多目標意象驅(qū)動的梳棉機造型設(shè)計研究

段金娟，侯子軒，雒平升，袁博

多目標意象驅(qū)動的梳棉機造型設(shè)計研究

段金娟1，侯子軒2,3，雒平升4，袁博5

（1.北京社會管理職業(yè)學(xué)院（民政部培訓(xùn)中心） 婚禮文化與傳媒藝術(shù)學(xué)院，北京 102600； 2.內(nèi)蒙古第一機械集團有限公司，內(nèi)蒙古 包頭 014032；3.特種車輛設(shè)計制造集成技術(shù)全國重點實驗室，內(nèi)蒙古 包頭 014032；4.天津工業(yè)大學(xué) 機械工程學(xué)院，天津 300387； 5.內(nèi)蒙古科技大學(xué) 機械工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010）

為滿足用戶對梳棉機的多維感性需求，多層次提升紡織機械的造型意象滿意度和用戶滿意度，提出一種多目標意象驅(qū)動的梳棉機造型設(shè)計方法，并展開設(shè)計實踐與實驗研究。首先，設(shè)計感性評價實驗，通過焦點小組討論和問卷調(diào)研獲取用戶對梳棉機的感性意象評價均值；其次，采用形態(tài)分析法，對梳棉機造型設(shè)計要素進行劃分，并對代表性樣本的造型類目特征進行編碼；基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network，BP-NN），建立梳棉機產(chǎn)品造型要素與用戶感性意象評價均值之間的關(guān)聯(lián)映射模型，建立用于造型推薦的樣本庫，獲取單意象維度下的梳棉機造型設(shè)計策略；再次，應(yīng)用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）得到各目標意象維度的權(quán)重值，輸出多目標意象下梳棉機造型設(shè)計策略；最后，結(jié)合梳棉機的造型設(shè)計實踐及感性評價，進一步驗證該方法的可靠性和有效性?；谠摲椒ㄕ归_設(shè)計實踐，依據(jù)推薦的梳棉機造型設(shè)計策略得到的設(shè)計方案，在目標感性意象的整體評價得分優(yōu)于對照樣本。該方法有較好的可靠性和有效性，能為企業(yè)的新產(chǎn)品開發(fā)及設(shè)計師的設(shè)計實踐輸出指向具體、操作性強的梳棉機多目標意象設(shè)計策略。

紡織機械；梳棉機；多目標意象；反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；造型設(shè)計

我國紡織裝備制造產(chǎn)業(yè)正向高度專業(yè)化、智能化方向發(fā)展。在產(chǎn)品技術(shù)性能日趨同質(zhì)化的今天，力求塑造符合品牌風(fēng)格的產(chǎn)品形象、通過造型設(shè)計使產(chǎn)品在市場中脫穎而出，更好地吸引消費者，已經(jīng)成為當前裝備制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢[1-2]。新產(chǎn)品開發(fā)成功的關(guān)鍵是要不斷滿足用戶的心理需求[3]。在新產(chǎn)品研發(fā)中，僅依靠產(chǎn)品功能獲取競爭優(yōu)勢的時代已不復(fù)存在，可信的設(shè)計過程模型必需包括情感分析[4]。

