文／殷曉晨，吳世蔚（合肥工業(yè)大學(xué) 建筑與藝術(shù)學(xué)院）

在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域， “仿生”是一種常用的設(shè)計(jì)與研究手法，同時(shí)也是很多產(chǎn)品的創(chuàng)新來(lái)源，通過鋸齒草的啟發(fā)發(fā)明鋸子、借鑒鳥類的特征發(fā)明飛機(jī)、以蒼蠅翅膀?yàn)閬?lái)源而制成的震動(dòng)陀螺儀等不計(jì)其數(shù)的案例，都是人類對(duì)自然界生物的功能、結(jié)構(gòu)、形態(tài)特征等進(jìn)行模仿與再創(chuàng)造，進(jìn)而造福人類社會(huì)。恰當(dāng)?shù)摹胺律笨梢詾閭€(gè)體用戶或者品牌帶來(lái)多樣化的福利，相反若是以一種不合適的方法進(jìn)行仿生設(shè)計(jì)，結(jié)果則會(huì)不盡人意。如何去系統(tǒng)、科學(xué)地師法自然，將仿生的作用盡可能發(fā)揮出來(lái)，是值得設(shè)計(jì)師們深入研究的課題[1-3]。本文引入感性匹配和Grasshopper平臺(tái)的參數(shù)化設(shè)計(jì)方法，運(yùn)用于產(chǎn)品仿生肌理的研發(fā)中，探究完善仿生設(shè)計(jì)的新方法。

一、仿生設(shè)計(jì)

仿生設(shè)計(jì)是一個(gè)比較廣泛的領(lǐng)域，仿生本體大致可以分為自然界萬(wàn)物的形態(tài)、功能、結(jié)構(gòu)、肌理、色彩以及它們的抽象意向。在仿生設(shè)計(jì)的方法上，學(xué)者羅仕鑒提出了本體層、行為層和價(jià)值層3個(gè)層次的概念。仿生的目標(biāo)是做出好的產(chǎn)品，滿足人們的用戶體驗(yàn)，這一過程中，輸入生物的形態(tài)、功能、結(jié)構(gòu)等，輸出具備上述3個(gè)層次的方案。其中，本體層是指產(chǎn)品自身形態(tài)特征，行為層是指生物的諸多特征融入產(chǎn)品的具體過程，價(jià)值層則側(cè)重的是最終產(chǎn)品給用戶帶來(lái)的情感價(jià)值。在這一過程中，仿生目標(biāo)的外形特征提煉、產(chǎn)品的外形設(shè)計(jì)與表達(dá)、生物特征與產(chǎn)品特點(diǎn)的融合以及設(shè)計(jì)方案給用戶帶來(lái)的情感價(jià)值評(píng)估是幾個(gè)關(guān)鍵性步驟[4-6]。

不管是哪個(gè)層次的仿生設(shè)計(jì)，都避不開仿生對(duì)象與輸出產(chǎn)品的特征匹配與映射關(guān)系。在這一過程中，現(xiàn)有很多設(shè)計(jì)案例中的仿生對(duì)象與輸出產(chǎn)品之間的特征匹配并不理想。造成這一現(xiàn)象的原因有以下幾點(diǎn)：首先，本體生物的特征提取與產(chǎn)品的映射策略很多時(shí)候還局限于設(shè)計(jì)師的主觀判斷，而從消費(fèi)者角度出發(fā)，確定其對(duì)仿生對(duì)象的心理認(rèn)知和感性評(píng)價(jià)是十分重要的，準(zhǔn)確掌握消費(fèi)者心理認(rèn)知，才能準(zhǔn)確定位仿生方向[7]；在提取生物形態(tài)之后，現(xiàn)有很多數(shù)字模型的建模方法會(huì)在模型形態(tài)與生物形態(tài)之間造成一定的差異，降低了仿生設(shè)計(jì)的有效性；在生成產(chǎn)品方案之后，生物本體特征與產(chǎn)品特征要素之間的契合性缺乏合適的評(píng)價(jià)方法[8]。正是這些問題的存在，讓仿生過程出現(xiàn)了一定的模糊性與不適應(yīng)性，一定程度上影響了設(shè)計(jì)方案的效果。針對(duì)這些問題，本文將采用感性匹配與參數(shù)化建模相結(jié)合的方式，來(lái)優(yōu)化仿生設(shè)計(jì)過程。

