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    科學技術論文

    汽車造型設計的用戶意象知識獲取研究

    時間:2021年07月10日 所屬分類:科學技術論文 點擊次數:

    摘要:汽車造型設計是汽車前端設計的重要過程,受到大量冗余信息的干擾。如何有效地收集并精簡用戶信息,準確地捕捉用戶意圖,是汽車造型設計需要研究的重要課題。這里綜合定性、定量的研究方法,結合數據分析,將目標用戶群的意象和與之關聯的代表車型進行

      摘要:汽車造型設計是汽車前端設計的重要過程,受到大量冗余信息的干擾。如何有效地收集并精簡用戶信息,準確地捕捉用戶意圖,是汽車造型設計需要研究的重要課題。這里綜合定性、定量的研究方法,結合數據分析,將目標用戶群的意象和與之關聯的代表車型進行歸納,對汽車造型設計和決策有一定的參考作用。但是,由于用戶情感意象是非常復雜的研究內容,無論是個體因素,還是社會因素都會對情感意象產生影響,因此,考量用戶群體的生活形態、汽車造型設計知識等因素越全面,得到的用戶意象知識就更加準確有效。

      關鍵詞:用戶知識;造型設計;汽車設計

    汽車造型工藝

      1用戶知識獲取的主要方法

      用戶知識主要指用戶在物品使用過程中學會和解決問題的經驗。用戶研究實質上就是對用戶知識的獲取、表達和轉化應用的過程。定性研究和定量研究是用戶研究的主要研究方法。定量方法包括問卷法、實驗法、層次分析法和關聯分析法等;定性研究方法通常指與問卷調查等定量研究方法相異的其他全部方法,因此,只要是非數字、非定量分析的方法都被冠以定性研究的名稱,如指標體系法、田野調查法、訪談法和卡片法等。

      近年來,受社會學、心理學等研究的影響,數據挖掘成為非常重要的研究手段。數據挖掘是一種新的信息處理技術,其主要特點是對數據庫中的大量數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理,并從中提取輔助決策的關鍵性數據。數據挖掘的目的是從數據中發現隱形的用戶知識和規律,數據挖掘的過程也叫知識發現的過程,它是一門涉及面很廣的交叉性新興學科,涉及到數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等領域。

      目前關聯分析法、人工神經元網絡、決策樹和遺傳算法等很多數學分析和統計方法在數據挖掘中應用很廣泛。在用戶知識的獲取過程中,根據具體的研究需要,各種方法會進行交叉應用,運用小波神經網絡算法對用戶知識源的識別和評價進行研究,運用遺傳算法等方法建立汽車造型特征定量化模型等。本研究將結合定性和定量研究的方法,針對汽車造型設計,對目標群體展開用戶研究。

      2汽車造型設計的用戶意象知識獲取

      產品造型的研究主要包括物理結構屬性研究和意象功能屬性研究兩個方面。物理屬性研究主要關注產品的“內部”環境,即特定產品類型的形態、結構和材料工藝及其關系,以及相應的計算機輔助工具的開發研究;意象功能屬性研究主要關注產品所處的“外部”環境,主張從產品的使用情境及文化等方面,研究產品造型的風格、意象以及情感等問題。

      關于汽車造型設計的用戶意象知識,這里主要關注汽車造型意象功能屬性方面的研究,即通過對特定用戶的調查研究,以及數理統計分析的方法,獲取具有代表性的描述汽車造型的意象語匯和造型樣本,為設計師汽車造型設計提供重要參考。本研究以有設計專業背景的有車工薪一族為用戶群體,該群體年齡為25~30歲。研究分為兩個階段,第一階段為樣本與意象語匯搜集,第二階段為樣本和意象語匯萃取。

      2.1汽車造型意象語匯與樣本收集

      2.1.1意象語匯篩選

      通過以“大眾用戶—專業用戶—專業設計師”逐步深入調研,查閱汽車類的書刊雜志及網站,采用形容詞作為意象語義,運用類屬過濾、正反義過濾和句槽判定法等技術手段,對用戶意象初始意象語義進行過濾,最終選出代表性意象語匯13對:年輕的—老成的、高速的—緩慢的、活潑的—呆板的、現代的—傳統的、動態的—靜止的、男性的—女性的、前衛的—保守的、創意的—模仿的、個性的—大眾的、圓潤的—鋒銳的、陽剛的—陰柔的、親和的—冷漠的、幾何的—無序的。

