整合產品族與泛族群的汽車前臉形態演進設計

徐姝，周海海

(南京航空航天大學 機電學院，南京 210016)

0 引言

企業在進行工業設計時需要著重解決以下兩個問題：一是針對產品技術日趨同質化的情況，如何賦予產品特殊形態與風格意象以塑造獨特的品牌，而傳統品牌如何在保持產品識別的基礎上進行產品創新。二是在市場環境、社會文化背景以及消費時尚不斷改變的今天，企業如何迅速作出響應，在較短的周期內產生系列化的設計方案以供優化選擇。

現在國內已有學者以典型汽車形態為例，引入參數化后得到影響汽車風格的主要特征曲線[1]；浙江大學學者提出了一種以用戶為中心的產品識別設計方法，從感性工學與認知心理學角度對用戶、設計師、客戶3者在產品形態特征與風格識別上的差異進行了研究[2]；此外，楊延璞等學者也提出了泛族群產品的理論模型[3]。

針對上述兩個問題以及前人研究的基礎上，就設計的延續性和創新性出發，提出一種整合產品族與泛族群的形態演進設計方法并引入大眾高爾夫的案例，最終說明該方法的可行性。本文通過對大眾高爾夫的特征提取獲得對產品識別的貢獻度大小， 結合泛族群理論對高爾夫電動汽車進行創新和演進設計。

1 產品風格定位和特征提取

產品識別設計研究一般可從兩方面來進行分析，一是產品的顯性特征，二是其隱性特征。顯性特征是指產品的外在造型特征；隱性特征是指產品內在的風格語義層面。

1.1 感性語義篩選

將大眾高爾夫汽車前臉造型進行匯總，之后從網絡、平面媒體中搜集其相關的風格意象詞匯，由設計師、行業人士以及相關用戶組成小組進行詞匯的感性意象分析， 最終選出10對感性詞匯，如表1所示。

表1 大眾高爾夫意象評價指標

1.2 確立研究樣本

通過調研大眾高爾夫在市場上的車型， 從歷史維度總結前臉造型，發現大眾高爾夫具有較高的造型延續性。以近年來的車型為主要研究樣本，根據風格不同為前提，從58 款車型中做歸類總結，相似分為一類，最終篩選出形態差異較大的9個樣本，并對樣本進行去色處理，盡可能降低外因對被測者的影響，得到Y1-Y9如圖1所示。

圖1 大眾高爾夫待研究樣本

1.3 意象調查實驗——隱性特征提取

實驗將對60 人進行問卷調查，其中包括(男女比例各一半，50%)20 名學生，20 名商務人員，10 名資深設計師，5 名銷售人員，5 名其他職業；所受教育程度為研究生35位，大學生 20 位，專科 5 位；年齡分布為21-30 歲 50 位；31-40 歲 8 位；41 歲以上2位。

以大眾高爾夫為例，對9 種車型進行10組指標的語義評價，實驗將采用5 點量表法，量尺上每一對感性語匯之間有5 個區間，受測者通過選擇區間上的數值來反映對事物的感性認識及反應強度。

問卷發放60 份回收有效問卷 58 份，通過平均法獲得9 個樣本與 10 組詞匯間的對應數據平均值，統計結果如表 2 所示。

表2 大眾高爾夫研究樣本與感性語匯評價結果

為了更有效地研究感性意象，利用感性工學中的因子分析法來對9個樣本的感性評價數據進行處理分析。因子分析也稱因素分析，其功能在于通過找出變量間的共同潛在結構(因子)，以達到維度減縮的目的。

對上述數據進行因子分析后得出主因子，結果以特征值>1為準則所保留的兩個因子共可解釋88.847%總體方差。通過因子分析結果，由輸出結果可以得知X1、X2、X3、X4、X8這5個標準在因子1上面的負荷量值最高；而X5、X6、X7、X9、X10這5個標準在因子2上的負荷量上最高；由此可以將因子1命名為外觀與感受；可以將因子2命名為性能與實用。為下面了解消費者對于產品組合偏好做鋪墊。

