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  • 产品意象造型智能设计张书涛,苏建宁,周爱民2022-06-01

产品意象造型智能设计张书涛,苏建宁,周爱民2022-06-01

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  • 作者: 
  • 出版社:    清华大学出版社
  • ISBN:    9787302606208
  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787302606208
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

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      1202683936
      商品描述:
      作者简介
          张书涛,博士,兰州理工大学副教授、硕士生导师。主要从事工业设计、感性工学、智能设计等方面的研究。

      目录
      第1章  感性工学

      1.1  感觉的含义

      1.2  感性的含义

      1.3  感性工学

      1.3.1  感性工学的学科背景

      1.3.2  感性工学系统的分类

      第2章  产品感性意象挖掘

      2.1  产品意象认知

      2.2  基于心理测量的产品意象调查

      2.3  基于生理心理学的感性意象测量

      2.3.1  产品意象造型视觉认知

      2.3.2  视觉跟踪实验的产品造型设计要素评价模型

      2.3.3  基于心理体验量的产品设计要素评价模型

      2.3.4  实例分析

      2.4  意象认知分析

      2.4.1  用户意象认知分析

      2.4.2  设计师意象认知分析

      2.4.3  产品设计要素分析

      2.4.4  产品造型意象熵评价

      2.5  潜在语义分析

      2.5.1  构造指标潜在语义空间

      2.5.2  降维

      2.5.3  计算新样本的匹配值

      2.5.4  案例研究

      第3章  产品形态描述

      3.1  形态分析法

      3.2  参数模型法

      3.3  曲线控制法

      3.4  频谱分析法

      第4章  产品形态设计要素的辨识

      4.1  设计要素的划分

      4.2  多元方差分析法

      4.3  灰色关联分析法

      4.3.1  基本概念

      4.3.2  实例分析

      4.4  粗糙集理论

      4.4.1  基本概念

      4.4.2  知识约简

      4.4.3  属性重要度排序

      4.4.4  实例分析

      4.5  生理数据的应用(不局限于眼动)

      4.5.1  情绪测量法

      4.5.2  眼动测量法

      4.5.3  生理信号测量法

      4.6  产品形态基因识别

      第5章  产品感性意象与设计要素的关联模型

      5.1  类目层次法

      5.2  数量化Ⅰ类(多元回归)

      5.3  人工神经网络

      5.3.1  BP神经网络

      5.3.2  模糊神经网络

      5.3.3  四层神经网络

      5.4  回归型支持向量机

      5.4.1  回归型支持向量机问题的描述

      5.4.2  非线性回归型支持向量机

      5.4.3  核函数

      5.4.4  实例分析

      第6章  产品意象造型智能设计

      6.1  设计流程与设计认知

      6.1.1  设计流程解析

      6.1.2  设计思维解析

      6.2  基于遗传算法的进化设计

      6.2.1  基于元胞遗传算法的产品造型设计

      6.2.2  基于单亲遗传算法的产品造型进化设计

      6.2.3  基于蛛网结构的产品造型进化设计

      6.2.4  基于交互式遗传算法的产品造型进化设计

      6.3  多目标进化设计

      6.3.1  确定目标意象和实例样本

      6.3.2  参数化样本

      6.3.3  辨识设计要素参数

      6.3.4  建立产品意象造型评价系统

      6.3.5  建立产品多意象造型进化设计模型

      6.3.6  基于NSGA-Ⅱ算法的产品多意象造型进化设计

      6.3.7  实例分析

      6.4  基于粒子群算法的产品形态进化设计

      6.4.1  基本粒子群算法

      6.4.2  标准粒子群算法

      6.4.3  粒子群算法的参数分析及设置

      6.4.4  基于多目标粒子群算法的产品意象造型进化设计流程

      6.5  形态耦合优化设计

      6.5.1  原型实验

      6.5.2  形态融合

      6.5.3  形态耦合机制

      6.5.4  形态耦合优化设计

      6.6  产品仿生形态进化设计

      6.6.1  特征分析

      6.6.2  特征识别

      6.6.3  评价机制

      6.6.4  形态进化

      6.6.5  实例研究

      6.7  形态融合创新设计

      6.7.1  产品形态描述

      6.7.2  产品形态融合

      6.7.3  融合产品的三维形态展示

      第7章  研究展望

      7.1  产品意象的认知机理

      7.2  基于生理测量的意象调查

      7.3  产品意象形态耦合设计

      7.4  感性产品族设计

      7.5  基于深度学习的产品意象造型智能设计

      参考文献

      后记


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