二、研究方法

2.1 參數(shù)化設(shè)計(jì)

參數(shù)化設(shè)計(jì)方法越來(lái)越受到設(shè)計(jì)師的重視，在很多建筑學(xué)、工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)案例中都可以看到參數(shù)化設(shè)計(jì)的作用與魅力。參數(shù)化建模方式是幾何建模的一個(gè)重要方向，它具備提高建模速度、便捷模型修改的特點(diǎn)，可以大大提升設(shè)計(jì)人員在建模、方案修改等階段的效率。參數(shù)化建模的本質(zhì)就是在建立一系列約束的前提下，進(jìn)行產(chǎn)品造型表達(dá)。在眾多參數(shù)化軟件中，Rhino及Grasshopper建模平臺(tái)讓使用者能夠利用可視化電池運(yùn)算器進(jìn)行編程，大大降低編程的復(fù)雜過程，讓更多使用者能夠使用編程式的方法進(jìn)行建模，配合上多個(gè)方向的專業(yè)插件，讓Grasshopper參數(shù)化設(shè)計(jì)的領(lǐng)域更加寬泛，給設(shè)計(jì)方案帶來(lái)了更多的可能性。Grasshopper以其可視化建模特征，輸出結(jié)果可調(diào)的優(yōu)勢(shì)，受到許多設(shè)計(jì)師的青睞[9-11]。

在仿生設(shè)計(jì)中，Rhino及Grasshopper建模平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)特征能得到充分發(fā)揮，進(jìn)一步幫助設(shè)計(jì)師進(jìn)行幾何建模的工作，實(shí)時(shí)反饋的模型形態(tài)與可視化算法建模能夠讓設(shè)計(jì)師及時(shí)修改建模過程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，保障設(shè)計(jì)方案的仿生還原程度[12]。

2.2 感性匹配

在本文的仿生設(shè)計(jì)研究中，可以通過感性匹配的方式，來(lái)確定設(shè)計(jì)目標(biāo)與仿生對(duì)象的關(guān)聯(lián)，也能夠利用這種方法，驗(yàn)證仿生結(jié)果的有效性。感性匹配屬于心理學(xué)范疇，用于描述某些具體現(xiàn)象與對(duì)應(yīng)的人的反應(yīng)之間的關(guān)聯(lián)性。感性匹配可以將匹配內(nèi)容的相關(guān)性進(jìn)行量化評(píng)估：通過語(yǔ)義差異法測(cè)量人的感知水平，在進(jìn)行相關(guān)分析后，得到匹配質(zhì)量較高的目標(biāo)。劉征宏等人曾運(yùn)用基于語(yǔ)義分析和感性工學(xué)的用戶需求匹配方法，進(jìn)行機(jī)床造型設(shè)計(jì)。該研究團(tuán)隊(duì)獲取的用戶需求感性值后，利用感性工學(xué)和語(yǔ)義分析匹配用戶需求與設(shè)計(jì)目標(biāo)，獲得感性詞匯與設(shè)計(jì)元素的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并與最后的匹配結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，獲得很高的用戶匹配精度[13]。

在仿生設(shè)計(jì)的研究中，感性匹配過程可大致分為3個(gè)階段（見圖1）。

圖1 生物與產(chǎn)品風(fēng)格意向匹配流程

（1）建立形容詞匯評(píng)價(jià)尺度量表：搜集產(chǎn)品、建筑、肌理等設(shè)計(jì)目標(biāo)的樣品圖片，進(jìn)行風(fēng)格意向詞匯表達(dá)，再通過聚類分析進(jìn)行感性詞匯提取，最后確定多對(duì)反義評(píng)價(jià)詞匯對(duì)[4]。

