設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計方法

第21卷第4期計算機集成制造系統Vol. 21 No.42015年4月.Computer Integrated Manufacturing SystemsApr. 2015DOI: 10.13196/j. cims. 2015. 04. 001設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計方法楊延璞,劉瓊(長(cháng)安大學(xué)工程機械學(xué)院,陜西西安710064)摘要:為減小用戶(hù)和設計師對產(chǎn)品形態(tài)方案的認知差異,將產(chǎn)品形態(tài)設計中的設計意圖分為設計需求意圖、設計編碼意圖和設計解碼意圖,建立了設計意圖模型，構建了以滿(mǎn)足用戶(hù)需求意圖、體現設計師設計編碼意圖及減小用戶(hù)解碼與設計師編碼之間差異為目標的設計意圖模型求解算法,探討了設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程，研究了基于交互式遺傳算法的設計意圖求解方法。以家用轎車(chē)前臉形態(tài)設計為例，分別進(jìn)行了設計需求意圖獲取與映射、設計編碼意圖表達以及交互遺傳解碼研究,驗證了所提方法的有效性。關(guān)鍵詞:設計意圖;產(chǎn)品形態(tài)設計;設計需求;設計編碼;設計解碼;交互式遺傳算法中圖分類(lèi)號:TB472文獻標識碼:AProduct form design method driven by design intentYANG Yar pu, LIUQiong(School of Construction Machinery, Chang 'an University， Xi'an 710064, China)Abstract: To reduce the cognition difference of product form between users and designers, the design intent in prod-uct form design process was divided into design need intent, design encoding intent and design decoding intent, ancthe design intent model was constructed. A solution algorithm was proposed aiming to meet users' need intent anddemonstrate designers' design encoding intent, and reduce decoding and encoding divergence between users and de-signers. The process of product form design driven by design intent was discussed. Interactive Genetic Algorithms(IGA) was applied to seek an itelligent solution of design intent. The family car face design was taken as an exam-ple to verify the effectiveness of the proposed method by researching design need intent acquisition and mapping, de-sign encoding intent expression and design evolution and decoding based on IGA were researched respectively.Key words: design intent; product form design; design need; design encoding; design decoding; interactivegenetic algorithm程,也是產(chǎn)品信息的進(jìn)化過(guò)程,不僅包括設計師對產(chǎn)0引言品形態(tài)信息的編碼,還包括用戶(hù)通過(guò)認知過(guò)程進(jìn)行產(chǎn)品形態(tài)是產(chǎn)品的物質(zhì)載體，傳達著(zhù)產(chǎn)品的物的解碼。