模擬設計思維過程的產品意象形態設計研究

蘇建寧，趙鑫鑫，景 楠，陳彥蒿

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模擬設計思維過程的產品意象形態設計研究

蘇建寧，趙鑫鑫，景 楠，陳彥蒿

(蘭州理工大學設計藝術學院，甘肅 蘭州 730050)

為提高產品意象形態輔助設計過程中的效率和質量，提出了模擬設計思維過程的輔助方法。通過產品意象形態認知實驗，對設計師的思維過程進行解析，將其設計活動分解為3個部分：命題分析、生成創意解、優化創意解。針對其中的關鍵節點策略，分別運用層次分析法、有向相似性法、逼近理想解法、神經網絡、遺傳算法等建立對應的模擬模型，最后結合復古造型水龍頭的設計方案驗證了方法的有效性。

設計思維；過程模擬；意象形態；設計方法

設計是一種創造性的活動，其目的是為物品、過程、服務以及其在整個生命周期中構成的系統建立多方面的品質[1]。設計具有相對的主觀性和不確定性，不能在理性和方法學上被完全精確描述，但并不意味著設計過程是無序的黑箱，解析并模擬設計思維過程對構建產品意象形態設計輔助方法具有較為積極的研究與應用價值[2]。

1 設計的思維與過程

設計產生過程就是設計產物產生的思維過程，即設計思維。以文獻[3]為代表的設計思維初期研究者認為：設計是一般的問題解決過程，并建立了分析-綜合-評估線性模型；萬延見等[4]構造出一套以啟發設計者內在思維機制為目的的計算機輔助設計流程；譚浩等[5]在分析產品造型設計的基礎上，提出了一個包含自下而上和自上而下的設計信息加工過程模型；尹碧菊等[6]研究了設計者在設計進程不同階段的思維特征和設計策略選擇偏好規律，從宏觀層面構建了計算機輔助設計流程。

設計思維的研究可以揭示設計產物生成的思維過程，剖析杰出設計師的思維理念，有助于改變目前過多依賴直覺、經驗進行設計的現狀，增加對設計內在規律的理解，逐步建立堅實、完善的設計理論體系。

本研究以水龍頭造型設計為例，“復古”為目標意象，對設計活動的階段、設計活動的時間分配等方面進行解析，依據解析結果分別對設計活動順序、關鍵設計活動進行模擬，最終在設計應用層面構建出產品意象形態創新設計輔助方法，總體流程如圖1所示。

圖1 總體流程圖

2 認知實驗

2.1 實驗準備

為保證被試者可以形成一定規模的設計思維空間，不宜選取過于簡單或過于復雜的設計對象。本研究以復古造型水龍頭設計為例，選取2名具有5年以上設計經驗的工業設計師作為模擬對象。因學生設計經驗缺乏，思維相對約束小，故另選取4名高年級工業設計學生作為參照對象，進行認知實驗。將2名有設計經驗的被試者定義為A組，4名無設計經驗的被試者定義為B組。

2.2 實驗實施和數據采集

出聲思維法是一種小樣本研究方法，具有較高的生態效度，且采用小樣本進行認知實驗是產品意象形態設計研究中比較常用的方法[7]。被試者在設計進程中要求全程出聲思考并繪制草圖，若在30 s內沒有發聲，則主試者對其提醒。實驗結束前15 min，給予提示。實驗全程錄像和錄音，持續時間60 min。設計方案完成后，分別將每一位被試者的錄像、錄音、草圖轉譯整理，形成口語分析報告。

2.3 實驗數據分段和編碼

采用數據分段和編碼解析能夠清晰地梳理采集到的實驗對象復雜數據，對設計過程中設計師思維模式的反映也較為直觀。

(1) 數據分段。在數據分段時，主要以被試者語句停頓、語調變化、草圖停頓等設計過程中思維的轉折點作為分段依據。

(2) 數據編碼。采用GOLDSCHMIDT和RODGERS[8]提出的問題解決策略：①命題分析、②設計進程的總體規劃、③收集資料、④與他人討論、⑤思考解決問題方案、⑥草圖繪制、⑦分析可替代方案、⑧評估中期和最終方案、⑨方案陳述，進行數據編碼解析。

2.4 實驗分析

2.4.1 設計活動的階段分析

對以上6名被試者的實驗數據分析見表1，表明被試者參與的設計活動及其先后順序。

表1 設計活動順序表

分析表1，被試者在設計進程中采取的設計流程不同，但存在共性部分。6名被試者均參與了設計活動①、②、③、⑥、⑧、⑨，但先后順序和側重點不同。設計方案完成后的訪談中，被試者均指出步驟①、⑥、⑧是設計進程中必不可少的3個部分。部分被試者指出步驟③也是至關重要的。步驟②內嵌于整個模擬過程中，且暫不考慮步驟⑨，因此應在步驟①、③、⑥、⑧進行重點解析的基礎上，構建產品意象造型創新設計輔助方法。

