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摘要
为提升产品造型意象成族的准确性,增强感性工学研究中意象词汇提取的规范性和知识重用性。首先从同族、泛族、异族的概念切入,对目标产品族的造型意象本体进行了定义;再借助word2vec工具和主成分分析法(PCA)分别完成了对产品族意象词汇的关联性联想和降维提取,从而构建了意象词汇挖掘机制,通过此机制可以辅助设计师利用网络大数据资源更高效、准确地进行目标产品意象的挖掘,一定程度上解决了传统感性工学在意象挖掘方法中模糊性。最后结合意象词汇与造型特征的映射关系,利用Protege工具构建了产品族造型意象的本体模型,对目标产品的造型意象知识进行了逻辑化表征,为下一代产品继承并发展原产品族造型意象提供参考。以马自达MX-5车系的造型意象为例构建了本体模型,并进行了子代产品前脸的概念设计。
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