论文部分内容阅读
用户对汽车内饰的语义感知可以在相当大的程度上决定其购买行为。为了在汽车内饰设计阶段准确地把握地用户的语义感知以及优化材质选择,以汽车内饰PU蒙皮革为研究对象,运用感性工学技术,基于用户感知,研究了产品材质质感特征与语义的关系,以及提出了一种材质满意度评价方法。主要完成工作如下:(1)提出运用监督学习的方法拟合产品材质质感特征与语义之间的关系,然后分别建立了产品材质质感特征评价方法和产品材质语义评价方法,为之后的关系拟合奠定基础。(2)参与研制了产品材质评价辅助系统,该系统能够显著提高产品材质质感特征数据采集和语义数据采集的体验和效率。然后运用该系统,进行了130种PU蒙皮革的材质质感特征数据采集和语义数据采集。(3)根据采集数据,初步采用BP神经网络实现了产品材质质感特征与语义之间关系的拟合,然后采用基于粒子群算法改进的BP神经网络优化了此关系的拟合。接着基于此关系,探讨了材质单一质感特征的变化对语义的影响,以及完成了根据用户的语义偏好来选择材质质感特征的目的。(4)参考模糊综合评价法,提出了一种基于用户语义感知的产品材质方案满意度评价方法,该评价方法可以得到某用户群体对某材质方案的整体相对满意度。运用该评价方法进行了四种汽车内饰PU革材质方案的满意度评价。