五邑大學(xué)藝術(shù)設(shè)計學(xué)院 楊晶晶 王漢友(通信作者) 梁育圣
隨著社會需求的多樣化發(fā)展,以功能為導(dǎo)向和憑借主觀經(jīng)驗設(shè)計產(chǎn)品已不能滿足市場需求,形式與功能的相輔相成共同帶動設(shè)計領(lǐng)域的進(jìn)步是十分必要的[1]?,F(xiàn)有工程裝備創(chuàng)新設(shè)計主要由工程師主導(dǎo),設(shè)計師缺乏話語權(quán),導(dǎo)致工程裝備造型設(shè)計不僅不如人意,還嚴(yán)重影響了用戶的使用體驗和產(chǎn)品的品牌形象,制約了我國工程裝備產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步轉(zhuǎn)型升級。因此,文章以感性工學(xué)理論為依據(jù),以電動叉車為例,構(gòu)建電動叉車造型要素與感性意象的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,尋找工程與設(shè)計的最大契合點,挖掘造型特征與市場感性認(rèn)知之間的關(guān)聯(lián)性。
感性工學(xué)是將消費者的感性認(rèn)知轉(zhuǎn)化為工學(xué)尺度的有效方法,它的思想核心是以消費者的感性需求為導(dǎo)向,利用數(shù)理統(tǒng)計方法將消費者對產(chǎn)品的主觀感性意象進(jìn)行定性或定量的表達(dá),從而指導(dǎo)設(shè)計師進(jìn)行新產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā)[2]。感性工學(xué)方法已應(yīng)用于多領(lǐng)域,有學(xué)者提出基于用戶偏好的造型設(shè)計,用以解決汽車造型與用戶感性認(rèn)知偏好之間匹配度低的問題[3]。運用感性意象理論指導(dǎo)設(shè)計,獲取用戶的感性意象因子,并以提升產(chǎn)品的情感關(guān)懷[4]。同時,還可以利用數(shù)理原理識別出產(chǎn)品形象有影響力的設(shè)計元素,例如采用數(shù)量化I 類方法通過定性自變量來預(yù)測定量因變量,充分地理解用戶的需求[5]。許多學(xué)者已經(jīng)意識到用戶感覺意象的重要性,由于感性認(rèn)知是模糊不易測量的,大多數(shù)研究停留在定性方法的運用上,顯然對造型感性意象的研究不夠深入。因此,文章采用具有非線性屬性的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,使用戶對產(chǎn)品造型的感性意象逐漸可視化和定量化。
BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人類通過研究生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作原理、組成要素、影響因素等,從而考究出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,通過模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理,構(gòu)建人工神經(jīng)元攝取數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律。在設(shè)計領(lǐng)域通常以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ),采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決用戶感性需求與產(chǎn)品造型的復(fù)雜非線性問題[6]。有學(xué)者以手機(jī)為設(shè)計對象建立了設(shè)計變量與用戶偏好之間的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于指導(dǎo)設(shè)計[7]?;贐P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算造型設(shè)計要素與感覺意象之間的映射關(guān)系,可對汽車造型設(shè)計進(jìn)行準(zhǔn)確地評價[8]。進(jìn)一步,可結(jié)合實驗儀器通過眼動追蹤提取網(wǎng)頁主頁外觀的設(shè)計要素,使用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量描述設(shè)計要素和感性意象之間的關(guān)聯(lián)[9]。