基于意象的产品造型设计方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·意象与产品造型设计的联系 | 第13-14页 |
| ·计算机辅助设计是产品造型设计的新需求 | 第14-15页 |
| ·感性工学的影响 | 第15-16页 |
| ·研究目的 | 第16页 |
| ·研究动态 | 第16-20页 |
| ·CAID中智能设计的研究现状 | 第16-18页 |
| ·产品色彩设计的研究现状 | 第18-19页 |
| ·感性工学的研究现状 | 第19-20页 |
| ·研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 意象转换造型法研究体系的构建 | 第22-50页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·产品造型理论基础 | 第22-26页 |
| ·产品美学的层次论 | 第23-24页 |
| ·产品造型吸引力的四个层面 | 第24页 |
| ·具有工业美感的造型特性 | 第24-26页 |
| ·产品造型设计方法的研究状况 | 第26-30页 |
| ·基于视、触、听认知心理的产品造型意象化 | 第30-38页 |
| ·意象与产品意象 | 第30-33页 |
| ·视觉意象化 | 第33-35页 |
| ·触觉意象化 | 第35-37页 |
| ·听觉意象化 | 第37-38页 |
| ·基于语义的意象空间 | 第38-41页 |
| ·产品造型意象语义描述 | 第38页 |
| ·基于语义描述的意象空间的建立 | 第38-40页 |
| ·产品形态到语义的映射 | 第40页 |
| ·语气运算的引入 | 第40-41页 |
| ·语义到形态要素的转换方法 | 第41页 |
| ·用户意象的获取 | 第41-46页 |
| ·用户心理 | 第41-42页 |
| ·用户满意度 | 第42-43页 |
| ·用户与设计师意象认知的差异 | 第43-45页 |
| ·用户意象获取的方法 | 第45-46页 |
| ·面向用户意象的产品形态描述模型的建立 | 第46-49页 |
| ·意象描述模型 | 第46-48页 |
| ·基于意象描述模型的形态设计过程 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第3章 产品意象与形态的关联分析 | 第50-74页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·研究方法 | 第50-53页 |
| ·研究流程 | 第53-54页 |
| ·案例应用 | 第54-72页 |
| ·汽车造型设计研究现状分析 | 第55-57页 |
| ·意象语义的收集与筛选 | 第57-59页 |
| ·代表性实验样本的提取 | 第59-61页 |
| ·代表性意象语义的选取 | 第61-63页 |
| ·提取代表性形容词对 | 第63-65页 |
| ·造型元素的提取 | 第65-67页 |
| ·基于多元线性回归分析的产品造型法则的构造 | 第67-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 第4章 神经网络和遗传算法在形态设计中的应用 | 第74-95页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·特征导向式的造型参数衍生建模 | 第75-79页 |
| ·特征导向式的建模概念 | 第75-76页 |
| ·参数化模型 | 第76页 |
| ·形态衍生方法 | 第76-77页 |
| ·基于特征的产品造型衍生 | 第77-79页 |
| ·神经网络在产品设计中的应用分析 | 第79-86页 |
| ·神经网络的简介 | 第79-80页 |
| ·神经网络的学习法则 | 第80页 |
| ·倒传递神经网络学习的基本思想和算法步骤 | 第80-84页 |
| ·神经网络的应用 | 第84-85页 |
| ·神经网络在产品设计方面的应用 | 第85-86页 |
| ·遗传算法在产品设计中的应用分析 | 第86-91页 |
| ·遗传算法基本思想 | 第86-87页 |
| ·遗传演算的应用 | 第87-89页 |
| ·应用遗传演算于产品设计的可行性 | 第89-91页 |
| ·基于神经网络与遗传算法的产品造型与意象关联 | 第91-93页 |
| ·小结 | 第93-95页 |
| 第5章 产品配色意象评价方法研究 | 第95-121页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·色彩设计理论基础 | 第96-105页 |
| ·色彩的三要素 | 第96页 |
| ·色彩的表示 | 第96-97页 |
| ·色系的建立 | 第97-100页 |
| ·调和与配色 | 第100-105页 |
| ·灰色理论在产品配色中的应用 | 第105-113页 |
| ·灰色理论在配色设计中的应用可行性 | 第105页 |
| ·灰关联度的运算机制 | 第105-106页 |
| ·灰色聚类运算 | 第106-107页 |
| ·灰色理论应用于配色设计的研究框架 | 第107-111页 |
| ·案例应用 | 第111-113页 |
| ·BP神经网络与遗传算法在色彩设计中的应用 | 第113-119页 |
| ·利用 BP神经网络模拟受测者的色彩意象 | 第114-116页 |
| ·产品配色遗传演算模式的建立 | 第116-118页 |
| ·产品配色系统实现框架 | 第118-119页 |
| ·小结 | 第119-121页 |
| 第6章 结论与展望 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 读博期间发表论文 | 第131-132页 |
| 读博期间从事的主要科研项目 | 第132-133页 |
| 附录1: 80个汽车车头图片 | 第133-135页 |
| 附录2: 50个汽车车头样本图片 | 第135-137页 |
| 附录3: 汽车车头意象语义评估问卷 | 第137-138页 |
