基于主成分分析法的汽車輪轂感性認(rèn)知的研究(圖文)

1、基于主成分分析法的汽車輪轂感性認(rèn)知的研究(圖文)論文導(dǎo)讀：現(xiàn)代社會(huì)汽車輪轂的個(gè)性化趨勢(shì)越來越明顯，越來越多的消費(fèi)者開始注重輪轂的款式。本論文研究試圖通過主成分分析法研究人們的感性意象與汽車輪轂外形設(shè)計(jì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本文應(yīng)用了主成分分析的方法。關(guān)鍵詞：感性意象，汽車輪轂，語義差分法，主成分分析一、 研究背景市場經(jīng)濟(jì)的飛速開展帶動(dòng)了工業(yè)設(shè)計(jì)的成長，同時(shí)也帶動(dòng)和提高了消費(fèi)者的消費(fèi)水平和消費(fèi)情趣，人們已不滿足于產(chǎn)品功能上的使用，而更多的關(guān)心其感性層的需求，理性消費(fèi)漸漸轉(zhuǎn)入感性消費(fèi)。論文參考網(wǎng)?，F(xiàn)代社會(huì)汽車輪轂的個(gè)性化趨勢(shì)越來越明顯，越來越多的消費(fèi)者開始注重輪轂的款式。但是在國內(nèi)汽車輪轂還只是處在必需品階

2、段，個(gè)性化的、具有附加價(jià)值的輪轂還只是少數(shù)，目前大多數(shù)國產(chǎn)車在輪轂造型樣式上滿足不了消費(fèi)者個(gè)性化的需求。本論文研究試圖通過主成分分析法研究人們的感性意象與汽車輪轂外形設(shè)計(jì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。二、 研究方法一、語意差分法(Semantic Differential Method)本次調(diào)研主要采用感性工學(xué)中的語意差分法進(jìn)行。論文參考網(wǎng)。語意差分法以對(duì)多組相反的形容詞匯組為根底，結(jié)合聯(lián)想和評(píng)估來研究事物的特征意義。它由被評(píng)估的事物(concept)、量尺(scale)、受測(cè)者(subject)三個(gè)要素組成。量尺中每一組反義詞之間有5-11個(gè)區(qū)間，人們通過選擇區(qū)間上的數(shù)值來反響對(duì)事物的感性認(rèn)識(shí)及反響強(qiáng)度。如在

3、本次問卷的設(shè)計(jì)中，我們用簡約的復(fù)雜的;這對(duì)形容詞來表示汽車輪轂的風(fēng)格，區(qū)間值為5，即-2，-1，0，1，2，選擇-2即表示傾向簡約風(fēng)格，選擇0表示此組形容詞無法引起受測(cè)者的共鳴，選擇2那么表示傾向于復(fù)雜風(fēng)格。二、主成分分析法(Principal Component Analysis)本文應(yīng)用了主成分分析的方法。它是一種降維的處理技術(shù)，是把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的新的變量，新的變量能解釋原始數(shù)據(jù)大局部方差所包含的信息，其包含的信息量是原始數(shù)據(jù)包含信息量的絕大局部，剩下的變量對(duì)方差的影響很小，所以我們稱這些新變量為主成分，原始變量都是主成分的線性組合，用主成分來代表原始變

4、量。一般情況下我們不能使用所有的原始變量，而是根據(jù)需要選擇幾個(gè)因子來代表原來數(shù)據(jù)中的主要信息。三、研究過程一、設(shè)定研究對(duì)象論文研究針對(duì)年輕人對(duì)汽車輪轂的感性意象進(jìn)行調(diào)研，依據(jù)年齡、性別、學(xué)歷、目前收入狀況等四個(gè)局部來搜集被訪者的根本資料信息。因?yàn)槟贻p人是時(shí)尚和個(gè)性的追求者，對(duì)于汽車的外觀要求較高。同時(shí)由于汽車價(jià)格普遍下調(diào)，許多年輕人的購車方案紛紛提前，有資料顯示，購車族年輕化趨勢(shì)明顯，選擇這一群體作為研究對(duì)象具有較高的研究價(jià)值，對(duì)于汽車制造商針對(duì)年輕人的汽車輪轂設(shè)計(jì)有一定的指導(dǎo)意義。二輪轂樣本和形容詞匯的選擇為了減少統(tǒng)計(jì)誤差，我們先將輪轂材質(zhì)和色彩的感性因素進(jìn)行定位。首先，設(shè)計(jì)一份關(guān)于輪轂材質(zhì)

