產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的感性意象理論技術(shù)

王冬鈾

摘要：隨著人類物質(zhì)生活的日益富足，人們對(duì)于各類產(chǎn)品的需求已經(jīng)不僅僅滿足于其對(duì)自身生活的實(shí)用性幫助，在此情形下人們對(duì)于產(chǎn)品的造型的要求也越來越高。尤其在當(dāng)下，雖然科技是在不斷發(fā)展著的，可新的技術(shù)也通過網(wǎng)絡(luò)等途徑進(jìn)行著飛速的傳播，這種背景下，企業(yè)所開發(fā)的新產(chǎn)品的功能未必能顯著的超出競爭對(duì)手，在此情形下，決定用戶對(duì)于產(chǎn)品進(jìn)行購買的主要?jiǎng)恿?，其?shí)已經(jīng)很大的在于其所能給予用戶的感性意象上。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品設(shè)計(jì);感性意象;理論

中國分類號(hào)：TB472 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編碼：1672-7053（2018}07-0071-02

對(duì)于產(chǎn)品的外觀造型進(jìn)行的設(shè)計(jì)是使產(chǎn)品合乎消費(fèi)者的感性體驗(yàn)的最簡單且直接方式。而消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的感性認(rèn)識(shí)，可以通過感性工學(xué)中的相關(guān)理論來進(jìn)行控制性引導(dǎo)。感性工學(xué)中有一個(gè)名詞叫感性意象，這種意象所指的就是產(chǎn)品給人的感性上的體驗(yàn)，將感性意象引入到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)之中，其所包含的便是消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的期待方向和消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的情感需求等等的整體化意象表現(xiàn)?，F(xiàn)今的對(duì)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程中，設(shè)計(jì)師需要結(jié)合心理學(xué)、生理學(xué)等等相關(guān)科學(xué)，做出即可以滿足消費(fèi)者的情感需求，又可以滿足消費(fèi)者的功能需求的新型產(chǎn)品。

1 意象的科學(xué)獲取方法

1.1 與國內(nèi)外專家進(jìn)行研討的必要性

在對(duì)于產(chǎn)品進(jìn)行多目標(biāo)意象的造型設(shè)計(jì)過程當(dāng)中，首先應(yīng)做的相關(guān)工作，便是對(duì)于消費(fèi)者的意象需求予以了解。當(dāng)今的制造業(yè)，滿足產(chǎn)品對(duì)單目標(biāo)意象需求的造型設(shè)計(jì)即只滿足購買者的實(shí)用性需求的造型設(shè)計(jì)，是比較成熟且完善的，但對(duì)于多目標(biāo)意象造型的相關(guān)設(shè)計(jì)的研究及應(yīng)用則是極其片面的。在與國內(nèi)外多個(gè)專家進(jìn)行課堂探討后，可以對(duì)于國內(nèi)外相關(guān)研究的情況得到更多的了解。

1.2 感性工學(xué)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

感性工學(xué)的主要研究方向，是對(duì)于進(jìn)行認(rèn)知這一行為的人和對(duì)于其所認(rèn)知的物的認(rèn)知結(jié)果與該物的造型設(shè)計(jì)間關(guān)聯(lián)性的研究。進(jìn)行感性工學(xué)的研究的目的，是設(shè)計(jì)出可以對(duì)于購買者的感性需求予以滿足的新型產(chǎn)品。學(xué)術(shù)界公認(rèn)感性工學(xué)這一學(xué)科的發(fā)源地是日本，早在1987年，日本就已經(jīng)有公司將感性工學(xué)的研究成果融入到對(duì)于產(chǎn)品的外形設(shè)計(jì)之中了。近些年來，相關(guān)學(xué)者對(duì)于購買者對(duì)于產(chǎn)品的總意象、子意象和產(chǎn)品的自身特質(zhì)之間的關(guān)系進(jìn)行了大量研究，提出了意象思維結(jié)構(gòu)模型理論。該模型理論在研發(fā)的時(shí)候，對(duì)于用戶感性意象的生成機(jī)制予以了大量的模擬研究，可以說這項(xiàng)結(jié)構(gòu)模型理論是由極龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐的，是一項(xiàng)具有極高的合理性和可應(yīng)用價(jià)值。另外，相關(guān)學(xué)者對(duì)于購買者對(duì)于品牌識(shí)別的情況也進(jìn)行了分析，將其中各項(xiàng)顯性因素和各項(xiàng)隱性因素予以分類整理，并分別提出了感情、行為、和視覺設(shè)計(jì)基因的理念。這一設(shè)計(jì)理念構(gòu)建了基于視覺、行為和情感的產(chǎn)品設(shè)計(jì)基因的具有層次性結(jié)構(gòu)的新型模型。在設(shè)計(jì)過程中，除了應(yīng)妥善運(yùn)用以上兩種理論和模型外，還需要應(yīng)用調(diào)查問卷法、因子分析法等多種以感性工學(xué)的相關(guān)理論為基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)方法，對(duì)于購買者的代表性意象詞匯進(jìn)行收集，并將收集到的詞匯融入到設(shè)計(jì)中，以此輔助設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)出具有自身特質(zhì)且具有感性意象的新型產(chǎn)品。