綜合上述研究,在工程產(chǎn)品上,缺乏這樣的定量研究。市場更偏重于功能性,忽略造型的美觀性。因此,文章運用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電動叉車造型設(shè)計上,目的是把用戶的模糊情感與需求采用數(shù)理工具將其轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)據(jù),并與設(shè)計要素構(gòu)成可視化的映射網(wǎng)絡(luò)用于指導(dǎo)設(shè)計,從而精確地把握市場的需求并縮短設(shè)計周期。
通過叉車官網(wǎng)、雜志、期刊文獻(xiàn)、大賽作品等渠道選取樣本124 個,隨后組建有設(shè)計背景的焦點小組剔除重復(fù)、圖片模糊和無設(shè)計感的樣本。下一階段以形態(tài)分析法為指導(dǎo)理論,將電動叉車造型結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解可得17 個造型要素,如表1 所示。結(jié)合焦點小組篩選后的樣本進(jìn)行問卷調(diào)查,并將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 軟件進(jìn)行聚類分析,聚類后的樣本有28 類,最后從中選取代表性樣本28 個。
表1 電動叉車造型要素
文章電動叉車感性詞匯篩選分為三個階段,第一階段:通過用戶訪談、相關(guān)文獻(xiàn)、叉車企業(yè)官網(wǎng)、叉車雜志書籍等收集相關(guān)叉車感性詞匯110 個。第二階段:組織焦點小組預(yù)先剔除相似、功能性強(qiáng)、重復(fù)的詞匯,再制作問卷指定工程與設(shè)計人群填寫,選取投票率60%以上的詞匯有7 組。第三階段:運用語義差異法和因子分析篩選代表性詞匯。第二階段篩選出來的7 組詞匯搭配7 個叉車樣本制作評價量表,反饋的數(shù)據(jù)使用SPSS25 軟件進(jìn)行因子分析,經(jīng)過因子旋轉(zhuǎn)得到的主成分有兩個,成分1 選?。?.850,成分2 選取>0.900的感性詞匯包括力量的、簡約的、靈活的,如表2 所示。
表2 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣
運用Matlab2018 軟件構(gòu)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過對數(shù)據(jù)的分析,文章的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定由輸入層、一層隱含層、輸出層三層共同組成。網(wǎng)絡(luò)的成功預(yù)測在于訓(xùn)練時節(jié)點數(shù)的選擇,隱節(jié)點數(shù)的作用是通過挖掘訓(xùn)練樣本中的內(nèi)在規(guī)律進(jìn)而轉(zhuǎn)化為權(quán)值,每訓(xùn)練一次權(quán)值便會調(diào)整一次,在誤差結(jié)果沒有達(dá)到預(yù)期時,通過權(quán)值進(jìn)行反復(fù)調(diào)節(jié),直到達(dá)到目標(biāo)誤差為止。
文章對電動叉車的17 個造型要素進(jìn)行四個意象詞匯評價,因此輸入層節(jié)點數(shù)為17,輸出層節(jié)點數(shù)為4。關(guān)于隱含層節(jié)點數(shù)的選取根據(jù)下列(1)公式:
式中:n—輸入節(jié)點數(shù);
l—輸出節(jié)點數(shù);
a—1~10 的常數(shù)。
可根據(jù)以上公式選取神經(jīng)節(jié)點或根據(jù)文獻(xiàn)[10]的研究,發(fā)現(xiàn)隱含層的節(jié)點數(shù)取輸入層節(jié)點數(shù)與輸出層節(jié)點數(shù)的一半時,誤差MSE 值也較小。因此該網(wǎng)絡(luò)結(jié)合公式(1)和文獻(xiàn)研究選定隱層節(jié)點數(shù)為13。文章BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖,如圖1 所示。
圖1 電動叉車BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