5、和色彩的調(diào)查問卷。通過統(tǒng)計(jì)，消費(fèi)者根據(jù)自己的喜好和經(jīng)濟(jì)承受能力等方面考慮，大局部選擇鋁合金、銀色系的汽車輪轂。這樣就防止了在搜集樣本和形容詞匯的時(shí)候的盲目性，減少了勞動(dòng)量和時(shí)間。從網(wǎng)絡(luò)、汽車雜志、攝影等渠道獲取汽車輪轂樣本657個(gè)，依據(jù)其結(jié)構(gòu)、風(fēng)格等要素刪掉重復(fù)或者類似的樣本，得到45個(gè)樣本，最終篩選得到不同類別的樣本10個(gè)。如下所示：圖 1 樣本篩選結(jié)果同時(shí)以類似的渠道廣泛搜集描述汽車輪轂的形容詞，初步得到69個(gè)形容詞匯，去掉意義重復(fù)和相近的詞匯，得到26個(gè)形容詞匯。通過網(wǎng)絡(luò)投票，選出的票數(shù)較多的前10個(gè)詞匯，然后從詞匯庫中找出另外10個(gè)詞匯與之匹配，組成反義詞匯組，得到研究的重要評(píng)估資料。

6、詞匯組如下：表1 篩選出的10對(duì)感性詞匯組 張揚(yáng)的穩(wěn)重的 呆板的動(dòng)感的 復(fù)雜的簡約的 平面的骨感的 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫€(gè)性的 傳統(tǒng)的前衛(wèi)的 平凡的美觀的 脆弱的鞏固的 無質(zhì)感質(zhì)感的 笨重的輕盈的 四、數(shù)據(jù)分析一、原始數(shù)據(jù)分析針對(duì)10個(gè)樣本建立調(diào)查問卷，設(shè)定被訪者數(shù)目定為40名，年齡在19-35歲之間。被訪人群有高校學(xué)生、專業(yè)設(shè)計(jì)師及其他職業(yè)人員，運(yùn)用SD法建立問卷。通過對(duì)10個(gè)樣本的回收問卷在EXCEL的初步分析，得到數(shù)據(jù)的平均值柱狀圖如下所示：圖2 平均值的柱狀圖從圖中看出，100個(gè)分值中，有66個(gè)正值，3個(gè)值為0，31個(gè)負(fù)值。由于正值的趨向是前期篩選后的前10個(gè)詞匯，正值占總量的66%，初步驗(yàn)證了前期

7、篩選的樣本符合研究課題。其中三個(gè)樣本的正值分別為3個(gè)、2個(gè)、4個(gè)，低于10組詞匯的平均數(shù)5，說明年輕人對(duì)于三個(gè)樣本意象滿意度較低。以張揚(yáng)的穩(wěn)重的;這組詞匯為例，平均值向上的數(shù)據(jù)表示該樣本趨向于穩(wěn)重;感覺，平均值向下的數(shù)據(jù)表示該樣本趨向于張揚(yáng);的感覺。從圖2可以看出，100個(gè)數(shù)據(jù)中絕對(duì)值大于1.5的只有一個(gè)，對(duì)應(yīng)的是樣本4中的呆板的動(dòng)感的;詞匯組，趨向于動(dòng)感意象，而其余峰值都落在1.5以內(nèi)。求得所有正值的均值為0.83，所有負(fù)值的均值為-0.53，取此兩個(gè)值的絕對(duì)值得平均值為0.68。將分值的絕對(duì)值大于0.68的數(shù)據(jù)挑選出來，大于0.68的數(shù)據(jù)說明該樣本趨向于右邊的詞匯，小于-0.68的數(shù)據(jù)說明

8、趨向于左邊的詞匯。以此來表示受測(cè)者對(duì)于描述樣本的哪些詞匯有較為強(qiáng)烈的反響。二主成分分析為了更有效的研究上述變量，利用圖中的數(shù)據(jù)，通過因子分析的主成分分析法來研究受測(cè)者對(duì)于10個(gè)樣本的感性評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)。以最大方差旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行直交轉(zhuǎn)軸，構(gòu)建出整個(gè)感性詞匯數(shù)據(jù)的因素空間，然后取特征值大于1的因子，共選出3個(gè)主成分因子，其解釋變量累積為96.788。將主成分分析的結(jié)果整理成表2，此表顯示汽車輪轂的感性詞匯空間由三個(gè)感性詞匯因子軸構(gòu)建。表 2 感性詞匯的主成分分析表 因子 詞匯 因素負(fù)載量 特征值 解釋變異量 累積變異量 因子1 無質(zhì)感質(zhì)感的 0.954 5.754 57.545 57.545 脆弱的鞏固的

