【摘要】：21世紀(jì),以消費者為主的“消費者導(dǎo)向”成為主流,在產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域,滿足用戶的情感需求成為關(guān)鍵�；诖朔N背景,產(chǎn)品意象設(shè)計逐漸引起了人們的關(guān)注。用戶對于產(chǎn)品的選擇因人而異,具有令人無法捕捉的復(fù)雜性和可變性。軟計算是一種新興的計算機(jī)技術(shù),可以在模糊或不確定的環(huán)境下模擬和學(xué)習(xí)人類的思維方式,因此,將軟計算應(yīng)用于研究關(guān)于產(chǎn)品的用戶感知模式的實驗是非常合適的。為了設(shè)計出能最大程度的滿足用戶的內(nèi)心情感需求的產(chǎn)品,本研究基于意象運用軟計算方法進(jìn)行以下幾個方面的研究:(1)通過對產(chǎn)品意象研究相關(guān)理論和方法的分析,采用感性工學(xué)的概念萃取具有代表性的實驗樣本,利用熵權(quán)法評估各目標(biāo)意象所占比重,得到影響產(chǎn)品造型要素的目標(biāo)意象。(2)選取框架眼鏡作為本次研究的實驗對象,以質(zhì)性的方式描述實驗樣本的造型元素,首先,分析了研究產(chǎn)品造型設(shè)計要素與目標(biāo)意象之間關(guān)系的技術(shù)方法。隨之,提出使用灰關(guān)聯(lián)分析和熵權(quán)重相結(jié)合的方法,通過求取灰熵關(guān)聯(lián)度來確定各造型設(shè)計要素的優(yōu)先度,并構(gòu)建了目標(biāo)意象與產(chǎn)品造型特征元素的相關(guān)分析模型。(3)基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建產(chǎn)品意象設(shè)計的方法技術(shù),提出粒子群算法優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品意象造型優(yōu)化設(shè)計方法,彌補了GRA-GNNM模型預(yù)測精度不高、花費時間長以及每次訓(xùn)練結(jié)果不同的缺陷;最后將優(yōu)化后的結(jié)果運用3D建模的方法表現(xiàn)出來,通過對優(yōu)化后的模型樣本進(jìn)行問卷調(diào)查、統(tǒng)計分析,證明了本文提出的產(chǎn)品意象設(shè)計方法的可行性,可以為產(chǎn)品意象設(shè)計提供有效的幫助和支持。
【學(xué)位授予單位】：齊魯工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TB472

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳建新;崔廣才;;基于改進(jìn)粒子群算法的函數(shù)優(yōu)化研究[J];電腦迷;2018年01期

2 周慧;;基于粒子群算法的最優(yōu)值求解[J];科技廣場;2017年12期

3 吳豐;郭曉娟;;基于混合粒子群算法的船舶穩(wěn)定性分析[J];艦船科學(xué)技術(shù);2018年14期

4 鄧廣彪;;改進(jìn)的粒子群算法在云計算下的數(shù)據(jù)挖掘中的研究[J];科技通報;2017年04期

5 張釗旭;王志杰;李建辰;王貴奇;許軍;楊進(jìn)候;;一種基于模擬退火-改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法的測試優(yōu)化選擇方法[J];水下無人系統(tǒng)學(xué)報;2017年03期

6 朱俚治;王興虎;;試談粒子群算法[J];電腦編程技巧與維護(hù);2017年11期

7 朱寶;;基于改進(jìn)粒子群算法的盾構(gòu)掘進(jìn)施工優(yōu)化研究[J];遼寧科技學(xué)院學(xué)報;2017年03期

8 袁正午;李君琪;;基于改進(jìn)粒子群算法的云資源調(diào)度[J];計算機(jī)工程與設(shè)計;2016年02期

9 江嘉偉;毋文峰;;一種改進(jìn)的粒子群算法[J];電腦編程技巧與維護(hù);2016年06期

10 張衛(wèi)明;周慶忠;黎武;;基于改進(jìn)粒子群算法的野戰(zhàn)油庫選址優(yōu)化[J];兵器裝備工程學(xué)報;2016年08期

相關(guān)會議論文 前10條

1 熊偉麗;徐保國;;單個粒子收斂中心隨機(jī)攝動的粒子群算法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

