鞠清繪,劉煒禎,阮景奎
基于感性意象的概念汽車車身造型評價研究
鞠清繪,劉煒禎,阮景奎
(湖北汽車工業學院,湖北 十堰 442002)
為了減小汽車造型設計過程中對抽象感性意象的主觀描述誤差,提出一種主客觀相結合的科學造型評價方法。以層次分析法(Analytic Hierarchy Process)和熵權法(Entropy Weight Method)相結合的汽車造型評價方法,通過感性語義空間的建立,將抽象的語義描述定量化,建立汽車造型意象評價體系,對所建立的判斷矩陣進行一致性檢驗,獲得各層次評價指標的主觀權重,利用熵權法計算各評價指標的信息熵,進而求得各評價指標的客觀權重,通過拉格朗日乘子法優化得到組合權重,將其運用到車身造型設計評價中以確定最終設計方案。該方法以4種概念轎車車身初步造型方案為評價對象,篩選出最優設計方案,評價結果同時反映汽車造型主觀評價與客觀評價,提升了權重的準確性與科學性,為后續汽車造型設計方向提供可靠參考。
層次分析法;熵權法;汽車造型;設計評價
目前傳統汽車造型設計多以設計師的主觀喜好為主,并未從用戶的角度出發,未能了解用戶的造型需求及哪些設計因素對用戶的選擇產生影響,使傳統造型設計不能滿足現代消費者審美需求。感性意象作為人們通過視覺等感官捕獲物體外觀,綜合情感、聯想形成符合內心預期的一種認知活動,將感性意象設計運用于傳統概念車設計,使汽車造型更好的貼合用戶心理期望,滿足當代消費者的需求。一些潛在的造型邏輯模式規則在我國現代汽車造型的設計中普遍存在,景春暉[1]通過構建汽車造型多目標優化規則模型,提出一種汽車造型原型特征抽取方法;陳金亮等[2]利用語義差分法獲取SUV汽車前臉感性意象評價,將用戶模糊情感意象轉化為具體設計要素,使汽車前臉造型更加人性化;季曹婷等[3]針對汽車造型智能設計領域中如何有效提取用戶需求的問題,提出一種融合多特征TFIDF(詞頻–逆向文件頻率)文本分析的汽車造型需求提取方法;程永勝等[4]通過汽車造型意象詞匯獲取確定汽車造型評價樣本,利用層次分析法建立造型評價指標體系,采用模糊隸屬度函數對各評價結果進行了量化處理,篩選最佳汽車造型方案。以上研究都對汽車造型質量評價有一定成效,但未考慮客觀權重對評價結果的影響,鑒于此,將主觀的感性意向與產品造型相映射,提出一種將主觀權重與客觀權重相結合的汽車設計造型意象評價模型。
感性工學將包含個人經驗、回憶、想象等模糊意象,通過意識活動歸納整理形成具體意象,以語言、文字、圖案等方式具象表達[5],是一種將用戶抽象的感性特征因素具體化為定量數據并應用于產品設計中的理論[6]。
語義差分法通過對用戶進行心理感受測定的感性語義詞匯提取,將其抽象的感知反映在李克特量表上,運用統計學方法分析其規律[7]。通常采用語義量表對互為反義詞的感性詞匯進行主觀評分,在產品造型與感性詞匯間構造定量化數據。
層次分析法將復雜多目標決策問題根據不同目標及準則分為不同的層次結構,通過構造判斷矩陣求解特征向量,將不同層次結構目標相對于高層總目標賦予權重,能有效解決多目標綜合評價問題,定量描述無序的評價指標。
一個好的造型設計能夠為汽車開拓更加廣闊的消費市場,隨著技術的發展,個性化的需求和差異將更多地反映在汽車造型設計中[8]。汽車設計是廣義上的大型產品設計,產品設計的時尚一直在追求人情味的有機形和強調現代感的幾何形之間、在復雜與簡潔、曲線與直線之間螺旋上升[9]。把握用戶情感需求和個人認知,能夠有意識地充分考慮和運用各零部件的功能結構和其他技術條件中所具備的差別和統一性等影響因素,把它們有機地聯合在一起,各部分相互關聯和呼應,力求達到造型變化與統一的完美融合[10]是汽車造型設計的主要任務。以概念轎車為例,人們在觀察汽車造型時視覺首先注意到汽車的整體輪廓,通過前期認知形成對事物的第一印象,產品特征線最能影響人們對產品的直觀感受,其中又以車身側面頂線,腰線最具表現能力,將對產品外觀造型的主觀意象用一些形容詞描述,針對用戶期望進行設計,可有效降低新產品的開發風險[11]。
汽車發展最大的障礙已由技術上的限制轉變為設計思維的限制,概念車設計正是基于汽車本質的一種具有預見性的創新設計,以東風概念轎車四種初步設計結果作為汽車造型評價對象,具體造型,見圖1。