（2）建立生物風(fēng)格意向評(píng)價(jià)指標(biāo)：搜集常用到的仿生生物圖片，邀請(qǐng)合適數(shù)量的消費(fèi)者進(jìn)行測(cè)試，對(duì)生物感性意向進(jìn)行打分，統(tǒng)計(jì)后可得出生物的不同風(fēng)格定位。

（3）確定特定風(fēng)格的仿生生物：在明確用戶需求與設(shè)計(jì)目標(biāo)后，確定設(shè)計(jì)目標(biāo)的感性意向詞匯，從階段2里獲得的不同風(fēng)格生物庫(kù)中進(jìn)行篩選，最后選出匹配的仿生對(duì)象。

在完成生物外形匹配后，設(shè)計(jì)人員可以對(duì)生物進(jìn)行分析與特征提取，進(jìn)而展開與之匹配的概念方案設(shè)計(jì)。

三、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

3.1 設(shè)計(jì)對(duì)象

在設(shè)計(jì)實(shí)踐過程階段，本研究以產(chǎn)品肌理為對(duì)象，展開利用感性匹配的參數(shù)化仿生設(shè)計(jì)。產(chǎn)品肌理是工業(yè)設(shè)計(jì)中一個(gè)重要元素，是用戶通過多種感官獲取產(chǎn)品的感性特征的直接影響要素，產(chǎn)品肌理的效果會(huì)直接影響用戶對(duì)于產(chǎn)品的評(píng)價(jià)[14]。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的研發(fā)過程中，研究人員可以通過產(chǎn)品肌理的設(shè)計(jì)來(lái)滿足用戶的相關(guān)感性需求。因此，以產(chǎn)品肌理為設(shè)計(jì)目標(biāo)，可以探索感性匹配與參數(shù)化仿生設(shè)計(jì)方法相結(jié)合的可行性。

3.2 意向感性匹配

3.2.1 建立形容詞匯評(píng)價(jià)尺度量表 首先，針對(duì)工業(yè)產(chǎn)品，通過多種網(wǎng)站資料、電商平臺(tái)等渠道搜集產(chǎn)品肌理圖片160張，進(jìn)行對(duì)比分析后，排除相似風(fēng)格特征的樣品圖片，留下特征不同的樣本16個(gè)。針對(duì)選出的樣品，邀請(qǐng)20名普通消費(fèi)者對(duì)展示出的樣品圖片進(jìn)行感性評(píng)價(jià)，獲取被試者的口語(yǔ)感性報(bào)告，共收集不同的感性詞匯102個(gè)。由于被試者個(gè)體的文化背景、成長(zhǎng)環(huán)境等因素影響，每個(gè)人對(duì)相似感受的描述可能會(huì)用不同的詞匯進(jìn)行表達(dá)，在測(cè)試過程中，需記錄被試者一些標(biāo)志性的表達(dá)，明確被試者傳達(dá)的意思。在收集到這些感性詞匯之后，需要成立專家小組，對(duì)詞匯進(jìn)行選擇、篩查，排除重復(fù)和近義詞匯。

本研究中，組建4人構(gòu)成的專家小組針對(duì)所獲口語(yǔ)報(bào)告進(jìn)行感性詞匯提取，排除重復(fù)和近義詞匯，從得到的詞匯中組成多對(duì)反義詞匯對(duì)，為之后展開語(yǔ)義差異法的感性評(píng)價(jià)測(cè)試做好鋪墊。在這一階段中，最后篩選配對(duì)出12組形容詞詞匯對(duì)，如表1所示。

表1 篩選出的形容詞詞匯對(duì)

