基于感性意象的产品族造型设计研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·感性工学 | 第13页 |
| ·产品形态与意象分析 | 第13-14页 |
| ·产品族 | 第14-15页 |
| ·文章结构 | 第15-16页 |
| 第二章 感性研究理论基础 | 第16-24页 |
| ·形态及认知 | 第16-18页 |
| ·形态 | 第16页 |
| ·认知的特点 | 第16-17页 |
| ·产品形态与功能 | 第17-18页 |
| ·感性工学 | 第18-22页 |
| ·感性 | 第18页 |
| ·感性工学的概念及内涵 | 第18-20页 |
| ·感性工学的分类 | 第20-22页 |
| ·基于感性的产品族研究 | 第22-23页 |
| ·基于感性 DNA 的产品族设计 | 第22-23页 |
| ·基于本体的产品族设计 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 产品形态和感性意象分析 | 第24-35页 |
| ·研究流程 | 第24-25页 |
| ·研究对象选择 | 第25页 |
| ·感性意象调查分析 | 第25-31页 |
| ·样本收集和筛选 | 第26页 |
| ·样本聚类分析 | 第26-27页 |
| ·感性词汇的收集和筛选 | 第27-28页 |
| ·SD 调查问卷制作 | 第28-29页 |
| ·问卷调查过程及结果 | 第29-31页 |
| ·产品形态分析 | 第31-34页 |
| ·产品形态量化 | 第31页 |
| ·设计元素分解 | 第31-32页 |
| ·设计元素的定性描述 | 第32页 |
| ·设计元素归类 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 产品设计参数辨识 | 第35-44页 |
| ·灰关联分析法概述 | 第35-36页 |
| ·研究步骤 | 第36-38页 |
| ·产品形态和造型意象分析 | 第36页 |
| ·决策矩阵确定 | 第36-37页 |
| ·序列的正规化 | 第37页 |
| ·差序列矩阵计算 | 第37页 |
| ·灰关联系数计算 | 第37页 |
| ·灰关联度计算 | 第37-38页 |
| ·灰关联度排序 | 第38页 |
| ·实例 | 第38-43页 |
| ·原始决策矩阵确定 | 第38-39页 |
| ·灰关联度计算 | 第39-40页 |
| ·灰关联度排序结果及分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 感性意象评价预测 | 第44-57页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第44-46页 |
| ·模糊神经网络的建立规则 | 第46-47页 |
| ·网络输入层建立 | 第46页 |
| ·网络输出 | 第46页 |
| ·中间层层数和节点数确定 | 第46-47页 |
| ·反模糊化 | 第47页 |
| ·定义合理误差 | 第47-48页 |
| ·实例研究 | 第48-56页 |
| ·网络建立 | 第48-52页 |
| ·网络训练 | 第52-53页 |
| ·网络输出结果处理 | 第53-54页 |
| ·误差分析 | 第54页 |
| ·剔除平台参数的样本感性评价值预测 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 产品族创建 | 第57-66页 |
| ·遗传算法概述 | 第57-58页 |
| ·研究步骤 | 第58-61页 |
| ·基因编码 | 第58-59页 |
| ·染色体 | 第59-60页 |
| ·初始种群 | 第60页 |
| ·遗传操作 | 第60-61页 |
| ·实例研究 | 第61-65页 |
| ·样本形态编码 | 第61页 |
| ·选择初始种群 | 第61-62页 |
| ·形态演化 | 第62-64页 |
| ·新样本感性意象评价值预测 | 第64-65页 |
| ·生成产品族 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第73-74页 |
| 附表 | 第74-91页 |
