蘇建寧，趙鑫鑫，景 楠，陳彥蒿

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模擬設(shè)計(jì)思維過程的產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)研究

蘇建寧，趙鑫鑫，景 楠，陳彥蒿

(蘭州理工大學(xué)設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州 730050)

為提高產(chǎn)品意象形態(tài)輔助設(shè)計(jì)過程中的效率和質(zhì)量，提出了模擬設(shè)計(jì)思維過程的輔助方法。通過產(chǎn)品意象形態(tài)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)，對(duì)設(shè)計(jì)師的思維過程進(jìn)行解析，將其設(shè)計(jì)活動(dòng)分解為3個(gè)部分：命題分析、生成創(chuàng)意解、優(yōu)化創(chuàng)意解。針對(duì)其中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)策略，分別運(yùn)用層次分析法、有向相似性法、逼近理想解法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等建立對(duì)應(yīng)的模擬模型，最后結(jié)合復(fù)古造型水龍頭的設(shè)計(jì)方案驗(yàn)證了方法的有效性。

設(shè)計(jì)思維；過程模擬；意象形態(tài)；設(shè)計(jì)方法

設(shè)計(jì)是一種創(chuàng)造性的活動(dòng)，其目的是為物品、過程、服務(wù)以及其在整個(gè)生命周期中構(gòu)成的系統(tǒng)建立多方面的品質(zhì)[1]。設(shè)計(jì)具有相對(duì)的主觀性和不確定性，不能在理性和方法學(xué)上被完全精確描述，但并不意味著設(shè)計(jì)過程是無序的黑箱，解析并模擬設(shè)計(jì)思維過程對(duì)構(gòu)建產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)輔助方法具有較為積極的研究與應(yīng)用價(jià)值[2]。

1 設(shè)計(jì)的思維與過程

設(shè)計(jì)產(chǎn)生過程就是設(shè)計(jì)產(chǎn)物產(chǎn)生的思維過程，即設(shè)計(jì)思維。以文獻(xiàn)[3]為代表的設(shè)計(jì)思維初期研究者認(rèn)為：設(shè)計(jì)是一般的問題解決過程，并建立了分析-綜合-評(píng)估線性模型；萬延見等[4]構(gòu)造出一套以啟發(fā)設(shè)計(jì)者內(nèi)在思維機(jī)制為目的的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)流程；譚浩等[5]在分析產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)包含自下而上和自上而下的設(shè)計(jì)信息加工過程模型；尹碧菊等[6]研究了設(shè)計(jì)者在設(shè)計(jì)進(jìn)程不同階段的思維特征和設(shè)計(jì)策略選擇偏好規(guī)律，從宏觀層面構(gòu)建了計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)流程。

設(shè)計(jì)思維的研究可以揭示設(shè)計(jì)產(chǎn)物生成的思維過程，剖析杰出設(shè)計(jì)師的思維理念，有助于改變目前過多依賴直覺、經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)的現(xiàn)狀，增加對(duì)設(shè)計(jì)內(nèi)在規(guī)律的理解，逐步建立堅(jiān)實(shí)、完善的設(shè)計(jì)理論體系。

本研究以水龍頭造型設(shè)計(jì)為例，“復(fù)古”為目標(biāo)意象，對(duì)設(shè)計(jì)活動(dòng)的階段、設(shè)計(jì)活動(dòng)的時(shí)間分配等方面進(jìn)行解析，依據(jù)解析結(jié)果分別對(duì)設(shè)計(jì)活動(dòng)順序、關(guān)鍵設(shè)計(jì)活動(dòng)進(jìn)行模擬，最終在設(shè)計(jì)應(yīng)用層面構(gòu)建出產(chǎn)品意象形態(tài)創(chuàng)新設(shè)計(jì)輔助方法，總體流程如圖1所示。

圖1 總體流程圖

2 認(rèn)知實(shí)驗(yàn)