圖1 4種汽車造型設計
方案1尾部車燈的設計采用了貫穿式車燈設計,車身整體流暢自然,圓潤的駕駛室設計十分符合空氣動力學,前車大燈設計采用了LED燈條,增加汽車整體的科技感和時尚感。方案2應用仿生學,將覓食狀態的青蛙應用于整車設計,進氣格柵設計靈感源自蛙類張鼓的氣囊,將四足特點用于車輪外形,采用包覆性材料將輪胎覆蓋,當車輛轉向時,材料會隨車輪伸縮擺動將車輪包覆在內,使車身更為流線,減小風阻。前臉飾條和車尾燈帶融合東風的雙飛燕設計,汽車尾部沿襲了風神D53的溜背式設計,側身設計成了隱匿式車門,整體線條硬朗而不失柔美。方案3創意來源于中國的龍元素,全頂天窗的設計使汽車室內更加明亮,車門采用剪刀式開啟方式,車門開啟猶如一條騰飛的巨龍。方案4中,在汽車造型線中加入了更多的直線,加入這些直線后,汽車顯得有棱有角,又不失圓潤,直與曲的對比,方與圓的對比,使汽車的整體造型符合形式美學。
為了準確獲取用戶對汽車造型的感性認知,通過各大汽車雜志、論壇、網站收集品牌價值靠前的概念性汽車圖片共計127張,邀請行業內設計人員以訪談、問卷調查等方式篩選出8款最具代表性的概念轎車,以“品牌形象、結構特征、設計風格”三個準則層為評價依據,統計收集與其相關的感性評價詞匯共40個[12]。通過語義差分法對感性意象空間內確定的40個語義詞匯進行反義詞配對,根據李克特量表構建5級語義量表(–2,–1,0,1,2),評分分別對應于“完全不滿足”“部分不滿足”“較少滿足”“基本滿足”“完全滿足”5個不同的評價詞匯,建立與4種不同車身造型設計方案相匹配的汽車感性意象認知調查問卷,采用問卷打分形式,被訪者根據個人心理期望對不同造型方案對應的各評價指標進行評價打分。向行業內設計人員與用戶發放問卷共130份,針對回收的127份有效問卷進行聚類分析,對問卷結果進行詞匯篩選,剔除語義相近或類似的形容詞,得到與準則層各指標最貼近的評價詞匯12對,構成感性意象語義空間,即高端的–低端的、原創的–仿造的、前衛的–守舊的、協調的–失調的、流線的–凌厲的、輕巧的–厚重的、仿生的–幾何的、時尚的–落后的、簡潔的–復雜的、動感的–穩重的、豪華的–簡約的、智能的–傳統的。
采用層次分析法[13]和熵權法作為汽車造型質量評價方法[14],對各方案評價結果進行量化處理,利用層次分析法得到汽車造型評價指標及其主觀權重,運用熵權法對模糊綜合評價矩陣計算汽車造型客觀權重。綜合主客觀權重值與四種造型設計方案進行打分,最高得分方案即為最優車身造型設計。




圖2 汽車造型評價指標體系
各層級判斷矩陣,見表1—4。
表1 準則層判斷矩陣

Tab.1 Criteria layer judgment matrix
注:=0.001 9;=0.003 7。
表2 品牌形象評價指標判斷矩陣

Tab.2 Brand image evaluation index judgment matrix
注:=0.019 2;= 0.0369。
表3 結構特征評價指標判斷矩陣

Tab.3 Structural characteristic evaluation index judgment matrix
注:=0.025 5= 0.028 7。
表4 設計風格評價指標判斷矩陣

Tab.4 Design style evaluation index judgment matrix
注:=0.011 7;=0.010 4。



采用幾何平均法計算各評價指標在汽車造型中的權重。

表5 汽車造型評價指標權重值

Tab.5 Vehicle styling evaluation index weight values
通過感性語義空間的建立,對獲取的造型風格詞匯運用層次分析法賦權這一過程偏向主觀性。為了減小因個人認知與審美水平差異帶來的主觀因素上的影響,采用熵權法對主觀造型評價結果進行計算以確定客觀權重。熵值理論反應系統指標的離散程度,若某項指標的信息熵越小,其變異程度越大[15],該指標提供的信息量越大。根據汽車造型指標變異性的大小來確定各評價指標的客觀權重,這一過程依賴于數據本身的離散性,避免了人為因素的干擾,保證權值結果的客觀性,可有效減少人為因素帶來的賦權誤差。
3.4.1 評價矩陣建立

