產(chǎn)品意象造型智能設(shè)計

定　價：￥58.00

作　者：	張書濤、蘇建寧、周愛民
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302606208	出版時間：	2022-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　感性工學(xué)目的在于發(fā)掘消費者對產(chǎn)品的感覺和需求，并據(jù)此建立以消費者需求為導(dǎo)向的新產(chǎn)品研發(fā)系統(tǒng)。在產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，感性工學(xué)是將人們對“物”的感性意象定量、半定量地表達(dá)出來，并與產(chǎn)品設(shè)計特性相關(guān)聯(lián)，以實現(xiàn)在產(chǎn)品設(shè)計中體現(xiàn)“人”的感性感受，設(shè)計出符合“人”感覺期望的產(chǎn)品。本書以感性工學(xué)理論方法為主線，綜合運用設(shè)計學(xué)、心理學(xué)、人工智能等理論方法，圍繞產(chǎn)品感性意象挖掘、產(chǎn)品形態(tài)描述、產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計要素辨識、產(chǎn)品感性意象與設(shè)計要素的關(guān)聯(lián)分析、產(chǎn)品意象造型智能設(shè)計等**研究成果，構(gòu)建了完備的感性工學(xué)理論框架與產(chǎn)品意象造型先進(jìn)設(shè)計方法。本書可作為高等院校設(shè)計學(xué)學(xué)科設(shè)計理論方向、機(jī)械工程學(xué)科工業(yè)設(shè)計方向的科研參考資料，也可作為相關(guān)專業(yè)研究生教學(xué)參考用書，對從事人工智能與藝術(shù)設(shè)計跨界融合的專業(yè)技術(shù)人員也有一定的參考價值。

作者簡介

　　張書濤，男，1982年生，山東菏澤人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，中國人類工效學(xué)會會員生物力學(xué)分會委員、甘肅省機(jī)械工程學(xué)會會員?，F(xiàn)主持國家自然科學(xué)基金1項、甘肅省自然科學(xué)基金1項、甘肅省高校創(chuàng)新基金1項，參研國家自然科學(xué)基金2項、甘肅省科技支撐計劃2項、甘肅省自然科學(xué)基金2項。發(fā)表論文20余篇，其中EI收錄8篇。先后獲甘肅省機(jī)械工程學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎一等獎、甘肅省高校科技進(jìn)步獎二等獎等省級獎項3項。

圖書目錄

第1章感性工學(xué)
1.1感覺的含義
1.2感性的含義
1.3感性工學(xué)
1.3.1感性工學(xué)的學(xué)科背景
1.3.2感性工學(xué)系統(tǒng)的分類
第2章產(chǎn)品感性意象挖掘
2.1產(chǎn)品意象認(rèn)知
2.2基于心理測量的產(chǎn)品意象調(diào)查
2.3基于生理心理學(xué)的感性意象測量
2.3.1產(chǎn)品意象造型視覺認(rèn)知
2.3.2視覺跟蹤實驗的產(chǎn)品造型設(shè)計要素評價模型
2.3.3基于心理體驗量的產(chǎn)品設(shè)計要素評價模型
2.3.4實例分析
2.4意象認(rèn)知分析
2.4.1用戶意象認(rèn)知分析
2.4.2設(shè)計師意象認(rèn)知分析
2.4.3產(chǎn)品設(shè)計要素分析
2.4.4產(chǎn)品造型意象熵評價
2.5潛在語義分析
2.5.1構(gòu)造指標(biāo)潛在語義空間
2.5.2降維
2.5.3計算新樣本的匹配值
2.5.4案例研究
第3章產(chǎn)品形態(tài)描述
3.1形態(tài)分析法
3.2參數(shù)模型法
3.3曲線控制法
3.4頻譜分析法
第4章產(chǎn)品形態(tài)設(shè)計要素的辨識
4.1設(shè)計要素的劃分
4.2多元方差分析法
4.3灰色關(guān)聯(lián)分析法
4.3.1基本概念
4.3.2實例分析
4.4粗糙集理論
4.4.1基本概念
4.4.2知識約簡
4.4.3屬性重要度排序
4.4.4實例分析
4.5生理數(shù)據(jù)的應(yīng)用(不局限于眼動)
4.5.1情緒測量法
4.5.2眼動測量法
4.5.3生理信號測量法
4.6產(chǎn)品形態(tài)基因識別

第5章產(chǎn)品感性意象與設(shè)計要素的關(guān)聯(lián)模型
5.1類目層次法
5.2數(shù)量化Ⅰ類(多元回歸)
5.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3.3四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4回歸型支持向量機(jī)
5.4.1回歸型支持向量機(jī)問題的描述
5.4.2非線性回歸型支持向量機(jī)
5.4.3核函數(shù)
5.4.4實例分析
第6章產(chǎn)品意象造型智能設(shè)計
6.1設(shè)計流程與設(shè)計認(rèn)知
6.1.1設(shè)計流程解析
6.1.2設(shè)計思維解析
6.2基于遺傳算法的進(jìn)化設(shè)計
6.2.1基于元胞遺傳算法的產(chǎn)品造型設(shè)計
6.2.2基于單親遺傳算法的產(chǎn)品造型進(jìn)化設(shè)計
6.2.3基于蛛網(wǎng)結(jié)構(gòu)的產(chǎn)品造型進(jìn)化設(shè)計
6.2.4基于交互式遺傳算法的產(chǎn)品造型進(jìn)化設(shè)計
6.3多目標(biāo)進(jìn)化設(shè)計
6.3.1確定目標(biāo)意象和實例樣本
6.3.2參數(shù)化樣本
6.3.3辨識設(shè)計要素參數(shù)
6.3.4建立產(chǎn)品意象造型評價系統(tǒng)
6.3.5建立產(chǎn)品多意象造型進(jìn)化設(shè)計模型
6.3.6基于NSGAⅡ算法的產(chǎn)品多意象造型進(jìn)化設(shè)計
6.3.7實例分析
6.4基于粒子群算法的產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)化設(shè)計
6.4.1基本粒子群算法
6.4.2標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
6.4.3粒子群算法的參數(shù)分析及設(shè)置
6.4.4基于多目標(biāo)粒子群算法的產(chǎn)品意象造型進(jìn)化設(shè)計流程
6.5形態(tài)耦合優(yōu)化設(shè)計
6.5.1原型實驗
6.5.2形態(tài)融合
6.5.3形態(tài)耦合機(jī)制
6.5.4形態(tài)耦合優(yōu)化設(shè)計
6.6產(chǎn)品仿生形態(tài)進(jìn)化設(shè)計
6.6.1特征分析
6.6.2特征識別
6.6.3評價機(jī)制
6.6.4形態(tài)進(jìn)化
6.6.5實例研究
6.7形態(tài)融合創(chuàng)新設(shè)計
6.7.1產(chǎn)品形態(tài)描述
6.7.2產(chǎn)品形態(tài)融合
6.7.3融合產(chǎn)品的三維形態(tài)展示
第7章研究展望
7.1產(chǎn)品意象的認(rèn)知機(jī)理
7.2基于生理測量的意象調(diào)查
7.3產(chǎn)品意象形態(tài)耦合設(shè)計
7.4感性產(chǎn)品族設(shè)計
7.5基于深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)品意象造型智能設(shè)計
參考文獻(xiàn)
后記