用戶(hù)需求信息、設計師編碼過(guò)程與用戶(hù)解質(zhì)功能與精神功能,是用戶(hù)與設計師溝通的重要媒碼過(guò)程共同構成產(chǎn)品形態(tài)設計意圖。隨著(zhù)感性消費介。產(chǎn)品形態(tài)設計活動(dòng)始于設計師的表意傳達,終與用戶(hù)體驗的發(fā)展,如何準確獲取用戶(hù)設計需求意于用戶(hù)的感受與理解，其核心在于表達與溝通口。圖、捕捉設計師的設計編碼意圖、減小用戶(hù)解碼意圖該過(guò)程是面向用戶(hù)需求滿(mǎn)足的創(chuàng )意思考的發(fā)展過(guò)與設計師編碼意圖之間的差異,成為產(chǎn)品形態(tài)設計收稿日期:2014-07-04;修訂日期:2014-09-30. Received 04 July 2014;accepted 30 Sep. 201中國煤化工基金項目:陜西省自然科學(xué)基金資助項目(2011Q8013);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項MYHCNMH。 items: Project supported by the Natural Science Foundation of Shannxi Province, China(Na. 2011Research Funds forthe Central Universities ,China(No.2014G1251032).868計算機集成制造系統第21卷成功的關(guān)鍵[2]。(1)設計需求意圖在產(chǎn)品形態(tài)設計中,目前對用戶(hù)設計需求意圖設計需求意圖是用戶(hù)感性認知的反映,是產(chǎn)品的研究集中在用戶(hù)感性需求的獲取與處理,針對設形態(tài)設計的目的,屬于目的意圖。用戶(hù)感知意象的計編碼意圖和解碼意圖分別集中在產(chǎn)品形態(tài)方案的形成過(guò)程,是從形態(tài)元素到形成子意象、再形成總意生成與評價(jià)。在設計需求意圖研究方面,常用語(yǔ)義象的過(guò)程07。因此,用戶(hù)的設計需求意圖既包括感差異(Semantic Differential, SD)法[341] 分析并獲取性需求,又包括反映該感性需求的形態(tài)元素。感性用戶(hù)的意象感知,以聚類(lèi)方法實(shí)現對感性需求的降需求是形態(tài)元素的語(yǔ)義描述,形態(tài)元素是用戶(hù)感性維處理[57]。對于設計編碼意圖,文獻[8]提出自適需求的外，顯化表達。應機制跟蹤并捕捉設計師的形態(tài)設計意圖;文獻[9](2)設計編碼意圖將遺傳算法和形狀文法結合,通過(guò)交互式操作產(chǎn)品.設計編碼意圖是設計師心理活動(dòng)的直接體現，形態(tài)特征輔助設計編碼意圖表達;文獻[10]構建了是設計師綜合運用各方面知識進(jìn)行創(chuàng )造性設計活動(dòng)產(chǎn)品基因調控網(wǎng)絡(luò )模型，用以發(fā)現產(chǎn)品形態(tài)要素之的綜合意圖體現,是產(chǎn)品形態(tài)設計的直接意圖,屬于間的關(guān)系并輔助設計師進(jìn)行設計編碼。對設計解碼過(guò)程意圖。設計編碼意圖包括規劃意圖、策略意圖意圖的研究主要體現為用戶(hù)對設計編碼方案進(jìn)行評和執行意圖。其中，規劃意圖為產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程.價(jià),常用模糊綜合評價(jià)法[、灰關(guān)聯(lián)分析法[12]、交制定合適的開(kāi)發(fā)順序;策略意圖為產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)互式遺傳算法[13]、層次分析法(Analytic Hierarchy程的每個(gè)階段制定詳細的行動(dòng)計劃;執行意圖確定Process,AHP)和逼近理想解的排序(Technique產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程的執行方法、步驟與內容等信息。for Order Preference by Similarity to Ideal Solu-(3)設計解碼意圖tion,TOPSIS)方法[4等。