基于感性匹配的參數(shù)化仿生肌理設(shè)計(jì)方法研究

文／殷曉晨，吳世蔚（合肥工業(yè)大學(xué) 建筑與藝術(shù)學(xué)院）

在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域， “仿生”是一種常用的設(shè)計(jì)與研究手法，同時也是很多產(chǎn)品的創(chuàng)新來源，通過鋸齒草的啟發(fā)發(fā)明鋸子、借鑒鳥類的特征發(fā)明飛機(jī)、以蒼蠅翅膀?yàn)閬碓炊瞥傻恼饎油勇輧x等不計(jì)其數(shù)的案例，都是人類對自然界生物的功能、結(jié)構(gòu)、形態(tài)特征等進(jìn)行模仿與再創(chuàng)造，進(jìn)而造福人類社會。恰當(dāng)?shù)摹胺律笨梢詾閭€體用戶或者品牌帶來多樣化的福利，相反若是以一種不合適的方法進(jìn)行仿生設(shè)計(jì)，結(jié)果則會不盡人意。如何去系統(tǒng)、科學(xué)地師法自然，將仿生的作用盡可能發(fā)揮出來，是值得設(shè)計(jì)師們深入研究的課題[1-3]。本文引入感性匹配和Grasshopper平臺的參數(shù)化設(shè)計(jì)方法，運(yùn)用于產(chǎn)品仿生肌理的研發(fā)中，探究完善仿生設(shè)計(jì)的新方法。

一、仿生設(shè)計(jì)

仿生設(shè)計(jì)是一個比較廣泛的領(lǐng)域，仿生本體大致可以分為自然界萬物的形態(tài)、功能、結(jié)構(gòu)、肌理、色彩以及它們的抽象意向。在仿生設(shè)計(jì)的方法上，學(xué)者羅仕鑒提出了本體層、行為層和價值層3個層次的概念。仿生的目標(biāo)是做出好的產(chǎn)品，滿足人們的用戶體驗(yàn)，這一過程中，輸入生物的形態(tài)、功能、結(jié)構(gòu)等，輸出具備上述3個層次的方案。其中，本體層是指產(chǎn)品自身形態(tài)特征，行為層是指生物的諸多特征融入產(chǎn)品的具體過程，價值層則側(cè)重的是最終產(chǎn)品給用戶帶來的情感價值。在這一過程中，仿生目標(biāo)的外形特征提煉、產(chǎn)品的外形設(shè)計(jì)與表達(dá)、生物特征與產(chǎn)品特點(diǎn)的融合以及設(shè)計(jì)方案給用戶帶來的情感價值評估是幾個關(guān)鍵性步驟[4-6]。

不管是哪個層次的仿生設(shè)計(jì)，都避不開仿生對象與輸出產(chǎn)品的特征匹配與映射關(guān)系。在這一過程中，現(xiàn)有很多設(shè)計(jì)案例中的仿生對象與輸出產(chǎn)品之間的特征匹配并不理想。造成這一現(xiàn)象的原因有以下幾點(diǎn)：首先，本體生物的特征提取與產(chǎn)品的映射策略很多時候還局限于設(shè)計(jì)師的主觀判斷，而從消費(fèi)者角度出發(fā)，確定其對仿生對象的心理認(rèn)知和感性評價是十分重要的，準(zhǔn)確掌握消費(fèi)者心理認(rèn)知，才能準(zhǔn)確定位仿生方向[7]；在提取生物形態(tài)之后，現(xiàn)有很多數(shù)字模型的建模方法會在模型形態(tài)與生物形態(tài)之間造成一定的差異，降低了仿生設(shè)計(jì)的有效性；在生成產(chǎn)品方案之后，生物本體特征與產(chǎn)品特征要素之間的契合性缺乏合適的評價方法[8]。正是這些問題的存在，讓仿生過程出現(xiàn)了一定的模糊性與不適應(yīng)性，一定程度上影響了設(shè)計(jì)方案的效果。針對這些問題，本文將采用感性匹配與參數(shù)化建模相結(jié)合的方式，來優(yōu)化仿生設(shè)計(jì)過程。

二、研究方法

2.1 參數(shù)化設(shè)計(jì)