1.3 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到對(duì)產(chǎn)品造型的設(shè)計(jì)過程中

當(dāng)前，在對(duì)信息方面的模式識(shí)別及自動(dòng)化領(lǐng)域的構(gòu)建中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被予以了較為廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又稱為鏈接模型，其根本原理是對(duì)人腦或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特性模擬活動(dòng)。所以說，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是依照人類大腦的種種生理行為展開實(shí)施的，是通過對(duì)大腦的模擬工作，獲得其中的機(jī)理規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)特定方向的想要達(dá)成的功能。在對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行造型設(shè)計(jì)的過程中，人們可以利用人工神經(jīng)系統(tǒng)的相關(guān)理論，通過構(gòu)架和模擬建立出產(chǎn)品的意象和產(chǎn)品造型間的聯(lián)系，將模擬所獲得的數(shù)據(jù)在意象和設(shè)計(jì)造型間建造出完整的映射連接關(guān)系。在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)進(jìn)行構(gòu)建的過程當(dāng)中，需要匹配對(duì)SD調(diào)查問卷的相關(guān)分析報(bào)告和該產(chǎn)品樣本早期相關(guān)參數(shù)的分析研究，只有這樣才可以通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，建立出完整的產(chǎn)品意象造型準(zhǔn)則和設(shè)計(jì)方案，幫助企業(yè)設(shè)計(jì)生產(chǎn)出更符合購買者感性意象的新型產(chǎn)品。

1.4 多目標(biāo)遺傳算法

當(dāng)前世界上，多使用智能算法來對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的相關(guān)約束條件進(jìn)行計(jì)算，該種智能算法被稱之為多目標(biāo)遺傳算法。該種算法是總目標(biāo)函數(shù)呈現(xiàn)最優(yōu)狀態(tài)的一種具有進(jìn)化性質(zhì)的算法，將多目標(biāo)遺傳算法投入到對(duì)于產(chǎn)品的進(jìn)化設(shè)計(jì)當(dāng)中，也是多目標(biāo)優(yōu)化進(jìn)行中最常見的操作方式。在對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行多目標(biāo)遺傳算法計(jì)算時(shí)，多使用非支配排序遺傳算法來對(duì)該產(chǎn)品的多意象化造型進(jìn)行設(shè)計(jì)，并將計(jì)算所得結(jié)果與感性工學(xué)所確定了的購買者對(duì)于該產(chǎn)品的具體的目標(biāo)意向、該產(chǎn)品樣本的特質(zhì)情況和各項(xiàng)參數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的對(duì)于該產(chǎn)品的評(píng)價(jià)體系來進(jìn)行計(jì)算融合。通過此項(xiàng)操作，才可為該產(chǎn)品建立出一整套多意象造型進(jìn)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)。

2 多目標(biāo)意象的確定方法

2.1 聚類分析法

聚類分析法是一種常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，該方法常應(yīng)用于對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分類的過程中。在對(duì)產(chǎn)品的意象詞匯進(jìn)行分類時(shí)，常使用該種方法來進(jìn)行分析整理，可以說聚類分析法是針對(duì)其所分類對(duì)象所蘊(yùn)合的相似性來進(jìn)行操作的。