然而,如何同時(shí)將設計設計解碼意圖是由用戶(hù)參與,對產(chǎn)品形態(tài)設計需求意圖、設計編碼意圖與設計解碼意圖融人產(chǎn)品.結果進(jìn)行解碼并按照一定標準作出決策,從而促使形態(tài)設計過(guò)程,輔助設計師把握設計需求意圖,減小產(chǎn)品形態(tài)設計的進(jìn)一步 決策或優(yōu)化,屬于過(guò)程意圖。用戶(hù)解碼和設計師編碼之間的差異,還有待于進(jìn)-設計解碼意圖包括評價(jià)意圖和決策意圖。步研究。產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程的設計意圖層次關(guān)系如圖1，本文通過(guò)分析產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程的設計意所示。圖,分別對設計需求意圖、設計編碼意圖和設計解形態(tài)元素碼意圖進(jìn)行建模,構建了以滿(mǎn)足用戶(hù)需求意圖、體設計需求意圖關(guān)|↑現設計師設計編碼意圖及減小用戶(hù)解碼與設計師編碼之間差異為目標的設計意圖模型求解算法，水蒙吃處感性需求目的提出了設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程,基于交互式遺傳算法研究了設計意圖模型的求解方設計編碼意圖設計解碼意圖|過(guò)程意圖法。最后，以家用轎車(chē)前臉的形態(tài)設計為例驗證反饋了方法的有效性。策略執行理價(jià)決策意圖登圖查團|意圖|1設計意圖圖1設計意圖層次關(guān) 系圖1.1設計意圖分類(lèi)設計意圖(Design Intent, DI)指設計過(guò)程中設.2 設計意圖建模計者所有心智活動(dòng)和活動(dòng)的結果,既包括設計的目令設計意圖為DI,設計需求意圖為DIN,設計標,又包括對將要得到結果的考慮[5。產(chǎn)品形態(tài)設編碼意圖為DIE,設計解碼意圖為DIp,三者共同構計主要涉及產(chǎn)品的感性特質(zhì)[16],其“設計的目標”是成設計意圖,表示為滿(mǎn)足用戶(hù)的感性需求,“對將要得到結果的考慮”是(1)設計師創(chuàng )造性思維過(guò)程的體現。據此，可將產(chǎn)品形(1)設中國煤化工態(tài)設計中的意圖分為設計需求意圖、設計編碼意圖對于設MHcNMH性需求集合為和設計解碼意圖。KN= {KN; ,KN,., KNm},產(chǎn)品形態(tài)元素集合第4期楊延璞等:設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計方法869為PF= {PF,PF...PF,},滿(mǎn)足KN,∩KN;= .8,PF∩PF;=0,則有min F(x) = min[η點(diǎn)|w,(C,-0)l+m點(diǎn).DIN = ;|w,(D:-0) l]+min21C-D,I;f(PF ,KN) = N(F(KN)∩G(PF))/N(G(PF))≥0mim。2)maxf(x) = max(η 2wCi+ m Zw,D,).(5)式中:F(KN)為用戶(hù)需求KN映射的形態(tài)元素集合;G(PF)為形態(tài)元素PF的語(yǔ)義特征集合;N(a)式中:p 和r為用戶(hù)和設計師對設計意圖模型產(chǎn)生為集合a的元素個(gè)數;8m為滿(mǎn)足KN所需的形態(tài)元產(chǎn)品形態(tài)方案意象評價(jià)的權重，一般而言,辦>p。.素PF的比例最小值，且8m≥0;f(PF,KN)=1表η+ nm=1;K為意象評價(jià)指標的數目;C;和D;為用示PF能夠滿(mǎn)足KN,f(PF,KN)=0表示PF不戶(hù)和設計師對第 i個(gè)意象指標的評價(jià)值;w;為各個(gè)能滿(mǎn)足KN ,將大于等于8mn小于等于1的值做進(jìn)一意象指標的權重,且 w+w+..+wk=1.步細分,可判定PF滿(mǎn)足KN的強弱程度。式(5)可進(jìn)-一步表示為(2)設計編碼意圖建模max{f(x)- F(x)}.(6)設計編碼意圖DIg主要反映設計師在設計過(guò)(2)設計變量設計意 圖模型求解過(guò)程有形態(tài)程中的規劃策略和執行方法,通過(guò)綜合設計需求意元素變量和意象評價(jià)變量?jì)蓚€(gè)設計變量。