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        基于感性工學(xué)的灰色關(guān)聯(lián)分析法在產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

        2018-03-03 01:52:16李勁程鯤何武俠吳國(guó)強(qiáng)
        科學(xué)與財(cái)富 2018年1期
        關(guān)鍵詞:感性工學(xué)灰色關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)品設(shè)計(jì)

        李勁+程鯤+何武俠+吳國(guó)強(qiáng)

        摘要:為篩選產(chǎn)品配色的最佳色彩方案,將方案運(yùn)用基于感性工學(xué)的灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行評(píng)價(jià)。應(yīng)用感性工學(xué)原理,對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品配色方案歸納分析,將調(diào)研的用戶(hù)配色意象方案進(jìn)行打分,得到的結(jié)果歸納成矩陣圖表。運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣之后獲取理想解,求得各個(gè)配色方案對(duì)理想解的聯(lián)系性。本文以智能服務(wù)機(jī)器人作為產(chǎn)品配色方案的研究對(duì)象,驗(yàn)證該種方法的有效性。

        關(guān)鍵詞:產(chǎn)品設(shè)計(jì);灰色關(guān)聯(lián)分析;感性工學(xué);色彩搭配設(shè)計(jì);多方案優(yōu)選;智能服務(wù)機(jī)器人

        中圖分類(lèi)號(hào):TB472 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):

        美國(guó)流行色彩研究中心發(fā)現(xiàn)的“7秒鐘定律”[1]揭示了色彩設(shè)計(jì)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的重要地位。而消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的期望往往是通過(guò)某些感性意象詞匯來(lái)描述的,色彩亦是如此。縮小用戶(hù)與設(shè)計(jì)師對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知差異的一個(gè)有效方法是對(duì)產(chǎn)品配色意象研究[2]。采用感性工學(xué)原理[3]獲取產(chǎn)品意象詞匯,在初步分析歸納后,能夠更為明確消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的感性意象。為發(fā)現(xiàn)影響系統(tǒng)開(kāi)展趨勢(shì)屬性的重要性,可通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析法找出系統(tǒng)因子對(duì)主因子的不確定關(guān)聯(lián)度,通過(guò)關(guān)聯(lián)度確定重要影響因素。[4]在家電產(chǎn)品[5]、熱水壺[5]等工業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)中灰色關(guān)聯(lián)分析法得到了廣泛地應(yīng)用。文中立足于感性工學(xué)獲取的用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品配色的多意象需求,融入灰色關(guān)聯(lián)分析法研究產(chǎn)品配色方案與多意象指標(biāo)理想解的關(guān)聯(lián)性,從而評(píng)價(jià)出多個(gè)產(chǎn)品配色方案中較為符合需求的方案,以輔助設(shè)計(jì)師對(duì)優(yōu)選方案進(jìn)一步細(xì)化處理。全文以智能服務(wù)機(jī)器人的配色方案優(yōu)選為例對(duì)方法進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證。

        1 感性工學(xué)指導(dǎo)產(chǎn)品色彩設(shè)計(jì)多意象獲取

        人對(duì)事物產(chǎn)生的一種主觀性很強(qiáng)的情感活動(dòng)我們通常稱(chēng)之為感性意象。檢測(cè)目標(biāo)產(chǎn)品應(yīng)用于環(huán)境將實(shí)用性與流行的色彩趨勢(shì),企業(yè)形象,競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行合理分析,將收集到的人群意象作為基礎(chǔ),分析對(duì)比出精確的色彩意象定位,[7]主要步驟如下:

        (1)感性詞匯獲取

        廣泛搜集能夠表達(dá)人們心理對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品色彩搭配風(fēng)格的感性意象形容詞,如瀏覽網(wǎng)絡(luò)資料,相關(guān)雜志、文獻(xiàn)、論壇。通過(guò)和目標(biāo)產(chǎn)品用戶(hù),設(shè)計(jì)師,工程師等交流,將搜集到的形容詞進(jìn)行初步篩選,去除不常用的或者意義相近的形容詞,再將篩選出的形容詞按照表述意思相反的準(zhǔn)則進(jìn)行配對(duì)。建立如表1所示的22對(duì)形容詞對(duì),形成感性意象形容詞匯對(duì)資料庫(kù)。

