摘要：以用戶需求為出發(fā)點，解決兒童安全座椅及其互聯(lián)系統(tǒng)設(shè)計方案的主觀性和片面性問題，設(shè)計符合用戶使用場景與體現(xiàn)用戶情緒價值的兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)。提出一種結(jié)合Kano模型、層次分析法（AHP）、QFD方法的創(chuàng)新設(shè)計方法，提取潛在用戶需求，并根據(jù)權(quán)重確定優(yōu)先級，分析用戶需求對應(yīng)的功能要求，并確定產(chǎn)品特性，作為方案設(shè)計依據(jù)。設(shè)計實例并對系統(tǒng)設(shè)計方案進行模糊綜合評價。基于Kano-AHP-QFD的設(shè)計方法應(yīng)用于兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)設(shè)計，能夠深度挖掘與剖析用戶需求，使方案更加客觀合理。該方法同樣也適用于其他產(chǎn)品的設(shè)計與優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：Kano模型；層次分析法；質(zhì)量功能展開；兒童安全座椅；車聯(lián)網(wǎng)；模糊綜合評價

中圖分類號：TB472 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2024）10-0138-05

引言

隨著汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，交通安全問題凸顯，尤其是兒童乘員的安全，世界衛(wèi)生組織多年研究報告均顯示，交通傷害已成為兒童意外死亡主要原因[1]，保護兒童乘員安全最有效方式之一是使用兒童安全座椅。兒童安全座椅行業(yè)快速成長，但仍是“叫好不叫座”，其原因既有行業(yè)起步晚、市場不成熟等外部因素，也存在產(chǎn)品設(shè)計偏離用戶真實需求的內(nèi)部因素。新技術(shù)發(fā)展與消費升級形成了更加復(fù)雜的用戶需求：盧春福等[2] 測試兒童乘坐時背部與臀部的壓力探究舒適性；曹立波等[3] 對兒童安全座椅進行電動調(diào)節(jié)改進；徐豪等[4] 基于BLE低功耗藍牙實現(xiàn)兒童安全座椅與手機等移動終端的智能互聯(lián)。兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)的產(chǎn)品特性越來越復(fù)雜，但如何真正滿足用戶需求才是產(chǎn)品設(shè)計的意義所在。而且，兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)具有多用戶屬性（至少包括家長與兒童），不同用戶在不同時點、不同場景下需求存在差異，甚至相悖。因此，在設(shè)計階段準確分析用戶需求并將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品特性至關(guān)重要。關(guān)于用戶需求獲取與產(chǎn)品特性轉(zhuǎn)化的方法研究成果較多：張莉等[5] 利用Kano 模型探討智能頸椎枕的用戶需求并為智能頸椎枕的設(shè)計提供參考研究；李靜等[6] 基于層次分析法（AHP）與模糊綜合評價對多動癥兒童體能類玩具進行設(shè)計與評價；賈玉玉等[7] 以軟木多功能凳為例研究基于QFD 和TRIZ 的集成設(shè)計方法在兒童家具上的應(yīng)用。然而，實際的設(shè)計過程往往欠缺系統(tǒng)性、層次性。

本文結(jié)合Kano 模型、層次分析法（AHP）、QFD 方法構(gòu)建一種創(chuàng)新設(shè)計方法，深入挖掘用戶需求，減少主觀性、片面性，為兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)方案的有效設(shè)計提供了重要參考依據(jù)。

一、兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)

兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)由兒童安全座椅與汽車智能座艙組成。兒童安全座椅，是兒童約束系統(tǒng)（Child Restraint System，簡稱CRS）的一種，根據(jù)不同體重或身高的兒童而設(shè)計[8]，安裝于汽車內(nèi)，能在車輛發(fā)生碰撞時有效保護兒童乘員安全。兒童安全座椅滿足用戶對于安全的訴求同時，解決消費者的場景沖突，比如解放家長雙手、消除家長單獨帶孩子出行時無法照看的場景沖突。消費者對產(chǎn)品要求越來越高，行業(yè)一直致力于新結(jié)構(gòu)設(shè)計與新材料應(yīng)用，以提高座椅的舒適性、便利性。而車聯(lián)網(wǎng)與人工智能的發(fā)展，推動兒童乘員安全產(chǎn)品的迭代升級，從傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)類型耐用消費品到成為智能座艙生態(tài)重要的終端電子產(chǎn)品，從傳統(tǒng)兒童約束系統(tǒng)擴展到由兒童安全座椅與移動終端相結(jié)合的互聯(lián)系統(tǒng)，從與手機的簡單通信演變?yōu)橛芍悄軆和踩巍⒁苿咏K端、云端組成的面向服務(wù)的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)[4]。智能兒童安全座椅通過BLE 低功耗藍牙與移動終端（手機或汽車智能座艙車機系統(tǒng)）相連，并通過移動網(wǎng)絡(luò)連接到云端，是其中一種系統(tǒng)架構(gòu)，如圖1 所示。將傳統(tǒng)座椅升級為檢測的“觸角”、信息的“載體”和服務(wù)的“抓手”，從而提升用戶體驗。