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為保證被試者可以形成一定規(guī)模的設(shè)計(jì)思維空間，不宜選取過于簡(jiǎn)單或過于復(fù)雜的設(shè)計(jì)對(duì)象。本研究以復(fù)古造型水龍頭設(shè)計(jì)為例，選取2名具有5年以上設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的工業(yè)設(shè)計(jì)師作為模擬對(duì)象。因?qū)W生設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)缺乏，思維相對(duì)約束小，故另選取4名高年級(jí)工業(yè)設(shè)計(jì)學(xué)生作為參照對(duì)象，進(jìn)行認(rèn)知實(shí)驗(yàn)。將2名有設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的被試者定義為A組，4名無設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的被試者定義為B組。

2.2 實(shí)驗(yàn)實(shí)施和數(shù)據(jù)采集

出聲思維法是一種小樣本研究方法，具有較高的生態(tài)效度，且采用小樣本進(jìn)行認(rèn)知實(shí)驗(yàn)是產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)研究中比較常用的方法[7]。被試者在設(shè)計(jì)進(jìn)程中要求全程出聲思考并繪制草圖，若在30 s內(nèi)沒有發(fā)聲，則主試者對(duì)其提醒。實(shí)驗(yàn)結(jié)束前15 min，給予提示。實(shí)驗(yàn)全程錄像和錄音，持續(xù)時(shí)間60 min。設(shè)計(jì)方案完成后，分別將每一位被試者的錄像、錄音、草圖轉(zhuǎn)譯整理，形成口語分析報(bào)告。

2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分段和編碼

采用數(shù)據(jù)分段和編碼解析能夠清晰地梳理采集到的實(shí)驗(yàn)對(duì)象復(fù)雜數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)計(jì)過程中設(shè)計(jì)師思維模式的反映也較為直觀。

(1) 數(shù)據(jù)分段。在數(shù)據(jù)分段時(shí)，主要以被試者語句停頓、語調(diào)變化、草圖停頓等設(shè)計(jì)過程中思維的轉(zhuǎn)折點(diǎn)作為分段依據(jù)。

(2) 數(shù)據(jù)編碼。采用GOLDSCHMIDT和RODGERS[8]提出的問題解決策略：①命題分析、②設(shè)計(jì)進(jìn)程的總體規(guī)劃、③收集資料、④與他人討論、⑤思考解決問題方案、⑥草圖繪制、⑦分析可替代方案、⑧評(píng)估中期和最終方案、⑨方案陳述，進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼解析。

2.4 實(shí)驗(yàn)分析

2.4.1 設(shè)計(jì)活動(dòng)的階段分析

對(duì)以上6名被試者的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析見表1，表明被試者參與的設(shè)計(jì)活動(dòng)及其先后順序。

表1 設(shè)計(jì)活動(dòng)順序表

分析表1，被試者在設(shè)計(jì)進(jìn)程中采取的設(shè)計(jì)流程不同，但存在共性部分。6名被試者均參與了設(shè)計(jì)活動(dòng)①、②、③、⑥、⑧、⑨，但先后順序和側(cè)重點(diǎn)不同。設(shè)計(jì)方案完成后的訪談中，被試者均指出步驟①、⑥、⑧是設(shè)計(jì)進(jìn)程中必不可少的3個(gè)部分。部分被試者指出步驟③也是至關(guān)重要的。步驟②內(nèi)嵌于整個(gè)模擬過程中，且暫不考慮步驟⑨，因此應(yīng)在步驟①、③、⑥、⑧進(jìn)行重點(diǎn)解析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建產(chǎn)品意象造型創(chuàng)新設(shè)計(jì)輔助方法。

2.4.2 設(shè)計(jì)活動(dòng)的時(shí)間分配

統(tǒng)計(jì)分析兩組被試者在各設(shè)計(jì)活動(dòng)中的平均參與時(shí)間，如圖2所示。A組被試者在步驟④、⑦方面比B組被試者花費(fèi)更多的時(shí)間，而B組被試者將較多的時(shí)間花費(fèi)在步驟③、⑥。結(jié)合口語分析報(bào)告的數(shù)據(jù)可以得到以下結(jié)論：步驟④、⑦，A組被試者注重顧客隱性需求的挖掘，并把設(shè)計(jì)任務(wù)總結(jié)為若干個(gè)關(guān)鍵意象；步驟③，B組被試者在資料收集時(shí)更多地關(guān)注于同類型產(chǎn)品，難免會(huì)陷入固有產(chǎn)品形態(tài)而缺乏創(chuàng)新性，A組被試者在收集資料時(shí)側(cè)重其他相似的產(chǎn)品；步驟⑥，B組被試者所繪制的草圖跳躍性較大，但條理性不強(qiáng)，A組被試者在設(shè)計(jì)過程中能快速地產(chǎn)生大量草圖方案。

