多目标驱动的产品形态基因网络模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种多目标驱动的产品形态基因网络模型构建方法，包括建立产品案例库与目标约束信息库、特征样本集合与产品形态基因集合、驱动目标与驱动词汇提取、构建多目标意象认知驱动空间、建立目标驱动形态基因网络、网络拓扑分析等，即基于用户意象认知实验构建多目标驱动空间，分析产品形态基因节点与边的设计，以产品形态基因为节点，以节点之间的相关性为边，构建多目标驱动的产品形态基因网络模型M‑FGN，对网络进行拓扑分析，分析出隐性设计知识辅助设计师和企业进行产品形态设计。本发明专利技术具有能提高用户需求的主观性、模糊性以及产品意象传达的精确性，且实用性好的特点。

【技术实现步骤摘要】
多目标驱动的产品形态基因网络模型构建方法
本专利技术属于产品设计领域，具体地说是涉及一种多目标驱动的产品形态基因网络模型构建方法。
技术介绍
产品意象造型设计已经成为当前企业重要的设计策略，用户需求的主观性和模糊性问题使得企业和设计师越来越难以把握用户需求，而单纯依靠计算机辅助技术进行的设计实际应有价值有限，因此如何有效辅助设计师和企业，以设计出更好满足用户需求同时传达品牌独特形象的产品，是当前产品设计面临的重要问题。产品基因网络(productgenenetwork，PGN)是复杂网络思想运用到产品基因概念中形成的一种网络形式。近年来有学者陆续对产品基因网络模型开展了研究。现有技术中，刘肖健等通过构建纯净水瓶形态参数网络并结合交互式遗传算法验证了基因调控网络对设计的辅助作用；徐瑶以保温杯为样本绘制GRN网络并析出了相关设计知识；张露芳等建立了办公椅形态关系网络；盛振构建了汽车外形基因网络以及汽车感性词汇评价网络。此外，部分学者也进行了一些基于基因网络的配色设计研究。以上研究倾向于利用复杂网络工具来分析描述实际生活中存在的大量产品设计要素之间的客观规律，如产品形态要素的重要度以及之间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多目标驱动的产品形态基因网络模型构建方法，包括下述步骤：（1）建立目标约束信息库：收集能够描述目标产品造型的形容词汇，通过对形态无关的形容词进行筛选，确定目标约束信息库；（2）确定驱动目标和驱动词汇：从定性目标和定量目标角度构建驱动目标，定性驱动目标通过感性词汇加以描述，采用有聚类分析法、因子分析法或主成分分析法获得；定量目标通过成本调查法、企业产品案例库方法获取；（3）构建多目标意象认知驱动空间：选取多个驱动目标构建多目标意象认知驱动空间，将特征样本中的形态基因与驱动目标一一对应，采用实验结合量表进行意象认知实验，获取所有被试者对特征样本的每个形态基因意象评价值，得到高维的情感意象认...

【技术特征摘要】
1.一种多目标驱动的产品形态基因网络模型构建方法，包括下述步骤：（1）建立目标约束信息库：收集能够描述目标产品造型的形容词汇，通过对形态无关的形容词进行筛选，确定目标约束信息库；（2）确定驱动目标和驱动词汇：从定性目标和定量目标角度构建驱动目标，定性驱动目标通过感性词汇加以描述，采用有聚类分析法、因子分析法或主成分分析法获得；定量目标通过成本调查法、企业产品案例库方法获取；（3）构建多目标意象认知驱动空间：选取多个驱动目标构建多目标意象认知驱动空间，将特征样本中的形态基因与驱动目标一一对应，采用实验结合量表进行意象认知实验，获取所有被试者对特征样本的每个形态基因意象评价值，得到高维的情感意象认知驱动空间；（4）获取产品形态基因集合：首先建立产品案例库，对收集到的产品案例库中目标产品形态进行编号，去除相似度高的形态方案，同时为避免色彩对形态的影响，对所有样本进行灰度处理；由有经验的专家及设计师进行筛选确定初步样本，通过意象认知实验对初步样本做进一步筛选获取特征样本集合；通过专家访谈、形态拆解法、特征线概念对产品特征样本进行分解，得到产品形态基因集合；采用曲线控制法对获得的形态基因进行编码处理；（5）产品形态基因网络（M-FGN）的构建：包括节点与边的设计以及自相关矩阵构建:M-FGN网络节点即经过编码的形态基因，形态基因遵循客观性、可编辑性、最小单元性的原则;网络节点确定后，网络中的边代表节点之间的相关关系,通过Pearson相关系数计算形态基因之间的两两相关性;通过软件实现样本数据的相关性系数计算，从而建立各...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕健，张文召，赵慧亮，王震，黄海松，袁庆霓，蓝伟文，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：贵州,52