由此可見，兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)的設(shè)計，將用戶需求體現(xiàn)在架構(gòu)中的每一個接觸點：智能兒童安全座椅、移動終端應(yīng)用軟件的功能要求與交互方式、云端的服務(wù)等，因此，要求設(shè)計人員系統(tǒng)性考慮用戶需求到產(chǎn)品特性的轉(zhuǎn)化。

二、研究方法

（一）流程構(gòu)建

構(gòu)建一種結(jié)合Kano 模型、層次分析法（AHP）、QFD 方法的創(chuàng)新設(shè)計方法，將需求層層遞進，從潛在需求到關(guān)鍵需求，再將需求轉(zhuǎn)化為功能要求，提煉產(chǎn)品特性，進而作為設(shè)計依據(jù)：

步驟1：需求采集。通過文獻研究、用戶訪談等方式了解需求現(xiàn)狀，構(gòu)建用戶畫像、描述用戶故事；組織消費者與領(lǐng)域?qū)＜也扇☆^腦風(fēng)暴、群體創(chuàng)新方法挖掘用戶場景與潛在需求，將用戶初始描述進行屬性分類匯總。

步驟2：用戶需求分析?；谀：齂ano 模型設(shè)計調(diào)查問卷，確定每種需求對客戶滿意度或不滿意度的影響，區(qū)分每個需求類型，篩選出基本型需求、期望型需求、興奮型需求3 組[9]。

步驟3：需求分級排序。根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜业恼{(diào)查問卷與專家意見，采用層次分析法（AHP），構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，計算同層不同用戶需求的權(quán)重，并進行排序，擇取優(yōu)先級最高的用戶需求。

步驟4：功能要求分析。剖析用戶需求對應(yīng)的功能要求，將需求與功能導(dǎo)入QFD 模型[10]，利用QFD 方法評估需求與功能矩陣的相關(guān)程度，提煉產(chǎn)品特性，為設(shè)計提供重要依據(jù)。

步驟5：設(shè)計評價。結(jié)合用戶場景、用戶操作，對設(shè)計系統(tǒng)方案并進行模糊綜合評價。

步驟6：設(shè)計實施。將系統(tǒng)設(shè)計方案付諸實施，產(chǎn)品管理及時獲取反饋，升級迭代。

（二）Kano 模型

質(zhì)量管理專家狩野紀昭教授于1984 年提出Kano 模型，該模型能夠反映產(chǎn)品功能需求具備程度與用戶滿意度之間的關(guān)系，并將用戶滿意度的影響因素分為5 類：基本型需求（M）、期望型需求（O）、興奮型需求（A）、無差異型需求（I）與反向需求（R）?；拘托枨笫钱a(chǎn)品所必需的功能，不滿足則會嚴重損害用戶滿意度；期望型需求是用戶對產(chǎn)品或服務(wù)提出的更優(yōu)秀的期望，如不滿足則會造成用戶滿意度的明顯降低；興奮型需求是指在用戶期望之外的需求，如果滿足此類需求，即使其功能并不完善，也能提升用戶滿意度；無差異型需求是指并不會造成用戶滿意度變化的需求；反向需求是指對應(yīng)特性反而會降低用戶滿意度的需求。

（三）層次分析法

層次分析法（AHP）是美國運籌學(xué)家Saaty 于20 世紀70 年代初，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論和多目標綜合評價方法，提出的一種層次權(quán)重決策分析方法。層次分析法（AHP）將決策相關(guān)的元素分解成目標層、準則層與方案層，進而進行定性和定量分析，其基本思路是將復(fù)雜決策問題建立層次結(jié)構(gòu)模型，將評價指標進行兩兩比較，由高層次的評價指標往低層次的評價項目逐一分解，通過量化方式進行綜合評價，得出決策方案相對重要性的排序。呂欣等[11] 利用層次分析法（AHP）結(jié)合逼近理想解排序法（TOPSIS）提出一種兒童安全座椅設(shè)計方案綜合評價方法，并對3 款兒童安全座椅的設(shè)計方案進行了綜合評價，最終確定最優(yōu)方案。