當前對紡織機械造型創(chuàng)新設(shè)計的研究主要集中在CMF創(chuàng)新[5]、人機優(yōu)化及功能結(jié)構(gòu)創(chuàng)新[6-7]等方面，圍繞對目標產(chǎn)品造型要素內(nèi)在之間的關(guān)系展開，重點關(guān)注造型設(shè)計的影響因素及造型設(shè)計與材質(zhì)、色彩等的關(guān)系，對于造型設(shè)計實踐的啟發(fā)與指示偏于經(jīng)驗化和模糊化。量化研究方面，有學(xué)者[8]基于層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)分析，通過將定性的并條機評價指標轉(zhuǎn)換為定量的評價指標，建立用于優(yōu)選最佳設(shè)計方案的量化評價模型，幫助設(shè)計師獲得符合企業(yè)需求的最佳設(shè)計方案，從而使設(shè)計過程理性系統(tǒng)化。然而該類方法更適用于設(shè)計方案的優(yōu)選，難以獲得較為具體和準確的造型設(shè)計策略。為建立更為具體和指向性強的并條機造型要素與用戶感性意象評價之間的映射關(guān)系，有學(xué)者[9]結(jié)合數(shù)量化理論I類（Quantification Theory I，QTI）建立二者間的線性關(guān)聯(lián)模型，但是當預(yù)測關(guān)系為非線性關(guān)系時，QTI的預(yù)測精度將會降低[10]。相較于QTI，反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network，BP-NN）無需限定于線性關(guān)系假設(shè)和變量相互獨立假設(shè)，研究中限制性較少，可以建立造型要素與產(chǎn)品單目標感性意象間的非線性關(guān)聯(lián)模型，以量化研究的方式提升用戶滿意度。如蘇建寧等[11]為了能及時反映產(chǎn)品造型中的用戶情感，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，建立產(chǎn)品的造型設(shè)計要素和用戶感性意象之間的非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系，提高了用戶滿意度；徐驍琪等[12]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了陶瓷食用器皿造型要素和感性認知量值之間相對應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型；Mai等[13]分析裂紋圖案的感性意象數(shù)據(jù)后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了杯子的裂紋圖案和感性意象的關(guān)系，通過對實際的裂紋生成機制進行建模，從而生成了滿足用戶要求的系統(tǒng)。

在新產(chǎn)品實際研發(fā)中，設(shè)計師經(jīng)常需要在單款產(chǎn)品的造型設(shè)計中表現(xiàn)多維度的感性意象[14]?，F(xiàn)有研究主要針對單目標意象展開，尚缺乏從滿足產(chǎn)品的多目標感性意象表達出發(fā)，探究梳棉機造型設(shè)計要素與用戶感性意象評價之間的關(guān)聯(lián)映射關(guān)系，進而輸出多目標意象驅(qū)動下梳棉機造型設(shè)計策略的相關(guān)研究。綜上所述，為了表達紡織機械的多維度感性意象，提升造型設(shè)計效率和用戶滿意度，本文提出一種多目標意象驅(qū)動的梳棉機造型設(shè)計方法，并結(jié)合梳棉機造型設(shè)計實踐對方法進行深入分析和驗證。研究分為四步進行，首先，通過感性評價實驗獲取用戶對代表性樣本的感性評價值；其次，基于BP-NN建立關(guān)聯(lián)模型，構(gòu)建梳棉機的造型要素樣本庫，獲取單意象維度下的梳棉機造型設(shè)計策略；再次，應(yīng)用AHP得到多目標意象下梳棉機造型設(shè)計策略；最后，通過梳棉機造型設(shè)計實踐及評價，進一步驗證所提研究方法的可靠性和有效性。

1 相關(guān)理論基礎(chǔ)

1.1 感性工學(xué)

感性工學(xué)（Kansei Engineering，KE）是人體工程學(xué)的一個重要領(lǐng)域，將消費者感受和需求用工程學(xué)的方法加以量化，尋找需求感性變量和工程學(xué)中物理變量間的關(guān)系，然后將其轉(zhuǎn)譯為設(shè)計形態(tài)的技術(shù)[15]。它的優(yōu)點在于能站在理性化的角度，用定量、半定量的方法研究感性意象的應(yīng)用原理，把模糊性的感性意象用工學(xué)的數(shù)據(jù)表示出來，幫助人們準確地表達需求[16]。

1.2 BP-NN

BP-NN作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程中具有代表性和廣泛應(yīng)用的非線性擬合方法，在產(chǎn)品建模設(shè)計中具有很好的應(yīng)用前景[12]，是目前廣泛應(yīng)用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其優(yōu)點在于當系統(tǒng)復(fù)雜或信息量較少時，可以建立非線性映射模型[17]。利用BP-NN的學(xué)習(xí)能力來挖掘?qū)蛻舻母行灾R，并對不同時段的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行訓(xùn)練、預(yù)測和整合，可以為產(chǎn)品設(shè)計提供更好的方法參考，也為企業(yè)決策提供了新思路[18]。

