唐 剛，卜 俊，孫培賢

(廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院，福建 漳州 363105)

直線條紋作為針織服裝中最基本的幾何紋樣，具有可操作性強(qiáng)、生產(chǎn)成本低、表現(xiàn)力強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)[1-3]，在針織服裝中的設(shè)計(jì)應(yīng)用也越來越受到重視。目前基于消費(fèi)者感性認(rèn)知對(duì)服裝的研究主要以款式、色彩、條紋風(fēng)格類型進(jìn)行定性分析及設(shè)計(jì)實(shí)踐[4-7]，朱佳妮[8]對(duì)單色條紋針織服裝的風(fēng)格類型與色彩要素之間的相關(guān)性進(jìn)行研究分析，主要涉及單個(gè)感性認(rèn)知要素與針織服裝構(gòu)成要素之間的關(guān)系，而消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品感性認(rèn)知是對(duì)情感需求的綜合體現(xiàn)，單一的意象感知并不能很好地詮釋消費(fèi)者的感性認(rèn)知需求，關(guān)于消費(fèi)者復(fù)雜的綜合感性認(rèn)知與服裝條紋之間的關(guān)系的研究較為欠缺。

近幾年，基于感性認(rèn)知在服裝中的應(yīng)用成為研究熱點(diǎn)，相關(guān)研究通過眼動(dòng)跟蹤技術(shù)分別對(duì)服裝的圖案和面料視覺進(jìn)行應(yīng)用研究[9-10]；文獻(xiàn)[11-12]分別對(duì)消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)服裝購(gòu)買意愿進(jìn)行研究，為顧客線上服裝消費(fèi)體驗(yàn)的改進(jìn)提供理論基礎(chǔ)和創(chuàng)新發(fā)展策略。本文以消費(fèi)者感性認(rèn)知為基礎(chǔ)，將直線條紋的設(shè)計(jì)因子與消費(fèi)者綜合感性認(rèn)知需求相結(jié)合，對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行量化研究，通過響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)方法建立消費(fèi)者感性認(rèn)知與直線條紋設(shè)計(jì)因子之間的映射模型，得出直線條紋滿足消費(fèi)者綜合感性認(rèn)知需求的最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù)。可為直線條紋在針織服裝中的設(shè)計(jì)應(yīng)用提供參考。

1 相關(guān)理論方法

1.1 響應(yīng)面法

響應(yīng)面法，又稱響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)方法(Response Surface Methodology，RSM)，是利用合理的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法并通過試驗(yàn)得到數(shù)據(jù)，采用多元二次回歸方程來擬合因素與響應(yīng)值之間的函數(shù)關(guān)系，通過對(duì)回歸方程的分析來尋求最優(yōu)工藝參數(shù)，解決多變量問題的一種統(tǒng)計(jì)方法[13-14]，被廣泛的運(yùn)用于工藝參數(shù)優(yōu)化及設(shè)計(jì)當(dāng)中。

響應(yīng)面法考慮了試驗(yàn)隨機(jī)誤差，能夠?qū)?fù)雜未知函數(shù)關(guān)系在小區(qū)域內(nèi)用一次或二次多項(xiàng)式模型擬合，是解決參數(shù)優(yōu)化的有效手段。

1.2 中心組合試驗(yàn)法

中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)(Box Behnken Design，BBD)優(yōu)點(diǎn)在于在試驗(yàn)設(shè)計(jì)的過程中不需要考慮最高或最低水平的因素，可以排除試驗(yàn)設(shè)計(jì)的極端條件，而且在因素?cái)?shù)相同時(shí)比中心復(fù)合試驗(yàn)所需試驗(yàn)次數(shù)少。

2 研究思路

響應(yīng)面法優(yōu)化的前提條件是確立合理的因素與水平。基于消費(fèi)者綜合感性認(rèn)知，采用響應(yīng)面法對(duì)針織服裝中的直線條紋設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，首先需要綜合考慮直線條紋的構(gòu)成以及設(shè)計(jì)因子，并且需要對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確賦值，然后根據(jù)設(shè)計(jì)因子和參數(shù)將方案視覺化，對(duì)所呈現(xiàn)方案對(duì)消費(fèi)者的感性認(rèn)知量化處理，最后根據(jù)設(shè)計(jì)參數(shù)的輸入和感性認(rèn)知量化數(shù)值的輸出形成擬合方程，基于消費(fèi)者綜合情感認(rèn)知對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化處理，進(jìn)而得到最佳設(shè)計(jì)方案，并對(duì)最佳設(shè)計(jì)方案進(jìn)行驗(yàn)證。本文以針織毛衫為研究載體，結(jié)合響應(yīng)面法和感性工學(xué)理論對(duì)直線條紋進(jìn)行設(shè)計(jì)分析，研究思路如圖1所示。

