基于KAB模型的设计要素组合推导

摘要：

目的 为了提高产品感性设计开发效率及意象匹配精度,采用定性和定量相结合的方法,提出一种基于层次分析法(AHP)与BP神经网络相结合的产品意象设计要素组合推导方法.方法 首先通过网络爬虫和亲和图法建立产品意象及造型数据库,以获得意象和设计要素;其次运用AHP构建产品层次结构模型及判断矩阵,计算意象及设计要素的权重系数;接着,基于形态拆解法与权重结果 获得设计要素类型及优化组合编码,再运用语义差异法(SD)获取组合编码的用户感性意象均值;最后通过感性工学和AHP-BP神经网络构建KAB关键设计要素组合预测模型.结果 基于此模型预测四旋翼无人机设计方案,应用逼近理想解排序法(TOPSIS)对其进行验证评价,结果 表明通过模型计算能够得到与目标感性意象高度匹配的设计要素组合编码.结论 基于此模型能够快速获得客观准确的产品意象造型设计要素组合,提高产品设计开发过程的效率.

关键词：AHP-BP神经网络、感性工学、造型意象、四旋翼无人机、设计要素组合

所属期刊栏目：43

分类号：TB472(工业通用技术与设备)

资助基金：国家自然科学基金;贵州省科技计划资助项目;贵州省科技计划项目;贵州大学培育项目

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：48-56