1.3 AHP

AHP是由美國運籌學(xué)家托馬斯·塞蒂提出，通過將復(fù)雜的目標分解成若干準則和若干層次，定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)科學(xué)方法[19]。層次分析法具有較好的處理復(fù)雜決策問題的能力，表現(xiàn)出很強的系統(tǒng)性和有效性，經(jīng)常被用于計算和確定復(fù)雜問題中不同影響因素的權(quán)重值，以及進行設(shè)計方案的評估與優(yōu)選。

2 感性評價實驗

2.1 實驗準備

2.1.1 篩選目標感性意象詞匯

通過閱讀相關(guān)文獻，瀏覽產(chǎn)品宣傳頁、網(wǎng)站等渠道廣泛收集有關(guān)梳棉機的感性意象詞匯對，得到100組感性意象詞匯對。首先，依據(jù)語義差異性原則，刪除意思相近的感性意象詞對；其次，根據(jù)梳棉機的功能結(jié)構(gòu)特點和造型特點，篩除與梳棉機造型不符的詞匯對；最后，邀請6名有工業(yè)設(shè)計工程教育背景、有過紡織機械造型設(shè)計經(jīng)驗的專家組成焦點小組進行討論，并參考相關(guān)文獻中對紡織機械感性意象詞匯對的選擇結(jié)果[9]，選定7組較為符合且能多維度地展現(xiàn)梳棉機造型語義的感性意象詞對：“冷漠的-親切的”“傳統(tǒng)的-現(xiàn)代的”“輕巧的-穩(wěn)重的”“突兀的-協(xié)調(diào)的”“繁瑣的-簡約的”“零碎的-整體的”“難用的-易用的”。在實際設(shè)計實踐中，同時表達7個維度的感性意象存在較大難度。因此，繼續(xù)邀請專家依據(jù)梳棉機創(chuàng)新設(shè)計與感性意象的關(guān)聯(lián)性與重要性，采用1～7標度法對上述7組意象詞對進行打分，排序前三的是“難用的-易用的”“零碎的-整體的”“繁瑣的-簡約的”。因為上述三組詞匯對已考慮了示能性、結(jié)構(gòu)性、視覺性，能夠較好地表達梳棉機造型感性意象，所以選定“繁瑣的-簡約的”“零碎的-整體的”“難用的-易用的”為最終目標感性意象詞對。

2.1.2 篩選梳棉機代表性樣本

通過瀏覽紡織機械制造企業(yè)網(wǎng)站、銷售網(wǎng)站、宣傳圖冊等途徑廣泛收集梳棉機樣本圖片，共得到40個樣本。由上述焦點小組篩選，去除重復(fù)及非典型性樣本后，得到24個代表性樣本。為方便被試者在后續(xù)評估樣本感性意象時進行觀察，并盡可能確保評價的客觀性，統(tǒng)一選取各樣本的左45°側(cè)視圖片；同時，為了避免色彩、材質(zhì)等因素對感性意象評估造成的影響，對樣本圖片進行統(tǒng)一去色化處理，結(jié)果如圖1所示。

2.2 實驗過程

2.2.1 問卷設(shè)計

語義差分法是感性工學(xué)中量化被試者感性意象的基本方法之一[20]。為了獲得有效的梳棉機感性意象評價值，將篩選出的3組感性意象詞對和24個代表性樣本相結(jié)合，基于語義差分法，采用Likert七階量表制作梳棉機感性意象評價問卷。

2.2.2 被試者選擇

被試者除需對產(chǎn)品及工藝有一定程度的了解外，還應(yīng)對感性詞匯有較好的認知[21]。同時，小樣本的專家語義評價，能夠在一定程度上預(yù)測梳棉機用戶語義評價結(jié)果[22]。因此，采用專家用戶調(diào)研的方式，邀請紡織機械相關(guān)的開發(fā)者、操作者，有紡織機械設(shè)計相關(guān)經(jīng)驗的設(shè)計師填寫調(diào)研問卷。要求每位被試者根據(jù)對樣本圖片的第一印象進行該樣本的感性意象評價，共收回31份有效問卷。