圖1 研究思路

3 研究過程

3.1 直線條紋構(gòu)成及設(shè)計(jì)因子

直線條紋在針織服裝中以不同顏色排布為主要表現(xiàn)形式，其排列組成形式是影響消費(fèi)者情感認(rèn)知的主要因素，在直線條紋的排列中，以色相、純度等為區(qū)分形成直線條紋在服裝上的造型。本文主要研究均勻排列的直線條紋造型特征，排除色彩對(duì)直線條紋的影響，在研究過程中用有色條紋和無色條紋構(gòu)建直線條紋，并對(duì)其進(jìn)行去色處理。直線條紋構(gòu)成如圖2所示，其主要由有色和無色且具有一定寬度的直線構(gòu)成，有色和無色直線的寬度變化以及不同傾斜角度在針織服裝上均會(huì)形成不同的視覺效果。通過對(duì)直線條紋構(gòu)成的分析，排除直線條紋構(gòu)成中對(duì)消費(fèi)者情感認(rèn)知的較弱因素，如直線條紋邊緣粗糙度、針織密度等，確定直線條紋的設(shè)計(jì)因子為有色條紋寬度(A)、無色條紋寬度(B)和傾斜角度(C)3個(gè)設(shè)計(jì)因子，作為后續(xù)研究中的輸入自變量。

圖2 直線條紋構(gòu)成

3.2 設(shè)計(jì)因子參數(shù)的確定

為了排除性別因素對(duì)消費(fèi)者性感認(rèn)知的影響，本文試驗(yàn)選用較為中性的針織毛衫作為研究載體，根據(jù)服裝尺碼對(duì)針織毛衫的衣長(zhǎng)和衣寬進(jìn)行定位，衣長(zhǎng)和衣寬分別為70 cm和50 cm，便于后期方案視覺化效果的合理呈現(xiàn)。在確定設(shè)計(jì)參數(shù)時(shí)，根據(jù)針織毛衫的長(zhǎng)度和寬度將有色條紋和無色條紋寬度確定為最大值130 mm，最小值10 mm，由于條紋的傾斜角度特征在視覺上存在對(duì)稱關(guān)系，將360°傾斜角度簡(jiǎn)化為90°，考慮到避開0°在方程擬合時(shí)的缺陷，確定傾斜角最小角度為90°，最大角度為180°，90°為水平方向，以順時(shí)針旋轉(zhuǎn)確定180°為豎直方向。由于直線條紋傾斜角135°和45°視覺效果關(guān)于水平方向?qū)ΨQ，設(shè)計(jì)條紋傾斜角最大值180°、最小值90°可以覆蓋條紋所有的傾斜方向，設(shè)計(jì)因子參數(shù)及水平如表1所示。

表1 設(shè)計(jì)因子參數(shù)及水平

3.3 設(shè)計(jì)方案視覺化

根據(jù)中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)原理，對(duì)直線條紋的設(shè)計(jì)因子參數(shù)進(jìn)行方案組合，通過類目工具對(duì)3個(gè)設(shè)計(jì)因子的3個(gè)水平組合，去除4個(gè)中心點(diǎn)方案，實(shí)際有效設(shè)計(jì)方案為13個(gè)，中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)如表2所示。

表2 中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)