        (2)感性意象詞匯聚類(lèi)歸一化處理。

        邀請(qǐng)20名被試者,要求被試者在瀏覽完搜集的熱銷(xiāo)目標(biāo)產(chǎn)品樣本之后,根據(jù)自己的主觀感受對(duì)22對(duì)形容詞匯對(duì)進(jìn)行分組,把認(rèn)為表述意思相近的形容詞匯對(duì)分為一組,群組的范圍控制在4~6個(gè)。被試者包括具有設(shè)計(jì)背景的專(zhuān)業(yè)學(xué)生、老師以及具有目標(biāo)產(chǎn)品相關(guān)使用經(jīng)歷的用戶(hù)、工程師等。根據(jù)分組結(jié)果,統(tǒng)計(jì)每?jī)蓚€(gè)詞匯對(duì)被分入同一組的次數(shù),在Excel中建立22*22矩陣。將該矩陣在SPSS軟件中進(jìn)行聚類(lèi)分析,最終得到圖1的分析結(jié)果。根據(jù)聚類(lèi)分析結(jié)果,將感性意象詞匯分為4類(lèi),如表2所示。

        (3)目標(biāo)產(chǎn)品意象空間的建立。

        根據(jù)意象詞匯歸一化結(jié)果,制定調(diào)查問(wèn)卷。參照Likert7級(jí)量化表,對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品樣本進(jìn)行打分,建立決策矩陣,使用層次分析法確定最終目標(biāo)產(chǎn)品色彩意象定位為“現(xiàn)代的,時(shí)髦的,強(qiáng)烈的”。

        2 方案關(guān)聯(lián)性求解步驟

        (1)建立產(chǎn)品色彩方案決策矩陣

        (1)

        式中:m----配色方案數(shù)目;

        n----意象指標(biāo)數(shù)目

        ai(j)----第個(gè)配色方案對(duì)第j個(gè)意象的評(píng)價(jià)值,t=1,2,…,m,j=1,2,…,n。

        (2)決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

        對(duì)決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化能夠客觀評(píng)價(jià)對(duì)比出各配色方案對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品的意象指標(biāo)期望值的大小,期望值越大越好,應(yīng)用式(2)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:

        (2)

        標(biāo)準(zhǔn)化后的決策矩陣為X=[xi(f)]max

        (3)確定理想解

        由n個(gè)意象指標(biāo),以及被測(cè)試者對(duì)m個(gè)配色方案的最大評(píng)價(jià)值構(gòu)成理想解:

        (3)

        式中: 。

        (4)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

        依據(jù)式(3)得到理想解,計(jì)算第i個(gè)配色方案對(duì)理想解在第j個(gè)意象指標(biāo)上的關(guān)聯(lián)系數(shù),則有:

        (4)

        式中:ξ--分辨系數(shù),作用是削弱最大絕對(duì)差數(shù)值太大而失真的影響,提高關(guān)聯(lián)系數(shù)之間的差異顯著性,一般取ξ=0.5

        (5)計(jì)算意象指標(biāo)權(quán)重Wj.

        計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣 每一列元素乘積

        計(jì)算矩陣

        將特征向量歸一化處理,處理結(jié)果即為本列要素的相對(duì)權(quán)重:

        (5)

        (6)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度

        根據(jù)n個(gè)意象指標(biāo)的權(quán)重向量為 ,根據(jù)式(4)得到第i個(gè)配色方案對(duì)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度為:

        設(shè)計(jì)師依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果對(duì)各設(shè)計(jì)方案優(yōu)先選擇排序。根據(jù)排序結(jié)果進(jìn)一步細(xì)化優(yōu)選方案設(shè)計(jì)。