圖1 代表性樣本

2.2.3 實驗形式

網(wǎng)絡(luò)和智能手機已成為人們生活的重要組成部分，且在線調(diào)研比傳統(tǒng)調(diào)研方式更能獲取真實的用戶感性偏好[23]。因此，選擇網(wǎng)絡(luò)問卷星模式開展在線問卷調(diào)研。

2.3 實驗結(jié)果

輸出調(diào)查結(jié)果，統(tǒng)計各樣本在各典型意象維度的評價平均值，見表1。為便于后期將感性意象評價均值作為輸出端構(gòu)建BP-NN模型，采用min-max標準化方法對表1數(shù)據(jù)進行歸一化處理，結(jié)果見表2。

表1 代表性樣本的感性意象評價平均值

Tab.1 Kansei image evaluation mean of representative samples

表2 歸一化處理后的感性意象平均值

Tab.2 Normalized Kansei image mean

3 獲取單目標意象設(shè)計策略

3.1 提取梳棉機造型要素及編碼

在保障生產(chǎn)安全、結(jié)構(gòu)合理等基本要素的基礎(chǔ)上，采用形態(tài)分析法[24]對梳棉機外殼造型進行形態(tài)要素分解。將影響梳棉機造型設(shè)計的形態(tài)要素分為通風(fēng)孔、主箱體、觀察窗形態(tài)、觀察窗面積、控制箱體、底座6個項目；之后分別對各項目進一步劃分，得到19個類目，見表3。采用開關(guān)式名義尺度編碼對24個代表性樣本進行編碼，將定性造型要素轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，得到代表性樣本的形態(tài)反應(yīng)矩陣，見表4。

表3 梳棉機類目劃分

Tab.3 Classification of carding machines modeling categories

表3（續(xù)）

表4 代表性樣本的形態(tài)反應(yīng)矩陣

Tab.4 Morphological response matrix of representative samples

3.2 構(gòu)建關(guān)聯(lián)模型

采用3層BP-NN分別構(gòu)建并訓(xùn)練梳棉機的造型要素形態(tài)矩陣和三個代表性感性意象詞對之間的關(guān)聯(lián)映射模型。

3.2.1 參數(shù)和函數(shù)的選取

在全部樣本中隨機抽選21個樣本為訓(xùn)練樣本，其余3個為測試樣本。采用對數(shù)S型函數(shù)（Log Sigmoid函數(shù)）為隱藏層和輸出層的傳遞函數(shù)，trainlm函數(shù)為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)，learngdm函數(shù)為學(xué)習(xí)函數(shù)，MSE（Mean Square Error，均方誤差）函數(shù)為驗證函數(shù)。

3.2.2 訓(xùn)練模型

依據(jù)3.2.1所述，設(shè)置相關(guān)參數(shù)與函數(shù)，構(gòu)建并訓(xùn)練梳棉機造型元素與各感性意象維度之間的關(guān)聯(lián)映射模型。如圖2所示，“繁瑣的-簡約的”意象維度下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練到第10次時，MSE值降低至0.001以下，停止訓(xùn)練。

圖2 “繁瑣的-簡約的”意象維度下模型訓(xùn)練結(jié)果

3.2.3 驗證模型

訓(xùn)練后的模型需要對其有效性和魯棒性進行驗證分析，驗證合格后方可作為預(yù)測模型投入使用[25]。訓(xùn)練回歸圖中擬合度越接近1，說明擬合程度越高[26]。三個網(wǎng)絡(luò)模型的擬合度分別為簡約的=0.942 09，整體的=0.976 28，易用的=0.935 22，說明網(wǎng)絡(luò)擬合度良好，訓(xùn)練回歸圖如圖3所示。