以針織毛衫為載體，根據(jù)表 2組合方案對(duì)直線條紋進(jìn)行視覺化處理，所生成的直線條紋針織毛衫設(shè)計(jì)方案如圖3所示。

圖3 直線條紋針織毛衫設(shè)計(jì)方案

3.4 感性認(rèn)知詞匯的確定及量化

通過對(duì)直線條紋針織毛衫相關(guān)感性認(rèn)知詞匯收集整理，得到43個(gè)與直線條紋針織毛衫相關(guān)的感性認(rèn)知詞匯，通過焦點(diǎn)小組討論和專家論證法對(duì)感性詞匯進(jìn)行初步歸類，得出穩(wěn)重的、簡(jiǎn)約的、舒適的、時(shí)尚的、休閑的、樸素的6個(gè)相關(guān)感性詞匯，通過Likert7點(diǎn)量表[15]對(duì)3個(gè)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行量化評(píng)分，運(yùn)用SPSS軟件結(jié)合量化評(píng)分結(jié)果對(duì)6個(gè)詞匯進(jìn)行聚類分析，最終得到2個(gè)能夠反映消費(fèi)者對(duì)直線條紋針織毛衫感性認(rèn)知的意象詞匯，為時(shí)尚的和舒適的，對(duì)其量化后作為響應(yīng)面法中的輸出參數(shù)。

采用Likert7點(diǎn)量表對(duì)圖3的13個(gè)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行感性意象評(píng)估，選擇60位18～30歲的在校大學(xué)生、青年設(shè)計(jì)師對(duì)方案和感性認(rèn)知意象詞匯進(jìn)行測(cè)試并打分(1—絕對(duì)不認(rèn)同，2—不認(rèn)同，3—比較不認(rèn)同，4—一般，5—比較認(rèn)同，6—認(rèn)同，7—絕對(duì)認(rèn)同)，其中男女生各30名，取感性認(rèn)知意象詞匯的平均值作為統(tǒng)計(jì)結(jié)果，量化結(jié)果如表3所示。

表3 消費(fèi)者感性認(rèn)知量化表

3.5 映射模型建立及有效性檢測(cè)

將中心組合設(shè)計(jì)方案和感性認(rèn)知意象詞匯量化結(jié)果分別作為自變量(輸入)和因變量(輸出)。通過Design-Expert軟件進(jìn)行響應(yīng)面分析，建立設(shè)計(jì)因子參數(shù)與感性認(rèn)知意象詞匯的映射模型，得到以時(shí)尚的(Y1)、舒適的(Y2)2個(gè)感性認(rèn)知意象詞匯為響應(yīng)值的擬合方程：

Y1=0.460-0.005A+0.320B+0.150C-0.400AB+0.710AC-0.580BC+0.570A2-0.031B2+0.730C2

(1)

Y2=5.760-0.620A+0.300B-0.061C-0.320AB+0.490AC-0.470BC-0.620A2+0.072B2-1.320C2

(2)

式中：Y1、Y2分別為時(shí)尚的、舒適的感性認(rèn)知意象特征；A、B、C分別表示有色條紋寬度、無色條紋寬度和傾斜角度3個(gè)設(shè)計(jì)因子。

為檢測(cè)模型的有效性，采用方差分析法對(duì)擬合方程進(jìn)行方差分析，在響應(yīng)曲面分析中，P值的大小可以表明模型及各設(shè)計(jì)因子的顯著程度，P值小于0.05，表明模型或各設(shè)計(jì)因子有顯著影響；P值小于0.01，表明模型或各設(shè)計(jì)因子有高度顯著影響[16]。根據(jù)擬合計(jì)算結(jié)果可知，Y1、Y2中的P值分別為0.004 4、0.006 8，均小于0.01，表明該模型的因素有高度顯著影響，擬合效果和預(yù)測(cè)精度均在理想范圍內(nèi)。

為進(jìn)一步檢測(cè)模型的有效性和可行性，對(duì)測(cè)定系數(shù)、變異系數(shù)和調(diào)整系數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)檢測(cè)，對(duì)Y1、Y2進(jìn)行響應(yīng)面方差分析見表4。

表4 響應(yīng)面方差分析

4 響應(yīng)面優(yōu)化及結(jié)果分析

為了能夠得到針織毛衫中直線條紋的設(shè)計(jì)因子對(duì)消費(fèi)者感性認(rèn)知意象的最優(yōu)值，運(yùn)用Design-Expert軟件對(duì)設(shè)計(jì)因子參數(shù)與感性認(rèn)知意象詞匯的映射模型進(jìn)行優(yōu)化，在響應(yīng)面優(yōu)化的過程中，首先對(duì)2個(gè)感性認(rèn)知意象詞匯分別優(yōu)化，然后將2個(gè)感性認(rèn)知意象詞匯綜合優(yōu)化，從而得到消費(fèi)者對(duì)直線條紋針織服裝中直線條紋設(shè)計(jì)因子的最優(yōu)值。在優(yōu)化選項(xiàng)設(shè)置中，選用目標(biāo)優(yōu)化選項(xiàng)，對(duì)感性認(rèn)知詞匯量化時(shí)采用Likert7點(diǎn)量表，在設(shè)置目標(biāo)值時(shí)，可以將最大值設(shè)置為7，最小值設(shè)置為1，由于是最大化優(yōu)化，需要將優(yōu)化目標(biāo)值取最大值，優(yōu)化結(jié)果如表5所示。

