李月恩 金瑞

摘要：在工業(yè)產(chǎn)品外觀設(shè)計階段，產(chǎn)品設(shè)計師如何根據(jù)用戶的感性，精準把握設(shè)計產(chǎn)品的外觀形態(tài)呢？即使是有多年工作經(jīng)驗的產(chǎn)品設(shè)計師，也難以把握產(chǎn)品外觀形態(tài)與用戶直觀感性體驗的有效契合關(guān)系。文章針對目前存在的產(chǎn)品外觀設(shè)計特點指向性弱的問題，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方法。通過調(diào)研獲得產(chǎn)品外觀感性描述詞，并將其作為指標(biāo)進行打分評價，作為輸出層參數(shù)，即將產(chǎn)品拆解成外觀元素并編碼作為輸入層參數(shù)，再使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立起外觀設(shè)計元素與用戶感性意向的關(guān)系模型。利用數(shù)學(xué)軟件進行訓(xùn)練和測試，最終得到基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機外觀設(shè)計預(yù)測模型，從而指導(dǎo)設(shè)計師有針對性地評價并挑選設(shè)計方案，高效率地提供初步的設(shè)計方案。實驗結(jié)果證明，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建模型能夠快速建立起針對消費者感性需求的工業(yè)產(chǎn)品外觀設(shè)計系統(tǒng)，對設(shè)計方案的感性指標(biāo)進行定量分析，從而及時滿足消費者精神層面情感化的需求，應(yīng)用于產(chǎn)品初步設(shè)計、方案挑選等設(shè)計流程中，避免產(chǎn)品外觀設(shè)計師個人主觀因素的干擾，使設(shè)計師的設(shè)計方向與用戶感性需求高度統(tǒng)一。這有助于促進產(chǎn)品設(shè)計多樣化和個性化發(fā)展，提高產(chǎn)品外觀設(shè)計方案的落地成功率。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品設(shè)計；工業(yè)設(shè)計；無人機；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：V279 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1004-9436（2023）04-0-04

隨著我國經(jīng)濟水平的日益提升，人們對商品的簡單功能需求漸漸轉(zhuǎn)變?yōu)榍楦行枨?，精神層面的滿足感逐漸成為人們購買產(chǎn)品的重要因素，人們的價值觀、個性、愛好、身份地位能夠通過購買的商品的外形進一步體現(xiàn)。設(shè)計人員如果能夠精準地抓住消費者的情感化需求，充分滿足消費者的個性化需求，就能夠開發(fā)出市場反響良好的產(chǎn)品，從而提升產(chǎn)品的競爭力和企業(yè)品牌的影響力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模仿生物的神經(jīng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)以及認知行為的信息加工方法，由于特殊的信息處理方式，因此其通常應(yīng)用于輸入信息與輸出目標(biāo)值間獨特的非線性關(guān)系的建立，并且擁有強大的自學(xué)能力、聯(lián)想儲存能力、高效率搜尋優(yōu)化能力，常常被應(yīng)用于圖像識別、智能機器人故障定位、決策優(yōu)化以及醫(yī)學(xué)、生理學(xué)等領(lǐng)域。除此之外，還可以應(yīng)用到工業(yè)產(chǎn)品外觀設(shè)計領(lǐng)域。在工業(yè)產(chǎn)品外觀設(shè)計過程中，用戶對產(chǎn)品外觀的感性認知與產(chǎn)品本身的外觀設(shè)計屬于黑箱模型，即內(nèi)部的關(guān)系不能夠被具體感知與完整表述。究其本源是人類對自身“感性”的研究無法通過所掌握的“理性”方法完全認知與簡單概述，而解決這種問題正是人工神經(jīng)所擅長的。