形態(tài)元素圖與產(chǎn)品約束,最終以產(chǎn)品形態(tài)方案的形式表達出變量是設計編碼意圖模型的輸人,意象評價(jià)變量是來(lái)。設目標產(chǎn)品形態(tài)元素集合為T(mén)PF= {TPF,設計解碼意圖模型的輸人,對這兩個(gè)變量的求解結E.,TPF,).則其設計過(guò)程的設計編碼意圖果可直接納人后續詳細設計?？杀硎緸?3)約束空間針對設計變 量,約束空間也分為DIg= TPF士aA(TPF,)士A(PF)。(3)形態(tài)元素約束和意象評價(jià)值約束兩類(lèi)。建立約束空式中:1≤i≤p,1≤j≤n;A為轉換矩陣,代表形態(tài)推間如下:理規則(具體使用方法見(jiàn)文獻[18]);a>0,p≥0,且PF = {PF,PF..PF.};a,β∈N' ,表示轉換矩陣的應用次數。TPF = TPFt,TPF,.,TPF,};(3)設計解碼意圖建模x=工,.,∈s∈R';設計解碼意圖DIp包括評價(jià)意圖和決策意圖，x∈[a,b;],i= 1,2,.,d.(7)主要由用戶(hù)根據評價(jià)指標對產(chǎn)品設計方案作出評式中:PF和TPF為產(chǎn)品形態(tài)元素約束;x為d維價(jià),實(shí)現對方案的選擇決策和指導后續方案的改進(jìn)。決策變量,表示意象評價(jià)指標的數目;[a,b.]為意假設經(jīng)設計編碼意圖建模得到的目標產(chǎn)品造型方案象指標x;的取值范圍。集合為PE= (PE,E,..PE,則設計解碼意2設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程圖可表示為DIp = .(4)產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程是設計師利用自身知識、經(jīng)式中:fEv為評價(jià)函數,fom為決策函數。驗、創(chuàng )意實(shí)現用戶(hù)某種特定需求的過(guò)程,用戶(hù)需求是1.3設計意圖模型求解問(wèn)題的來(lái)源和設計的起點(diǎn)[09]。產(chǎn)品形態(tài)設計是總設計意圖的實(shí)現過(guò)程是用戶(hù)與設計師共同參與設計意圖,分意圖為設計需求意圖、設計編碼意圖和產(chǎn)品形態(tài)設計的過(guò)程,其目的是將設計需求意圖作設計解碼意圖,各個(gè)分意圖又可分解并衍生為下一為約束空間,將設計編碼意圖作為設計可調參數,將級子意圖。隨著(zhù)產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程的進(jìn)行,各級子設計解碼意圖作為設計求解目標，使最終設計方案意圖逐步分解成意圖單元，直至設計過(guò)程完成。意盡可能逼近用戶(hù)需求。其中有三個(gè)關(guān)鍵因素:圖單元為不可再分的設計意圖,具有直接描述產(chǎn)品(1)目標函數目標函數構建以滿(mǎn)足用戶(hù)需求形態(tài)設計各分意圖的特征、屬性和指標等。設計需意圖、體現設計師設計編碼意圖及減小用戶(hù)解碼與求意圖映射為設計需盧華配t積設計編碼意圖映設計師編碼之間的差異為目標。對于任一-產(chǎn)品形態(tài)射為設計師H中國煤化工碼意圖映射為編碼方案，目標意象值設定為0,用戶(hù)意象評價(jià)值為用戶(hù)對產(chǎn)品.CNMHG以此驅動(dòng)產(chǎn)品C,設計師意象評價(jià)值為D,構建目標函數形態(tài)設計過(guò)程,如圖2所示。870計算機集成制造系統第21卷產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程設計需求獲取創(chuàng )意設計表達設計評價(jià)決策設計需求意圖設計編碼意圖設計解碼意圖感性產(chǎn)品形態(tài)規劃策略執行評價(jià)決策需:元素意圖形態(tài)需求1元素1頭腦創(chuàng )意概念指標1方案1設想圖草圖需求2元素2.指標2方案2...求需求獲取]|需求分析|意「創(chuàng )意思考[設計策略[創(chuàng )意表達1| 指標體系 評價(jià)方法思t意圖單元考價(jià)日實(shí)現方法|與|決圖2設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn) 晶形態(tài)設計過(guò)程(1)設計需求獲取意圖，三者在創(chuàng )意思考過(guò)程、設計策略選擇與設計表設計需求獲取過(guò)程可映射為設計需求意圖分解達過(guò)程中同時(shí)作用,以頭腦風(fēng)暴圖、創(chuàng )意設想圖、概過(guò)程。