（四）QFD 方法

QFD 方法是20 世紀60 年代由日本學(xué)者赤尾洋二提出的多層演繹分析方法，是一種將客戶質(zhì)量需求應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)和服務(wù)不同階段的工具。QFD 方法能夠?qū)崿F(xiàn)用戶需求與功能要求良好轉(zhuǎn)換：利用圖示方式展現(xiàn)產(chǎn)品功能與用戶需求之間的關(guān)聯(lián)程度，并用關(guān)系矩陣量化二者之間的關(guān)系，通過評分詳細計算不同產(chǎn)品功能對用戶滿意度的影響程度，從而確定核心功能要求以及提升用戶滿意度的可行設(shè)計方案。

三、系統(tǒng)設(shè)計

（一）需求采集

組織邀請消費者與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜遥鐑嚎漆t(yī)生、兒童心理專家、汽車行業(yè)專家等，應(yīng)用頭腦風(fēng)暴、群體創(chuàng)新方法獲得兒童乘員出行過程中潛在用戶需求。根據(jù)市場調(diào)研繪制典型且不同的虛擬群體，建立用戶畫像。圍繞虛擬用戶群體，挖掘用戶場景；基于用戶場景下的用戶故事與用戶行為，探索用戶與系統(tǒng)及產(chǎn)品的接觸點，并進一步分析使用過程中的痛點，如圖2 所示?？梢钥吹絻和藛T安全互聯(lián)系統(tǒng)不只是限制兒童活動而保障其安全的工具，而是汽車智能座艙生態(tài)下，用戶育兒場景中不必可少的環(huán)節(jié)，不同的時點、用戶、兒童及其狀態(tài)具有多種多樣的需求。將信息匯總，明確需求屬性關(guān)系，將相似屬性歸結(jié)為一類，經(jīng)過分類篩選獲得一級需求項：安全性、舒適性、娛樂性與便利性。設(shè)計問卷調(diào)查，將電子問卷通過網(wǎng)絡(luò)渠道發(fā)放給來自不同城市、不同收入水平的25～35 歲年輕父母，此次共分發(fā)200 份，搜集有效問卷172 份。

（二）基于模糊Kano 模型的潛在需求分析

根據(jù)需求對用戶滿意度與不滿意度的影響，利用模糊Kano 模型識別二級需求項的需求類型。通過對每道題正向與逆向的回答進行雙提問并做記錄。根據(jù)Better-Worse 系數(shù)分析法，處理每個需求指標的數(shù)據(jù)，并對其進行分類，如表1 所示。

通過Kano 模型的拾取，有時候和預(yù)先的主觀判斷存在出入，例如，“寶寶定制電臺”從調(diào)研結(jié)果中被認為是基本型需求，而安裝便利性卻是無差異型需求，這可能與兒童安全座椅安裝的頻次較低相關(guān)。但總之，尚需要進一步通過層次分析法（AHP）篩選出更加聚焦的需求。

（三）基于層次分析法（AHP）的需求排序分級

層次分析法（AHP）是一種對定性問題進行定量化分析的決策方法，在對兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)設(shè)計的工程中能夠應(yīng)用層次分析法（AHP）有效提取核心需求，避免傳統(tǒng)分析方法的主觀缺陷。根據(jù)Kano 模型的需求分類結(jié)果構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)層次分析法（AHP）設(shè)計調(diào)查問卷，采用專家打分法對同層不同需求的重要程度進行判斷。

1. 構(gòu)建判斷矩陣。以一級準則層為例，判斷矩陣A = （aij）m×n，其中aij表示第i 個指標對第j 個指標的重要性。同理可以構(gòu)件二級準則層的判斷矩陣。

2. 權(quán)重計算。計算每個判斷矩陣內(nèi)需求的權(quán)重Vi：采用方根法求出平均值，將結(jié)果歸一化處理，求得各項權(quán)重平均值ri 和權(quán)重向量R=（r1，r2，...rn）T [12]。