本研究應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建針對消費者感性需求的工業(yè)產(chǎn)品外觀設(shè)計系統(tǒng)，從而及時滿足消費者精神層面情感化的需求，應(yīng)用于產(chǎn)品初步設(shè)計、方案挑選等方面，促進產(chǎn)品設(shè)計多樣化和個性化發(fā)展，提高產(chǎn)品方案落地的成功率。

1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無人機外觀設(shè)計過程

收集市場上現(xiàn)存的大量具有代表性的產(chǎn)品外觀設(shè)計案例，通過形態(tài)拆解，建立設(shè)計外觀元素庫，根據(jù)代表案例和感性詞對消費者評價進行調(diào)研，并將外觀元素編碼處理后轉(zhuǎn)化為輸入層數(shù)據(jù)，對感性調(diào)研評價結(jié)果數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將其作為輸出層數(shù)據(jù)，輸入此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練［1］。如此，即可對無人機外觀設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行測試。選擇測試案例對消費者進行感性評價，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得輸出數(shù)據(jù)與受測感性評價的結(jié)果，通過MSE函數(shù)處理，若MSE值小于0.01，可以證明此無人機外觀設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有可靠性。無人機外觀設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究流程如圖1所示。

2 無人機造型意象詞匯庫構(gòu)建以及感性評價

2.1 產(chǎn)品設(shè)計感性語義庫的建立

首先在主流購物平臺淘寶、京東、拼多多上搜索產(chǎn)品購買后用戶評價，篩選出對外觀的描述性詞。然后通過網(wǎng)上用戶調(diào)研和相關(guān)文獻查閱，收集產(chǎn)品外觀感性意向詞［2］。再由18名工業(yè)設(shè)計專業(yè)的在校研究生對收集到的詞進行統(tǒng)計，篩選討論，進一步提煉，并運用語義差分法，最終確定了15個使用頻率最高的外觀描述性感性詞：安全、新穎、靈動、流線、時尚、典雅、奢華、張揚、科技、簡潔、圓潤、硬朗、修長、親和、人性。這些詞即可作為15個產(chǎn)品外觀感性評價點。

2.2 產(chǎn)品感性評價

根據(jù)經(jīng)過篩選的1～20號符合要求的無人機案例圖片，設(shè)計語義差法（SD）調(diào)查問卷，開展問卷調(diào)查，通過15個外觀感性評價點對其進行評價［3］。邀請15名工業(yè)設(shè)計工程在讀研究生、150名無人機愛好者、10名無人機外觀設(shè)計師和35名非設(shè)計類專業(yè)研究生，共210人對樣本進行評價。評價尺度為1～7分，分別對應(yīng)收集數(shù)據(jù)后，將統(tǒng)計數(shù)據(jù)圖表化，發(fā)現(xiàn)大部分數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布的特點，運用Matlab軟件計算可得正態(tài)分布的均值，即可求得最常見數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)期望。最終，得到這20個圖片樣本的每一個樣本的15個外觀感性評價值，共得到280個評價值數(shù)據(jù)。

3 無人機外觀造型元素獲取

一架完整的無人機由上千個零部件組成，這些零件可歸納為20個部分，通過形態(tài)拆解法將影響無人機產(chǎn)品外觀的部件提取出來，排除與外觀設(shè)計無關(guān)的元素。最終通過形態(tài)拆解法將無人機分解為7個設(shè)計要素：機臂、旋翼、機身頂視圖、機身側(cè)視圖、起落架、任務(wù)設(shè)備、槳葉保護罩。收集大約300張無人機外觀圖，對每一個無人機的外觀要素進行歸納統(tǒng)計，排除極其少數(shù)的造型，再對每一個要素下的造型進行歸類和簡化，將每一種設(shè)計要素的下屬類型提煉到7種或7種以下，并為每一個要素賦予一個二進制編碼（見表1）。

4 無人機產(chǎn)品外觀預(yù)測模型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模仿人腦對事物分析的認知和思考過程，從而解決人們在各個領(lǐng)域遇到的問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的寬容度較大，能夠探究輸入變量與目標(biāo)值之間的非線性關(guān)系，最終體現(xiàn)迫近能力。