3.2.2 建立生物風(fēng)格意向評(píng)價(jià)指標(biāo) 這一階段，對(duì)于肌理設(shè)計(jì)中常用到的自然界圖片進(jìn)行收集，構(gòu)建起一個(gè)仿生生物對(duì)象庫(kù)，比如 “樹葉” “蜂巢”“植物表皮” “蜻蜓翅膀” “向日葵”等。在選取生物對(duì)象時(shí)，有以下幾點(diǎn)參考，滿足其中個(gè)別或多種條件作為仿生對(duì)象的要求：（1）生物表面具有特征性紋理；（2）生物特征排列具有辨識(shí)度；（3）生物結(jié)構(gòu)排列方式具有肌理特征。

選用的圖片應(yīng)盡可能全面表現(xiàn)出生物特征，必要時(shí)可用多張圖片展示同一生物的特點(diǎn)。之后，將3.2.1節(jié)中篩選出的形容詞詞匯對(duì)制成7級(jí)語(yǔ)義差異量表（見表2）[15]，再邀請(qǐng)22位普通消費(fèi)者進(jìn)行評(píng)價(jià)，讓每位被試者在觀察各個(gè)生物意向圖片后針對(duì)每組詞匯對(duì)做出感性評(píng)價(jià)。之后，將所得評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，記錄生物名稱、圖片、主要風(fēng)格意向評(píng)價(jià)平均分，從而建立起生物風(fēng)格意向評(píng)價(jià)指標(biāo)。如此一來(lái)，當(dāng)確定設(shè)計(jì)目標(biāo)的感性意向時(shí)，可以用形容詞檢索的方式找出對(duì)應(yīng)的仿生生物。本研究中，按照上述選取仿生對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)，選取了蜻蜓翅膀、豹紋、四葉草、向日葵花盤、龜殼以及蜂巢6種意向（見圖2）。對(duì)圖片進(jìn)行去色處理后，展開消費(fèi)者的感性收集，進(jìn)而建立一個(gè)擁有6種生物風(fēng)格小型意向的評(píng)價(jià)庫(kù)。

圖2 用于測(cè)試的生物意向

表2 生物風(fēng)格意向評(píng)價(jià)收集測(cè)量

3.2.3 確定特定風(fēng)格的仿生生物 在建立了形容詞匯評(píng)價(jià)尺度量表與生物意向評(píng)價(jià)指標(biāo)后，可以獲得消費(fèi)者對(duì)于各個(gè)生物意向的感性評(píng)價(jià)特點(diǎn)。此時(shí)，當(dāng)設(shè)計(jì)目標(biāo)確定時(shí)，可以通過目標(biāo)任務(wù)的感性詞匯來(lái)尋找合適的仿生對(duì)象。例如，若需要設(shè)計(jì)具有 “規(guī)律” “嚴(yán)謹(jǐn)”特征的產(chǎn)品肌理，則將“規(guī)律的” “嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹睂?duì)應(yīng)至3.2.2小節(jié)中確立的意向評(píng)價(jià)庫(kù)，按照感性意向評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的絕對(duì)值高低排序，尋找合適的仿生對(duì)象。因此，這種方法匹配出的結(jié)果，能夠?qū)⒂脩舻母行孕枨笈c具體的生物形容詞匯對(duì)應(yīng)起來(lái)，進(jìn)而解決仿生設(shè)計(jì)中設(shè)計(jì)方案與感性意向匹配不準(zhǔn)確的問題。最終匹配到的仿生對(duì)象評(píng)分結(jié)果如表3所示。

表3 匹配的仿生對(duì)象

3.3 參數(shù)化仿生設(shè)計(jì)建模過程

根據(jù)3.2中建立的6種生物風(fēng)格意向的評(píng)價(jià)庫(kù)，參考“規(guī)律”“嚴(yán)謹(jǐn)”2個(gè)形容詞，匹配出蜂巢、三葉草以及向日葵3種合適的仿生對(duì)象，根據(jù)其生物特征，可以在Rhino及Grasshopper平臺(tái)中開始進(jìn)行仿生建模。