圖2 設(shè)計(jì)活動(dòng)時(shí)間分配圖

綜上，A組被試者在命題分析時(shí)，充分發(fā)掘顧客隱性需求并進(jìn)行關(guān)鍵詞定位，資料收集時(shí)側(cè)重于相似產(chǎn)品而不是同類產(chǎn)品，草圖繪制時(shí)能快速產(chǎn)生大量方案，而B組被試者對(duì)以上3部分較為缺乏。因此以A組被試者的思維流程為主，對(duì)設(shè)計(jì)思維進(jìn)行模擬，可歸納為：命題分析-與他人討論-思考解決問題方案-收集資料-分析可替代方案-草圖繪制-評(píng)估中期和最終方案等7個(gè)部分。依據(jù)設(shè)計(jì)進(jìn)程將其進(jìn)一步歸納為3個(gè)模塊，即命題分析(①、④)、生成創(chuàng)意解(③、⑤、⑦)、優(yōu)化創(chuàng)意解(⑥、⑧)。

3 產(chǎn)品意象形態(tài)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建

基于認(rèn)知實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)思維解析結(jié)果，運(yùn)用相關(guān)理論方法對(duì)其進(jìn)行模擬，對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖3所示。

圖3 對(duì)應(yīng)關(guān)系圖

3.1 命題分析

產(chǎn)品帶給用戶的意象是復(fù)雜多樣的，面對(duì)一個(gè)形態(tài)復(fù)雜的產(chǎn)品時(shí)用戶傾向于用多個(gè)意象維度來表達(dá)對(duì)產(chǎn)品主觀感受，而用戶對(duì)于不同意象的需求程度也存在輕重之分[9]。因此，命題分析分3步進(jìn)行模擬：代表性感性意象詞匯的確定、感性意象詞匯權(quán)重的確定和產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素辨識(shí)。

(1) 代表性感性意象詞匯的確定。通過報(bào)刊雜志、網(wǎng)絡(luò)等渠道收集能夠代表“復(fù)古”造型水龍頭的感性意象詞匯，經(jīng)小組討論，初步篩選為雅致、高檔、傳統(tǒng)、精細(xì)、古樸、大氣6個(gè)詞匯，將其進(jìn)行相似度調(diào)查，結(jié)果經(jīng)聚類分析，最終確定雅致、古樸、大氣3個(gè)代表性感性意象詞匯。

(2) 感性意象詞匯權(quán)重的確定。層次分析法[10]是一種定性和定量相結(jié)合、系統(tǒng)化、層次化的分析方法。依據(jù)兩兩比較的標(biāo)度和判斷原理，采用二元對(duì)比法對(duì)同層次的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行比較賦值，其步驟如下：

步驟1. 對(duì)各意象兩兩比較構(gòu)建情感判斷矩陣。

其中，e為第個(gè)意象相對(duì)于第個(gè)意象的重要性賦值。

步驟2. 求意象權(quán)重向量()。

步驟3. 一致性檢驗(yàn)。

其中，M為矩陣與向量相乘所得向量的第個(gè)元素值；為比較因子的階數(shù)；R為隨機(jī)一致性指標(biāo)。若C＜0.1，則認(rèn)為矩陣具有一致性，賦予的權(quán)重可接受。

由6名被試者對(duì)3個(gè)意象詞匯兩兩對(duì)比，依據(jù)文獻(xiàn)[11]的指標(biāo)重要程度分級(jí)賦值標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建判斷矩陣，結(jié)果見表2。

