成等因素相關(guān)，因此產(chǎn)品族外形基因生成模型主要對這些因素進行描述。多目標(biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因進化模型為

={P，P，D，md：P?D，T，(x)} （2）

式中P={P|i}為產(chǎn)品外形特征集合，P為第個外形特征；P={P|j}為外形元素集合，P為第個外形特征的第個外形元素；D={D|i}為依據(jù)驅(qū)動目標(biāo)獲取的感性詞匯集合；md:P?D為外形元素集合和感性詞匯集合的映射關(guān)系；T為設(shè)定的驅(qū)動目標(biāo)；(x)為依據(jù)驅(qū)動目標(biāo)建立的驅(qū)動模型；為產(chǎn)品外形特征的個數(shù)；為某外形特征的外形元素個數(shù)；為提取的感性詞匯個數(shù)。基于該模型的多目標(biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計流程如圖1所示。

注：DFA為設(shè)計形態(tài)分析法的縮寫；SD為語義差異法的縮寫。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 產(chǎn)品族外形基因的提取與變異系數(shù)分析

產(chǎn)品族外形基因的提取要求針對某一品牌，廣泛收集該品牌的產(chǎn)品，將其按照不同的產(chǎn)品類別、歷史階段或者上市時間劃分為若干代，每代產(chǎn)品挑選一定數(shù)量的樣本并進行編號。由于每個產(chǎn)品包含的外形特征較多，首先利用專家訪談法找出產(chǎn)品外形特征中主要的可識別特征，包括整體外形特征與局部外形特征。然后利用設(shè)計形態(tài)分析法（design format analysis，DFA）進行調(diào)查與分析。最后，為了分析以上外形特征“性狀”的穩(wěn)定性，找出其中的遺傳與變異規(guī)律，對以上外形特征做離散度分析。采用變異系數(shù)作為評價指標(biāo)，計算公式為

2.2 基于形態(tài)學(xué)矩陣的產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計解空間

形態(tài)學(xué)分析（morphological analysis，MA）由物理學(xué)家Fritz Zwicky博士提出，已廣泛運用于設(shè)計工程[22]、制造工程[23]等領(lǐng)域。其主要特點是將研究對象分解為若干基本要素，對每個基本要素分別提供可選方案并進行精確評價；通過建立包含所有基本要素的多維矩陣，評價目標(biāo)問題所有可能的解決方案。根據(jù)提取的外形特征種類，利用產(chǎn)品庫建立外形元素庫，構(gòu)成產(chǎn)品外形自動求解的基本單元。同時，為避免同類產(chǎn)品外形元素引起的思維定勢，外形元素庫中應(yīng)包含一定數(shù)量的從其他產(chǎn)品借鑒并進行形態(tài)轉(zhuǎn)換而來的外形元素。

2.3 驅(qū)動目標(biāo)與外形元素的映射

產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計的目標(biāo)包括品牌識別、用戶風(fēng)格意象、子代產(chǎn)品創(chuàng)新度、工藝成本等。對感性需求一般通過語義轉(zhuǎn)化，利用感性詞匯進行描述，并以語義差異法（semantic differential，SD）、Likert心理量表為基礎(chǔ)、結(jié)合因子分析[6]、聯(lián)合分析[8]、數(shù)量化一類[24]、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[25]等多種數(shù)學(xué)方法和計算機技術(shù)分別建立起感性詞匯與產(chǎn)品族外形元素之間的映射關(guān)系。對工藝成本與產(chǎn)品創(chuàng)新度，可通過成本調(diào)查法、企業(yè)產(chǎn)品案例庫或企業(yè)設(shè)計知識庫，產(chǎn)品相似度等方法獲取并建立與外形元素之間的映射關(guān)系。

2.4 多目標(biāo)決策模型

以品牌識別、用戶意象與社會情境3目標(biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因的進化設(shè)計為例，研究多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因設(shè)計。為方便建模，對決策變量做如下定義：

2.4.1 品牌識別度

品牌識別包括品牌精髓、品牌核心識別和品牌延伸識別，具體又包括企業(yè)精神、企業(yè)理念、企業(yè)文化、品牌歷史、品牌視覺識別系統(tǒng)（visual identity system，VIS）、品牌個性產(chǎn)品特性、質(zhì)量品質(zhì)、使用體驗等9項內(nèi)容[7]。利用外形元素庫與品牌識別度的映射關(guān)系，對構(gòu)筑的方案解空間中任意外形方案的品牌識別度，可由構(gòu)成該方案的各外形元素在品牌識別度的均值體現(xiàn)。將品牌識別度的目標(biāo)函數(shù)定義為

