| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 存在不足 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容、目的及意义 | 第11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.4 论文篇章结构 | 第11-13页 |
| 2 面向产品造型的用户可感知实验方法研究 | 第13-27页 |
| 2.1 实验研究对象 | 第13-14页 |
| 2.2 实验方法原理研究 | 第14-21页 |
| 2.2.1 产品造型的语义表达 | 第14-19页 |
| 2.2.2 产品感性认知的差异性与共性 | 第19-21页 |
| 2.3 汽车产品案例分析 | 第21-25页 |
| 2.3.1 感性认知差异案例分析—东风悦达起亚·Soul秀尔 | 第21-22页 |
| 2.3.2 产品语义表达案例分析—奇瑞·QQme | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 产品语义—设计表达映射模型及用户可感知实验 | 第27-45页 |
| 3.1 产品语义与设计元素映射模型 | 第27-30页 |
| 3.1.1 产品语义集合的建立 | 第27-28页 |
| 3.1.2 产品设计元素集合的建立 | 第28页 |
| 3.1.3 产品语义—设计元素映射模型的建立 | 第28-30页 |
| 3.2 基于高频词汇的汽车产品语义获取 | 第30-31页 |
| 3.3 汽车产品语义聚类分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 汽车产品语义聚类分析 | 第32-35页 |
| 3.3.2 分析结果 | 第35-36页 |
| 3.4 基于ZMET的用户可感知实验 | 第36-39页 |
| 3.4.1 ZMET隐喻抽取技术、问卷调查 | 第36-37页 |
| 3.4.2 基于ZMET的可感知实验 | 第37-39页 |
| 3.5 数据分析 | 第39-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 产品语义—设计表达映射数据库应用软件的开发 | 第45-63页 |
| 4.1 应用软件功能规划 | 第45-48页 |
| 4.1.1 应用软件功能目标 | 第45页 |
| 4.1.2 应用软件功能结构 | 第45-47页 |
| 4.1.3 应用软件功能流程 | 第47-48页 |
| 4.2 应用软件技术架构 | 第48-49页 |
| 4.3 应用软件数据库设计 | 第49-52页 |
| 4.3.1 数据库概念结构设计 | 第49-50页 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构设计 | 第50-51页 |
| 4.3.3 数据库物理设计 | 第51-52页 |
| 4.3.4 数据库实施 | 第52页 |
| 4.4 应用软件代码开发 | 第52-61页 |
| 4.4.1 开发工具 | 第53-55页 |
| 4.4.2 SSH框架搭建与代码编写 | 第55-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 5 产品语义—设计表达映射技术应用 | 第63-69页 |
| 5.1 应用范围 | 第63-64页 |
| 5.2 应用过程 | 第64-67页 |
| 5.2.1 初始设计 | 第64-65页 |
| 5.2.2 设计修改 | 第65-67页 |
| 5.3 应用效果 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-78页 |