2 顯性特征對造型風格影響程度

為了解消費者對于產品組合的偏好， 本文引入聯合分析法，首先進行產品外形部件與造型特征分析，然后采用正交設計將部件與造型特征進行組合，生成一系列模擬產品。

2.1 正交設計及元素提取

根據每類部件的造型特征，理論上一共可以組合出108種前臉造型(3×2×2×3×3)縮減為16種產品組合，每一列即為該組合的產品屬性，具體如表3所示。

表3 產品組合數據表

每個產品組合以卡片方式讓受測者對于產品組合進行偏好順序的排序，其次對上述表中新生成的16種汽車前臉造型繪制編號。邀請20位設計師作為受測者要求對這16 款汽車前臉進行喜好程度的排序，此部分為受測者對于前臉造型整體組合后偏好的表現。

2.2 聯合分析試驗和數據處理及分析

根據受測者的編號排序，其后的變量“偏好1”至“偏好16”代表受測者偏好的順序由高至低，此時數據編輯區內所輸入的數據為卡片的編號。

之后通過編輯分析語句，進行實驗分析，最終通過分析法得到顯性特征中各外形部件與相應的造型特征在感性意象因子1上的權重和貢獻率，如圖2所示，分別是各個元素的權重值以及其造型特征的貢獻率。

圖2 因子1下的元素造型特征貢獻率和權重

從圖2中可以得出結論：在所做實驗的汽車前臉造型元素中，頭燈組對于造型風格最為重要，占了44.971%的比率；其次霧燈，占19.570%的比率；再其次是牌照板， 占16.334%的比率；權重其中最小的是進氣格柵，占9.087%。聯合分析每個元素輸出所有受測者對該元素的整體效用值，由表2中可以看到其中負值代表其對風格產生的效用小，負值越大代表這個造型特征對風格影響程度越小；反之亦然。同理可獲得其在因子2下的貢獻率和權重。將元素造型特征分別在因子1和因子2上對應的貢獻率和權重整理如表4所示。 引入自變量相對重要性的相對權重估計，對因變量做回歸分析，假設線性回歸模型：

(1)

在式(1) 中在沒有特殊情況下β0=0 ，βj為第j個元素對應造型特征的貢獻率，Xj為第j個元素所占權重，c代表對應因子下的常數值。

根據以上可知，已知汽車前臉顯性特征，便可以計算出實驗生成汽車前臉造型在隱性特征意象上的映射分值。如卡ID-1在因子1感性意象上的映射分值為(-0.258)×44.971%+0.700×9.083%+(-0.775)×10.043%+0.775×16.334%+1.683×19.570%+9.800=10.126，說明卡ID-1所生成的方案1在因子1感性意象上的影響程度為10.126。

表4 外形元素在風格意象評價上的權重和各造型特征的貢獻率

通過分析得到在產品的顯性特征中，權重相對較高的元素和有較高貢獻率的造型特征在風格感性意象影響程度上占主導因素，說明此類元素造型特征對產品風格意象影響大，因此可以將權重較高和貢獻率起到正向作用的元素造型特征定位為主要元素以及主要造型特征；反之較低權重和貢獻率起到負面作用，得分低即影響較低的定位為非主要元素以及非主要造型特征。

根據上面的正交實驗和聯合分析獲知在大眾高爾夫汽車前臉造型各元素的權重和貢獻率，并對結果進行分析，獲得主要元素以及主要造型特征。

3 汽車前臉形狀語法規則

為了盡可能獲取完整的歷史車型，將其各種形態融入到語法當中，可以分兩個維度來進行演變分析，一是縱向提取其主要元素的特征，做簡單的形態分析；二是橫向提取近代(2006年-至今)的所有車型，進行歸納總結，因為大眾高爾夫車型的沿襲性較好，整體橫向分析后發現有一定的規律性， 因此可以將完整前臉形態分為主要的5 種作為提取時的參考，具體如圖3所示。