式中(B)表示外形方案的品牌識別度。

2.4.2 用戶意象滿足度

用戶意象指消費者對拖拉機產(chǎn)品造型的需求與審美偏好，主要通過用戶調(diào)研預(yù)測用戶審美需求，提取用戶和市場的需求特征，并建立外形元素與用戶風(fēng)格意象的映射關(guān)系。對構(gòu)筑的方案解空間中任意外形方案的用戶意象滿意度，可由構(gòu)成該方案的各外形元素在用戶意象的平均滿足程度體現(xiàn)。將用戶意象滿足度的目標(biāo)函數(shù)定義為

式中(U)表示外形方案的用戶風(fēng)格意象滿足度。

2.4.3 社會情境符合度

社會情境指與社會流行文化、行業(yè)流行風(fēng)格與發(fā)展趨勢等密切相關(guān)的造型語言，體現(xiàn)當(dāng)下社會的審美情趣，具有明顯的時代氣息，主要通過對知名企業(yè)最新產(chǎn)品與概念產(chǎn)品的風(fēng)格特征調(diào)研，結(jié)合設(shè)計師敏銳的市場嗅覺捕獲，并建立外形元素與社會情境的映射關(guān)系。對構(gòu)筑的方案解空間中任意外形方案的社會情境符合程度，可由構(gòu)成該方案的各外形元素在社會情境的平均符合程度體現(xiàn)。將社會情境符合度的目標(biāo)函數(shù)定義為

式中(C)外形方案的社會情境符合度。

2.4.4 多目標(biāo)決策模型

將以上3方面結(jié)合，驅(qū)動拖拉機產(chǎn)品族外形基因的進化生成，既能形成體現(xiàn)品牌精神與文化內(nèi)涵的產(chǎn)品族外形基因，又能滿足農(nóng)機用戶的審美需求，同時隨著用戶審美意象與社會情境的改變，產(chǎn)品族外形基因得以進化。通過以品牌識別度目標(biāo)函數(shù)最大化、用戶意象滿足度目標(biāo)函數(shù)最大化、社會情境符合度最大化為優(yōu)化目標(biāo)，建立多目標(biāo)優(yōu)化驅(qū)動模型及約束：

相應(yīng)約束條件：

式中1、23分別表示外形方案所要求的品牌識別度的最低限度、用戶風(fēng)格意象滿足度的最低限度、社會情境符合度的最低限度。

2.5 基于NGSA-Ⅱ的產(chǎn)品族外形基因決策模型求解

上述多目標(biāo)決策模型求解屬于典型的帶約束多目標(biāo)優(yōu)化（multi-objective optimization，MO）問題。由于產(chǎn)品外形設(shè)計本質(zhì)上是一個復(fù)雜的基于知識與經(jīng)驗的創(chuàng)造性活動，因此，在求解結(jié)果時更希望得到有助于設(shè)計師后續(xù)設(shè)計的多個最優(yōu)解，而非將多目標(biāo)問題分解為單目標(biāo)求單個最優(yōu)解。NGSA-Ⅱ是由Deb等[26]在非支配遺傳算法（non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA）的基礎(chǔ)上改進而來，因其在問題空間搜索能力、解的分布與覆蓋度方面優(yōu)于其他多目標(biāo)求解算法，如小生境遺傳算法、多目標(biāo)遺傳算法、強度帕累托進化算法，而被用于產(chǎn)品開發(fā)[27]，工程優(yōu)化設(shè)計[28-29]等領(lǐng)域。在建立上述多目標(biāo)決策模型的基礎(chǔ)上，本文基于NGSA-Ⅱ?qū)Χ嗄繕?biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因進化模型進行求解，具體流程如圖2所示。

圖2 基于NGSA-Ⅱ產(chǎn)品族外形基因進化模型求解流程

3 應(yīng)用實例

以某企業(yè)產(chǎn)輪式拖拉機為例，說明上述品牌識別、用戶意象、社會情境3個目標(biāo)驅(qū)動的產(chǎn)品族外形基因生成模型與方法應(yīng)用。