感性需求與產(chǎn)品形態(tài)元素為二級子意圖，可念草圖等形式將創(chuàng )意思維可視化,最終形成產(chǎn)品形進(jìn)一步分解為感性需求意圖單元、形態(tài)元素意圖單態(tài)方案。該過(guò)程由設計師融合目標產(chǎn)品形態(tài)元素與元及其之間的相互關(guān)系。感性需求意圖單元可通過(guò)設計需求獲取得到的參考形態(tài)元素及感性需求約問(wèn)卷調查、口語(yǔ)分析、專(zhuān)家訪(fǎng)談等方法獲取，并借助束,結合個(gè)人創(chuàng )意、靈感、經(jīng)驗等進(jìn)行設計表達,其呈統計、聚類(lèi)等分析方法進(jìn)行降維處理。感性需求意現形式為概念草圖、三視圖、效果圖和樣機模型等。圖單元與形態(tài)元素意圖單元之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可由灰(3)設計評價(jià)決策關(guān)聯(lián)分析、數量化- -類(lèi)理論等方法建立，獲取能夠表設計評價(jià)決策過(guò)程可映射為設計解碼意圖分解達感性需求的形態(tài)元素特征集,為設計師設計編碼過(guò)程,集中體現用戶(hù)對產(chǎn)品形態(tài)方案的感知,通過(guò)用提供參考。戶(hù)參與評價(jià)和決策選擇方案。評價(jià)意圖分解為評價(jià)(2)創(chuàng )意設計表達指標意圖單中國煤化工炎等方法建立;創(chuàng )意設計表達過(guò)程可映射為設計編碼意圖分解決策意圖分YHCNMHG體現用戶(hù)決策過(guò)程。規劃意圖、策略意圖與執行意圖構成二級子的方式與決策結果。第4期楊延璞等:設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計方法871應度函數3產(chǎn)品形態(tài)交互遺傳操作K"設計意圖分解得到的產(chǎn)品形態(tài)元素,是設計意Fit(x)=雜2 ZwC6(x)+U2圖視覺(jué)化的表現形式之--,構成了產(chǎn)品形態(tài)自動(dòng)求| w(C;(x)一0) 1I+解的基本單元。用戶(hù)和設計師對求解結果的理解，wD(x>-42Z在一定程度上能夠反映他們之間的認知差異,通過(guò)K UD產(chǎn)品形態(tài)的交互遺傳操作，可以讓用戶(hù)與設計師共同參與尋優(yōu)過(guò)程,以保證最終解方案與用戶(hù)和設計師的相容性。2C,(x)-六2De(x) 1]。(8)由于交互式遺傳算法追求滿(mǎn)意解而非最優(yōu)解，式中:Uc和Up分別為參與評價(jià)的用戶(hù)和設計師的而滿(mǎn)意解具有不唯一-性[3] ,為了降低用戶(hù)與設計師數目;C;(x)為第j個(gè)用戶(hù)對第i個(gè)意象指標的評價(jià)交互操作的疲勞度,本文認為進(jìn)化過(guò)程出現滿(mǎn)足要值;D&(x)為第k個(gè)設計師對第i個(gè)意象指標的評求的滿(mǎn)意解時(shí)即結束進(jìn)化操作。算法流程如圖3所價(jià)值,且C; (x),D* (x)∈[a,b;];0=aXb;,a為用示。首先根據用戶(hù)需求意圖輸人產(chǎn)品形態(tài)元素單戶(hù)滿(mǎn)意度因子,- -般取0.8~1.0。元，根據目標意象分別進(jìn)行自動(dòng)初始化方案和設計(3)算法終止條件師選擇產(chǎn)品形態(tài)元素初始化方案;然后綜合用戶(hù)評在進(jìn)化代數約束下,規定當滿(mǎn)足如下條件時(shí)即終價(jià)和設計師評價(jià)獲得個(gè)體適應度值，判斷是否滿(mǎn)足止交互遺傳操作:種群中出現的個(gè)體綜合評價(jià)值超過(guò)進(jìn)化終止條件,滿(mǎn)足則輸出產(chǎn)品形態(tài)方案,否則將最目標滿(mǎn)意度值,且滿(mǎn)意度個(gè)體的數量達到預設值。優(yōu)個(gè)體保存至下一代，其他個(gè)體進(jìn)行選擇、交叉、變4實(shí)例驗證異操作。輸入形態(tài)元素以汽車(chē)形態(tài)設計為例,對上述方法進(jìn)行應用驗證。