表5 優(yōu)化結(jié)果

由表5可知，舒適的和時(shí)尚的量化最優(yōu)值分別達(dá)到6.99和6.14，從時(shí)尚的感性認(rèn)知意象詞匯優(yōu)化結(jié)果可知，在達(dá)到量化最優(yōu)值時(shí)，有色條紋寬度為12.66 mm，無色條紋寬度為77.82 mm，傾斜角度為70.64°，有色條紋和無色條紋寬度之比接近于1∶6，可以得出消費(fèi)者在選擇舒適的直線條紋針織服裝時(shí)，傾向于選擇有色條紋與無色條紋寬度之比約為1∶6且傾斜角度為70°的直線條紋類型；從舒適的感性認(rèn)知意象詞匯優(yōu)化結(jié)果可知，在達(dá)到量化最優(yōu)值時(shí)，有色條紋寬度為10.00 mm，無色條紋寬度為130 mm，傾斜角度為89.99°，有色條紋和無色條紋寬度之比接近于1∶13，傾斜角度基本接近水平可以得出消費(fèi)者在選擇舒適的直線條紋針織服裝時(shí)，傾向于選擇有色條紋和無色條紋寬度之比約為1∶13且傾斜角度約為90°的直線條紋類型。

對(duì)時(shí)尚的和舒適的2個(gè)感性認(rèn)知意象詞匯進(jìn)行綜合優(yōu)化的量化最優(yōu)值分別為7.00和6.12，合意值為0.92，有色條紋寬度為13.78 mm，無色條紋寬度為130.00 mm，傾斜角度為90°，修正最佳設(shè)計(jì)參數(shù)：有色條紋寬度為14 mm，無色條紋寬度為130 mm，傾斜角度為90°(水平方向)，從優(yōu)化結(jié)果可以得知，消費(fèi)者在對(duì)時(shí)尚的和舒適的感性認(rèn)知意象詞匯綜合考慮時(shí)，有色條紋和無色條紋寬度之比接近于1∶10，說明消費(fèi)者在選擇直線條紋針織服裝時(shí)，傾向于選擇有色條紋面積占比相對(duì)較小，且傾斜角度為水平的類型，根據(jù)綜合優(yōu)化修正設(shè)計(jì)參數(shù)得出最佳直線條紋針織毛衫，綜合感性認(rèn)知直線條紋優(yōu)化設(shè)計(jì)方案如圖4所示。

圖4 綜合感性認(rèn)知直線條紋優(yōu)化設(shè)計(jì)方案

5 試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證

為了驗(yàn)證直線條紋針織毛衫設(shè)計(jì)參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的科學(xué)性及合理性設(shè)置預(yù)測(cè)組和試驗(yàn)組，將上文中的13個(gè)設(shè)計(jì)方案隨機(jī)分為試驗(yàn)組1、2、3，每組的數(shù)量分別為5、4、4件，將綜合感性認(rèn)知直線條紋針織毛衫的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案分別置于隨機(jī)小組中，依次編號(hào)。45名對(duì)象將根據(jù)語(yǔ)義差分法對(duì)隨機(jī)分成的3個(gè)設(shè)計(jì)方案小組進(jìn)行評(píng)價(jià)，為了能夠和感性認(rèn)知量化結(jié)果對(duì)應(yīng)，對(duì)時(shí)尚的和舒適的2個(gè)感性認(rèn)知意象詞匯采用7級(jí)語(yǔ)義差分列表。測(cè)試消費(fèi)者根據(jù)所列舉的方案和感性認(rèn)知意象詞匯選擇相對(duì)應(yīng)的數(shù)字。在對(duì)3個(gè)設(shè)計(jì)方案組評(píng)分時(shí)，每名消費(fèi)者只能選擇1個(gè)組進(jìn)行評(píng)分，且每組評(píng)價(jià)人數(shù)為15人。

