本课题针对服装的感性特点,对感性设计方法进行了系统的研究。总结并分析了服装设计的各项要素、服装的感性特征、二者的关联以及服装设计规则,构建了服装感性设计的知识平台。提出了进行专家知识获取与形式化表征、基于知识平台进行服装交互设计、在推荐交互过程中实现专家认知与客户认知统一等研究的完整思路。研究以男西装为实例,对知识平台的构建过程、方法和结果进行了分析。在该知识平台上,建立了可用于交互设计的应用系统。研究成果不仅可以用于男西装设计,亦可推广运用至其他服装。对服装设计个性化、感性化、智能化、快速化等目标的实现有着重要的指导意义。本研究对服装感性设计知识的构成进行了必要的界定。根据服装设计流程,将服装感性设计知识划分为:服装设计要素、服装感性特征、服装设计要素与感性特征的映射以及服装设计规则四个部分。同时,对各部分知识的特点、涵盖内容进行了分析。这部分研究为服装感性设计知识的表达、知识平台的构建提供了基础。本研究还针对服装感性设计知识获取与形式化表征的技术路线与方法进行了分析。采用访谈法、阶梯法对服装设计要素进行了分解,并采用层次结构法加以表达,构建了服装设计要素空间。以男西装为研究对象,将款式要素细分为9个要素类目(轮廓造型、刻口形态、串口位置、门襟开度、驳头宽窄、门襟外缘、胸袋设计、腰袋设计、装饰设计)、28个要素子类,组合后形成26244种款式;将色彩要素进行细分,不同的色相、明度、纯度,组合后形成89种色彩,其中有彩色79种、无彩色10种,用于男西装设计推荐及后续研究;将面料要素从表观特征与内在特征两部分进行细分。通过访谈法、卡片法、层次分析法与模糊理论,建立了相应的感性意象空间,并对专家在感性意象与设计要素类目的映射规则、设计要素项目权重等知识进行获取与表示。引入三角模糊数对七种语意描述(非常、很、比较、一般、比较、很、非常)进行量化表示。采用访谈法,资料查阅法等对服装设计中的程式化规?则,基于客户体型的服装设计规则、基于客户肤色的服装设计规则进行获取,并以表格形式加以表示。研究以男西装为例,在广泛收集、初步筛选基础上,对描述男西装感性的68个形容词进行语意亲密程度归类,形成具有4对形容词组的感性意象空间(正式的——休闲的,儒雅的——粗犷的,华贵的——朴素的,古典的——现代的),用以描述男西装的感性意象。同时对男西装设计中的相关设计规则进行了有效的获取和形式化表示。在上述研究的基础上,对基于客户需求的模糊推荐与基于客户认知的服装交互设计进程进行研究。结合客户基本信息,以知识平台为依托,进行基于知识的推荐。通过客户感性意象需求,采用层次分析法得到的客户多需求权重,引入模糊综合评判理论,建立满足条件的服装集,进行基于单一需求与多重需求的模糊推荐。推荐过程中,根据客户评价,调整所推荐的服装集,进行交互设计,直至得到客户满意的结果。根据交互结果的海量数据,建立客户知识获取与挖掘模型。基于联合分析法,选取款式样本确定实验方案与数据处理方法,获取客户在设计要素类目、要素子类与感性意象映射的知识,并与专家知识对比,为专家认知与客户认知的统一,知识平台的更新、完善提供必要的参考。最后,将计算机技术、人工智能技术引入服装设计过程,进行了服装感性设计应用系统的设计与实现。系统前台采用Visual Basic语言编写,后台数据库采用Access,前台与后台数据的连接通过VB提供的ADO接口来实现。整个系统主要由数据库、界面与三大模块(知识管理模块、服装推荐与交互模块、客户知识获取模块)构成。实现了知识管理、数据存放、服装推荐与交互、客户知识获取等基本功能。