4.1 產(chǎn)品設(shè)計預(yù)測中BP神經(jīng)的構(gòu)建與測試

20世紀80年代，心理學(xué)家戴維·麥克利蘭（David.C.McClelland）和認知心理學(xué)家魯姆哈特（Rumel-hart）等科學(xué)家提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一概念。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)人們事先設(shè)定的輸入與輸出，經(jīng)過成百上千次訓(xùn)練，找到其中存在的規(guī)律。值得稱奇的是，這一切是在人們事先沒有設(shè)定數(shù)學(xué)公式的基礎(chǔ)上建立的［4］。在無數(shù)次訓(xùn)練后，輸入內(nèi)容可得出其所預(yù)判下最接近人們按照之前規(guī)律所得的輸出結(jié)果。在這一過程中，核心算法是信號的正向傳播和誤差的反向傳播。在調(diào)整閾值與權(quán)值時，整個過程由輸出到輸入反向進行。從結(jié)構(gòu)上來說，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱含層、輸出層三層主要結(jié)構(gòu)。在輸入層與輸出層之間，神經(jīng)元是一層或者多層的。人們把這些神經(jīng)元稱為引單元，其中每一層都有許多節(jié)點。對它們的狀態(tài)進行調(diào)整，輸出與輸入之間的關(guān)系就會隨機改變。

4.2 輸入輸出節(jié)點的數(shù)量

輸入層的節(jié)點數(shù)是外觀設(shè)計元素種類數(shù)目即7，輸出層的節(jié)點數(shù)為提煉后最終確定的無人機產(chǎn)品外觀描述性詞數(shù)目即15。隱含層節(jié)點數(shù)的計算公式一般如下：

其中，隱含層節(jié)點數(shù)是m，輸入層節(jié)點數(shù)是n，輸出層節(jié)點數(shù)是l。無人機外觀設(shè)計預(yù)測模型輸入層節(jié)點數(shù)為外觀設(shè)計元素總數(shù)7，輸出層節(jié)點數(shù)為外觀描述性詞總數(shù)15。根據(jù)以上公式計算，隱含層節(jié)點數(shù)為11。

4.3 編碼方法

由于設(shè)計要素?zé)o法直接用于輸入，所以需要對無人機的外觀元素進行編碼處理。每一個外觀元素的編碼是由0和1組成的三位數(shù)編碼［5］。例如，若其中一個案例的設(shè)計元素X1-X7的下屬類型是1、1、3、4、5、3、2，則此案例的編碼為001001011100101011010，對其他案例進行相同的處理作為輸入代碼。

4.4 歸一化處理

由于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值須在［0，1］的區(qū)間內(nèi)，然而產(chǎn)品外觀感性評價結(jié)果處理而得的數(shù)據(jù)并不在此區(qū)間內(nèi)，同時為了提升輸出結(jié)果的可比性，因此需要將輸出數(shù)據(jù)收斂，將輸出的數(shù)值規(guī)定在［0，1］的區(qū)間內(nèi)，即對輸出的感性數(shù)據(jù)進行歸一化處理。本研究采用的歸一化算法為：

xmin為x的最小值，xmax為x的最大值。對感性數(shù)據(jù)進行歸一化處理之后，所有數(shù)值分布在［0，1］的區(qū)間內(nèi)，就可以將輸出的參數(shù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后進行訓(xùn)練。

4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練

根據(jù)前文的數(shù)據(jù)可得，基于Matlab R2021b平臺對其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練。一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層激勵函數(shù)采用對數(shù)S形轉(zhuǎn)移函數(shù)，公式如下：