圖3 大眾高爾夫歷史車型的提取

通過對歷史車型演變分析就可以對基本形態元素進行提取與劃分，結合按照上文中正交設計所述各元素以及造型特征，按照如此分類進行下一步的規則制定。

形狀語法變換規則可以分為兩類，一類是生成性規則，一類是修改性規則。對于大眾高爾夫的前臉元素定義語法規則如圖4 所示，其中規則1～12 為生成規則；規則12～30位修改規則。將主要對貢獻度大的運用形狀語法規則進行修改，對貢獻度小的引入泛族群理論進行創新設計。

圖4 前臉元素形狀語法規則制定

4 創新產品生成

4.1 泛族群概念

產品族群內的產品集合可分為近領域產品和遠領域產品，可以把產品族內的產品稱為同族群產品；產品族外的產品稱為異族群產品。泛族群是包含同族群產品和異族群產品。泛族群形態設計的優勢是可以從其他族群的形態提取所需的產品形態，形成一定差異性情感意象和風格特征的產品形態用以滿足消費者的需求。

以電動汽車為例，按照名稱進行泛化， 過程如圖5所示。

圖5 電動汽車的泛化過程

4.2 電動汽車的造型特點

研發新能源汽車是為了解決環境污染和能源短缺問題的可行性較高的方案。與傳統汽油乘用車相比，其造型有其獨特特點。1)集成化：電動汽車在布置方面的變化會影響造型，尤其是平整的底盤以及進氣格柵的消失或減小，能對汽車的氣動阻力進行有效減小；2) 智能化：智能照明系統、夜視系統以及泊車系統都屬于智能化的體現， 同時包括導航系統。對于整體車身造型分析：①車頭高度。相比較于傳統的汽車， 電動汽車不存在發動機艙，因此車頭高度能夠降低的更低，可獲得更好的空氣動力學性能；② 前后擾流器。加裝尾翼能夠對汽車的氣動性能進行有效的改善，尾翼高度會對造型效果造成影響。③ 車輪以及輪腔特性。有輪腔覆蓋的車輪相比于完全暴露在空氣當中有著更好的氣動性能。④ 車身底部離地的高度。電動汽車因為結構方面特點非常容易被做成光滑底板，所以在實際設計當中，應該對工程分析出最佳離地高度來進行對造型形式有效的結合。

4.3 電動汽車前臉形態的生成

從之前聯合分析中可獲知進氣格柵對整個大眾高爾夫前臉造型的風格意象貢獻率較低，在對歷史車型的分析中，也可以發現進氣格柵的造型多變，其次可以對霧燈進行創新設計。而對于貢獻度高的造型元素進行形狀語法規則的修改，貢獻度小的元素則結合泛族群概念進行創新設計。對于電動汽車前臉造型主要來自3方面約束——修改性形狀語法規則、電動汽車自身的特點以及泛族群的引入。圖6是根據鯊魚的牙齒和嘴型進行對進氣格柵的創新設計。

圖6 電動汽車前臉造型的生成

5 結語

本文介紹了一種產品創新設計方法——整合產品族與泛族群的產品形態演進設計，在產品識別、產品功能特點、泛族特征3方面的約束下進行產品造型創新設計， 既解決了產品品牌風格的延續性和創新性之間的矛盾，同時又兼顧電動汽車自身的功能特點。最后進行了初步的造型生成實驗， 驗證該方法的可行性。今后可針對不同類泛族群選取進行橫向比較研究。另外，目前的造型生成還是比較單調，之后可進一步研究參數化3D形狀語法在造型生成的應用。

[1] 徐江，王海賢，孫守遷. 基于風格進化模型的產品生成設計方法[J]. 東南大學學報(自然科學版)，2012, 42(4): 654-658.

[2] 楊穎，雷田，潘云鶴. 產品識別—一種以用戶為中心的設計方法[J]. 中國機械工程，2006(11): 1105-1109.

