基于BP神经网络的轿车造型意象设计与量化预测模型建立.pdf

【基于BP神经网络的轿车造型意象设计与量化预测模型建立】是研究如何利用神经网络技术来构建一种预测模型，该模型能够将汽车造型设计与消费者的感性需求和感知关联起来。这一研究对于提高产品设计的满意度和市场适应性具有重要意义。 文章探讨了轿车造型与感性意象之间的联系。感性意象是指消费者对产品外观形态的主观感受，它包含了消费者的情感、喜好和审美。在汽车设计中，感性意象是决定消费者是否喜欢某一设计的重要因素。通过分析用户对汽车外观的评分，研究人员可以量化这些感性意象，从而将其转化为可量化的数据。 接着，文章引入了BP（Back Propagation）神经网络作为解决问题的核心工具。BP神经网络是一种常用的深度学习模型，尤其在处理非线性问题上表现出色。在本研究中，BP神经网络被用来训练和建立一个双层结构，用于学习和理解汽车设计元素与消费者感性意象之间的复杂关系。这个模型能够学习并模拟用户的感知模式，预测不同设计特征如何影响消费者的感性评价。 通过双BP神经网络的训练，设计者可以预测特定的外观设计元素如何影响消费者的感性意象。这种预测模型不仅帮助设计师更好地理解消费者的需求，还能提前预估设计的市场接受度，从而优化设计方案，使得设计更加贴近消费者的期望。 该模型的应用价值在于提高了产品设计的效率和准确性。在汽车和机电类产品设计中，设计师可以借助这个模型快速迭代设计方案，以达到与消费者精神需求的匹配。这为以消费者为中心的设计提供了新的方法论，使得设计不再仅仅是物理特性的堆砌，而是更注重满足消费者的感性需求，提升产品的竞争力。 该研究结合了神经网络、深度学习和数据建模等技术，创建了一个能够将轿车造型设计与消费者感性需求相融合的预测模型。这一创新方法对于促进汽车行业的设计进步，以及更广泛的产品设计领域，都具有深远的影响。