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產(chǎn)品材料質(zhì)感意象與用戶偏好定量關系研究

發(fā)布時間:2017-05-17 05:02

  本文關鍵詞:產(chǎn)品材料質(zhì)感意象與用戶偏好定量關系研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:材料作為產(chǎn)品的物質(zhì)基礎,材料質(zhì)感意象的認知很大程度上左右著用戶對于產(chǎn)品的選擇,材質(zhì)意象的相關研究將有助于根據(jù)用戶需求進行產(chǎn)品設計。本文以常用的材質(zhì)作為研究對象,對材料質(zhì)感意象與用戶偏好的關系進行研究,建立材料質(zhì)感意象與用戶偏好定量關系模型,簡稱材質(zhì)意象量化模型,并通過模型分析材料質(zhì)感意象與用戶偏好的定量關系。首先,通過充分的調(diào)查分析,總結了影響各種材料質(zhì)感變化的主要參數(shù);從材質(zhì)的原始特征角度,以金屬、塑料、玻璃、木材四種材料的材質(zhì)的客觀物理參數(shù)為基礎,利用視覺試驗確定各參數(shù)的取值范圍并制作材質(zhì)樣本。在對比分析的基礎上,得到可以準確描述材料質(zhì)感的意象詞匯;經(jīng)詞匯相似度試驗和多維尺度分析將意象詞匯聚類分組,得到每組的代表性詞匯;運用語義差分法量化代表性詞匯對材質(zhì)樣本的意象偏好程度。其次,根據(jù)材質(zhì)參數(shù)與意象量化值的非線性關系,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對材質(zhì)種類、粗糙度和折射指數(shù)等材質(zhì)參數(shù)與代表性意象詞匯的量化關系進行了探討。通過材料質(zhì)感量化試驗數(shù)據(jù)訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡,得到了反映材質(zhì)參數(shù)與意象量化值對應關系的定量模型,經(jīng)驗證模型實現(xiàn)了根據(jù)材質(zhì)參數(shù)對代表性意象偏好程度的預測。根據(jù)模型總結分析不同材料的材質(zhì)參數(shù)變化對用戶情感偏好產(chǎn)生的影響及定量關系。最后,對用戶感性需求進行量化,經(jīng)詞匯相似度試驗,將量化結果轉換為9個代表性意象詞匯的定量數(shù)據(jù)。利用遺傳算法與改進的并列選擇法對比分析,將問題歸納成多意象目標問題,得到最優(yōu)的材質(zhì)參數(shù)結果并極大的提高了擬合精度。通過數(shù)據(jù)驗證,證明模型對用戶的意象偏好量值有良好的擬合性能,最優(yōu)解即為符合用戶感性需求的最佳材質(zhì)參數(shù)。該模型對設計師根據(jù)用戶偏好需求選擇材質(zhì)具有參考價值與指導意義。
【關鍵詞】:材料質(zhì)感 用戶偏好 語義量化 神經(jīng)網(wǎng)絡 遺傳算法
【學位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TB472
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第1章 緒論10-18
  • 1.1 課題背景及研究意義10-11
  • 1.1.1 課題背景10
  • 1.1.2 課題研究的意義10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究綜述11-16
  • 1.2.1 材料質(zhì)感研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.2 用戶偏好量化方法研究13-15
  • 1.2.3 材質(zhì)意象定量關系研究現(xiàn)狀15-16
  • 1.3 本課題的主要研究內(nèi)容16-18
  • 第2章 材質(zhì)樣本選擇及用戶偏好量化18-34
  • 2.1 材質(zhì)分析與樣本選擇18-24
  • 2.1.1 材料質(zhì)感要素分析18-21
  • 2.1.2 材料質(zhì)感參數(shù)確定21-23
  • 2.1.3 典型材質(zhì)樣本選擇23-24
  • 2.2 意象詞匯選擇與量化24-30
  • 2.2.1 材質(zhì)意象詞匯選擇24-26
  • 2.2.2 詞匯相似度計算26-28
  • 2.2.3 關鍵詞匯組的選擇28-30
  • 2.3 材料質(zhì)感與用戶偏好量化方法30-33
  • 2.3.1 質(zhì)感意象量化方法31-32
  • 2.3.2 量化結果分析32-33
  • 2.4 本章小結33-34
  • 第3章 材質(zhì)意象定量關系模型34-49
  • 3.1 基于因子分析法的量化關系分析34-35
  • 3.2 材質(zhì)意象量化模型構建35-40
  • 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建原理35-36
  • 3.2.2 網(wǎng)絡層次結構與神經(jīng)元數(shù)的選擇36-38
  • 3.2.3 激活函數(shù)選擇38-39
  • 3.2.4 量化模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構39-40
  • 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與仿真40-43
  • 3.3.1 材質(zhì)參數(shù)預處理40
  • 3.3.2 材質(zhì)意象量化模型訓練與仿真40-42
  • 3.3.3 模型驗證42-43
  • 3.4 材質(zhì)意象定量關系分析43-48
  • 3.4.1 金屬材質(zhì)意象影響因素分析43-44
  • 3.4.2 玻璃材質(zhì)意象影響因素分析44-46
  • 3.4.3 塑料材質(zhì)意象影響因素分析46-47
  • 3.4.4 木質(zhì)材質(zhì)意象影響因素分析47-48
  • 3.5 本章小結48-49
  • 第4章 基于用戶偏好的材質(zhì)參數(shù)選擇49-62
  • 4.1 用戶偏好材質(zhì)參數(shù)選擇研究方法49-50
  • 4.2 用戶目標意象量化方法50-52
  • 4.2.1 意象語義相似度定義50-51
  • 4.2.2 用戶意象量化51-52
  • 4.3 基于遺傳算法的材質(zhì)參數(shù)搜索52-57
  • 4.3.1 編碼方案的選擇52
  • 4.3.2 適應函數(shù)與遺傳操作的確定52-55
  • 4.3.3 控制參數(shù)的選擇與約束55-56
  • 4.3.4 遺傳算法解的搜索性能56-57
  • 4.4 多意象材質(zhì)參數(shù)選擇57-61
  • 4.4.1 多意象目標分解57-58
  • 4.4.2 改進的并列選擇法58-59
  • 4.4.3 多意象參數(shù)選擇結果與驗證59-61
  • 4.5 本章小結61-62
  • 結論62-63
  • 參考文獻63-67
  • 附錄1材料質(zhì)感意象影響因素調(diào)查問題67-70
  • 附錄2材質(zhì)樣本70-71
  • 附錄3意象詞匯選擇方案71-72
  • 附錄4意象詞匯六維認知空間分布72-73
  • 附錄5六維意象詞匯對象點分布圖73-74
  • 附錄6意象詞匯聚類進程74-75
  • 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文75-77
  • 致謝77

【參考文獻】

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1 姜健;趙杰;臧希U,

本文編號:372557


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