      2.1.2產品樣本篩選

      研究人員從國內外汽車專業網站和汽車生產廠家網站等收集汽車圖片樣本。樣本搜集時以形態相異和適合研究為原則,以保證研究結果的全面性和正確性。研究小組分別對全世界10個品牌,每個品牌各20輛汽車完成圖片收集。每款車型收集前45°角,后45°角及正側視圖3張樣圖,共計600張圖片。采用用戶測評的方法,從產品樣本庫中挑選出具有代表性的汽車樣本40個。

      2.2樣本與意象語匯萃取

      2.2.1代表性樣本篩選

      本實驗選取第一階段篩選的40張樣本圖片,將每張樣本的總體呈現圖片連同分群問卷調查表,打包成壓縮文件,通過網絡發給每個受測者,并保證各受測者之間不受干擾。邀請有設計專業背景的有車工薪族男女各25名作為被試,進行分群實驗。實驗前,受測者被告知忽略車的功能性和相關因素,只針對造型感覺來分群,為了消除色彩對于造型感覺的影響,本實驗將樣本處理為灰度圖片。研究表明,在樣本比較多的情況下,首先將樣本分成4~5群受測者較容易區分,然后根據分類,按照得分均值高低排列,每類選出5個代表性樣本,共20個代表性樣本。

      2.2.2代表性意象語匯的篩選

      將數據輸入SPSS軟件中,選取因子分析法和平均正交旋轉法進行分析。因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系,即將相關比較密切的幾個變量歸在同一類中,每一類變量就成為一個因子,以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。本次因子分析法中設定提取標準為特征值大于1,可得到3個語意因子,且累積解釋變異量達到了90.405%,能比較全面地反映所有的信息。

      結果,“年輕的、高速的、現代的、動態的、前衛的、創意的、個性的”7對語匯分為一類,占總比例的52.466%,這意味著這些語匯是用戶意象中的主要意象成分,即目標用戶群認為此類語匯是描述汽車造型的主要語匯,經過對這些語匯共性特點分析,可命名為“創意性”因子;而“男性的、陽剛的、親和的、活潑的”4對語匯次之,占總比例的28.165%,命名為“性格化”因子;“圓潤的、幾何的”2對語匯占比例最少,僅為9.773%,命名為“幾何性”因子。為了能更慎重地挑選出代表性意象語匯,將13個意象語匯以階層聚類分析中的華德法,挑選出各群中距離組重心點最近的語匯為代表性意象語匯。

      通過研究,挑選出“高速的、動態的、活潑的、前衛的、圓潤的”5個意象語匯,其中“高速的”與“動態的”意義過于相近,故合并為“速度感”語匯。這樣,共得出4個具有代表性意象語匯,分別為速度感—沉穩感、前衛的—保守的、圓潤的—鋒銳的、活潑的—呆板的。通過以上代表性樣本篩選實驗和代表性意象語匯篩選實驗,將汽車樣本量和意象語匯量的信息進一步精簡,可以明確針對“具有設計背景的有車工薪群體”汽車造型設計的代表意象為“速度感—沉穩感、前衛的—保守的、圓潤的—鋒銳的、活潑的—呆板的”。該研究有助于設計師針對目標用戶群開展前期造型設計,找出相關意象參考,建立相應體系,進而開展設計工作。

      汽車工程論文范例:基于汽車艙內溫度及空氣質量的管控的研究

      3結語

      汽車造型設計具有美學需求多樣、外形曲面復雜、多學科知識交叉、多方案選擇與迭代的特點,是一個典型的“高技術—高情感”設計領域。在物質生活不斷進步、精神追求不斷提高的社會環境下,汽車造型設計的創新性、宜人性、環保性等因素也越來越受到消費者的重視。如何有效合理獲取甚至引導消費者的需求,并應用到設計領域之中,使開發的產品能符合消費者的心理期望,是汽車企業和研究機構所面臨的重大難題。在汽車造型設計前期,尤其是開展概念創新設計時,設計師需要明確目標用戶的情感意象,如“可愛的”、“柔和的”等,然后針對具體的意象開展設計。

      參考文獻:

      [1]胡飛,張寶.論界面用戶研究中的模糊性[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版),2009,31(2):263—266.

      [2]劉志堅,喻曉.以用戶研究為主導的設計思維——目標物為媒介的用戶知識提取方法[J].科協論壇,2007(8):122—123.

      作者:范程程

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