聚類分析法主要包含五種操作方式，即分裂法、層次法、基于密度法、基于模型法和基于網(wǎng)絡(luò)法，而每個(gè)操作方法中都還包含著自己的相應(yīng)算法。在對(duì)產(chǎn)品的造型進(jìn)行富有意象性的設(shè)計(jì)工作過程之中，應(yīng)選用聚類分析法來對(duì)購買者的感性意象詞匯進(jìn)行整理確立，為產(chǎn)品的意象造型提供一個(gè)最適宜的且具有可行性的定位。這種方法的使用可以將購買者對(duì)于該產(chǎn)品的感性意象需求予以最科學(xué)的整理提出，為對(duì)該產(chǎn)品進(jìn)行的意象造型設(shè)計(jì)提供極有價(jià)值的參考材料。

2.2 因子分析法

因子分析法的主要工作內(nèi)容是將給定的相關(guān)變量組使用線性轉(zhuǎn)化的方式，將其轉(zhuǎn)化為另外一組可以對(duì)原始的數(shù)據(jù)內(nèi)的大部分信息起到解釋作用的新的變量。在轉(zhuǎn)化過程中，數(shù)據(jù)的總方差的恒定是因子分析法的一個(gè)顯著的特點(diǎn)。在進(jìn)行因子分析后，其第一變量的方差值數(shù)值最大，其次為第二變量方差，以此類推，并可將變量名稱直接轉(zhuǎn)化為因子名稱，即第一變量可以稱之為第一因子成分。在對(duì)于消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品造型的感性意象進(jìn)行調(diào)查后，其所得到的結(jié)果是呈現(xiàn)多維且維數(shù)較高的空間型分布的，此種空間型分布結(jié)果對(duì)于產(chǎn)品的意象造型的研究，是極其不利的，在此情形下就需要應(yīng)用因子分析法對(duì)于該調(diào)查結(jié)果進(jìn)行降維處理。值得一提的是心理學(xué)上普遍認(rèn)為，貢獻(xiàn)值積累在85%之上時(shí)，其所獲得的數(shù)據(jù)是可以對(duì)于其統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行比較準(zhǔn)確的分析的。

2.3 多元尺度法

多元尺度法常應(yīng)用于對(duì)產(chǎn)品的識(shí)別認(rèn)知空間進(jìn)行構(gòu)建的過程中，這種方法的使用可以便于設(shè)計(jì)者對(duì)于不同意象在整體的呈現(xiàn)多維空間型分布的數(shù)據(jù)中的具體位置和情況的了解，對(duì)于購買者對(duì)于該產(chǎn)品的意象造型的理解予以了解。

所謂的多元尺度法其實(shí)是一種非屬性基礎(chǔ)研究方法，其主要的工作方向是對(duì)于研究目標(biāo)間的相似程度進(jìn)行相應(yīng)研究。在使用多元尺度法的過程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)提前進(jìn)行降維處理，只有如此才能更好的對(duì)于研究對(duì)象之間存在的各種潛在因素進(jìn)行區(qū)分。 在使用多元尺度來對(duì)購買者的意象數(shù)據(jù)進(jìn)行確定時(shí)，其所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是通過對(duì)于購買者和設(shè)計(jì)者對(duì)于指定感性意象所存在的相似性程度進(jìn)行分析后所得的數(shù)據(jù)。可以說，多元尺度法是通過對(duì)于人類心理的模擬，對(duì)于呈幾何形態(tài)的多維度認(rèn)知空間的分析，來對(duì)于購買者可能存在的對(duì)于產(chǎn)品的感性意象的認(rèn)知進(jìn)行了解。