文章樣本一共28 個,前23 個作為訓(xùn)練樣本,將表2 前23個樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò),設(shè)定學(xué)習(xí)次數(shù)為5000 次,目標(biāo)誤差值為1e—4,隱層和輸出層激活函數(shù)分別為logsig 和purelin。采用梯度下降法,訓(xùn)練結(jié)果顯示網(wǎng)絡(luò)在第4892 次時達(dá)到訓(xùn)練目標(biāo),實際訓(xùn)練的均方誤差達(dá)到10—4,訓(xùn)練Training=0.99282 表示網(wǎng)絡(luò)擬合程度較高,如圖2、3 所示。
圖2 MSE 誤差結(jié)果圖
圖3 訓(xùn)練模型擬合結(jié)果圖
網(wǎng)絡(luò)的測試作用在于檢測網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力是衡量網(wǎng)絡(luò)優(yōu)劣的重要指標(biāo),構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)到訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的目的是挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,獲取一定的有效信息。最后一環(huán)節(jié)檢測網(wǎng)絡(luò)能不能用的關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)的測試,網(wǎng)絡(luò)測試可以發(fā)現(xiàn)問題。用剩余的5 個樣本作為測試樣本。采用上述已經(jīng)構(gòu)建好的BP 網(wǎng)絡(luò),運用梯度下降法原理測試網(wǎng)絡(luò)。結(jié)果顯示在134 次時,網(wǎng)絡(luò)誤差較小達(dá)到預(yù)期(<10—4),測試結(jié)果的期望值與實際值的相對誤差在10—5 至10—4 之間,表示網(wǎng)絡(luò)精度達(dá)到要求,如表3所示。
表3 測試網(wǎng)絡(luò)結(jié)果
文章電動叉車造型要素有17 個,則組合方案一共有4×4×3×2×2×2=384 種。把所有方案按照0,1 編碼導(dǎo)入已構(gòu)建好的BP 網(wǎng)絡(luò)模型中計算其感性評價值,可預(yù)測出最優(yōu)造型組合方案。由預(yù)測結(jié)果可得“力量的”最佳評價值是2.3530,對應(yīng)的電動叉車造型編碼是01001001000 010110;“簡約的”最佳評價值是1.0300,對應(yīng)的電動叉車造型編碼是00011000110 000110;“靈活的”最佳評價值是1.1891,對應(yīng)的電動叉車造型編碼是01000011000 011010;“堅實的”最佳評價值是1.2281,對應(yīng)的電動叉車造型編碼是00101001000010101。經(jīng)總結(jié),可得各造型編碼對應(yīng)的感性詞匯最優(yōu)組合,如表4 所示。
表4 各感性詞匯對應(yīng)最優(yōu)組合
我國叉車行業(yè)在技術(shù)上已經(jīng)逐漸提高,在滿足基本功能的前提下,以消費者感性需求為導(dǎo)向,把握消費者實際需求,可提升企業(yè)的競爭力,同時體現(xiàn)企業(yè)的前瞻性與領(lǐng)先性。所有產(chǎn)品設(shè)計都基于市場導(dǎo)向的產(chǎn)業(yè)化過程,草圖設(shè)計是設(shè)計理念的一種表達(dá)方式,記錄初步設(shè)計思想,便于設(shè)計師對產(chǎn)品比例、線條、細(xì)節(jié)的優(yōu)化修改。通過上述感性工學(xué)與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動叉車造型研究結(jié)論,獲得一定的設(shè)計策略和規(guī)律,并以研究結(jié)論為設(shè)計指導(dǎo)依據(jù),可知用戶對電動叉車造型的感性需求傾向于力量的、簡約的、靈活的、堅實的這四種意象。同時,將造型要素組合方案融入電動叉車造型設(shè)計中,并印證研究成果的有效性。根據(jù)設(shè)計指導(dǎo)明晰設(shè)計方向,并繪制出電動叉車草圖方案,如圖4 所示。由直角梯形式護(hù)頂架體現(xiàn)駕駛室輪廓(X1=直角梯形),整車視覺比例上下等分(X2=X=Y),同時前后通過各線條延續(xù)性呈現(xiàn)整體可觀(X6=與車身具有整體性)。鑒于實際生產(chǎn)條件的不同,車身側(cè)面可選擇工藝、材質(zhì)或色彩分層等多種方式實現(xiàn)整車的層次感和細(xì)節(jié)感(X4=具有鑄造細(xì)節(jié))。