3. 一致性檢驗。計算所得的權(quán)重數(shù)值是否存在相互矛盾，權(quán)重分配是否合理，還需要進一步對結(jié)果進行一致性檢驗，可以通過權(quán)重平均值ri 和權(quán)重向量R 計算最大特征根λmax，根據(jù)最大特征根λmax計算判斷矩陣一致性指標的CI，根據(jù)矩陣階數(shù)n 選取平均隨機一致I，并計算判斷矩陣隨機一致性比率CR[13]。當(dāng)矩陣A 的隨機一致性比率CR ＜ 0.1 或最大特征根λmax=n 且CI=0 時，則矩陣A 前后一致。

根據(jù)上述步驟構(gòu)建判斷矩陣、計算權(quán)重并進行一致性檢驗，如一級準則層Ro=（0.6747，0.1676，0.0591，0.0985）T，最大特征根λmax=4.042，CI=0.014，CR=0.016，一致性檢驗通過。同理，二級準則層構(gòu)件判斷矩陣、計算權(quán)重、一致性檢驗，匯總結(jié)果見表2 所示。

據(jù)綜合權(quán)重對需求排序結(jié)果，有些需求為興奮型需求，如舒適結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)（比如電動傾角調(diào)節(jié)），在具備的情況下，消費者（家長）會認為能夠提升用戶（兒童）的乘坐舒適感，因此其滿意度會大幅提升，然而，事實上優(yōu)先級排序結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)其權(quán)重較低。如果將興奮型需求誤解讀為重要產(chǎn)品特征，則會因為主觀性問題導(dǎo)致設(shè)計偏離用戶真實需求，從而導(dǎo)致無謂投入而達不到理想的市場反映。層次分析法（AHP）能夠通過對比、排序挖掘用戶潛在真實意圖。

（四）基于QFD 方法的功能要求分析

基于用戶需求的設(shè)計，困難點不僅在于如何分析、預(yù)測和跟蹤客戶的潛在需求，更在于如何將用戶需求轉(zhuǎn)化為功能要求、產(chǎn)品特性。一方面，不同的功能要求、用戶需求的關(guān)聯(lián)程度有所不同；另一方面，實現(xiàn)用戶需求的功能要求和產(chǎn)品特性可能存在設(shè)計沖突。如為實現(xiàn)兒童安全座椅產(chǎn)品的折疊收納或電動調(diào)節(jié)，其產(chǎn)品結(jié)構(gòu)將與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的兒童安全座椅不同，在產(chǎn)品重量、碰撞過程中的受力等方面其性能均會受到影響，甚至產(chǎn)生沖突，例如，折疊座椅往往在2+3組（大童）產(chǎn)品上實現(xiàn)，而不適合在0+1+2 組（小童）產(chǎn)品上實施，又如電動功能會增加產(chǎn)品的重量，而導(dǎo)致無法滿足法規(guī)需求等。QFD方法能夠?qū)⒂脩粜枨筠D(zhuǎn)化為設(shè)計要求、零件特性、工藝要求和產(chǎn)品要求等功能要求，并通過建立“質(zhì)量屋”進行相關(guān)性分析。利用QFD方法組織專家，選取層次分析法（AHP）權(quán)重較高的8 項用戶需求，分析兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)功能要求，并歸納匯總，如表3 所示。繼而構(gòu)建質(zhì)量屋，如圖3 所示，左欄為用戶需求；上欄為功能要求；中間為用戶需求與功能要求相關(guān)關(guān)系矩陣，將功能要求滿足用戶需求的程度由高到低按5、3、1 標度，分別表示強相關(guān)、中等相關(guān)、弱相關(guān)或不相關(guān)關(guān)系；“屋頂”為功能要求相關(guān)矩陣，表示不同功能要求之間的相關(guān)性，其中“●”代表正相關(guān)，即一項功能要求促進另一項功能要求的優(yōu)化，“×”代表負相關(guān)，即一項功能要求造成另一項功能要求的惡化。質(zhì)量屋的底部是根據(jù)用戶需求與功能要求關(guān)系矩陣計算得到的功能要求權(quán)重[6]。

最終獲得的產(chǎn)品特性并不一定是調(diào)研的“興奮型需求”，也并不一定是代表技術(shù)含量的先進功能，因為此創(chuàng)新設(shè)計方法根本目的在于將設(shè)計的產(chǎn)品特性匹配用戶的真實需求。因此可以看到，座艙結(jié)構(gòu)與動態(tài)安全是兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)最根本的產(chǎn)品特性，而電動控制與折疊機構(gòu)相較于檢測系統(tǒng)與智能互聯(lián)，優(yōu)先級較低，相對不重要。