3.1 感性詞匯的提取

建立信息庫與產(chǎn)品庫。信息庫包括品牌識別的具體內(nèi)容、感性詞匯庫。品牌識別內(nèi)容可從企業(yè)直接獲取，感性詞匯庫以體現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械美學(xué)風(fēng)格為原則，通過網(wǎng)絡(luò)、書籍、報刊等途徑獲取。產(chǎn)品庫分為用戶意象與社會情境兩類，包括自有產(chǎn)品、同類產(chǎn)品、其他產(chǎn)品。用戶意象樣本庫要求廣泛選取不同種類與風(fēng)格的農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)品；社會情境樣本庫包括汽車、服裝、電子等行業(yè)知名品牌的最新產(chǎn)品與概念產(chǎn)品。從樣本庫中各優(yōu)選出1組具有代表性的產(chǎn)品作為試驗樣本。

對于用戶意象與社會情境的產(chǎn)品樣本，首先通過訪談法獲取被試對產(chǎn)品樣本外形的原始感性語言描述，即利用生活化的簡短語句描述其當(dāng)時的想法與感覺。然后利用語義轉(zhuǎn)化法結(jié)合感性詞匯庫，將以上描述性語言、品牌識別的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為感性詞匯，獲取初步感性詞匯。將獲得初步感性詞匯利用SD法，分別針對品牌識別內(nèi)容、用戶意象產(chǎn)品樣本、社會情境產(chǎn)品樣本制定1～9分Likert調(diào)研問卷。用戶意象與社會情境需加入一對反映偏好的形容詞，即“不喜歡～喜歡”。

將獲取的數(shù)據(jù)利用SPSS19.0處理。首先將初步感性詞匯對用戶意象與社會情境做相關(guān)性分析，剔除與偏好相關(guān)性較小的詞匯；然后利用因子分析進行降維；最后將各感性詞匯的因素負(fù)荷量進行系統(tǒng)聚類，初步確定分類數(shù)量，再進行-均值聚類，選取距離其所屬群中心點距離最短的詞匯作為該群所代表性意象詞匯，提取的感性詞匯如表1所示。

表1 感性詞匯

經(jīng)與企業(yè)商討，選取穩(wěn)重感、大氣感作為品牌識別的感性詞匯。用戶意象則呈現(xiàn)出兩種不同的風(fēng)格意象需求，一種偏向時尚感與流暢感；另一種偏向整體感與粗獷感；可根據(jù)產(chǎn)品的實際目標(biāo)人群進行選擇，本次選擇時尚感與流暢感。社會情境中有現(xiàn)代感和流暢感，與用戶意象的時尚感、流暢感相似，也印證了消費者的審美需求會受到社會流行風(fēng)格的影響，為更好地滿足社會情境，本次選擇科技感與專精感。

3.2 產(chǎn)品族外形基因的提取與變異系數(shù)分析

以該企業(yè)的輪式拖拉機作為研究對象，從產(chǎn)品庫中選取該企業(yè)輪式拖拉機的圖片，去除類型接近的。根據(jù)產(chǎn)品上市時間及專家建議，該企業(yè)輪式拖拉機可分為3代。在3代輪式拖拉機中各選取5款具有代表性的車型（不同用途、型號、功率）作為調(diào)查樣本并進行p1～p15編號，p1～p5為第一代，p6～p10為第二代，p11～p15為第三代。其中，無駕駛室樣本10個，有駕駛室樣本5個（第二代2個，第三代3個，第一代樣本由于產(chǎn)品所處的歷史階段較早，均無駕駛室）。每個產(chǎn)品樣本圖片要求具備正視圖、側(cè)視圖、軸測圖3個視角。

產(chǎn)品造型一般有很多外形特征構(gòu)成，讓所有外形特征都成為吸引消費者視線的外形元素幾無可能。而某些外形特征因具備高度識別性，因而能夠成為消費者的視覺重點。根據(jù)專家建議，列舉出可體現(xiàn)輪式拖拉機產(chǎn)品整體外形特征與局部外形特征的典型外形特征10項，構(gòu)成輪式拖拉機產(chǎn)品族外形基因，如圖3所示，并按照產(chǎn)品族外形基因的表達方式區(qū)分整體外形基因、通用外形基因，個性外形基因。利用專家訪談法對該品牌輪式拖拉機典型造型特征進行分析，對其主要的形態(tài)特征進行描述，并繪制示意圖。制作DFA調(diào)查表，以非常符合、較為符合、不符合分別對應(yīng)分值2分、1分、0分，將產(chǎn)品樣本p1～p15與典型造型的形態(tài)特征進行逐一對照。共得到有效調(diào)查表37份，無效調(diào)查表0份。數(shù)據(jù)用SPSS軟件處理，統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，10項典型造型特征在各樣本中得分均值的總分普遍較高（以15分為基準(zhǔn)分，駕駛室側(cè)面輪廓基準(zhǔn)分為5分），驗證了這些典型造型特征具備突出的代表性，能夠作為該企業(yè)輪式拖拉機的產(chǎn)品族外形基因的構(gòu)成要素。