由于函數(shù)輸出值須在［0，1］區(qū)間內(nèi)，因此輸出層選用線性函數(shù)（purlin）。訓(xùn)練函數(shù)選用TRAINLM，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)次數(shù)為10 000次，輸入誤差目標(biāo)為0.003后，對數(shù)據(jù)樣本關(guān)系進行逼近。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在6120次迭代時達到目標(biāo)誤差精度，停止訓(xùn)練。至此，初步得到無人機外觀造型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

4.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能評價

對無人機外觀的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性進行檢測，其原理是對案例進行人工測評，并且進行歸一化處理。然后對選取的案例進行檢測，首先對案例進行編碼，并將其輸入無人機外觀BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而得到輸出結(jié)果。將前后兩者的結(jié)果通過均方差分析MSE來評測，表達式為：

其中，d為輸出層神經(jīng)元數(shù)，yw是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，y*w是目標(biāo)評價值，將兩者進行對比。通過以上函數(shù)計算所得結(jié)果數(shù)值為0.0014、0.0045、0.0065、0.0023和0.0055［6］。如果MSE所得數(shù)值小于0.01，就可證明該無人機外觀BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有有效性。在可接受范圍內(nèi)，表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達到了精度要求，具有可靠性。

4.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測與結(jié)果分析

將無人機外觀形態(tài)拆解為7個部分，每一個部分都有數(shù)個下屬元素，理論上，無人機外觀造型根據(jù)排列組合可存在3×3×7×7×6×5×4=52 920種形態(tài)，將所有形態(tài)排列組合中的編碼輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即可得出安全、新穎、靈動、流線、時尚、典雅、奢華、張揚、科技、簡潔、圓潤、硬朗、修長、親和、人性等感性意向詞評分最高的輸入層編碼組合，其中安全、修長、親和三個感性指標(biāo)所對應(yīng)的最優(yōu)元素組合在案例庫中存在相對應(yīng)的案例，分別對應(yīng)的輸入層編碼為001011011101011011010、010001011011011100011和001001011010011001011，與其對應(yīng)的外觀元素組合分別是1335332、2133343和1132313。在目前所存在的無人機外觀案例庫中可找到其對應(yīng)的最優(yōu)組合。

可通過建模軟件犀牛進行建模展示，例如根據(jù)目前的外觀元素想要獲得最“靈動”的外觀設(shè)計。根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所得的52 920種外觀形態(tài)，將“靈動”輸出指標(biāo)最高分的設(shè)計方案作為初步的形態(tài)組合。然后進行建模、渲染，“靈動”最優(yōu)化方案與建模渲染如圖2所示。

此外，這7種外觀元素相對粗略，最優(yōu)建模中還有許多細節(jié)需要“再創(chuàng)作”。此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建只涉及7個設(shè)計元素，設(shè)計的細節(jié)相對較少，若想得出更精確的預(yù)測，還需要更多的外觀元素，如更加細分的結(jié)構(gòu)、形態(tài)、顏色、材質(zhì)、分型以及更豐富具體的下屬元素，即對此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推廣運用。

5 結(jié)語

本研究運用感性工程學(xué)的方法，將消費者對產(chǎn)品外觀的情感化需求變?yōu)榭晒┰O(shè)計師選擇的設(shè)計元素，以無人機外觀為設(shè)計對象。通過調(diào)研獲得產(chǎn)品外觀感性描述詞，并將其作為指標(biāo)進行打分，通過拆解外觀元素并編碼輸入，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立起外觀設(shè)計元素與用戶感性意向的關(guān)系模型。這樣不僅能夠避免產(chǎn)品外觀設(shè)計師的主觀因素影響，也在設(shè)計師和用戶之間架起了一座有效溝通的橋梁，提升了定向性設(shè)計的便捷性，能有效實現(xiàn)精準定位。

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作者簡介：李月恩（1976—），男，山東濟南人，博士，副教授，研究方向：智能設(shè)計方法、數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新方法。

金瑞（1998—），男，安徽安慶人，碩士在讀，研究方向：智能設(shè)計方法、交互設(shè)計。