产品意象造型智能设计

本书可作为高等院校设计学学科设计理论方向、机械工程学科工业设计方向的科研参考资料，也可作为相关专业研究生教学参考用书，对从事人工智能与艺术设计跨界融合的专业技术人员也有一定的参考价值。

本书是关于产品意象造型智能设计技术研究的专著，以产品意象造型作为研究对象，运用感性工学相关方法获取意象认知，采用定量化方式分析意象认知与产品造型间的内在联系，以机器仿真的方式模拟设计思维与设计过程，探究基于智能技术的产品造型设计方法。全书共分7章，主要内容包括感性工学、产品感性意象挖掘、产品形态描述、产品形态设计要素的辨识、产品感性意象与设计要素的关联模型、产品意象造型智能设计、研究展望。本书内容力求精练、讲求实用、图文并茂，在注重理论深度的同时，又以丰富的实验案例为佐证。 本书可以作为高等院校工业设计、产品设计等专业研究生研究与教学参考用书，对从事人工智能与艺术设计跨界融合的专业技术人员也有一定的参考价值。

张书涛，男，1982年生，山东菏泽人，博士，副教授，硕士生导师，中国人类工效学会会员生物力学分会委员、甘肃省机械工程学会会员。现主持国家自然科学基金1项、甘肃省自然科学基金1项、甘肃省高校创新基金1项，参研国家自然科学基金2项、甘肃省科技支撑计划2项、甘肃省自然科学基金2项。发表论文20余篇，其中EI收录8篇。先后获甘肃省机械工程学会科学技术奖一等奖、甘肃省高校科技进步奖二等奖等省级奖项3项。

第1章 感性工学
1.1 感觉的含义
1.2 感性的含义
1.3 感性工学
1.3.1 感性工学的学科背景
1.3.2 感性工学系统的分类
第2章 产品感性意象挖掘
2.1 产品意象认知
2.2 基于心理测量的产品意象调查
2.3 基于生理心理学的感性意象测量
2.3.1 产品意象造型视觉认知
2.3.2 视觉跟踪实验的产品造型设计要素评价模型
2.3.3 基于心理体验量的产品设计要素评价模型
2.3.4 实例分析
2.4 意象认知分析
2.4.1 用户意象认知分析
2.4.2 设计师意象认知分析
2.4.3 产品设计要素分析
2.4.4 产品造型意象熵评价
2.5 潜在语义分析
2.5.1 构造指标潜在语义空间
2.5.2 降维
2.5.3 计算新样本的匹配值
2.5.4 案例研究
第3章 产品形态描述
3.1 形态分析法
3.2 参数模型法
3.3 曲线控制法
3.4 频谱分析法
第4章 产品形态设计要素的辨识
4.1 设计要素的划分
4.2 多元方差分析法
4.3 灰色关联分析法
4.3.1 基本概念
4.3.2 实例分析
4.4 粗糙集理论
4.4.1 基本概念
4.4.2 知识约简
4.4.3 属性重要度排序
4.4.4 实例分析
4.5 生理数据的应用(不局限于眼动)
4.5.1 情绪测量法
4.5.2 眼动测量法
4.5.3 生理信号测量法
4.6 产品形态基因识别
第5章 产品感性意象与设计要素的关联模型
5.1 类目层次法
5.2 数量化Ⅰ类（多元回归）
5.3 人工神经网络
5.3.1 BP神经网络
5.3.2 模糊神经网络
5.3.3 四层神经网络
5.4 回归型支持向量机
5.4.1 回归型支持向量机问题的描述
5.4.2 非线性回归型支持向量机
5.4.3 核函数
5.4.4 实例分析
第6章 产品意象造型智能设计
6.1 设计流程与设计认知
6.1.1 设计流程解析
6.1.2 设计思维解析
6.2 基于遗传算法的进化设计
6.2.1 基于元胞遗传算法的产品造型设计
6.2.2 基于单亲遗传算法的产品造型进化设计
6.2.3 基于蛛网结构的产品造型进化设计
6.2.4 基于交互式遗传算法的产品造型进化设计
6.3 多目标进化设计
6.3.1 确定目标意象和实例样本
6.3.2 参数化样本
6.3.3 辨识设计要素参数
6.3.4 建立产品意象造型评价系统
6.3.5 建立产品多意象造型进化设计模型
6.3.6 基于NSGA-Ⅱ算法的产品多意象造型进化设计
6.3.7 实例分析
6.4 基于粒子群算法的产品形态进化设计
6.4.1 基本粒子群算法
6.4.2 标准粒子群算法
6.4.3 粒子群算法的参数分析及设置
6.4.4 基于多目标粒子群算法的产品意象造型进化设计流程
6.5 形态耦合优化设计
6.5.1 原型实验
6.5.2 形态融合
6.5.3 形态耦合机制
6.5.4 形态耦合优化设计
6.6 产品仿生形态进化设计
6.6.1 特征分析
6.6.2 特征识别
6.6.3 评价机制
6.6.4 形态进化
6.6.5 实例研究
6.7 形态融合创新设计
6.7.1 产品形态描述
6.7.2 产品形态融合
6.7.3 融合产品的三维形态展示
第7章 研究展望
7.1 产品意象的认知机理
7.2 基于生理测量的意象调查
7.3 产品意象形态耦合设计
7.4 感性产品族设计
7.5 基于深度学习的产品意象造型智能设计
参考文献
后记