3 灰色系統(tǒng)理論

3.1 灰色理論的基本概念

灰色理論是通過對(duì)已知信息進(jìn)行生成和開發(fā)，在其中提取有價(jià)值部分，并以所提取信息為基礎(chǔ)，對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的相關(guān)運(yùn)行及該系統(tǒng)的具體演化形式進(jìn)行描述和監(jiān)控的一種理論性探究方式?；疑到y(tǒng)理論最顯要的特點(diǎn)便是，其所研究的對(duì)象是具有信息部分未知性和系統(tǒng)存在不確定性和不穩(wěn)定性的。目前該理論已經(jīng)獨(dú)立為一門學(xué)科，該學(xué)科可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中，為幫助主體優(yōu)化進(jìn)行相關(guān)技術(shù)輔助。

3.2 灰色理論于產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中的應(yīng)用

目前，隨著科技的進(jìn)步人工智能越發(fā)廣泛的被應(yīng)用于各行各業(yè)的日常工作之中，在此背景下產(chǎn)品的設(shè)計(jì)系統(tǒng)也應(yīng)向著自動(dòng)化的方向發(fā)展。目前在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的領(lǐng)域之中，對(duì)于產(chǎn)品的造型以及色彩選擇與所收集到的意象詞匯間的關(guān)系進(jìn)行定量的分析后，常常使用變異數(shù)分析和灰色系統(tǒng)理論分析相結(jié)合的方式，獲得色彩變量和造型變量間的互相關(guān)系的數(shù)據(jù)情況。另外現(xiàn)在設(shè)計(jì)界也常常使用灰模糊多準(zhǔn)則決策模式來為新開發(fā)出的產(chǎn)品進(jìn)行相應(yīng)的開發(fā)評(píng)估。這種灰模糊多準(zhǔn)則決策模式其實(shí)是將由決策信息不足導(dǎo)致的產(chǎn)品計(jì)劃失敗問題的相關(guān)數(shù)據(jù)與灰色關(guān)聯(lián)模糊稽核理論相結(jié)合提出的。此處所選擇的決策信息不足情況，通常是只選擇企業(yè)對(duì)于未來技術(shù)和未來市場方向的預(yù)測不足這一種預(yù)測性不足來進(jìn)行后續(xù)分析的。

當(dāng)前，進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)的各專業(yè)人士也已應(yīng)用灰色理論開發(fā)構(gòu)建出了一套適合工業(yè)設(shè)計(jì)的專業(yè)性信息評(píng)價(jià)算法。該種評(píng)價(jià)算法可以將產(chǎn)品設(shè)計(jì)中所應(yīng)用的各種具有專業(yè)性質(zhì)的知識(shí)和相關(guān)信息進(jìn)行組合，并以其組合結(jié)果來對(duì)產(chǎn)品的各部分屬性進(jìn)行相關(guān)評(píng)價(jià)，在獲得評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之后，再將不同屬性的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，從而可以得到最全面且最科學(xué)的評(píng)價(jià)結(jié)果，這個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果可以對(duì)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)起到極大的輔助幫襯作用。

4 結(jié)語

對(duì)于所研發(fā)產(chǎn)品的意象造型設(shè)計(jì)，是當(dāng)前有生產(chǎn)項(xiàng)目進(jìn)行的企業(yè)所都應(yīng)予以重視的一個(gè)新型設(shè)計(jì)方向。產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的感性意象理論的操作過程是先對(duì)于購買者對(duì)于該企業(yè)所生產(chǎn)研發(fā)的產(chǎn)品的意象需求予以了解，運(yùn)用多目標(biāo)意象的各種方法完成購買者對(duì)研發(fā)對(duì)象的意象的確定，對(duì)購買者對(duì)于該產(chǎn)品的意象需求所使用詞匯進(jìn)行相應(yīng)的收集篩選，將所得出數(shù)據(jù)利用進(jìn)化算法的方式將其與該產(chǎn)品的特質(zhì)進(jìn)行映射關(guān)聯(lián)建立，最后將所得數(shù)據(jù)應(yīng)用灰色理論構(gòu)建出一套多目標(biāo)意象造型進(jìn)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)。只有用科學(xué)的方法，構(gòu)建出這套多目標(biāo)意象造型進(jìn)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)，并將該系統(tǒng)融入到對(duì)于產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)之中，才能使該企業(yè)所設(shè)計(jì)的相關(guān)產(chǎn)品，獲得更高的市場認(rèn)可度和市場競爭力。

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