利用式（3）進行變異系數(shù)分析，如表2所示，變異系數(shù)較小分別是特征1、特征2、特征3、特征5、特征8（變異系數(shù)小于20%），表明該項特征在所有樣本中分布較為均勻，在代際變換中被穩(wěn)定的遺傳下來，因此在產(chǎn)品族外形基因進化生成時主要進行遺傳。特征4、特征6、特征7、特征9、特征10的變異系數(shù)較大（變異系數(shù)大于20%），其“性狀”表現(xiàn)不穩(wěn)定，在產(chǎn)品族外形基因進化生成時主要進行變異。

圖3 輪式拖拉機產(chǎn)品族外形基因的構(gòu)成

表2 典型外形特征設(shè)計形態(tài)分析法統(tǒng)計結(jié)果

注：p1～p15分別為樣本1～樣本15的編號；“-”為無此特征。

Note: p1-p15 are serial numbers of sample 115, respectively. “-” is without this feature.

3.3 建立形態(tài)學(xué)矩陣與映射關(guān)系

相關(guān)研究表明，側(cè)面外形是影響汽車類產(chǎn)品整體外形意象的主要視覺特征[30]，因此，本例中以拖拉機側(cè)面外形特征作為研究對象。首先通過工業(yè)設(shè)計專家依據(jù)提取的感性詞匯，將變異系數(shù)較大的5項外形特征，從外形元素庫中分別選取10個外形元素并編號，建立形態(tài)學(xué)矩陣，通過排列組合可產(chǎn)生105種外形方案，選取的外形元素如表3所示。然后制作Likert 5級心理量表，選取46名被試者，針對提取的感性詞匯對每個外形元素進行感性評價，依據(jù)獲取的數(shù)據(jù)建立外形元素與驅(qū)動目標(biāo)的映射關(guān)系，并對數(shù)據(jù)歸一化處理。選取的外形元素與驅(qū)動目標(biāo)的映射關(guān)系如表4所示。

3.4 產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計求解

本例采用MATLAB R2014b對以上3個目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計進行求解。采用實數(shù)編碼的方式，以設(shè)定的品牌識別度、用戶意象滿足度、社會情境符合度的目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。設(shè)定最大進化代數(shù)為max=200，內(nèi)部種群規(guī)模=100，交叉概率為P=0.9，變異概率P=0.1，設(shè)定約束條件1≥0.6，2≥0.63≥0.6，并將最大進化代數(shù)作為本程序的終止條件。經(jīng)程序運行求得Pareto最優(yōu)解如圖4所示，共計5個。表5為5個Pareto最優(yōu)解對應(yīng)的產(chǎn)品族外形元素構(gòu)成。

3.5 拖拉機產(chǎn)品族計算機輔助側(cè)面外形設(shè)計系統(tǒng)

在多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計方法的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了面向拖拉機產(chǎn)品族的計算機輔助側(cè)面外形設(shè)計系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于C++環(huán)境構(gòu)建，通過Qt開發(fā)框架實現(xiàn)用戶交互操作以及矢量圖形調(diào)用與繪制，可快速實現(xiàn)拖拉機側(cè)面造型的整車方案生成與表達。

表3 選取的外形元素

表4 外形元素與驅(qū)動目標(biāo)的映射

續(xù)表

外形特征Shape features PU外形元素Shape elements PF驅(qū)動目標(biāo)Driven objectives 品牌識別Brand identity xij用戶意象User image yij社會情境Social situation zij 登車梯Boarding ladderPF510.7930.3880.466 PF520.6550.6640.543 PF530.7070.4910.534 PF540.4480.5600.586 PF550.6550.5950.595 PF560.6810.5950.578 PF570.6290.4830.552 PF580.6030.5690.569 PF590.5690.6030.638 PF5100.5000.6030.638