3.4.2 評價數據標準化



3.4.3 各方案下評價指標所占比重

3.4.4 造型評價指標信息熵


3.4.5 計算熵權
通過計算信息效用值,進而求得各指標熵權,計算公式見式(12)。



各評價指標信息熵及權重,見表8。
表6 指標層模糊綜合評價矩陣

Tab.6 Fuzzy integrated evaluation matrix of index layer
表7 指標層歸一化評價矩陣R

Tab.7 Normalized evaluation matrix R of index layer
表8 各評價指標信息熵及權重

四種造型方案計算結果,見表9。
表9 4種造型方案評價結果

Tab.9 Evaluation results of four styling schemes


為了使汽車造型設計在貼合用戶心理需求的同時,保證造型指標權重的合理性與科學性,文章以4種汽車造型方案設計為例,基于感性工學理論建立汽車造型評價指標體系,運用層次分析法計算各評價指標對應的主觀權重,將抽象的意象評價指標定量描述,但由于判斷矩陣受被訪者主觀決策得到,客觀性較差。同時利用熵權法建立客觀權重,通過各指標包含的信息量大小來確定各評價指標熵權,克服了主觀因素帶來的誤差影響,進而通過拉格朗日乘子法優化主觀權重和客觀權重,使主、客觀相融合,計算得出四種造型設計方案排名,以確定最終設計方案,驗證了該評價方法的可操作性,通過組合權重的計算可更全面地保證評價指標的可信度,對組合權重進行分析,以明確未來汽車造型設計過程中的重點方向。總體而言,此方法提升了造型方案評價權重的準確性與科學性,為后續設計人員充分挖掘評價指標中的主觀經驗信息與各準則層設計指標樣本值的客觀差異信息進行造型設計提供了可靠參考。
[1] 景春暉, 趙江洪. 汽車造型原型特征研究[J]. 包裝工程, 2015, 36(2): 50-54.
JING Chun-hui, ZHAO Jiang-hong. The Prototype Cha-racteristics of Automobile Styling[J]. Packaging Engineering, 2015, 36(2): 50-54.
[2] 陳金亮, 趙鋒, 廖浩勤, 等. 基于感性意象的SUV前臉造型設計[J]. 包裝工程, 2020, 41(20): 102-108.
CHEN Jin-liang, ZHAO Feng, LIAO Hao-qin, et al. SUV Front Face Styling Design Based on Perceptual Image[J]. Packaging Engineering, 2020, 41(20): 102-108.
[3] 季曹婷, 馬偉鋒, 樓姣, 等. 融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法[J]. 電子技術應用, 2021, 47(2): 16-19.
JI Cao-ting, MA Wei-feng, LOU Jiao, et al. An Extraction Method of Car Styling Requirements by Integrating Multi-Feature TFIDF Text Analysis[J]. Application of Electronic Technique, 2021, 47(2): 16-19.
[4] 程永勝, 徐驍琪, 卜俊, 等. 基于KE和AHP理論的汽車造型意象評價方法研究[J]. 現代制造工程, 2020(7): 102-109.
CHENG Yong-sheng, XU Xiao-qi, BU Jun, et al. Eva-luation Method of Automobile Modeling Image Based on KE and AHP[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2020(7): 102-109.
[5] LI Yong-feng, SHIEH M D, YANG C C. A Posterior Preference Articulation Approach to Kansei Engineering System for Product Form Design[J]. Research in Engineering Design, 2019, 30(1): 3-19.
[6] 孟瑞, 王小平, 王偉偉, 等. 基于感性工學的油罐車設計評價方法研究[J]. 現代制造工程, 2011(9): 28-32.
MENG Rui, WANG Xiao-ping, WANG Wei-wei, et al. Evaluation Method of Tanker Design Based on Kansei Engineering[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2011(9): 28-32.
[7] 李然, 支錦亦, 肖江浩, 等. 產品語義提取方法及流程研究[J]. 包裝工程, 2018, 39(22): 132-137.
LI Ran, ZHI Jin-yi, XIAO Jiang-hao, et al. Product Semantic Extraction Method and Procedure[J]. Packaging Engineering, 2018, 39(22): 132-137.
[8] 黃志清. 汽車造型設計風格演變研究——現代汽車造型設計風格主線研究[D]. 上海: 上海交通大學, 2010.
HUANG Zhi-qing. Research on Evolution of Automotive Design Style— Research on Mainline of Modern Automotive Design Style Evolution[D]. Shanghai: Shanghai Jiao Tong University, 2010.
[9] 陳峰, 王成玥. 概念車的造型設計與美學分析[J]. 美術大觀, 2014(2): 90.
CHEN Feng, WANG Cheng-yue. Modeling Design and Aesthetic Analysis of Concept Car[J]. Art Panorama, 2014(2): 90.
[10] 伍國俊. 汽車造型設計中的節奏與韻律[J]. 裝飾, 2005(11): 108-109.
WU Guo-jun. Pace and Cadence of Automobile Modeling Design[J]. Art & Design, 2005(11): 108-109.
[11] 胡偉峰, 趙江洪. 用戶期望意象驅動的汽車造型基因進化[J]. 機械工程學報, 2011, 47(16): 176-181.