3.3.1 蜂巢 蜂巢的表面可以視為正六邊形的四方連續(xù)，以六邊形為基礎(chǔ)，可以做出多種肌理形式，在Grasshopper中，通過一個(gè)基本的六邊形四方連續(xù)的算法邏輯，做出多種變式。

（1）常規(guī)型：在Grasshopper中使用“Hexagonal”組件，生成四方連續(xù)的六邊形，再利用“Scale”組件進(jìn)行縮放處理，得到一組六邊形框架，如圖3所示。將其“BAKE”到Rhino中，能夠生成多種常見的蜂巢式肌理（見圖4）。

圖3 常規(guī)型蜂巢肌理生成算法

圖4 常規(guī)型蜂巢肌理

（2）交錯(cuò)型：在常規(guī)型六邊形肌理的基礎(chǔ)上再加一組四方連續(xù)式六邊形，2組六邊形交錯(cuò)排列，形成一種錯(cuò)落有致的肌理形式。首先，使用“Hexagonal”組件，生成第1組基礎(chǔ)六邊形；將六邊形分段，利用 “List Item”組件提取出其中一個(gè)頂點(diǎn)，再利用“Polygon”組件生成第2組六邊形，其大小可以通過第1組六邊形的邊長(zhǎng)進(jìn)行固定比例的控制，并通過縮放，生成第3組六邊形，整個(gè)紋樣的算法邏輯如圖5所示，最終生成交錯(cuò)式肌理方案如圖6所示。

圖5 交錯(cuò)型蜂巢肌理生成算法

圖6 交錯(cuò)型蜂巢肌理

（3）縮放型：常規(guī)型和交錯(cuò)型蜂巢肌理都保留了蜂巢基本的六邊形四方連續(xù)特征，在此基礎(chǔ)上，還可以做出一些隨機(jī)形式的變化，營(yíng)造不同的排列風(fēng)格。在上述算法的基礎(chǔ)上加入點(diǎn)干擾或者線干擾，讓四方連續(xù)的六邊形產(chǎn)生規(guī)律性的縮放變化，其建模邏輯如圖7所示。提取每個(gè)六邊形中心點(diǎn)后，隨機(jī)設(shè)置一個(gè)點(diǎn)P，利用“Pull Point”運(yùn)算器獲取每一個(gè)六邊形中心點(diǎn)到點(diǎn)P的距離。將所有的距離值作為一個(gè)集合，并用 “Remap Numbers”運(yùn)算器將這些數(shù)值映射到一個(gè)新的區(qū)間范圍，這個(gè)新的區(qū)間即是縮放比例的范圍。如此一來(lái)，便形成一種距離點(diǎn)P越近的六邊形，縮放比例越小，距離點(diǎn)P越遠(yuǎn)的六邊形，縮放比例越大的效果。此外，點(diǎn)P的干擾亦可換為多點(diǎn)同時(shí)干擾的效果（見圖7）。另外，若將點(diǎn)P換成曲線C，則能夠形成一種線干擾的效果（見圖8）。生成規(guī)律性縮放紋樣后除了可以進(jìn)行平面肌理處理，還可以進(jìn)行隨機(jī)厚度式肌理處理（見圖9），賦予其更多變化，以應(yīng)對(duì)不同的設(shè)計(jì)情境。圖10展示了幾種縮放型蜂巢肌理。