通過步驟1~2，求得雅致、古樸、大氣的權(quán)重值分別為：0.279 0、0.649 1、0.071 9。經(jīng)步驟3一致性檢驗(yàn)，max3.0649，C=0.0624<0.1，因此計(jì)算結(jié)果合理。

表2 意象詞匯判斷矩陣

(3) 產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素辨識(shí)。從系統(tǒng)的角度分析，一件產(chǎn)品包含不同的設(shè)計(jì)特征，而設(shè)計(jì)特征又由若干相應(yīng)的設(shè)計(jì)要素組成。本研究運(yùn)用形態(tài)分析法，將水龍頭的造型解構(gòu)為：手柄、出水口、主體3部分，如圖4所示。由于要保持水龍頭固有屬性不變，故出水口形態(tài)提取自現(xiàn)有水龍頭形態(tài)。

圖4 水龍頭造型設(shè)計(jì)要素

3.2 生成創(chuàng)意解

生成創(chuàng)意解即初步設(shè)計(jì)方案的形成過程，包含尋找設(shè)計(jì)切入點(diǎn)、設(shè)計(jì)要素的篩選、重組和代表性樣本評(píng)估過程。

(1) 設(shè)計(jì)切入點(diǎn)。尋找設(shè)計(jì)切入點(diǎn)就是思考問題解決方案的過程，運(yùn)用相似性聯(lián)想[12]可以模擬設(shè)計(jì)師確定設(shè)計(jì)切入點(diǎn)的過程。產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)是從感性意象到產(chǎn)品形態(tài)的映射，基于有向相似性，可意象聯(lián)想尋找新的適合形態(tài)。根據(jù)2名有經(jīng)驗(yàn)的被試者提出的資料收集方法，意象聯(lián)想尋找與水龍頭手柄和主體具有相似意象，并能實(shí)現(xiàn)其功能的產(chǎn)品形態(tài)，篩選后由6名被試者依據(jù)設(shè)計(jì)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)對(duì)其滿意度打分，得到水龍頭部件的滿意度表，見表3，與水龍頭手柄和主體相似性最高的部件分別是門把手和高腳杯。

(2) 設(shè)計(jì)要素篩選和重組。根據(jù)有向相似性分析，對(duì)收集到的樣本圖片進(jìn)行篩選、解構(gòu)、重組，并矢量化處理，如圖5所示。

從高腳杯形態(tài)中提取水龍頭主體形態(tài)，從門把手形態(tài)中提取水龍頭手柄形態(tài)，水龍頭出水口形態(tài)取自現(xiàn)有水龍頭。

表3 部件—產(chǎn)品需求滿意度表

圖5 設(shè)計(jì)要素表

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)[13]是研究多因素多水平的一種設(shè)計(jì)方法，其是根據(jù)正交性從所有可能的組合樣本中挑選出部分有代表性的樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，如圖6所示。

圖6 水龍頭代表性樣本

(3) 代表性樣本評(píng)估。逼近理想解排序法是系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析的一種常用方法，根據(jù)各被評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案之間的相對(duì)距離來確定優(yōu)劣次序[14]。計(jì)算步驟如下：

步驟1. 以意象評(píng)估值a，建立初始決策矩陣(a)。其中，a為第個(gè)目標(biāo)的第個(gè)屬性的評(píng)估值。

步驟2.對(duì)初始決策矩陣進(jìn)行歸一化處理并加權(quán)，建立新的矩陣=(b)。

步驟3. 計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案及最劣方案的歐氏距離。

步驟4.計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的接近度C。

將C進(jìn)行排序，C值越大，評(píng)價(jià)結(jié)果越優(yōu)。

將正交試驗(yàn)得到的19個(gè)樣本結(jié)合3個(gè)感性意象詞匯制成5級(jí)SD調(diào)查問卷發(fā)放并統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，見表4。將表4中數(shù)據(jù)通過步驟1~4計(jì)算，得接近度C的排序?yàn)椋?9>1>6>8>2>3>4>5>11>7>13>14>12>15>9>10>18>16=17。最優(yōu)樣本為19(Z5S2O1)。