2 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[A];第十一屆全國膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會議膨脹節(jié)設(shè)計、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

3 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進(jìn)粒子群算法[A];中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會論文集(上)[C];2012年

4 王征;劉大寶;王家林;王永驥;;基于離散粒子群算法的船舶電力系統(tǒng)重構(gòu)研究[A];2011年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第一分冊）[C];2011年

5 王波;肖健梅;王錫淮;;基于改進(jìn)粒子群算法的車輛路徑問題研究[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

6 張頂學(xué);關(guān)治洪;劉新芝;;多種群并行粒子群算法研究[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

7 黃勝;任萬龍;王超;何新;;多目標(biāo)粒子群算法在翼型優(yōu)化的應(yīng)用[A];第二十五屆全國水動力學(xué)研討會暨第十二屆全國水動力學(xué)學(xué)術(shù)會議文集（上冊）[C];2013年

8 王瑩;盛四清;;基于改進(jìn)粒子群算法的電壓薄弱區(qū)域恢復(fù)[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2008年

9 孟繁敏;楊彬;張其林;;改進(jìn)的粒子群算法在鋼框架截面優(yōu)化中的應(yīng)用[A];第十三屆全國現(xiàn)代結(jié)構(gòu)工程學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2013年

10 孔憲仁;秦玉靈;羅文波;;帶飛行因子的粒子群算法的鋁蜂窩板模型修正[A];結(jié)構(gòu)及多學(xué)科優(yōu)化工程應(yīng)用與理論研討會’2009（CSMO-2009）論文集[C];2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉天宇;基于協(xié)作學(xué)習(xí)和文化進(jìn)化機(jī)制的量子粒子群算法及應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2017年

2 孟麗;粒子群算法及其在分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

3 韓佳偉;多層級蘋果預(yù)冷過程模擬及預(yù)冷控制決策優(yōu)化[D];北京工業(yè)大學(xué);2018年

4 鐘繼如;基于混合粒子群算法的小沖桿試驗預(yù)測材料強(qiáng)度的研究[D];華東理工大學(xué);2019年

5 雷開友;粒子群算法及其應(yīng)用研究[D];西南大學(xué);2006年

6 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

7 楊輕云;約束滿足問題與調(diào)度問題中離散粒子群算法研究[D];吉林大學(xué);2006年

8 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

9 王雪飛;粒子群算法的動態(tài)拓樸結(jié)構(gòu)研究[D];西南大學(xué);2008年

10 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張曉寒;基于混合粒子群算法的車間調(diào)度研究及管理系統(tǒng)設(shè)計[D];武漢科技大學(xué);2019年

2 蔡江華;基于有限理性的主從博弈穩(wěn)定性和算法研究[D];貴州大學(xué);2019年

3 徐慧;基于改進(jìn)粒子群算法的投資組合優(yōu)化研究[D];天津商業(yè)大學(xué);2019年

4 付成杰;軟計算方法在產(chǎn)品意象設(shè)計中的應(yīng)用研究[D];齊魯工業(yè)大學(xué);2019年

5 李東旺;基于多目標(biāo)粒子群算法的制造過程優(yōu)化方法研究[D];齊魯工業(yè)大學(xué);2019年

6 胡松琪;量子粒子群算法的研究及應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2019年

7 魏貝貝;Y公司訂單評價及排程研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2019年

8 熊龍飛;基于CEEMDAN與粒子群算法的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2017年

9 李東;改進(jìn)粒子群算法及結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計應(yīng)用研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2018年

10 曹寧;粒子群算法在參數(shù)化BIM模型優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2018年

，

本文編號：2608976