圖4 Pareto最優(yōu)解

表5 Pareto最優(yōu)解對應(yīng)的產(chǎn)品族外形元素

圖5為拖拉機產(chǎn)品族側(cè)面外形的概念設(shè)計輔助系統(tǒng)界面。如圖5a所示，設(shè)計輔助系統(tǒng)界面分為快速操作、進化設(shè)計基因、遺傳性基因、產(chǎn)品平臺與已存方案、方案顯示6個區(qū)域。打開軟件系統(tǒng)后，用戶首先點擊“載入”按鈕，系統(tǒng)會加載通過遺傳算法獲得的進化設(shè)計基因編碼組合。雙擊進化設(shè)計基因編碼組合或已存方案，系統(tǒng)會調(diào)用相應(yīng)圖形并顯示于顯示區(qū)，并可通過“選中”、“平移”、“縮放”按鈕對載入到顯示區(qū)域的圖形進行選取、平移、縮放的編輯操作。

a. 拖拉機側(cè)面外形概念設(shè)計輔助系統(tǒng)界面

a. Assistance system interface of tractor side shape concept design

b. 整車側(cè)面外形

然后，用戶可點擊遺傳性基因或產(chǎn)品平臺的“Load”按鈕繼續(xù)添加遺傳性基因與產(chǎn)品平臺部件，以完成整車側(cè)面外形的組合，生成系列子代產(chǎn)品外形設(shè)計方案，實現(xiàn)拖拉機外形的家族化設(shè)計。組合后形成的方案示例如圖5b所示。當(dāng)用戶獲得滿意的整車側(cè)面設(shè)計方案后，可點擊“保存”按鈕進行方案保存，可保存為圖片格式或矢量圖形，為進一步精細(xì)設(shè)計提供參考。

3.6 結(jié)果評價

選取子代產(chǎn)品外形方案1與初始方案p15（樣本p15的均值最高，最具代表性）進行對比評價，評價目標(biāo)包括兩方面：原有造型特征的延續(xù)性及對品牌識別、產(chǎn)品意象、社會情境的符合程度；評價方法采用語義差異法。建立7點Likert心理量表（-3～3），組織32名受試者進行測試，包括專業(yè)設(shè)計師、工業(yè)設(shè)計學(xué)生、農(nóng)機用戶。評價結(jié)果顯示：①認(rèn)為子代方案與該品牌原有產(chǎn)品造型特征完全符合、符合、較為符合的共有26人，占測評人數(shù)的81.25%，平均分為1.47；②如表6所示，相較于樣本p15，子代方案對品牌識別、用戶意象、社會情境的3方面平均得分分別提高了0.60、1.08、1.60，符合程度分別提高了30%、54%、80%（以2分為標(biāo)準(zhǔn)分）；2分及以上人數(shù)比例分別由34.37%、28.12%、31.25%提高到71.87%、68.75%、62.5%，說明新造型方案達到了設(shè)計目標(biāo)。

表6 外形方案評價結(jié)果

4 結(jié)論與討論

1）從產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計流程出發(fā)，提出多目標(biāo)驅(qū)動的拖拉機產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計模型，探討了產(chǎn)品族外形基因的提取、變異系數(shù)的確定，外形基因與驅(qū)動目標(biāo)的映射，并基于形態(tài)學(xué)矩陣與NGSA-Ⅱ，對產(chǎn)品族外形基因進化設(shè)計解空間的構(gòu)建與求解過程進行了詳細(xì)研究。

2）實例評價結(jié)果表明，子代方案能較好地延續(xù)該品牌原有產(chǎn)品造型特征與風(fēng)格；同時，子代方案對品牌識別、用戶意象、社會情境的符合程度分別提高了30%、54%、80%。彌補了以往設(shè)計方法僅僅考慮單一驅(qū)動目標(biāo)，以及方案生成過程僅依靠設(shè)計師創(chuàng)意與靈感的模糊性與不確定性的不足。

本文僅僅研究了拖拉機的側(cè)面外形基因進化設(shè)計。因此，后續(xù)工作將以此為基礎(chǔ)，研究二維平面外形方案向三維立體外形方案的轉(zhuǎn)化生成技術(shù)；進一步探討融合技術(shù)、工藝、成本、標(biāo)準(zhǔn)等多目標(biāo)約束的拖拉機產(chǎn)品外形基因進化設(shè)計方法，以提高該方法的適用性與完整性。