四、設(shè)計實例與綜合評價

（一）設(shè)計實例

兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)由兒童安全座椅、移動終端與云端組成。兒童安全座椅的座艙結(jié)構(gòu)、動態(tài)安全、檢測系統(tǒng)，移動終端與云端的智能互聯(lián)、應(yīng)用服務(wù)，在功能要求中名列前五。另外，折疊機構(gòu)與電動控制的功能要求，因組別、重量、供電、結(jié)構(gòu)設(shè)計等限制，與座艙結(jié)構(gòu)、動態(tài)安全呈負相關(guān)。據(jù)此，設(shè)計兒童安全座椅，組別為0+1+2 組，使用年齡段為出生至約7 歲，采用ISOFIX+ 支撐腿的安裝方式，滿足國標3C 與歐標ECE/R129 要求，360°旋轉(zhuǎn)可正、反向安裝，重量＜ 15Kg，尺寸滿足BOX 要求；根據(jù)兒童生長發(fā)育生理特性[14]，設(shè)計C 型環(huán)抱式座艙、零壓云枕；采用Cool-Max 透氣材料，開發(fā)吸風(fēng)式電子通風(fēng)散熱功能。設(shè)計兒童入離座檢測，即可作為離座提醒，入座狀態(tài)又可以作為卡扣檢測與兒童遺留告警的前置條件；設(shè)計卡扣檢測，保證兒童正常約束；設(shè)計ISOFIX 安裝檢測，指導(dǎo)用戶安裝座椅；設(shè)計輔助功能，環(huán)境溫度檢測作為風(fēng)扇自動模式下開啟/ 關(guān)閉的閾值條件，電量檢測在用戶使用電池供電時的提醒，座椅端設(shè)計具有觸控功能的交互顯示屏。其設(shè)計效果，如圖4。

兒童安全座椅連接移動終端，以汽車智能座艙車機系統(tǒng)為例，其應(yīng)用軟件用以告警提醒與功能控制。汽車智能座艙技術(shù)快速發(fā)展給予智能交互更多想象，人工智能通過語音識別、語義分析，提供定制化服務(wù)，如寶寶專屬電臺，結(jié)合獨立音域技術(shù)，讓家長與寶寶獲取不同的內(nèi)容與體驗。部分汽車廠家更具操作系統(tǒng)底層的技術(shù)能力，用戶不需要打開應(yīng)用實現(xiàn)交互，汽車啟動時，車機系統(tǒng)將自動連接設(shè)備（靠近發(fā)現(xiàn)），服務(wù)卡片半模態(tài)下提供服務(wù)，如圖5。此外，系統(tǒng)還可借由移動網(wǎng)絡(luò)，連接云端，提供更多服務(wù)，實現(xiàn)遠程推送。

（二）設(shè)計評價

設(shè)計評價是較為主觀的評價行為，利用模糊綜合評價方法對多指標要素的評價結(jié)果進行量化處理。建立評價等級及評價標準，采用統(tǒng)一評語集V={ 極不滿意，不滿意，一般滿意，較為滿意，非常滿意}。設(shè)計調(diào)查問卷，邀請20 位消費者參與滿意度調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果構(gòu)建安全性、舒適性、娛樂性、便利性的評價矩陣C1、C2、C3、C4，以C4 為例：

其對應(yīng)的各子集權(quán)重分別為，R1=（0.6232，0.1371，0.2395）T，同理根據(jù)R2、R3、R4。建立總體指標的模糊綜合評價矩陣Cs：

根據(jù)B=R×C[15]，計算設(shè)計方案S1 綜合評價向量，根據(jù)最大隸屬度原則，設(shè)計方案的模糊綜合評價的結(jié)果為較為滿意，符合設(shè)計初衷。擇取與設(shè)計方案S1 具有相同組別的同公司市售兒童乘員安全產(chǎn)品，S2 為傳統(tǒng)安全座椅，S3 為具有檢測、通訊功能的兒童安全座椅，組成方案集S=（S1，S2，S3）。按照相同方法對其進行評價，計算的S2 綜合評價向量B2=（0.11，0.25，0.24，0.22，0.18），評價結(jié)果為不滿意，S3 綜合評價向量B3=（0.00，0.14，0.34，0.30，0.22），評價結(jié)果為一般滿意。由此可見，設(shè)計方案對市售兒童乘員安全產(chǎn)品優(yōu)化效果顯著。進一步比較3 個方案，可以看到檢測系統(tǒng)、智能互聯(lián)等產(chǎn)品特性為提升調(diào)查對方案的滿意度提供了顯著的貢獻，由檢測系統(tǒng)、智能互聯(lián)、應(yīng)用服務(wù)共同實現(xiàn)的如兒童遺留告警等用戶需求重點體現(xiàn)出消費者對兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)的真實需求。