參數(shù)化設(shè)計(jì)方法越來越受到設(shè)計(jì)師的重視，在很多建筑學(xué)、工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)案例中都可以看到參數(shù)化設(shè)計(jì)的作用與魅力。參數(shù)化建模方式是幾何建模的一個重要方向，它具備提高建模速度、便捷模型修改的特點(diǎn)，可以大大提升設(shè)計(jì)人員在建模、方案修改等階段的效率。參數(shù)化建模的本質(zhì)就是在建立一系列約束的前提下，進(jìn)行產(chǎn)品造型表達(dá)。在眾多參數(shù)化軟件中，Rhino及Grasshopper建模平臺讓使用者能夠利用可視化電池運(yùn)算器進(jìn)行編程，大大降低編程的復(fù)雜過程，讓更多使用者能夠使用編程式的方法進(jìn)行建模，配合上多個方向的專業(yè)插件，讓Grasshopper參數(shù)化設(shè)計(jì)的領(lǐng)域更加寬泛，給設(shè)計(jì)方案帶來了更多的可能性。Grasshopper以其可視化建模特征，輸出結(jié)果可調(diào)的優(yōu)勢，受到許多設(shè)計(jì)師的青睞[9-11]。

在仿生設(shè)計(jì)中，Rhino及Grasshopper建模平臺的優(yōu)勢特征能得到充分發(fā)揮，進(jìn)一步幫助設(shè)計(jì)師進(jìn)行幾何建模的工作，實(shí)時反饋的模型形態(tài)與可視化算法建模能夠讓設(shè)計(jì)師及時修改建模過程中出現(xiàn)的錯誤，保障設(shè)計(jì)方案的仿生還原程度[12]。

2.2 感性匹配

在本文的仿生設(shè)計(jì)研究中，可以通過感性匹配的方式，來確定設(shè)計(jì)目標(biāo)與仿生對象的關(guān)聯(lián)，也能夠利用這種方法，驗(yàn)證仿生結(jié)果的有效性。感性匹配屬于心理學(xué)范疇，用于描述某些具體現(xiàn)象與對應(yīng)的人的反應(yīng)之間的關(guān)聯(lián)性。感性匹配可以將匹配內(nèi)容的相關(guān)性進(jìn)行量化評估：通過語義差異法測量人的感知水平，在進(jìn)行相關(guān)分析后，得到匹配質(zhì)量較高的目標(biāo)。劉征宏等人曾運(yùn)用基于語義分析和感性工學(xué)的用戶需求匹配方法，進(jìn)行機(jī)床造型設(shè)計(jì)。該研究團(tuán)隊(duì)獲取的用戶需求感性值后，利用感性工學(xué)和語義分析匹配用戶需求與設(shè)計(jì)目標(biāo)，獲得感性詞匯與設(shè)計(jì)元素的對應(yīng)關(guān)系，并與最后的匹配結(jié)果進(jìn)行比對，獲得很高的用戶匹配精度[13]。

在仿生設(shè)計(jì)的研究中，感性匹配過程可大致分為3個階段（見圖1）。

圖1 生物與產(chǎn)品風(fēng)格意向匹配流程

（1）建立形容詞匯評價尺度量表：搜集產(chǎn)品、建筑、肌理等設(shè)計(jì)目標(biāo)的樣品圖片，進(jìn)行風(fēng)格意向詞匯表達(dá)，再通過聚類分析進(jìn)行感性詞匯提取，最后確定多對反義評價詞匯對[4]。

（2）建立生物風(fēng)格意向評價指標(biāo)：搜集常用到的仿生生物圖片，邀請合適數(shù)量的消費(fèi)者進(jìn)行測試，對生物感性意向進(jìn)行打分，統(tǒng)計(jì)后可得出生物的不同風(fēng)格定位。

（3）確定特定風(fēng)格的仿生生物：在明確用戶需求與設(shè)計(jì)目標(biāo)后，確定設(shè)計(jì)目標(biāo)的感性意向詞匯，從階段2里獲得的不同風(fēng)格生物庫中進(jìn)行篩選，最后選出匹配的仿生對象。

