王冬铀
摘要：随着人类物质生活的日益富足，人们对于各类产品的需求已经不仅仅满足于其对自身生活的实用性帮助，在此情形下人们对于产品的造型的要求也越来越高。尤其在当下，虽然科技是在不断发展着的，可新的技术也通过网络等途径进行着飞速的传播，这种背景下，企业所开发的新产品的功能未必能显著的超出竞争对手，在此情形下，决定用户对于产品进行购买的主要动力，其实已经很大的在于其所能给予用户的感性意象上。
关键词：产品设计;感性意象;理论
中国分类号：TB472 文献标识码：A
文章编码：1672-7053（2018}07-0071-02
对于产品的外观造型进行的设计是使产品合乎消费者的感性体验的最简单且直接方式。而消费者对于产品的感性认识，可以通过感性工学中的相关理论来进行控制性引导。感性工学中有一个名词叫感性意象，这种意象所指的就是产品给人的感性上的体验，将感性意象引入到产品的设计之中，其所包含的便是消费者对于产品的期待方向和消费者对于产品的情感需求等等的整体化意象表现。现今的对产品的设计过程中，设计师需要结合心理学、生理学等等相关科学，做出即可以满足消费者的情感需求，又可以满足消费者的功能需求的新型产品。
1 意象的科学获取方法
1.1 与国内外专家进行研讨的必要性
在对于产品进行多目标意象的造型设计过程当中，首先应做的相关工作，便是对于消费者的意象需求予以了解。当今的制造业，满足产品对单目标意象需求的造型设计即只满足购买者的实用性需求的造型设计，是比较成熟且完善的，但对于多目标意象造型的相关设计的研究及应用则是极其片面的。在与国内外多个专家进行课堂探讨后，可以对于国内外相关研究的情况得到更多的了解。
1.2 感性工学在产品设计中的应用
感性工学的主要研究方向，是对于进行认知这一行为的人和对于其所认知的物的认知结果与该物的造型设计间关联性的研究。进行感性工学的研究的目的，是设计出可以对于购买者的感性需求予以满足的新型产品。学术界公认感性工学这一学科的发源地是日本，早在1987年，日本就已经有公司将感性工学的研究成果融入到对于产品的外形设计之中了。近些年来，相关学者对于购买者对于产品的总意象、子意象和产品的自身特质之间的关系进行了大量研究，提出了意象思维结构模型理论。该模型理论在研发的时候，对于用户感性意象的生成机制予以了大量的模拟研究，可以说这项结构模型理论是由极庞大的数据基础支撑的，是一项具有极高的合理性和可应用价值。另外，相关学者对于购买者对于品牌识别的情况也进行了分析，将其中各项显性因素和各项隐性因素予以分类整理，并分别提出了感情、行为、和视觉设计基因的理念。这一设计理念构建了基于视觉、行为和情感的产品设计基因的具有层次性结构的新型模型。在设计过程中，除了应妥善运用以上两种理论和模型外，还需要应用调查问卷法、因子分析法等多种以感性工学的相关理论为基础的设计方法，对于购买者的代表性意象词汇进行收集，并将收集到的词汇融入到设计中，以此辅助设计师设计出具有自身特质且具有感性意象的新型产品。
1.3 将神经网络引入到对产品造型的设计过程中
当前，在对信息方面的模式识别及自动化领域的构建中，神经网络被予以了较为广泛的应用。神经网络，即人工神经网络，又称为链接模型，其根本原理是对人脑或者神经网络进行特性模拟活动。所以说，对人工神经网络的研究是依照人类大脑的种种生理行为展开实施的，是通过对大脑的模拟工作，获得其中的机理规律，从而实现特定方向的想要达成的功能。在对产品进行造型设计的过程中，人们可以利用人工神经系统的相关理论，通过构架和模拟建立出产品的意象和产品造型间的联系，将模拟所获得的数据在意象和设计造型间建造出完整的映射连接关系。在利用人工神经网络对于产品造型设计进行构建的过程当中，需要匹配对SD调查问卷的相关分析报告和该产品样本早期相关参数的分析研究，只有这样才可以通过人工神经网络技术的应用，建立出完整的产品意象造型准则和设计方案，帮助企业设计生产出更符合购买者感性意象的新型产品。
1.4 多目标遗传算法
当前世界上，多使用智能算法来对产品设计的相关约束条件进行计算，该种智能算法被称之为多目标遗传算法。该种算法是总目标函数呈现最优状态的一种具有进化性质的算法，将多目标遗传算法投入到对于产品的进化设计当中，也是多目标优化进行中最常见的操作方式。在对产品进行多目标遗传算法计算时，多使用非支配排序遗传算法来对该产品的多意象化造型进行设计，并将计算所得结果与感性工学所确定了的购买者对于该产品的具体的目标意向、该产品样本的特质情况和各项参数、神经网络建立的对于该产品的评价体系来进行计算融合。通过此项操作，才可为该产品建立出一整套多意象造型进化设计系统。
2 多目标意象的确定方法
2.1 聚类分析法
聚类分析法是一种常见的统计学分析方法，该方法常应用于对于数据进行挖掘和分类的过程中。在对产品的意象词汇进行分类时，常使用该种方法来进行分析整理，可以说聚类分析法是针对其所分类对象所蕴合的相似性来进行操作的。