表4 意象得分匯總表

3.3 優(yōu)化創(chuàng)意解

優(yōu)化創(chuàng)意解即最終設(shè)計(jì)方案的形成過程，包含產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)和優(yōu)化過程。

(1) 產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理模式[15]。由于其特有的非線性信息處理技術(shù)，有效地提高了對(duì)于直覺信息處理的能力。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的意象感知與產(chǎn)品的造型設(shè)計(jì)參數(shù)之間復(fù)雜的關(guān)系[16]，其輸入為產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)參數(shù)，節(jié)點(diǎn)數(shù)為設(shè)計(jì)的控制參數(shù)個(gè)數(shù)，輸出為用戶的感性意象，其模型為

其中，為感性意象；為激發(fā)函數(shù)；T為神經(jīng)元的連接權(quán)值；為造型設(shè)計(jì)參數(shù)；X為前一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出；W為連接前一層每個(gè)神經(jīng)元的權(quán)值；為神經(jīng)元的閥值。

本文中水龍頭形態(tài)可由如圖7所示的4個(gè)點(diǎn)控制，共8個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)。隨機(jī)選取15個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，剩余4個(gè)作為驗(yàn)證樣本，分別建立“雅致”、“大氣”、“古樸” 3套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)多次訓(xùn)練，選取準(zhǔn)確度最高的作為產(chǎn)品意象形態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)的適應(yīng)度函數(shù)。

圖7 水龍頭形態(tài)控制點(diǎn)

(2) 產(chǎn)品意象形態(tài)設(shè)計(jì)方案優(yōu)化。遺傳算法是一種基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的隨機(jī)并行搜索算法，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法[17]，已廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品造型優(yōu)化設(shè)計(jì)[18]，其模型定義為一個(gè)8元組：

其中，為產(chǎn)品造型參數(shù)；為適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)；0為初始種群；為種群大??；T為選擇算子；T三維交叉算子；T為變異算子；為遺傳運(yùn)算終止條件。

本文中對(duì)組合后的最優(yōu)樣本19進(jìn)行單親進(jìn)化，適應(yīng)度輔助評(píng)價(jià)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TOPSIS組成，對(duì)生成的新樣本進(jìn)行篩選，如圖8所示。

圖8 復(fù)古造型水龍頭優(yōu)化設(shè)計(jì)

某一設(shè)計(jì)師依據(jù)設(shè)計(jì)需求，進(jìn)行方案優(yōu)化，快速得到目標(biāo)設(shè)計(jì)方案，如圖9所示。

圖9 目標(biāo)設(shè)計(jì)方案

4 結(jié)束語

依據(jù)認(rèn)知實(shí)驗(yàn)的分析，構(gòu)建了產(chǎn)品意象形態(tài)創(chuàng)新設(shè)計(jì)輔助方法，并以“復(fù)古”造型水龍頭設(shè)計(jì)進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證研究，可得出以下結(jié)論：

(1) 設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)思維可被解構(gòu)，主要過程分為命題分析、生成創(chuàng)意解、優(yōu)化創(chuàng)意解3個(gè)部分；

(2) 運(yùn)用相應(yīng)的方法可對(duì)設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)思維進(jìn)行模擬，建構(gòu)合理的輔助模型；

(3) 設(shè)計(jì)思維的模擬對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)具有良好的指導(dǎo)意義，可有效提升設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量。

由于產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，為進(jìn)一步完善該輔助系統(tǒng)的運(yùn)用，還需要進(jìn)一步研究設(shè)計(jì)刺激、設(shè)計(jì)認(rèn)知等對(duì)設(shè)計(jì)思維的影響，為設(shè)計(jì)師進(jìn)行造型設(shè)計(jì)提供更好地支持和輔助。

[1] 尹碧菊, 李彥, 熊艷, 等. 設(shè)計(jì)思維研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2013, 19(6): 1165-1176.

[2] 李彥, 劉紅圍, 李夢(mèng)蝶, 等. 設(shè)計(jì)思維研究綜述[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2017, 53(15): 1-20.

[3] BUCHANAN R. Wicked problems in design thinking [J]. Design Issues, 1992, 8(2): 5-21.