在完成生物外形匹配后，設(shè)計(jì)人員可以對生物進(jìn)行分析與特征提取，進(jìn)而展開與之匹配的概念方案設(shè)計(jì)。

三、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

3.1 設(shè)計(jì)對象

在設(shè)計(jì)實(shí)踐過程階段，本研究以產(chǎn)品肌理為對象，展開利用感性匹配的參數(shù)化仿生設(shè)計(jì)。產(chǎn)品肌理是工業(yè)設(shè)計(jì)中一個重要元素，是用戶通過多種感官獲取產(chǎn)品的感性特征的直接影響要素，產(chǎn)品肌理的效果會直接影響用戶對于產(chǎn)品的評價[14]。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的研發(fā)過程中，研究人員可以通過產(chǎn)品肌理的設(shè)計(jì)來滿足用戶的相關(guān)感性需求。因此，以產(chǎn)品肌理為設(shè)計(jì)目標(biāo)，可以探索感性匹配與參數(shù)化仿生設(shè)計(jì)方法相結(jié)合的可行性。

3.2 意向感性匹配

3.2.1 建立形容詞匯評價尺度量表 首先，針對工業(yè)產(chǎn)品，通過多種網(wǎng)站資料、電商平臺等渠道搜集產(chǎn)品肌理圖片160張，進(jìn)行對比分析后，排除相似風(fēng)格特征的樣品圖片，留下特征不同的樣本16個。針對選出的樣品，邀請20名普通消費(fèi)者對展示出的樣品圖片進(jìn)行感性評價，獲取被試者的口語感性報(bào)告，共收集不同的感性詞匯102個。由于被試者個體的文化背景、成長環(huán)境等因素影響，每個人對相似感受的描述可能會用不同的詞匯進(jìn)行表達(dá)，在測試過程中，需記錄被試者一些標(biāo)志性的表達(dá)，明確被試者傳達(dá)的意思。在收集到這些感性詞匯之后，需要成立專家小組，對詞匯進(jìn)行選擇、篩查，排除重復(fù)和近義詞匯。

本研究中，組建4人構(gòu)成的專家小組針對所獲口語報(bào)告進(jìn)行感性詞匯提取，排除重復(fù)和近義詞匯，從得到的詞匯中組成多對反義詞匯對，為之后展開語義差異法的感性評價測試做好鋪墊。在這一階段中，最后篩選配對出12組形容詞詞匯對，如表1所示。

表1 篩選出的形容詞詞匯對

3.2.2 建立生物風(fēng)格意向評價指標(biāo) 這一階段，對于肌理設(shè)計(jì)中常用到的自然界圖片進(jìn)行收集，構(gòu)建起一個仿生生物對象庫，比如 “樹葉” “蜂巢”“植物表皮” “蜻蜓翅膀” “向日葵”等。在選取生物對象時，有以下幾點(diǎn)參考，滿足其中個別或多種條件作為仿生對象的要求：（1）生物表面具有特征性紋理；（2）生物特征排列具有辨識度；（3）生物結(jié)構(gòu)排列方式具有肌理特征。

選用的圖片應(yīng)盡可能全面表現(xiàn)出生物特征，必要時可用多張圖片展示同一生物的特點(diǎn)。之后，將3.2.1節(jié)中篩選出的形容詞詞匯對制成7級語義差異量表（見表2）[15]，再邀請22位普通消費(fèi)者進(jìn)行評價，讓每位被試者在觀察各個生物意向圖片后針對每組詞匯對做出感性評價。之后，將所得評價結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，記錄生物名稱、圖片、主要風(fēng)格意向評價平均分，從而建立起生物風(fēng)格意向評價指標(biāo)。如此一來，當(dāng)確定設(shè)計(jì)目標(biāo)的感性意向時，可以用形容詞檢索的方式找出對應(yīng)的仿生生物。本研究中，按照上述選取仿生對象的標(biāo)準(zhǔn)，選取了蜻蜓翅膀、豹紋、四葉草、向日葵花盤、龜殼以及蜂巢6種意向（見圖2）。對圖片進(jìn)行去色處理后，展開消費(fèi)者的感性收集，進(jìn)而建立一個擁有6種生物風(fēng)格小型意向的評價庫。