圖4 草圖方案
選擇三維建模的方式將草圖方案具體化,同時優(yōu)化設(shè)計方案,最終電動叉車設(shè)計方案效果圖,如圖5 所示。
護(hù)頂架設(shè)計:護(hù)頂架屬于防護(hù)裝置,能夠承受貨物的意外墜落沖擊,具有抵抗變形的能力,主要作用是保護(hù)駕駛員的安全。護(hù)頂架是駕駛室輪廓重要組成部分,需體現(xiàn)力量感和安全性。相對整體圓弧式護(hù)頂架,按照意象詞匯對應(yīng)的造型規(guī)則,直角梯形不僅能體現(xiàn)力量感、靈活性,其耐變形能力也更強(qiáng),但由于該電動叉車噸位較小,車身整體長度較短,為確保造型整體感,便增加,護(hù)頂架的跨度,使之與車身一體,故將護(hù)頂架輪廓設(shè)計成梯形形式,并在拐角處設(shè)計小角度曲線過度。將護(hù)頂架兩條后腿與車身后端連接,并有自然向上收斂的動勢,呈現(xiàn)出整車空間的包圍感與堅固感,以便給駕駛者更強(qiáng)的安全感。
車身比例設(shè)計:比例、尺度、均衡等均屬于形式美法則的內(nèi)容,和諧的比例能體現(xiàn)出產(chǎn)品極高的藝術(shù)表現(xiàn)力,承載著產(chǎn)品美感。從側(cè)面視角看,叉車在縱向視覺上的比例是護(hù)頂架與下車身占比為上下等距的(X=Y 型),護(hù)頂架呈現(xiàn)向上收縮的動勢,避免頭重腳輕,使整車不僅呈現(xiàn)出穩(wěn)定的力量感,還具有一定的靈活性。
色彩選擇:為了避免雜亂色彩的視覺污染,大部分用戶希望僅用兩種色彩裝飾車身。配重部分的深灰色區(qū)域與側(cè)面車身下端的深灰色相互呼應(yīng),中間層通過紅色進(jìn)行連接,從而體現(xiàn)出電動叉車造型的整體性。
車身側(cè)面設(shè)計:通過調(diào)研和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析,市場對車身側(cè)面的造型更青睞于鑄造的細(xì)節(jié)特征,同時考慮到實際生產(chǎn)條件,車身保留適度向下傾斜,富有力量感的簡潔線條,同時精心設(shè)計踏板、護(hù)頂架與車身連接等多處細(xì)節(jié),強(qiáng)調(diào)整體簡潔設(shè)計語言的同時,使車身側(cè)面富于變化,綜合材質(zhì)分層、噴漆、貼圖技術(shù)等,達(dá)到控制成本并呈現(xiàn)出鑄造效果(實際可沖壓成型),從而滿足用戶的感性需求。
叉車支點的選擇:盡管3 支點叉車具有視覺靈活性,但是缺乏穩(wěn)定感,遵循研究規(guī)律整車選擇4 支點底座展現(xiàn)實際的穩(wěn)定和堅實感。
配重部分的設(shè)計:為了打造企業(yè)在社會公眾心中的優(yōu)秀IP 形象,同時確保力量、簡潔、靈活的造型意向,兼顧開啟蓄電池箱蓋板的便捷性,將配重設(shè)計為“T”形。為避免“T”形過于單調(diào),設(shè)計了倒梯形淺凹槽與之對應(yīng),配重“T”形特征與倒梯形凹槽形成部分交疊穿插,充分展現(xiàn)出造型的選擇多樣性和層次感,避免造型的呆板生硬感。
最后階段,隨機(jī)從樣本庫抽取3 個樣本叉車與該電動叉車方案為試驗對象,制作問卷向工程裝備設(shè)計人員、叉車駕駛員和具有工業(yè)設(shè)計背景的學(xué)生及教師進(jìn)行用戶感性意象調(diào)查,并通過文章BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計算,最終圖5 的電動叉車設(shè)計方案獲得較高評價。
圖5 電動叉車效果圖
文章以感性工學(xué)為依據(jù),從選取樣本到研究結(jié)論的得出均充分運用數(shù)理統(tǒng)計工具,盡可能減少主觀因素對電動叉車造型設(shè)計的影響。構(gòu)建電動叉車造型要素與用戶感性需求的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了用戶對電動叉車造型模糊需求的定量化,證實了BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的良好預(yù)測能力,從而為設(shè)計師提供了更理性的設(shè)計依據(jù),避免企業(yè)盲目設(shè)計,明晰市場的感性需求。