9、 0.943 呆板的動(dòng)感的 0.943 平面的骨感的 0.910 傳統(tǒng)的前衛(wèi)的 0.870 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫€(gè)性的 0.850 張揚(yáng)的穩(wěn)重的 -0.653 因子2 脆弱的鞏固的 -0.964 2.548 25.478 83.022 笨重的輕盈的 0.711 因子3 復(fù)雜的簡約的 0.989 1.377 13.765 96.788 第一因子軸，從表2中我們可以看出，第一因子軸對(duì)無質(zhì)感質(zhì)感的、脆弱的鞏固的、呆板的動(dòng)感的、平面的骨感的，這四組詞的負(fù)載量較大，分別為0.954、0.943、0.943、0.910，表示這四組詞匯與因子1有較高的相關(guān)，由于這組因子大局部都和人的感覺有關(guān)，我們可稱為感官因子；第二因子

10、軸對(duì)脆弱的鞏固的這組詞匯有較高的負(fù)載，為-0.964，表示此組詞匯與因子2有較高的相關(guān)，由于這組因子都和樣本的質(zhì)地有關(guān)，我們可稱為質(zhì)感因子；第三因子軸，第三因子軸對(duì)詞匯復(fù)雜的簡約的負(fù)載量較大，為0.989，表示此組詞匯與因子3有較高的相關(guān)，這一因子我們稱之為復(fù)雜度因子。將圖2和表2所示的因素綜合，將出現(xiàn)次數(shù)較多詞匯作為共通詞匯作解釋。在因子1上，共通因素有質(zhì)感的、動(dòng)感的、鞏固的、骨感的，在因子2上有輕盈的，在因子3上有簡約的。通過本文樣本的分析，我們將共同因素解釋如下：質(zhì)感的：可以通過特殊的工藝手段，如利用高亮度的金屬噴漆，或者更為高級(jí)一些，常用電鍍外表處理。論文參考網(wǎng)。同時(shí)可以在輻條上做外表

11、花紋處理，凸顯立體感；動(dòng)感的：輻條凸顯動(dòng)感，將輻條做旋轉(zhuǎn)處理，輻條的線條較為流暢；鞏固的：輻條較為寬厚，輻條與輪盤融為一體，使輪盤承受一定的應(yīng)力?；蛘咻棗l的切削感較強(qiáng)；骨感的：輻條較細(xì)，但是不單調(diào)，往往呈現(xiàn)一輻二條、一輻三條或丫;型立體結(jié)構(gòu)。外表肌理較為明顯；輕盈的：輻條較細(xì)，但不復(fù)雜；簡約的：輻條造型標(biāo)準(zhǔn)簡單，排列規(guī)那么，整體干凈利落。五、結(jié)論過去設(shè)計(jì)師往往只是憑借自己的感覺經(jīng)驗(yàn)和審美理念設(shè)計(jì)產(chǎn)品，這種主觀的黑箱操作的做法往往使設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品預(yù)見性較差，不符合消費(fèi)者的感覺意象，滿足不了他們?cè)谛睦砗途駥用娴男枨?。本次研究通過語意差分法以及通過SPSS軟件中的主成分分析法分析相關(guān)的數(shù)據(jù)，得到對(duì)輪

12、轂造型影響較大的感性詞匯，同時(shí)比照樣本分析感性詞匯對(duì)應(yīng)的造型要素，建立輪轂的造型法那么。充分考慮的消費(fèi)者心理需求，揭示了年輕人對(duì)于汽車輪轂的偏好，對(duì)制造商針對(duì)年輕人的輪轂設(shè)計(jì)有一定的指導(dǎo)意義。參考文獻(xiàn)：【1】 MitsuoNagamachi. Kansei Engineering:A new ergonomic consumer-oriented technology forproduct development. International Journal of Industrial Ergonomics15(1995)3-11【2】 Sun-mo Yang,Mitsuo Nagamachi, Soon-yo Lee. Rule-based inference model for the KanseiEngineering System. International Journal of IndustrialErg