圖2 用于測試的生物意向

表2 生物風(fēng)格意向評價收集測量

3.2.3 確定特定風(fēng)格的仿生生物 在建立了形容詞匯評價尺度量表與生物意向評價指標(biāo)后，可以獲得消費(fèi)者對于各個生物意向的感性評價特點(diǎn)。此時，當(dāng)設(shè)計(jì)目標(biāo)確定時，可以通過目標(biāo)任務(wù)的感性詞匯來尋找合適的仿生對象。例如，若需要設(shè)計(jì)具有 “規(guī)律” “嚴(yán)謹(jǐn)”特征的產(chǎn)品肌理，則將“規(guī)律的” “嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹睂?yīng)至3.2.2小節(jié)中確立的意向評價庫，按照感性意向評價分?jǐn)?shù)的絕對值高低排序，尋找合適的仿生對象。因此，這種方法匹配出的結(jié)果，能夠?qū)⒂脩舻母行孕枨笈c具體的生物形容詞匯對應(yīng)起來，進(jìn)而解決仿生設(shè)計(jì)中設(shè)計(jì)方案與感性意向匹配不準(zhǔn)確的問題。最終匹配到的仿生對象評分結(jié)果如表3所示。

表3 匹配的仿生對象

3.3 參數(shù)化仿生設(shè)計(jì)建模過程

根據(jù)3.2中建立的6種生物風(fēng)格意向的評價庫，參考“規(guī)律”“嚴(yán)謹(jǐn)”2個形容詞，匹配出蜂巢、三葉草以及向日葵3種合適的仿生對象，根據(jù)其生物特征，可以在Rhino及Grasshopper平臺中開始進(jìn)行仿生建模。

3.3.1 蜂巢 蜂巢的表面可以視為正六邊形的四方連續(xù)，以六邊形為基礎(chǔ)，可以做出多種肌理形式，在Grasshopper中，通過一個基本的六邊形四方連續(xù)的算法邏輯，做出多種變式。

（1）常規(guī)型：在Grasshopper中使用“Hexagonal”組件，生成四方連續(xù)的六邊形，再利用“Scale”組件進(jìn)行縮放處理，得到一組六邊形框架，如圖3所示。將其“BAKE”到Rhino中，能夠生成多種常見的蜂巢式肌理（見圖4）。

圖3 常規(guī)型蜂巢肌理生成算法

圖4 常規(guī)型蜂巢肌理

（2）交錯型：在常規(guī)型六邊形肌理的基礎(chǔ)上再加一組四方連續(xù)式六邊形，2組六邊形交錯排列，形成一種錯落有致的肌理形式。首先，使用“Hexagonal”組件，生成第1組基礎(chǔ)六邊形；將六邊形分段，利用 “List Item”組件提取出其中一個頂點(diǎn)，再利用“Polygon”組件生成第2組六邊形，其大小可以通過第1組六邊形的邊長進(jìn)行固定比例的控制，并通過縮放，生成第3組六邊形，整個紋樣的算法邏輯如圖5所示，最終生成交錯式肌理方案如圖6所示。

圖5 交錯型蜂巢肌理生成算法

圖6 交錯型蜂巢肌理

（3）縮放型：常規(guī)型和交錯型蜂巢肌理都保留了蜂巢基本的六邊形四方連續(xù)特征，在此基礎(chǔ)上，還可以做出一些隨機(jī)形式的變化，營造不同的排列風(fēng)格。在上述算法的基礎(chǔ)上加入點(diǎn)干擾或者線干擾，讓四方連續(xù)的六邊形產(chǎn)生規(guī)律性的縮放變化，其建模邏輯如圖7所示。提取每個六邊形中心點(diǎn)后，隨機(jī)設(shè)置一個點(diǎn)P，利用“Pull Point”運(yùn)算器獲取每一個六邊形中心點(diǎn)到點(diǎn)P的距離。將所有的距離值作為一個集合，并用 “Remap Numbers”運(yùn)算器將這些數(shù)值映射到一個新的區(qū)間范圍，這個新的區(qū)間即是縮放比例的范圍。如此一來，便形成一種距離點(diǎn)P越近的六邊形，縮放比例越小，距離點(diǎn)P越遠(yuǎn)的六邊形，縮放比例越大的效果。此外，點(diǎn)P的干擾亦可換為多點(diǎn)同時干擾的效果（見圖7）。另外，若將點(diǎn)P換成曲線C，則能夠形成一種線干擾的效果（見圖8）。生成規(guī)律性縮放紋樣后除了可以進(jìn)行平面肌理處理，還可以進(jìn)行隨機(jī)厚度式肌理處理（見圖9），賦予其更多變化，以應(yīng)對不同的設(shè)計(jì)情境。圖10展示了幾種縮放型蜂巢肌理。