2.4.2 設計活動的時間分配

統計分析兩組被試者在各設計活動中的平均參與時間，如圖2所示。A組被試者在步驟④、⑦方面比B組被試者花費更多的時間，而B組被試者將較多的時間花費在步驟③、⑥。結合口語分析報告的數據可以得到以下結論：步驟④、⑦，A組被試者注重顧客隱性需求的挖掘，并把設計任務總結為若干個關鍵意象；步驟③，B組被試者在資料收集時更多地關注于同類型產品，難免會陷入固有產品形態而缺乏創新性，A組被試者在收集資料時側重其他相似的產品；步驟⑥，B組被試者所繪制的草圖跳躍性較大，但條理性不強，A組被試者在設計過程中能快速地產生大量草圖方案。

圖2 設計活動時間分配圖

綜上，A組被試者在命題分析時，充分發掘顧客隱性需求并進行關鍵詞定位，資料收集時側重于相似產品而不是同類產品，草圖繪制時能快速產生大量方案，而B組被試者對以上3部分較為缺乏。因此以A組被試者的思維流程為主，對設計思維進行模擬，可歸納為：命題分析-與他人討論-思考解決問題方案-收集資料-分析可替代方案-草圖繪制-評估中期和最終方案等7個部分。依據設計進程將其進一步歸納為3個模塊，即命題分析(①、④)、生成創意解(③、⑤、⑦)、優化創意解(⑥、⑧)。

3 產品意象形態輔助系統的構建

基于認知實驗的設計思維解析結果，運用相關理論方法對其進行模擬，對應關系如圖3所示。

圖3 對應關系圖

3.1 命題分析

產品帶給用戶的意象是復雜多樣的，面對一個形態復雜的產品時用戶傾向于用多個意象維度來表達對產品主觀感受，而用戶對于不同意象的需求程度也存在輕重之分[9]。因此，命題分析分3步進行模擬：代表性感性意象詞匯的確定、感性意象詞匯權重的確定和產品設計要素辨識。

(1) 代表性感性意象詞匯的確定。通過報刊雜志、網絡等渠道收集能夠代表“復古”造型水龍頭的感性意象詞匯，經小組討論，初步篩選為雅致、高檔、傳統、精細、古樸、大氣6個詞匯，將其進行相似度調查，結果經聚類分析，最終確定雅致、古樸、大氣3個代表性感性意象詞匯。

(2) 感性意象詞匯權重的確定。層次分析法[10]是一種定性和定量相結合、系統化、層次化的分析方法。依據兩兩比較的標度和判斷原理，采用二元對比法對同層次的相關指標進行比較賦值，其步驟如下：

步驟1. 對各意象兩兩比較構建情感判斷矩陣。

其中，e為第個意象相對于第個意象的重要性賦值。

步驟2. 求意象權重向量()。

步驟3. 一致性檢驗。

其中，M為矩陣與向量相乘所得向量的第個元素值；為比較因子的階數；R為隨機一致性指標。若C＜0.1，則認為矩陣具有一致性，賦予的權重可接受。

由6名被試者對3個意象詞匯兩兩對比，依據文獻[11]的指標重要程度分級賦值標準，構建判斷矩陣，結果見表2。

通過步驟1~2，求得雅致、古樸、大氣的權重值分別為：0.279 0、0.649 1、0.071 9。經步驟3一致性檢驗，max3.0649，C=0.0624<0.1，因此計算結果合理。

表2 意象詞匯判斷矩陣

(3) 產品設計要素辨識。從系統的角度分析，一件產品包含不同的設計特征，而設計特征又由若干相應的設計要素組成。本研究運用形態分析法，將水龍頭的造型解構為：手柄、出水口、主體3部分，如圖4所示。由于要保持水龍頭固有屬性不變，故出水口形態提取自現有水龍頭形態。

圖4 水龍頭造型設計要素

3.2 生成創意解

生成創意解即初步設計方案的形成過程，包含尋找設計切入點、設計要素的篩選、重組和代表性樣本評估過程。

(1) 設計切入點。尋找設計切入點就是思考問題解決方案的過程，運用相似性聯想[12]可以模擬設計師確定設計切入點的過程。產品意象形態設計是從感性意象到產品形態的映射，基于有向相似性，可意象聯想尋找新的適合形態。根據2名有經驗的被試者提出的資料收集方法，意象聯想尋找與水龍頭手柄和主體具有相似意象，并能實現其功能的產品形態，篩選后由6名被試者依據設計知識及經驗對其滿意度打分，得到水龍頭部件的滿意度表，見表3，與水龍頭手柄和主體相似性最高的部件分別是門把手和高腳杯。