研究表明,影響汽車(chē)形態(tài)意象的關(guān)鍵特征為車(chē)參數設置燈側面輪廓線(xiàn)與進(jìn)風(fēng)格柵[20]。因此，本研究選定車(chē)燈與進(jìn)風(fēng)格柵作為研究對象,其中車(chē)燈包括車(chē)大自動(dòng)初始化方案設計師初始化方案燈和霧燈,進(jìn)風(fēng)格柵包括上進(jìn)風(fēng)格柵和下進(jìn)風(fēng)格柵。(1)設計需求獲取初始種群從網(wǎng)站、書(shū)刊、雜志、論文等媒介搜集關(guān)于家用轎車(chē)前臉的感性詞匯,去除相近、相似、不合理的冗適應度求解生成余描述,以L(fǎng)ikert七級量表建立網(wǎng)絡(luò )問(wèn)卷,調查用用戶(hù)評價(jià)設計師評價(jià)“戶(hù)對家用轎車(chē)前臉形態(tài)的感性需求,經(jīng)聚類(lèi)分析和-滿(mǎn)足進(jìn)化、N、選擇|設計師聚焦,獲取用戶(hù)期望的意象形容詞為時(shí)尚、動(dòng)終止條件2|變異|感。為了將用戶(hù)感性需求外顯化,同時(shí)避免同類(lèi)產(chǎn)輸出產(chǎn)品形態(tài)方案品可能引起的思維定勢,首先挑選128幅除目標產(chǎn)品外的參考產(chǎn)品前臉,包括摩托車(chē)、火車(chē)、船只、飛行83 交互式遺傳算法求解流程器及其他相關(guān)交通工具類(lèi)產(chǎn)品,由兩名設計師經(jīng)初(1)編碼方式步分析與相似產(chǎn)品剔除,最終確定46個(gè)產(chǎn)品樣本作初始形態(tài)元素采用二進(jìn)制編碼,染色體由初始為參考樣本。對用戶(hù)期望意象構建Likert七級量形態(tài)元素映射的產(chǎn)品形態(tài)部件構成。如果初始形態(tài)表(時(shí)尚(3)-落伍(- 3)、動(dòng)感(3)-靜態(tài)(-3)),隨元素集合為PF= {PF,PF2,.,PFn},則染色體機選取23名用戶(hù)對參考樣本打分,最后選出得分較可表示為{PF,PF,PF..}.其中PF,,PF,和高的16款產(chǎn)幾作為用世花芒產(chǎn)品前臉與汽PF,分別對應相應的產(chǎn)品形態(tài)部件。車(chē)車(chē)燈和進(jìn)YHCNMHG寸應，所以由設(2)適應度求解計師將參考陽(yáng)的前勝付證線(xiàn)問(wèn)幾干車(chē)燈和進(jìn)風(fēng)格根據式(5)~式(6) ,可構建編碼方案的個(gè)體適柵特征線(xiàn)轉換,得到車(chē)大燈、上格柵、下格柵、霧燈形872計算機集成制造系統第21卷態(tài)線(xiàn)數量均為16,如圖4所示。(2)設計編碼表達車(chē)大為體現設計編碼意圖,由兩名設計師根據形態(tài)元素集,同時(shí)結合自己對設計需求的理解,再分別對汽需求車(chē)前臉的四種部件創(chuàng )意設計兩款方案。將設計師所「時(shí)尚1|設計的車(chē)燈與進(jìn)風(fēng)格柵納人形態(tài)元素集,經(jīng)排列組合可產(chǎn)生20*種汽車(chē)前臉?lè )桨?。對形態(tài)元素集中的各「動(dòng)感下元素采用六位二進(jìn)制編碼(編碼順序為車(chē)大燈、上格」柵柵、下格柵.霧燈),初始方案種群由算法自動(dòng)生成40606可款，設計師通過(guò)個(gè)人選擇生成4款,得到初始方案樣本8款。初始設計方案與二進(jìn)制編碼形式如圖5圖4意象需求與形態(tài)元素所示。.101110 110001 101010 101010100110 101010 11001 101100110000 110100 10000 101111101010 100110 11000 101117D110110 110110 110110 110110110111 10111110111 110111111000 11000 11000 11000111001 11001 11001 11001圖5 初始設計方案與二進(jìn)制編碼(3)設計解碼8名用戶(hù)和2名設計師共同參與交互設計解碼。個(gè)體方案評分采用5分制,即a;=1,b;=5。設定時(shí)尚與動(dòng)感的權重均為0. 5,用戶(hù)與設計師的評價(jià)權重分別為0.8和0.2。遺傳操作采用輪盤(pán)賭方式選擇,交叉方式為離散重組,種群規模為8,交叉概率為0.8,變異概率為0. 