針對(duì)各小組中的每個(gè)設(shè)計(jì)方案，重新從時(shí)尚的和舒適的進(jìn)行語(yǔ)義差分列表設(shè)置，分別為：1—非常不時(shí)尚，2—不時(shí)尚，3—比較不時(shí)尚，4—一般，5—比較時(shí)尚，6—時(shí)尚，7—非常時(shí)尚；1—非常不舒適，2—不舒適，3—比較不舒適，4—一般，5—比較舒適，6—舒適，7—非常舒適。消費(fèi)者根據(jù)設(shè)計(jì)方案分別選擇對(duì)應(yīng)語(yǔ)義，在所有消費(fèi)者完成評(píng)價(jià)后，根據(jù)語(yǔ)義所對(duì)應(yīng)量化參數(shù)求出每組設(shè)計(jì)方案的感性認(rèn)知意象詞匯評(píng)價(jià)量化值。

根據(jù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案分別在3個(gè)小組中用語(yǔ)義差分法量化實(shí)際評(píng)價(jià)值和平均值并與優(yōu)化量化后的感性認(rèn)知意象詞匯最優(yōu)值進(jìn)行對(duì)比，響應(yīng)面優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證如表6所示。

由表6可知，每組中優(yōu)化設(shè)計(jì)方案的量化評(píng)價(jià)值都是傾向于語(yǔ)義差分列表的最右端，且高于小組內(nèi)其它樣本的量化評(píng)價(jià)值，直線條紋針織毛衫感性詞匯時(shí)尚的和舒適的量化最優(yōu)值分別為7.00和6.12。時(shí)尚的感性認(rèn)知意象詞匯量化結(jié)果表明，與量化最優(yōu)值的最大偏差為-6.7%,最小偏差為-1.8%。量化平均值為6.73，與時(shí)尚的感性認(rèn)知意象詞匯量化最優(yōu)值的偏差為-3.8%；舒適的感性認(rèn)知意象詞匯量化結(jié)果表明，與量化最優(yōu)值的最大偏差為5.2%，最小偏差為-0.06%，量化平均值為6.14，與舒適的感性認(rèn)知意象詞匯量化最優(yōu)值的偏差為-0.32%。以上結(jié)果表明:利用響應(yīng)面法的回歸模型能夠反映出消費(fèi)者對(duì)直線條紋針織毛衫綜合情感感性認(rèn)知的相關(guān)性，且預(yù)測(cè)效果較好，能夠表明直線條紋針織毛衫預(yù)測(cè)優(yōu)化結(jié)果的科學(xué)性及合理性。

表6 響應(yīng)面優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證

6 結(jié)束語(yǔ)

綜合消費(fèi)者對(duì)直線條紋針織服裝感性認(rèn)知的情感需求，基于感性認(rèn)知理論與響應(yīng)曲面設(shè)計(jì)方法對(duì)直線條紋進(jìn)行設(shè)計(jì)研究。建立直線條紋的有色條紋寬度、無色條紋寬度和傾斜角度3個(gè)設(shè)計(jì)因子與時(shí)尚的、舒適的2個(gè)感性認(rèn)知意象詞匯之間的映射模型，并對(duì)消費(fèi)者的感性認(rèn)知意象情感進(jìn)行單一處理和綜合處理，分別得到相對(duì)應(yīng)的最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù)，并驗(yàn)證了該方法在針織服裝直線條紋設(shè)計(jì)中的可行性及合理性，可為同類直線條紋的設(shè)計(jì)提供參考。在使用本文方法對(duì)針織服裝直線條紋設(shè)計(jì)研究時(shí)，需要注意一下幾點(diǎn)：①在進(jìn)行試驗(yàn)前，需要合理有效的確定直線條紋構(gòu)成和設(shè)計(jì)因子；②在進(jìn)行設(shè)計(jì)因子參數(shù)確定時(shí)，需要根據(jù)設(shè)計(jì)載體和產(chǎn)品實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)計(jì)，如本文的無色和有色直線條紋的寬度極限值可以更改為其他極限值；③感性認(rèn)知意象詞匯的量化與設(shè)計(jì)因子參數(shù)需建立有效的映射模型才能進(jìn)行后續(xù)分析。