圖3 “繁瑣的-簡約的”意象維度下模型擬合度

在24個代表性樣本中，隨機抽取樣本3、樣本10和樣本24為測試樣本，采用sim仿真實驗對測試樣本的感性意象值進行預(yù)測，計算預(yù)測值歸一化的感性意象值和反歸一化處理后的數(shù)值（見表5）。由表5可知，各測試樣本的誤差在允許范圍之內(nèi)，證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的魯棒性，可以對梳棉機造型的感性意象進行較為準確的預(yù)測。

3.3 建立用于造型推薦的樣本庫

經(jīng)訓(xùn)練，上述模型能較好地預(yù)測給定樣本或設(shè)計方案在某具體意象維度下的感性意象值。然而在設(shè)計實踐中，除需對設(shè)計方案進行感性預(yù)測評估之外，設(shè)計師往往更希望根據(jù)目標意象評價值尋找對應(yīng)的最優(yōu)造型要素組合，即獲得目標意象下最優(yōu)造型要素組合的推薦。

為實現(xiàn)目標意象下造型要素組合的推薦，構(gòu)建相應(yīng)造型設(shè)計樣本庫。根據(jù)表1，采用窮舉法對梳棉機造型要素進行重新組合，共得到3×5×2×4×2×3=720種方案，對所有可能的方案進行編碼，構(gòu)建梳棉機造型樣本庫，并用訓(xùn)練好的3個BP-NN模型預(yù)測各樣本的三種感性意象值，見表6。其中，樣本X429、X226、X174分別為對應(yīng)單意象維度下在梳棉機造型庫中的最優(yōu)造型要素組合推薦，見表7。

在目標尋優(yōu)之外，上述模型還可以通過指定預(yù)期感性意象閾值在樣本庫中搜索符合條件的樣本，幫助設(shè)計師快速有效地獲取對應(yīng)的造型設(shè)計要素組合推薦。如在“難用的-易用的”感性意象維度下，尋找預(yù)測感性意象值大于等于5的類目組合，可以得到2組符合條件的造型要素組合方案，見表8。

表5 測試樣本的觀測值與預(yù)測值

Tab.5 Observed value and predicted value of test samples

表6 樣本庫的預(yù)測值

Tab.6 Predicted value of sample library

表7 單意象維度下最優(yōu)樣本

Tab.7 Optimal sample under single image dimension

表8 “難用的-易用的”預(yù)測感性評價≥5的造型推薦

Tab.8 Recommended models with predictive value of "difficult to use-easy to use" ≥ 5

4 獲取多目標意象設(shè)計策略

用戶的意象認知和情感需求經(jīng)常是復(fù)合的、多方面的，擁有復(fù)合意象風(fēng)格的產(chǎn)品造型風(fēng)格得到更多的青睞[27]。在梳棉機造型設(shè)計實踐中，一般需要同時考慮產(chǎn)品的多個目標意象，而不是僅在單一維度下進行設(shè)計創(chuàng)新。在多個目標維度下，目標意象與目標意象所對應(yīng)的最優(yōu)造型要素可能存在差異，此時BP-NN網(wǎng)絡(luò)在造型設(shè)計推薦時會存在矛盾與困難。常見的多目標尋優(yōu)方法有多目標遺傳算法[28]、加權(quán)和法[29]、Pareto前言法[30]等。其中，加權(quán)和法通過多個目標函數(shù)加權(quán)求和，將多目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，具有簡單易實現(xiàn)、靈活性及利用現(xiàn)有單目標優(yōu)化算法的優(yōu)勢，是多目標優(yōu)化領(lǐng)域中常用且有效的方法之一[31]。為實現(xiàn)在多目標維度下進行造型設(shè)計方案的尋優(yōu)，本文采用加權(quán)和法進行多目標意象的實現(xiàn)。首先需要為各目標意象分配權(quán)重，以反映其相對重要性，進而尋求多目標意象驅(qū)動下的梳棉機最佳造型方案。AHP方法常用于確定多個準則或因素的權(quán)重，通過將復(fù)雜的決策問題分解為層次結(jié)構(gòu)，再使用專家判斷和比較來確定各層次元素之間的相對重要性。因此，本文采用AHP方法獲取各目標意象的重要性權(quán)重。