        3 應(yīng)用實(shí)例

        將智能服務(wù)機(jī)器人作為案例。選取目標(biāo)消費(fèi)人群為20~30歲的年輕消費(fèi)人群。通過(guò)感性工學(xué)理論得到色彩搭配意象為:現(xiàn)代的,時(shí)髦的,強(qiáng)烈的。依照產(chǎn)品色彩搭配的意向定位,設(shè)計(jì)師根據(jù)累計(jì)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),流行趨勢(shì)積累,色彩搭配理論、創(chuàng)意靈感、以及對(duì)競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品的配色進(jìn)行信息化分析,得出以下9種配色方案。如圖2所示。針對(duì)每一配色方案,建立Likert七級(jí)量表,如圖3所示。選取26位用戶(hù),對(duì)各意向指標(biāo)進(jìn)行打分評(píng)價(jià),得到用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品配色方案的決策矩陣,如表3所示。

        依據(jù)式(2),對(duì)決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣為:

        根據(jù)式(3)得到理想解為:

        取ξ=0.5,根據(jù)式(4)計(jì)算各配色方案與理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù):

        由步驟5求得各意象指標(biāo)的權(quán)重分別為:0.342,0.314,0.344,計(jì)算各配色方案對(duì)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度為:

        由灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果,得到配色方案的優(yōu)先排序結(jié)果為:

        方案2>方案7>方案9>方案1>方案6>方案4>方案8>方案3>方案5

        由排序結(jié)果可知,用戶(hù)對(duì)各意向理想解的關(guān)聯(lián)度較高的是方案2、方案7和方案9.設(shè)計(jì)師應(yīng)當(dāng)選取這三種方案進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化設(shè)計(jì),以設(shè)計(jì)出符合市場(chǎng)需求,消費(fèi)者需求的產(chǎn)品。

        4結(jié)論

        基于感性工學(xué),能夠更為準(zhǔn)確的得到用戶(hù)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)品的感性意象,更具有針對(duì)性的進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì),然后融入灰色關(guān)聯(lián)分析法計(jì)算出各配色方案與用戶(hù)對(duì)方案的理想解的關(guān)聯(lián)性,能夠更為客觀、有效的輔導(dǎo)設(shè)計(jì)師對(duì)方案進(jìn)行優(yōu)選決策。文中用智能服務(wù)機(jī)器人配色方案對(duì)該方法進(jìn)行有效驗(yàn)證。

        參考文獻(xiàn):

        [1]仇媛.CMF研究在手機(jī)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)中的作用[D].南京:南京藝術(shù)學(xué)院,2009:3

        [2]蘇建寧,土鵬,張書(shū)濤,等.產(chǎn)品意象造型設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)研究進(jìn)展[J].機(jī)械設(shè)計(jì),2013,30(1):97-100.

        [3]蘇建寧,李鶴岐.工業(yè)設(shè)計(jì)中材料的感覺(jué)特性研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與研究,2005(3):12-14.

        [4]孫志學(xué).基于灰色關(guān)聯(lián)分析的產(chǎn)品色彩方案多意象優(yōu)選[J].機(jī)械設(shè)計(jì),2015,32(1):120-122

        [5]宋娜,虞世鳴. 基于灰色理論的家電產(chǎn)品造型評(píng)判系統(tǒng)的研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2007,28(14):3498-3499

        [6]Tsai H C,Chou J R. Automatic design support and image evaluation of two-colored products using color association and color harmony scales and genetic algorithm [J].Com-puter-Aided Design,2007,39(9):818-828.

        [7]袁雪嬌;程鯤;王基生;石小秋.基于構(gòu)成要素的數(shù)控機(jī)床造型特征研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì),2014,31(8):118-121

        作者簡(jiǎn)介:李勁(1991—),男,西南科技大學(xué)制造科學(xué)與工程學(xué)院工業(yè)設(shè)計(jì)工程碩士研究生,研究方向:產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì),人機(jī)交互設(shè)計(jì)等.

        基金項(xiàng)目:本文系四川省教育廳人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基金——工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)研究中心,項(xiàng)目編號(hào):GY-14YB-16

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