[4] 萬延見, 李彥, 李文強(qiáng), 等. 基于認(rèn)知多方法集成式產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)策略及實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2014, 20(6): 1267-1275.

[5] 譚浩, 趙江洪, 王巍, 等. 產(chǎn)品造型設(shè)計(jì)思維模型與應(yīng)用[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2006, 42(s1): 98-102.

[6] 尹碧菊, 李彥, 熊艷, 等. 基于概念設(shè)計(jì)思維模型的計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)新設(shè)計(jì)流程[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2013, 19(2): 263-273.

[7] MARGIT P, GUNTER W, SIMONE K. Using lag-sequential analysis for understanding interaction sequences in visualizations [J]. International Journal of Human-Computer studies, 2016, 96: 54-66.?

[8] GOLDSCHMIDT G, RODGERS P A. The design thinking approaches of three different groups of designers based on self-reports [J]. Design Studies, 2013, 34(4): 454-471.?

[9] 蘇建寧, 張秦瑋, 吳江華, 等. 產(chǎn)品多意象造型進(jìn)化設(shè)計(jì)[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2014, 20(11): 2675-2682.

[10] 蘇珂, 王碩. 產(chǎn)品多意象造型設(shè)計(jì)研究[J]. 機(jī)械設(shè)計(jì), 2016, 33(3): 115-119.

[11] 魯?shù)? 張金月. 基于層次分析法的BIM內(nèi)容庫網(wǎng)站評(píng)價(jià)研究[J]. 圖學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 36(2): 298-305.

[12] 駱雯, 鄧學(xué)雄, 賴朝安. 基于有向相似性聯(lián)想的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)思維方法[J]. 工程圖學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 30(5): 44-48.

[13] 陳士通, 崔晨光, 李義強(qiáng), 等. 基于作業(yè)模式的提梁機(jī)有限元仿真分析[J]. 圖學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 37(4): 502-508.

[14] 張莉, 馮定忠, 劉鵬玉, 等. 基于灰數(shù)逼近理想解排序法的夾具設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)[J]. 中國(guó)機(jī)械工程, 2016, 27(20): 2728-2734.?

[15] 朱大奇. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀及其展望[J]. 江南大學(xué)學(xué)報(bào), 2004, 3(1): 103-110.

[16] 蘇建寧, 王鵬, 張書濤, 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.

[17] 于瑩瑩, 陳燕, 李桃迎. 改進(jìn)的遺傳算法求解旅行商問題[J]. 控制與決策, 2014, 29(8): 1483-1488.

[18] 蘇建寧, 陳肖, 張書濤, 等. 基于進(jìn)化算法的產(chǎn)品造型創(chuàng)新設(shè)計(jì)方法研究[J]. 工程設(shè)計(jì)學(xué)報(bào), 2016, 23(2): 136-142.

Research on Product Imagery Design by Simulating Design Thinking

SU Jianning, ZHAO Xinxin, JING Nan, CHEN Yanhao

(School of Design Art, Lanzhou University of Technology, Lanzhou Gansu 730050, China)

In order to enhance the efficiency and quality in product imagery design, an auxiliary method of simulating the design thinking process is proposed. Through the experiment on conception of the product imagery, the designer’s design thinking is analyzed. The design activity can be divided into three parts: analyzing proposition, generating creative solution and optimizing creative solution. For the key node strategy, the corresponding simulation model is established using AHP, directed similarity method, approaching ideal solution, neural network, genetic algorithm and so on. Finally, the effectiveness of the method is verified by the design scheme of the retro-styled faucet.

design thinking; process simulation; imagery; design method

TB 472；TH 166

10.11996/JG.j.2095-302X.2018030547

A

2095-302X(2018)03-0547-06

2017-09-08；

2017-10-01

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51465037)；甘肅省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1508RJYA084)；紅柳杰出人才培養(yǎng)計(jì)劃(J201406)

蘇建寧(1974-)，男，甘肅康樂人，教授，博士。主要研究方向?yàn)楣I(yè)設(shè)計(jì)、感性工學(xué)、智能化設(shè)計(jì)等。E-mail：sujn@lut.cn