圖7 點(diǎn)干擾下的縮放型蜂巢肌理

圖8 線干擾下的縮放型蜂巢肌理

圖9 賦予每個(gè)六邊形單元隨機(jī)厚度

圖10 縮放型蜂巢肌理

3.3.2 四葉草 四葉草的葉片輪廓可以拆解為圖11所示的構(gòu)成形式。其葉片可視為在內(nèi)外2個(gè)同心圓之間的分布，將內(nèi)外圓進(jìn)行等分處理，葉片寬度與葉片間隙的長(zhǎng)度比大致視為2∶1。因此，按照這種思路，可以得到如下建模算法 （見圖12）：首先用“Square”組件確定整個(gè)肌理框架，在方格交點(diǎn)處利用“Circle”運(yùn)算器生成一組同心圓，接著將內(nèi)部小圓等分為4份，外圍大圓等分為12份；在此基礎(chǔ)上，用“List Item”運(yùn)算器提取所需要的等分點(diǎn)，并通過“Interpolate”運(yùn)算器的處理，將所挑選出的等分點(diǎn)對(duì)應(yīng)串聯(lián)起來(lái)，即可得到模擬出的四葉草肌理形式。將圖案“Bake”到Rhino中后，經(jīng)過處理，可以得到四葉草式的肌理形式（見圖13）。

圖11 四葉草構(gòu)成形式

圖13 四葉草型肌理

3.3.3 向日葵 向日葵花籽的排列為著名的斐波那契螺旋線的形式，在做出此排列方式的過程中，可以通過擬合斐波那契螺旋線實(shí)現(xiàn)，也可以更加直觀地總結(jié)向日葵花籽的排列規(guī)律，讓仿生設(shè)計(jì)過程更加淺顯易懂。如圖14可以看出，向日葵花盤可以視為由一組正螺旋線與一組反螺旋線排布而成，2組螺旋線相交產(chǎn)生交點(diǎn)集，而這些交點(diǎn)位置正是向日葵花籽所在之處。

圖14 向日葵盤面構(gòu)成形式

按照上述邏輯，在Grasshopper中，如圖15（a）所示方法進(jìn)行建模。首先，生成2組旋轉(zhuǎn)方向相反的點(diǎn)，以這2組點(diǎn)為基準(zhǔn)，分別順時(shí)針/逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，進(jìn)而生成一組正螺旋線和一組反螺旋線。在此案例中，2組螺旋線的數(shù)量分別取36與60，選取的數(shù)量可根據(jù)視覺效果進(jìn)行調(diào)整。在此基礎(chǔ)上，通過“Curve/Curve”運(yùn)算器獲得2組螺旋線的交點(diǎn)，在獲取交點(diǎn)位置后，以交點(diǎn)為中心畫圓，再將各個(gè)交點(diǎn)距離坐標(biāo)原點(diǎn)的距離組成集合，通過“Remap Numbers”運(yùn)算器將此集合映射出生成圓的半徑集合，最終生成如圖15（b）所示的半徑有序增大的圓點(diǎn)陣； 再通過 “Bake” 指令， 將Grasshopper中的 圓 點(diǎn)陣 “Bake”到Rhino中，轉(zhuǎn)換為Rhino適用的NURBS建模方式，進(jìn)行進(jìn)一步的建模處理，這樣可以得到多種向日葵花盤式的肌理效果（見圖16）。

圖15 向日葵盤面參數(shù)化生成算法

圖16 向日葵盤面式的產(chǎn)品肌理

同時(shí)，在Grasshopper的運(yùn)算邏輯中，適當(dāng)改變螺旋線數(shù)量、生成的圓點(diǎn)的半徑等數(shù)值，能夠得出不同樣式的肌理。

可以看出，針對(duì)不同的仿生對(duì)象，建立相應(yīng)的建模邏輯，可以生成不同的肌理方案。同時(shí)，針對(duì)某一建模邏輯，設(shè)置不同的參數(shù)，又能夠生成形式迥異的設(shè)計(jì)方案，以應(yīng)對(duì)不同的設(shè)計(jì)情境。這樣一來(lái)，讓設(shè)計(jì)方案不僅僅停留在對(duì)仿生對(duì)象本身的還原上，還能夠做出一定的變化，讓方案更加豐富多彩。