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模糊綜合評價模型是由美國自動控制專家L.A.Zade教授提出的，用模糊數(shù)學(xué)對受到多種因素影響的對象進行定量評價。其實施步驟為：模糊綜合評價指標(biāo)構(gòu)建；構(gòu)建權(quán)重向量；構(gòu)建評價矩陣；合成評價矩陣和向量。該評價模型較好地契合了教學(xué)過程呈現(xiàn)出來的模糊性等特征。

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Design of multi-objective driven product family shape gene for tractor

Liu Lu1,2, Zhang Yongnian1, Ding Weimin1, Kang Min1,2※

(1.210031,;2.222200,)

To shape the iconic elements for brand modeling and unique brand image, and improve the users’ satisfaction of aesthetic design, a method of Multi-objective driven product family shape gene design of tractor was proposed. Through analyzing the extraction and expression of product family shape gene, the model of Multi-objective driven product family shape gene design of tractor was constructed, and the detailed processes and key technologies were expounded. Firstly, the product library and the information base were established. Product library included tractors selected from own brand and other products which were widely selected from well-known brands’ latest products and concepts, including agricultural machinery products, cars, clothing, electronics, etc. Information base included the specific content of brand identification and the kansei words library. Specific content of brand identification were obtained from the enterprise directly, kansei words library which reflect the aesthetic style of agricultural machinery came from the network, books, newspaper, etc. Meanwhile, the overall modeling features and local modeling features of products were extracted by expert interview method, the product family shape gene was extracted by Design Format Analysis（DFA）to analysis the coefficient of variation. Then, based on the morphological matrix, the solution space of product family shape gene was developed (In order to avoid the mind-set caused by similar product shape, shape gene should contain a certain amount of shape elements reference from other products). The mapping relations between Kansei words and shape elements were developed by semantic differential method. At last, the multi-objective decision model driven by brand identity, user imagery as well as social situation was established and the multi-objective decision model was solved based on NSGA-Ⅱgenetic algorithms. Taking the wheeled tractor, which was manufactured by an agricultural machinery enterprise as an example, an analysis for the generation of tractor product family shape gene was explored. Based on C++ environment, a computer-aided design system of tractor product family shape gene was built. The system realized user interaction operation and vector graphics calling and drawing by Qt development framework, which could quickly realize the profile scheme generation and expression of tractor. Series of progeny schemes were obtained by the computer-aided design system. The experimental results demonstrated that:1) 81.25% of the subjects considered the progeny scheme could be well continue the characteristics and style of the brand’s original products , the average score was 1.47; 2) Compared with the sample p15 modeling schemes (The mean of the sample p15 was the most representative), the degree of compliance increased separately by 30%, 54% and 80% in brand identity, user imagery, and social situation, and the average proportion of the population increased from 34.37%, 28.12%, 31.25% to 71.87%, 68.75%, 62.5% in 2 points and above respectively, by using seven-point Likert scales based on semantic differentia method. Therefore, the feasibility and validity of this method is verified. Furthermore, different from just considering a single factor in previous research, as the proposed product family shape gene generation for tractor was conducted by the simultaneous action of brand identification, product imagery and the social situation, and the ambiguity and uncertainty in visualization process which rely on designers’ creative thinking and inspiration had been conquered, it also provides the reference for aesthetic design of agricultural machinery products.

tractors; design; models; product family; shape gene; NSGA-Ⅱgenetic algorithms; kansei engineering

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.17.011

TB472; S220.2

A

1002-6819(2017)-17-0082-09

2017-06-30

2017-07-14

國家自然科學(xué)基金項目（51405239）；江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目（2015SJD085）；江蘇省蘇北科技發(fā)展計劃項目（BN2014019）；南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費人文社會科學(xué)研究基金資助（SKTS2016036）。

柳 祿，講師，主要從事農(nóng)業(yè)機械美學(xué)設(shè)計與人機交互設(shè)計研究。南京 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，210031。Email：paul_nuaa@njau.edu.cn

康 敏，博士生導(dǎo)師，教授，主要從事農(nóng)業(yè)機械裝備及特種加工技術(shù)研究。南京 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，210031。Email：kangmin@njau.edu.cn