HU Wei-feng, ZHAO Jiang-hong. Automobile Styling Gene Evolution Driven by Users' Expectation Image[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2011, 47(16): 176- 181.
[12] 西恩·貝洛克. 具身認知——身體如何影響思維和行為[M]. 李盼, 譯. 北京:機械工業出版社, 2016.
SIAN B. Possessing Cognition: How the Body Influences Thinking and Behavior[M]. LI Pan, Translated. Beijing: Machinery Industry Press, 2016.
[13] 王宗杰, 郭舉. 基于熵權層次分析法的云平臺負載預測[J]. 計算機工程與設計, 2021, 42(1): 263-269.
WANG Zong-jie, GUO Ju. Cloud Platform Load Forecasting Based on Entropy Weight Analytic Hierarchy Process[J]. Computer Engineering and Design, 2021, 42(1): 263-269.
[14] 田夏. 基于層次分析法—熵權法的教學實驗室評價體系構建[J]. 實驗室研究與探索, 2020, 39(7): 264-269.
TIAN Xia. Study of Evaluation System for Teaching Laboratories Based on Analytic Hierarchy Process & Entropy Weight Method[J]. Research and Exploration in Laboratory, 2020, 39(7): 264-269.
[15] 馬礪, 劉晗, 白磊. 基于AHP和熵權法的古建筑火災風險評估[J]. 西安科技大學學報, 2017, 37(4): 537-543.
MA Li, LIU Han, BAI Lei. Fire Risk Assessment of the Historic Buildings Based on AHP and Entropy Weight Method[J]. Journal of Xi'an University of Science and Technology, 2017, 37(4): 537-543.
Evaluation Study on Conceptual Vehicle Styling Design Based on Perceptual Image
JU Qing-hui, LIU Wei-zhen, RUAN Jing-kui
(Hubei University of Automotive Technology, Hubei Shiyan 442002, China)
The work aims to put forward a scientific styling evaluation method combining subjectivity and objectivity, so as to reduce the error of subjective description of abstract perceptual image in the process of vehicle styling design. With the vehicle styling evaluation method combining Analytic Hierarchy Process and Entropy Weight Method, the abstract semantic description was quantified through the establishment of perceptual semantic space. The evaluation system of vehicle styling image was established, and the consistency of the established judgment matrix was tested to obtain the subjective weight of evaluation index at each level. The Entropy Weight Method was used to calculate the information entropy of each evaluation index, and then the objective weight of each evaluation index was obtained. The combination weight was optimized by Lagrange multiplier method and applied to the evaluation of vehicle styling design to determine the final scheme. The method takes four preliminary styling schemes of conceptual vehicle as the evaluation object, and selects the best design scheme. The evaluation results reflect both subjective evaluation and objective evaluation of vehicle styling, which improves the accuracy and scientificity of the weight and provides reliable reference for the subsequent vehicle styling design direction.
Analytic Hierarchy Process; Entropy Weight Method; vehicle styling; design evaluation
TB472
A
1001-3563(2023)04-0270-07
10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.04.033
2022–09–10
鞠清繪(1963—),男,碩士,教授,主要研究方向為工業設計、汽車造型設計。
阮景奎(1963—),男,博士,教授,主要研究方向為計算機輔助設計及其一體化。
責任編輯:陳作