3.4 肌理方案的感性評(píng)價(jià)

針對(duì)3.3中生成的肌理方案，需要進(jìn)行相應(yīng)的感性評(píng)價(jià)以驗(yàn)證這種方法的有效性。選取其中常規(guī)型蜂巢肌理、交錯(cuò)型蜂巢肌理、四葉草型肌理以及向日葵盤面肌理4種對(duì)仿生對(duì)象還原度較高的肌理方案進(jìn)行測(cè)試。將這4種肌理分別布于同一款制氧機(jī)模型的正面（見圖17），進(jìn)行用戶測(cè)試時(shí)使用無(wú)彩色系配色，以減少色彩傾向?qū)τ脩粼u(píng)價(jià)的干擾；再依據(jù)感性匹配階段所依據(jù)的形容詞，制作李克特評(píng)分量表（見表4）。邀請(qǐng)另外的20名測(cè)試者，針對(duì)上述4種肌理的制氧機(jī)圖片，進(jìn)行感性詞匯的量化評(píng)分，所得結(jié)果如表5所示。

表4 肌理方案評(píng)價(jià)李克特量表

表5 評(píng)價(jià)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

圖17 同一產(chǎn)品的不同肌理形式

根據(jù)感性評(píng)價(jià)的結(jié)果可以看出，使用了這幾種仿生肌理產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的評(píng)分均值都高于3.50，可以體現(xiàn)出消費(fèi)者對(duì)方案的肯定，能夠給人一種“規(guī)律的” “嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹备杏X，高度匹配了預(yù)設(shè)的設(shè)計(jì)需求與仿生對(duì)象的生物特征。

縱觀本研究中的整個(gè)仿生設(shè)計(jì)過程，在融入了感性匹配與參數(shù)化建模方法后，輸出的設(shè)計(jì)方案能夠貼近初期的設(shè)計(jì)目標(biāo)，滿足用戶的感性需求。另外，參數(shù)化建模的特點(diǎn)能夠讓設(shè)計(jì)師用一套算法邏輯做出多種變式方案，豐富設(shè)計(jì)結(jié)果，并根據(jù)使用場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性選擇。

四、結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)仿生設(shè)計(jì)中存在用戶感性需求的把握、仿生本體與輸出產(chǎn)品特征匹配等難點(diǎn)，將參數(shù)化設(shè)計(jì)方法與感性匹配的方式引入仿生設(shè)計(jì)，并以產(chǎn)品肌理設(shè)計(jì)為例，證明了用感性匹配與參數(shù)化建模方式進(jìn)行仿生設(shè)計(jì)的可行性與有效性。在整個(gè)仿生過程中，利用參數(shù)化建模算法還原生物本體特征，為仿生提供更加充分的依據(jù)；將生成的肌理方案用于具體產(chǎn)品表面，依然能滿足相匹配的用戶感性需求。因此，在產(chǎn)品研發(fā)過程中，可以選擇用產(chǎn)品肌理的相關(guān)設(shè)計(jì)來(lái)滿足用戶相應(yīng)的感性需求，而在產(chǎn)品肌理設(shè)計(jì)時(shí)，可以利用感性匹配和參數(shù)化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行相應(yīng)的開發(fā)與研究。

然而，本研究中涉及的生物意向還不夠全面，如能建立一個(gè)更加龐大且全面的生物意向評(píng)價(jià)庫(kù)，豐富仿生對(duì)象的選擇，產(chǎn)出的方案也能更加理想。另外，在進(jìn)行意向評(píng)價(jià)時(shí)，除了生物與產(chǎn)品形態(tài)的影響，顏色、材質(zhì)等也是影響用戶感覺的要素，本研究中主要研究了形態(tài)對(duì)用戶的影響，若要建立更加完善的意向評(píng)價(jià)庫(kù)，需要在感性匹配階段進(jìn)行更加全面的調(diào)查與測(cè)試。