15,最大進(jìn)化代數為20,期望得到三個(gè)滿(mǎn)意個(gè)體。相關(guān)參數如表1所示。在圖6交互操作界面矢量圖形軟件CorelDRAW X4中應用VBA語(yǔ)言進(jìn)體滿(mǎn)足目標(滿(mǎn)意度值大于0),進(jìn)化過(guò)程終止。各行二次開(kāi)發(fā),構建交互操作引擎如圖6所示。代最優(yōu)個(gè)體如圖7所示,各代對應的適應度值綜合表1遺傳操作相關(guān)參數設置評價(jià)值及用戶(hù)與設計師認知的差異度變化曲線(xiàn)如圖種群規模評價(jià)者數量滿(mǎn)意8所示。對結果進(jìn)行分析可知，交互進(jìn)化解碼過(guò)程自動(dòng)設計師編碼-叉變異滿(mǎn)意進(jìn)化人具有以下特征:初始化初始化方式用戶(hù) 設計師概率概率因子代數數量(1)進(jìn)化過(guò)程是收斂的數據表明 ,在交互進(jìn)化二進(jìn)制 82 0.80.150.9 20 3.解碼過(guò)程中方案評價(jià)值可能下降加圖8b) ,但適應度值均呈增中國煤化工法有較好的全(4)結果分析局收斂性。YHCNM HG經(jīng)過(guò)9代進(jìn)化操作,得到第2,6和8代三個(gè)個(gè)(2)方案整體滿(mǎn)意度在提升圖8b所示為個(gè)體第4期楊延璞等:設計意圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計方法873 ;石商第0代第1代第2代第3代第4代適應度值Fit(x)=3.10適應度值Fit(x)=3.15適應度值Fit(x)=3.30適應度值Fit(x)=3.35適應度值Fit(x)=3.45綜合評價(jià)值(x)=4. 05綜合評價(jià)值f(x)=4. 10綜合評價(jià)值f(x)=4.55綜合評價(jià)值(x)=4.25綜合評價(jià)值f(x)=4.25西京bdabdoao第5代第6代第7代第8代第9代，適應度值Fiu(x)=3. 65適應度值Fit(x)=3. 70適應度值Fit(x)=3. 90適應度值Fit(x)=3. 95適應度值Fit(x)=4. 15綜合評價(jià)值f(x)=4.20綜合評價(jià)值f(x)=4.40綜合評價(jià)值f(x)=4. 60綜合評價(jià)值f(x)=4. 45圖7各代最優(yōu)個(gè)體4.2個(gè)5. 0r4.0.83.4警0.7-3.≤0.663. o0.58十234ζδ7893.872345678904123↓56789進(jìn)化代數七最大適應度值一平均適應度值十最大評價(jià)值十 平均評價(jià)值b圖8 進(jìn)化過(guò)程中的適應度值、評價(jià)值與認知差異度值最大評價(jià)值呈波動(dòng)的現象，原因是被試者對進(jìn)化新圖驅動(dòng)的產(chǎn)品形態(tài)設計過(guò)程,探討了基于交互式遺個(gè)體的評價(jià)值受主觀(guān)性與疲勞程度的影響,并非一傳算法的設計意圖求解流程。通過(guò)家用轎車(chē)前臉的直增加。而平均評價(jià)值逐漸增大,且逐漸接近目標.形態(tài)設計實(shí)驗,驗證了本文方法有助于設計師把握滿(mǎn)意度值,表明被試者對方案的整體滿(mǎn)意度在提升。用戶(hù)需求,減小用戶(hù)與設計師之間對產(chǎn)品形態(tài)設計(3)能夠在一定程度上減小用戶(hù)和設計師的認方案的認知差異。然而,本文的研究還存在不足之知差異度圖8c所示為用戶(hù)與設計師的認知差異處，例如用戶(hù)需求具有模糊性,無(wú)法準確建立向產(chǎn)品度逐漸縮小，但這種差異不可能完全消除，且存在.形態(tài)元素的映射關(guān)系，尚需通過(guò)大量實(shí)驗進(jìn)一步將波動(dòng)用戶(hù)需求具體化。下一步研究將考慮采用客觀(guān)方式綜上可知,交互進(jìn)化解碼過(guò)程能夠在- -定程度建立用戶(hù)需求向設計需求意圖的映射機制,使設計上縮小用戶(hù)和設計師的認知差異,生成滿(mǎn)足用戶(hù)和編碼意圖表達更為準確有效。設計師需求的方案。第2,6和8代方案作為滿(mǎn)意解,可供設計師進(jìn)- - 步細化設計。參考文獻:1] YANG Tsai-Lin, HO Ming Chyuan, LUH Ding Bang. 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