圖7 點(diǎn)干擾下的縮放型蜂巢肌理

圖8 線干擾下的縮放型蜂巢肌理

圖9 賦予每個六邊形單元隨機(jī)厚度

圖10 縮放型蜂巢肌理

3.3.2 四葉草 四葉草的葉片輪廓可以拆解為圖11所示的構(gòu)成形式。其葉片可視為在內(nèi)外2個同心圓之間的分布，將內(nèi)外圓進(jìn)行等分處理，葉片寬度與葉片間隙的長度比大致視為2∶1。因此，按照這種思路，可以得到如下建模算法 （見圖12）：首先用“Square”組件確定整個肌理框架，在方格交點(diǎn)處利用“Circle”運(yùn)算器生成一組同心圓，接著將內(nèi)部小圓等分為4份，外圍大圓等分為12份；在此基礎(chǔ)上，用“List Item”運(yùn)算器提取所需要的等分點(diǎn)，并通過“Interpolate”運(yùn)算器的處理，將所挑選出的等分點(diǎn)對應(yīng)串聯(lián)起來，即可得到模擬出的四葉草肌理形式。將圖案“Bake”到Rhino中后，經(jīng)過處理，可以得到四葉草式的肌理形式（見圖13）。

圖11 四葉草構(gòu)成形式

圖13 四葉草型肌理

3.3.3 向日葵 向日葵花籽的排列為著名的斐波那契螺旋線的形式，在做出此排列方式的過程中，可以通過擬合斐波那契螺旋線實(shí)現(xiàn)，也可以更加直觀地總結(jié)向日葵花籽的排列規(guī)律，讓仿生設(shè)計(jì)過程更加淺顯易懂。如圖14可以看出，向日葵花盤可以視為由一組正螺旋線與一組反螺旋線排布而成，2組螺旋線相交產(chǎn)生交點(diǎn)集，而這些交點(diǎn)位置正是向日葵花籽所在之處。

圖14 向日葵盤面構(gòu)成形式

按照上述邏輯，在Grasshopper中，如圖15（a）所示方法進(jìn)行建模。首先，生成2組旋轉(zhuǎn)方向相反的點(diǎn)，以這2組點(diǎn)為基準(zhǔn)，分別順時針/逆時針旋轉(zhuǎn)，進(jìn)而生成一組正螺旋線和一組反螺旋線。在此案例中，2組螺旋線的數(shù)量分別取36與60，選取的數(shù)量可根據(jù)視覺效果進(jìn)行調(diào)整。在此基礎(chǔ)上，通過“Curve/Curve”運(yùn)算器獲得2組螺旋線的交點(diǎn)，在獲取交點(diǎn)位置后，以交點(diǎn)為中心畫圓，再將各個交點(diǎn)距離坐標(biāo)原點(diǎn)的距離組成集合，通過“Remap Numbers”運(yùn)算器將此集合映射出生成圓的半徑集合，最終生成如圖15（b）所示的半徑有序增大的圓點(diǎn)陣； 再通過 “Bake” 指令， 將Grasshopper中的 圓 點(diǎn)陣 “Bake”到Rhino中，轉(zhuǎn)換為Rhino適用的NURBS建模方式，進(jìn)行進(jìn)一步的建模處理，這樣可以得到多種向日葵花盤式的肌理效果（見圖16）。

