汽車造型風格的量化辨識方法

（北京長城華冠汽車科技有限公司，北京 101300）

汽車造型風格的量化辨識方法

薛燕飛

（北京長城華冠汽車科技有限公司，北京 101300）

造型風格是產品設計的藝術部分，它反映了人對物（產品）的感性認識。但這種感性認識不像藝術設計那樣由藝術家的情感因素所決定，而是取決于廣大產品用戶的情感因素，是源于一個群體的主觀性。這導致了造型風格的內涵充滿了諸多的不確定因素，使得研究人員和設計師難以對其進行歸納和分類。本文利用語義學中的意象尺度法，結合模糊集合理論對造型風格進行模糊分類，提出一種可將造型風格定位量化辨識的方法來解決以上問題；通過模糊模式識別中最大值最小值貼近度算法，明確產品風格的定位，為設計人員尋找參考案例和明確市場競爭對手提供了可分性的數據型依據。

造型風格；意象尺度；模糊模式識別

概述

造型風格是汽車設計中最特殊的因素之一，這是因為造型風格設計屬于藝術設計的范疇即感性設計，但汽車同時作為工業化產品，就意味著這種感性設計往任不可以由設計師任意發揮，造型風格的最終目的是要吸引目標市場的消費者。也就是說，汽車造型風格設計反映了人對物（產品）的感性認識，但這種感性認識不像藝術設計那樣由藝術家的情感因素所決定，而是取決于廣大用戶的情感因素，由于每個人的感性認識都是不同的，可謂眾口難調，從而導致了汽車造型風格的特殊性。研究汽車造型風格的意義重大，好的風格定位，可以明確目標市場，抓住目標群體的大眾情感需求，從而從眾多競品中脫穎而出。但是如何了解大眾情感需求？如何了解目標市場呢？這其中包含了諸多的變量和未知量，使得研究人員和設計師難以對其進行理性、客觀的定位。本文以意象尺度法為基礎，利用模糊集合理論，通過模糊模式識別算法，探討一種處理造型風格的科學方法。

1 基于語義學的意象尺度分析法

1.1 意象尺度分析法

意象尺度法是產品感性分析的利器。它以語義差異法為基礎，一方面通過尋找與研究相關的意象語匯來描述研究對象的意象風格，同時使用多對反義的形容詞對從不同的角度或維度來量度“意象”這個模糊的心理概念，并通過建立多點心理學量表來表示不同維度的連續的心理變化量。

1.2 意象尺度的數學描述

1.2.1 一維意象尺度

例如對 “硬朗的 - 流暢的”這一維度的意象尺度進行劃分，將之劃分為5個離散點量，即，則存在向量表示“硬朗的”、表示“較硬朗的”、表示“一般的”、表示“較流暢的”、表示“流暢的”這五種模式。

1.2.2 多維意象尺度

利用向量可以描述一維意象尺度的分類情況，對于多維意象尺度的劃分。可采用矩陣的形式：

即列向量中有且僅有一個元素為1。且描述一維意象尺度的向量形式是矩陣時的特例。由此可知，產品風格描述矩陣可以以數學的方式描述人對產品風格的心理感受。

2 模糊模式識別的原理及方法

2.1 模糊分類的定義

例如存在一個均劃分為5個離散點量二維意象尺度的風格描述矩陣，即按傳統經典分類方式表述為，然而，按模糊分類定義下的產品風格描述矩陣，該SUV的風格描述矩陣則可能為：

2.2 模糊辨識方法

2.2.1 樣本與風格模式的確定

2.2.2 模糊模式識別的算法

1）利用最大值最小值貼近度算法[3]

3）通過擇近原則判斷樣本應歸屬于哪一種風格模式，即可確定該產品風格的定位。

結語

基于模糊集合理論定義的用戶對產品風格的心理感受的描述方式較之經典分類更加貼合實際，通過模糊模式識別算法，利用樣本與風格模式之間的貼近度來描述它們的關系。這種量化分類的概念引入造型風格的評價中，可以實現造型風格信息的采集與整合，如可以通過構建一個基于internet網絡的多用戶web數據庫，通過量化的數據明確或驗證產品的目標市場定位；利用貼近度數值大小的比較還可以計算出各樣本之間的相互關系，并為設計人員尋找參考案例和明確市場競爭對手提供了可分性的數據型依據。

[1]張建成，吳俊杰，劉淑君．系列化產品造型風格與設計手法研究-以OLYMPUS 數字照相機為例設計[J]．中華民國設計學會設計學報，2007：01-16．

[2]黃洪鐘．模糊設計[M]．北京：機械工業出版社，1999．

[3]張軍，趙江洪．意象尺度法與產品設計研究[J]．裝飾，2002（07）：21．

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