4.1 計算多目標意象的權(quán)重值

4.1.1 構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)研究目標，將梳棉機造型作為目標層，“繁瑣的-簡約的”“零碎的-整體的”和“難用的-易用的”三個感性意象作為準則層，構(gòu)建梳棉機多目標感性意象層次分析模型，見圖4。

圖4 梳棉機多目標感性意象層次分析模型

4.1.2 建立判斷矩陣及計算權(quán)重

使用1～9標度法，邀請焦點小組成員對各意象的重要性程度進行打分，兩兩比較后給出一致性意見；基于得到的專家打分，建立梳棉機準則層的判斷矩陣；根據(jù)層次分析法中權(quán)重值計算公式，計算各意象的權(quán)重值，匯總?cè)绫?所示。

表9 準則層判斷矩陣及權(quán)重值

Tab.9 Criterion layer judgment matrix and weight

4.1.3 一致性檢驗

4.2 獲取多意象驅(qū)動下的梳棉機造型設(shè)計策略

結(jié)合表7和表9，計算梳棉機樣本庫中各樣本在多意象維度下的感性意象預(yù)測值，計算見式（1）。

經(jīng)計算，max=5.029 5，樣本編號為X174，對應(yīng)的造型要素組合為{A3，B3，C2，D2，E2，F(xiàn)1}。即在多意象驅(qū)動下樣本庫中推薦的最佳造型的設(shè)計要素組合為類倒三角形控制箱、斜面式主箱體、窄邊底座、矩形+梯形觀察窗、觀察窗面積不小于門面積的1/2、條形通風(fēng)孔。

5 梳棉機設(shè)計實踐及策略驗證

為驗證上述研究方法的可靠性，通過梳棉機造型設(shè)計實踐產(chǎn)生設(shè)計方案，并結(jié)合進一步的感性意象評價實驗進行檢驗。

5.1 設(shè)計實踐

基于4.2節(jié)輸出的設(shè)計策略，以{A3，B3，C2，D2，E2，F(xiàn)1}造型設(shè)計要素組合進行梳棉機造型設(shè)計實踐，得到3款設(shè)計方案，見圖5。

圖5 設(shè)計方案

5.2 方案感性意象評價

為了客觀地選擇出更符合多目標意象的設(shè)計方案，并驗證上述方法的有效性，對設(shè)計方案再次進行用戶評價實驗。

采用部分重復(fù)樣本結(jié)合新樣本的方式組建評價樣本集。從圖1的原有產(chǎn)品樣本中隨機抽選前期用戶評價較高的樣本5（10/24）、樣本12（5/24）為對照樣本；隨機從圖5的設(shè)計方案中選擇方案1、方案2作為抽選方案，并對其進行灰度處理，之后與對照樣本共同組成評價樣本集合，見圖6。

圖6 梳棉機評價樣本集

結(jié)合3組目標意象與評價樣本集合，采用Likert七階評價量表設(shè)計調(diào)研問卷。再次邀請與紡織機械相關(guān)的用戶、工程師、有紡織機械造型設(shè)計經(jīng)驗或有5年以上工業(yè)設(shè)計教育背景及經(jīng)驗的工業(yè)設(shè)計從業(yè)人員，填寫網(wǎng)絡(luò)調(diào)研問卷。共收回31份有效問卷。

表10 各樣本的感性意象得分

Tab.10 Kansei image value of each sample

根據(jù)表10，各樣本的整體得分如下：

計算各樣本的最終評價結(jié)果見式（4）。

計算結(jié)果見表11。由評價結(jié)果可知，方案1與方案2的最終得分均高于抽樣樣本，即依據(jù)關(guān)聯(lián)模型推薦的最優(yōu)造型設(shè)計要素組合開展設(shè)計實踐，所得設(shè)計方案在三個維度感性意象優(yōu)度均高于對照樣本，驗證了方法的有效性。