(2) 設計要素篩選和重組。根據有向相似性分析，對收集到的樣本圖片進行篩選、解構、重組，并矢量化處理，如圖5所示。

從高腳杯形態中提取水龍頭主體形態，從門把手形態中提取水龍頭手柄形態，水龍頭出水口形態取自現有水龍頭。

表3 部件—產品需求滿意度表

圖5 設計要素表

正交試驗設計[13]是研究多因素多水平的一種設計方法，其是根據正交性從所有可能的組合樣本中挑選出部分有代表性的樣本進行實驗，如圖6所示。

圖6 水龍頭代表性樣本

(3) 代表性樣本評估。逼近理想解排序法是系統工程中有限方案多目標決策分析的一種常用方法，根據各被評價對象與最優方案和最劣方案之間的相對距離來確定優劣次序[14]。計算步驟如下：

步驟1. 以意象評估值a，建立初始決策矩陣(a)。其中，a為第個目標的第個屬性的評估值。

步驟2.對初始決策矩陣進行歸一化處理并加權，建立新的矩陣=(b)。

步驟3. 計算評價對象與最優方案及最劣方案的歐氏距離。

步驟4.計算各評價對象與最優方案的接近度C。

將C進行排序，C值越大，評價結果越優。

將正交試驗得到的19個樣本結合3個感性意象詞匯制成5級SD調查問卷發放并統計數據，見表4。將表4中數據通過步驟1~4計算，得接近度C的排序為：19>1>6>8>2>3>4>5>11>7>13>14>12>15>9>10>18>16=17。最優樣本為19(Z5S2O1)。

表4 意象得分匯總表

3.3 優化創意解

優化創意解即最終設計方案的形成過程，包含產品意象形態設計方案的評價和優化過程。

(1) 產品意象形態設計方案評價。人工神經網絡是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理模式[15]。由于其特有的非線性信息處理技術，有效地提高了對于直覺信息處理的能力。應用神經網絡建立消費者對產品的意象感知與產品的造型設計參數之間復雜的關系[16]，其輸入為產品造型設計參數，節點數為設計的控制參數個數，輸出為用戶的感性意象，其模型為

其中，為感性意象；為激發函數；T為神經元的連接權值；為造型設計參數；X為前一層神經網絡的輸出；W為連接前一層每個神經元的權值；為神經元的閥值。

本文中水龍頭形態可由如圖7所示的4個點控制，共8個設計參數。隨機選取15個樣本作為訓練樣本，剩余4個作為驗證樣本，分別建立“雅致”、“大氣”、“古樸” 3套神經網絡，經多次訓練，選取準確度最高的作為產品意象形態優化設計的適應度函數。

圖7 水龍頭形態控制點

(2) 產品意象形態設計方案優化。遺傳算法是一種基于自然選擇和基因遺傳學原理的隨機并行搜索算法，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法[17]，已廣泛應用于產品造型優化設計[18]，其模型定義為一個8元組：

其中，為產品造型參數；為適應度評價函數；0為初始種群；為種群大小；T為選擇算子；T三維交叉算子；T為變異算子；為遺傳運算終止條件。

本文中對組合后的最優樣本19進行單親進化，適應度輔助評價由神經網絡和TOPSIS組成，對生成的新樣本進行篩選，如圖8所示。

圖8 復古造型水龍頭優化設計

某一設計師依據設計需求，進行方案優化，快速得到目標設計方案，如圖9所示。

圖9 目標設計方案

4 結束語

依據認知實驗的分析，構建了產品意象形態創新設計輔助方法，并以“復古”造型水龍頭設計進行了實例驗證研究，可得出以下結論：

(1) 設計師的設計思維可被解構，主要過程分為命題分析、生成創意解、優化創意解3個部分；

(2) 運用相應的方法可對設計師的設計思維進行模擬，建構合理的輔助模型；

(3) 設計思維的模擬對于產品創新設計具有良好的指導意義，可有效提升設計的效率和質量。

由于產品造型設計的復雜性，為進一步完善該輔助系統的運用，還需要進一步研究設計刺激、設計認知等對設計思維的影響，為設計師進行造型設計提供更好地支持和輔助。

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Research on Product Imagery Design by Simulating Design Thinking

SU Jianning, ZHAO Xinxin, JING Nan, CHEN Yanhao

(School of Design Art, Lanzhou University of Technology, Lanzhou Gansu 730050, China)

In order to enhance the efficiency and quality in product imagery design, an auxiliary method of simulating the design thinking process is proposed. Through the experiment on conception of the product imagery, the designer’s design thinking is analyzed. The design activity can be divided into three parts: analyzing proposition, generating creative solution and optimizing creative solution. For the key node strategy, the corresponding simulation model is established using AHP, directed similarity method, approaching ideal solution, neural network, genetic algorithm and so on. Finally, the effectiveness of the method is verified by the design scheme of the retro-styled faucet.

design thinking; process simulation; imagery; design method

TB 472；TH 166

10.11996/JG.j.2095-302X.2018030547

A

2095-302X(2018)03-0547-06

2017-09-08；

2017-10-01

國家自然科學基金項目(51465037)；甘肅省自然科學基金項目(1508RJYA084)；紅柳杰出人才培養計劃(J201406)

蘇建寧(1974-)，男，甘肅康樂人，教授，博士。主要研究方向為工業設計、感性工學、智能化設計等。E-mail：sujn@lut.cn