聚类分析法主要包含五种操作方式，即分裂法、层次法、基于密度法、基于模型法和基于网络法，而每个操作方法中都还包含着自己的相应算法。在对产品的造型进行富有意象性的设计工作过程之中，应选用聚类分析法来对购买者的感性意象词汇进行整理确立，为产品的意象造型提供一个最适宜的且具有可行性的定位。这种方法的使用可以将购买者对于该产品的感性意象需求予以最科学的整理提出，为对该产品进行的意象造型设计提供极有价值的参考材料。
2.2 因子分析法
因子分析法的主要工作内容是将给定的相关变量组使用线性转化的方式，将其转化为另外一组可以对原始的数据内的大部分信息起到解释作用的新的变量。在转化过程中，数据的总方差的恒定是因子分析法的一个显著的特点。在进行因子分析后，其第一變量的方差值数值最大，其次为第二变量方差，以此类推，并可将变量名称直接转化为因子名称，即第一变量可以称之为第一因子成分。在对于消费者对于产品造型的感性意象进行调查后，其所得到的结果是呈现多维且维数较高的空间型分布的，此种空间型分布结果对于产品的意象造型的研究，是极其不利的，在此情形下就需要应用因子分析法对于该调查结果进行降维处理。值得一提的是心理学上普遍认为，贡献值积累在85%之上时，其所获得的数据是可以对于其统计特征进行比较准确的分析的。
2.3 多元尺度法
多元尺度法常应用于对产品的识别认知空间进行构建的过程中，这种方法的使用可以便于设计者对于不同意象在整体的呈现多维空间型分布的数据中的具体位置和情况的了解，对于购买者对于该产品的意象造型的理解予以了解。
所谓的多元尺度法其实是一种非属性基础研究方法，其主要的工作方向是对于研究目标间的相似程度进行相应研究。在使用多元尺度法的过程中，需要对数据提前进行降维处理，只有如此才能更好的对于研究对象之间存在的各种潜在因素进行区分。 在使用多元尺度来对购买者的意象数据进行确定时，其所使用的基础数据是通过对于购买者和设计者对于指定感性意象所存在的相似性程度进行分析后所得的数据。可以说，多元尺度法是通过对于人类心理的模拟，对于呈几何形态的多维度认知空间的分析，来对于购买者可能存在的对于产品的感性意象的认知进行了解。
3 灰色系统理论
3.1 灰色理论的基本概念
灰色理论是通过对已知信息进行生成和开发，在其中提取有价值部分，并以所提取信息为基础，对于整个系统的相关运行及该系统的具体演化形式进行描述和监控的一种理论性探究方式。灰色系统理论最显要的特点便是，其所研究的对象是具有信息部分未知性和系统存在不确定性和不稳定性的。目前该理论已经独立为一门学科，该学科可以应用于各个领域中，为帮助主体优化进行相关技术辅助。
3.2 灰色理论于产品设计过程中的应用
目前，随着科技的进步人工智能越发广泛的被应用于各行各业的日常工作之中，在此背景下产品的设计系统也应向着自动化的方向发展。目前在产品设计的领域之中，对于产品的造型以及色彩选择与所收集到的意象词汇间的关系进行定量的分析后，常常使用变异数分析和灰色系统理论分析相结合的方式，获得色彩变量和造型变量间的互相关系的数据情况。另外现在设计界也常常使用灰模糊多准则决策模式来为新开发出的产品进行相应的开发评估。这种灰模糊多准则决策模式其实是将由决策信息不足导致的产品计划失败问题的相关数据与灰色关联模糊稽核理论相结合提出的。此处所选择的决策信息不足情况，通常是只选择企业对于未来技术和未来市场方向的预测不足这一种预测性不足来进行后续分析的。
当前，进行产品设计的各专业人士也已应用灰色理论开发构建出了一套适合工业设计的专业性信息评价算法。该种评价算法可以将产品设计中所应用的各种具有专业性质的知识和相关信息进行组合，并以其组合结果来对产品的各部分属性进行相关评价，在获得评价数据之后，再将不同属性的评价数据进行结合，从而可以得到最全面且最科学的评价结果，这个评价结果可以对产品的设计起到极大的辅助帮衬作用。
4 结语
对于所研发产品的意象造型设计，是当前有生产项目进行的企业所都应予以重视的一个新型设计方向。产品设计中的感性意象理论的操作过程是先对于购买者对于该企业所生产研发的产品的意象需求予以了解，运用多目标意象的各种方法完成购买者对研发对象的意象的确定，对购买者对于该产品的意象需求所使用词汇进行相应的收集筛选，将所得出数据利用进化算法的方式将其与该产品的特质进行映射关联建立，最后将所得数据应用灰色理论构建出一套多目标意象造型进化设计系统。只有用科学的方法，构建出这套多目标意象造型进化设计系统，并将该系统融入到对于产品的开发设计之中，才能使该企业所设计的相关产品，获得更高的市场认可度和市场竞争力。
参考文献
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