圖15 向日葵盤面參數(shù)化生成算法

圖16 向日葵盤面式的產(chǎn)品肌理

同時，在Grasshopper的運(yùn)算邏輯中，適當(dāng)改變螺旋線數(shù)量、生成的圓點(diǎn)的半徑等數(shù)值，能夠得出不同樣式的肌理。

可以看出，針對不同的仿生對象，建立相應(yīng)的建模邏輯，可以生成不同的肌理方案。同時，針對某一建模邏輯，設(shè)置不同的參數(shù)，又能夠生成形式迥異的設(shè)計(jì)方案，以應(yīng)對不同的設(shè)計(jì)情境。這樣一來，讓設(shè)計(jì)方案不僅僅停留在對仿生對象本身的還原上，還能夠做出一定的變化，讓方案更加豐富多彩。

3.4 肌理方案的感性評價

針對3.3中生成的肌理方案，需要進(jìn)行相應(yīng)的感性評價以驗(yàn)證這種方法的有效性。選取其中常規(guī)型蜂巢肌理、交錯型蜂巢肌理、四葉草型肌理以及向日葵盤面肌理4種對仿生對象還原度較高的肌理方案進(jìn)行測試。將這4種肌理分別布于同一款制氧機(jī)模型的正面（見圖17），進(jìn)行用戶測試時使用無彩色系配色，以減少色彩傾向?qū)τ脩粼u價的干擾；再依據(jù)感性匹配階段所依據(jù)的形容詞，制作李克特評分量表（見表4）。邀請另外的20名測試者，針對上述4種肌理的制氧機(jī)圖片，進(jìn)行感性詞匯的量化評分，所得結(jié)果如表5所示。

表4 肌理方案評價李克特量表

表5 評價結(jié)果統(tǒng)計(jì)

圖17 同一產(chǎn)品的不同肌理形式

根據(jù)感性評價的結(jié)果可以看出，使用了這幾種仿生肌理產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的評分均值都高于3.50，可以體現(xiàn)出消費(fèi)者對方案的肯定，能夠給人一種“規(guī)律的” “嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹备杏X，高度匹配了預(yù)設(shè)的設(shè)計(jì)需求與仿生對象的生物特征。

縱觀本研究中的整個仿生設(shè)計(jì)過程，在融入了感性匹配與參數(shù)化建模方法后，輸出的設(shè)計(jì)方案能夠貼近初期的設(shè)計(jì)目標(biāo)，滿足用戶的感性需求。另外，參數(shù)化建模的特點(diǎn)能夠讓設(shè)計(jì)師用一套算法邏輯做出多種變式方案，豐富設(shè)計(jì)結(jié)果，并根據(jù)使用場景進(jìn)行針對性選擇。

四、結(jié) 語

針對仿生設(shè)計(jì)中存在用戶感性需求的把握、仿生本體與輸出產(chǎn)品特征匹配等難點(diǎn)，將參數(shù)化設(shè)計(jì)方法與感性匹配的方式引入仿生設(shè)計(jì)，并以產(chǎn)品肌理設(shè)計(jì)為例，證明了用感性匹配與參數(shù)化建模方式進(jìn)行仿生設(shè)計(jì)的可行性與有效性。在整個仿生過程中，利用參數(shù)化建模算法還原生物本體特征，為仿生提供更加充分的依據(jù)；將生成的肌理方案用于具體產(chǎn)品表面，依然能滿足相匹配的用戶感性需求。因此，在產(chǎn)品研發(fā)過程中，可以選擇用產(chǎn)品肌理的相關(guān)設(shè)計(jì)來滿足用戶相應(yīng)的感性需求，而在產(chǎn)品肌理設(shè)計(jì)時，可以利用感性匹配和參數(shù)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行相應(yīng)的開發(fā)與研究。

然而，本研究中涉及的生物意向還不夠全面，如能建立一個更加龐大且全面的生物意向評價庫，豐富仿生對象的選擇，產(chǎn)出的方案也能更加理想。另外，在進(jìn)行意向評價時，除了生物與產(chǎn)品形態(tài)的影響，顏色、材質(zhì)等也是影響用戶感覺的要素，本研究中主要研究了形態(tài)對用戶的影響，若要建立更加完善的意向評價庫，需要在感性匹配階段進(jìn)行更加全面的調(diào)查與測試。