[3] 楊延璞，陳登凱，余隋懷，等. 基于形狀語法的泛族群產品形態設計[J]. 計算機集成制造系統， 2013,19(9): 2107-2115.

[4] 羅仕鑒，翁建廣，陳實, 等. 基于情境的產品族設計風格 DNA[J]. 浙江大學學報(工學版)，2009.(06): 1112-1117.

[5] 盧兆麟，湯文成，薛澄岐. 一種基于形狀語法的產品設計DNA推理方法[J]. 東南大學學報(自然科學版)，2010，7(4)：704-711.

[6] 蘇建寧，江平宇，朱斌，等. 感性工學在產品設計中的應用研究[J]. 西安交通大學學報，2004,38(1)：60-63.

[7] 黃琦，孫守遷． 產品風格計算研究進展[J]. 計算機輔助設計與圖形學學報， 2006，18(11)：1629-1636.

[8] 傅業燾，羅仕鑒. 面向風格意象的產品族外形基因設計[J]. 計算機集成制造系統，2012，118(3): 449-457.

[9] 楊濤. 基于形狀語法的汽車前臉造型意象重組方法研究[D]. 長沙：湖南大學，2009.

[10] 盧兆麟，湯文成，薛澄岐. 簡論形狀語法及其在工業設計中的應用[J]. 裝飾，2010(2): 102-103.

[11] 葉霞娟，朱昱寧，馮迪. 產品語義學在電動托盤叉車造型設計中的應用[J]. 輕工機械， 2014(4): 114-118.

[12] 孫守遷，張克俊. 基于組件約束的風格概念方案生成技術[J]. 中國科技論文在線，2009, 4(2): 141-145.

[13] 孫志學，杜鶴民. 基于形狀語法的多因素驅動應急通信車造型設計[J]. 機械設計，2014(10): 97-101.

[14] 郝玉峰，楊剛俊. 面向品牌認知的產品形態推演方法[J]. 太原科技大學學報，2011, 32(6): 501-505.

[15] 朱上上,羅仕鑒,應放天,等. 支持產品視覺識別的產品族設計 DNA [J]. 浙江大學學報(工學版),2010, 44(4): 715-721.

[16] 徐江,孫守遷,張克俊. 基于遺傳算法的產品意象造型優化設計[J]. 機械工程學報, 2007, 43(4):53-64.

[17] 黃瑞松. 以形狀語法建構宋朝斗拱[D]. 云林：國立云林科技大學， 2002.

[18] 陳皓，崔杜武，崔穎安，等. 族群進化算法[J]. 軟件學報，2010,21(5)：978-990.

[19] 趙婷婷，魏小鵬. 基于基因表達的產品結構的多目標優化概念設計[J]. 機械工程學報，2005，41(1)：102-107.

[20] Shi-Jian Luo, Ye-Tao Fu, Yu-Xiao Zhou. Perceptual matching of shape design style between wheel hub and car type[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2012, 42(1): 90-102.

[21] Shi-Jian Luo, Ye-Tao Fu, Yu-Xiao Zhou. Perceptual matching of shape design style between wheel hub and car type[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2012, 42(1): 90-102.

[22] Mei Choo Ang, Hau Hing Chau, Alison Mckay And Alan De Pennington. Combining evolutionary algorithms and shape grammars to generate branded product design[J]. Design Computing and Cognition, 2006: 521-539.

[23] Gips, J and Stiny, G: 1980, Production systems and grammars: A uniform characterization[J]. Environment and Planning, 7(4): 399-408.

[24] Shih-Wen Hsiao, Ya- Chuan Ko. A study on bicycle appearance preference by using FCE and FAHP[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2013, 43(4): 264-273.

[25] Shih-Wen Hsiao,Ching-Hai Chen.A semantic and shape grammar based approach for product design[J]. Design Studies, 1997,18(3):275-296.

[26] Michael J.Pugliese,Jonathan Cagan.Capturing a rebel: modeling the Harley-Davidson brand through a motorcycle shape grammar[J]. Research in Engineering Design, 2002,13:139-156.