結(jié)語

針對解決產(chǎn)品設(shè)計過程中存在的主觀性與片面性問題，以滿足用戶真實需求為出發(fā)點，構(gòu)建一種結(jié)合Kano 模型、層次分析法（AHP）和QFD 方法的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計流程，對兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)的設(shè)計研究。采用模糊Kano 模型獲取用戶需求并進行分類，采用層次分析法（AHP）根據(jù)需求權(quán)重排序，采用QFD 方法將用戶需求轉(zhuǎn)化為功能要求，并分析功能要求滿足用戶需求的相關(guān)性獲取核心產(chǎn)品特性，實例化設(shè)計方案并進行模糊綜合評價，最終評價結(jié)果顯示，設(shè)計方案相較于傳統(tǒng)兒童乘員安全產(chǎn)品有顯著優(yōu)化。Kano-AHP-QFD 設(shè)計方法適用于兒童乘員安全互聯(lián)系統(tǒng)的創(chuàng)新設(shè)計。此外，實踐中應(yīng)注重工藝、成本等因素對產(chǎn)品設(shè)計的影響。

參考文獻

[1]王純，鄒利軍，徐海燕等. 基于2021年版C-NCAP的兒童傷害評估及開發(fā)策略[J]. 汽車技術(shù)，2022，（04）：31-37.

[2]盧純福，劉曉萍，唐智川.兒童乘坐安全座椅壓力—舒適性探究[J].包裝工程，2021，42（04）：127-134.

[3]曹立波，吳夢華，吳俊等. 智能兒童安全座椅的結(jié)構(gòu)與安全性研究[J]. 汽車技術(shù)，2017，（12）：54-58.

[4]徐豪，邵浦，王朗. 基于CC2541的智能兒童乘員保護系統(tǒng)設(shè)計[J]. 自動化與儀器儀表，2022，（07）：198-202.

[5]張莉，苗務(wù)澤. 基于KANO模型的智能頸椎枕用戶需求分析及設(shè)計研究[J]. 設(shè)計，2022，35（14）：123-126.

[6]李靜，朱子源，祖江穎等. 基于AHP-FCE的多動癥兒童體能類玩具設(shè)計與評價[J]. 包裝工程，2021，42（10）：144-150.

[7]賈玉玉，張勝，楊濱等. 基于QFD和TRIZ的兒童家具集成設(shè)計研究——以軟木多功能凳為例[J]. 家具與室內(nèi)裝飾，2022，29（07）：37-41.

[8]李明，吳軍鳳. 汽車兒童安全座椅數(shù)字化設(shè)計研究[J]. 設(shè)計，2017，No.276（21）：108-109.

[9]Dionicio Neira-Rodado，Miguel Ortíz-Barrios，Sandra De la Hoz-Escorcia，et al．Smart Product?Design Process through the Implementation of a Fuzzy Kano-AHP-DEMATEL-QFD Approach[J]．Applied Sciences，2020，10（5）：1-28．

[10]Hosna Pakizehkar，Mohammad Mirmohammadi Sadrabadi，Rasool Zare Mehrjardi，et al．The Application of Integration of Kanos Model，AHP Technique and QFD Matrix in Prioritizing the?Banks Substructions[J]．Procedia - Social and Behav-ioral Sciences，2016，230：159-166．

[11]呂欣，劉玉云．基于AHP-TOPSIS方法的兒童安全座椅設(shè)計方案評價研究[J]．包裝工程，2019，40（14）：150-155．

[12]劉玲玲，魏旭澤，陳修俊. 基于FAHP的自閉癥兒童智能玩具設(shè)計[J]. 設(shè)計，2022，35（20）：134-137.

[13]邴媛，張建敏．基于Kano模型與層次分析法的農(nóng)機造型設(shè)計研究[J]．機械設(shè)計，2022，39（04）：149-155．

[14]周騰嬌，任鐘鳴. 基于人機工程學(xué)的電動車兒童安全座椅問題研究[J]. 設(shè)計，2022，35（01）：132-135.

[15]郭皓月，楊梅，李雪瑞. 基于模糊層次分析法的參與式兒童陪伴機器人設(shè)計研究[J]. 設(shè)計，2021，34（11）：84-87.