表11 各樣本最終得分

Tab.11 Final value of each sample

6 結(jié)語

為了量化表達紡織機械的多維度感性意象，提升造型設(shè)計效率和用戶滿意度，本文提出多目標意象驅(qū)動的梳棉機造型設(shè)計方法，并結(jié)合設(shè)計實踐與方案評價驗證了研究方法的有效性與可靠性。研究得出如下結(jié)論：基于KE和BP-NN可以構(gòu)建梳棉機造型設(shè)計要素與感性意象評價之間的非線性關(guān)聯(lián)映射模型；基于關(guān)聯(lián)模型構(gòu)建造型要素樣本庫，可以為設(shè)計提供更豐富的造型設(shè)計資源，并實現(xiàn)具體目標意象下造型設(shè)計策略的推薦；結(jié)合AHP為各目標意象賦權(quán)，構(gòu)建多目標意象維度下梳棉機造型要素與感性意象評價的關(guān)聯(lián)映射模型，可以預(yù)測樣本在多目標意象維度下的感性意象值和輸出最優(yōu)樣本，為設(shè)計師提供指向具體、要素清晰的造型設(shè)計策略，幫助設(shè)計師提升設(shè)計效率，更好地滿足用戶的多維感性需求。基于該方法提供的類目要素組合推薦策略，設(shè)計師可以結(jié)合當下的智能設(shè)計生成工具，提出相應(yīng)的智能生成關(guān)鍵詞或限制約束，嘗試進行設(shè)計草圖或預(yù)想概念圖的智能生成；同時，固定的設(shè)計要素組合即使是相應(yīng)條件下的最優(yōu)推薦組合，也可能會在一定程度上限制設(shè)計師的創(chuàng)意思路發(fā)散，建議設(shè)計師可以結(jié)合可拓圖解語義或形狀文法等方法，進行約定語義或約定組合下的思維充分發(fā)散和有效收斂，為產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計提供更充分、可靠的路徑方法，這也是課題組下一步的研究目標。

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Multi-objective Image Oriented Modeling Design of Carding Machines

DUAN Jinjuan1, HOU Zixuan2,3, LUO Pingsheng4, YUAN Bo5

(1. School of Wedding Culture & Media Art, Beijing College of Social Administration (Formerly the Ministry of Civil Affairs Management Cadre Institute), Beijing 102600, China; 2. Inner Mongolia First Machinery Group Co., Ltd., Inner Mongolia Baotou 014032, China; 3. National Key Laboratory of Special Vehicle Design and Manufacturing Integration Technology, Inner Mongolia Baotou 014032, China; 4. School of Mechanical Engineering, Tiangong University, Tianjin 300387, China; 5. School of Mechanical Engineering, Inner Mongolia University of Science & Technology, Inner Mongolia Baotou 014010, China)

The work aims to propose a multi-objective oriented design method for carding machinesbased on back propagation neural network (BP-NN) and analytic hierarchy process (AHP), and conduct a design practice and experimental research to meet users' multidimensional perceptual requirements for carding machines and enhance the satisfaction of the perceptual image and user satisfaction of textile machinery. Firstly, a perceptual evaluation experiment was conducted to obtain the mean value of perceptual image evaluations of users through focus group discussions and online survey. Secondly, using morphological analysis, the design elements of carding machineswere divided, and the morphological category features of representative samples were encoded. Based onBP-NN, the correlation mapping models between modeling elements of carding machines and Kansei image values were constructed. After training and validating the model, a sample library for design recommendations was established. Then, AHP was applied to determine the weights of various target perceptual images, thereby obtaining the recommended design strategy and combination of optimal design elements for carding machines under multi-objective image. Finally, combined with the carding machine modeling design practice and perceptual evaluation, the reliability and the effectiveness of the method were verified. The design practice based on this method shows that the design schemes obtained based on the recommended carding machine design strategy have higher scores in terms of target sensory image evaluation compared with the control samples. The method has high reliability and effectiveness. It can effectively output the carding machine design strategy under multi-objective image for modeling design to support the new product development of relative companies and designers.

textile machinery; carding machine; multi-objective image; BP neural network; modeling design

TB472

A

1001-3563(2024)02-0078-10

10.19554/j.cnki.1001-3563.2024.02.008

2023-08-07

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目（JBKYZD2023-1）；教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目（202102071001）