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基于感性工學的家具造型創新設計研究

2012-01-08 11:06張仲鳳
中南林業科技大學學報 2012年11期
關鍵詞:語意工學中式

張仲鳳,黃 凱

基于感性工學的家具造型創新設計研究

張仲鳳,黃 凱

(中南林業科技大學 家具與藝術設計學院,湖南 長沙 410004)

通過分析感性工學應用于家具造型創新設計的必要性,提出了基于向前定量推論式感性工學的家具造型創新設計框架;并結合新中式沙發造型創新設計,詳細論述了如何建立感性語意與家具造型要素之間的關系,為指導家具造型創新與設計效果評價提供依據;最后指出拓展感性工學在家具產品設計中的應用范圍具有廣闊的前景,以更好地滿足使用者的感性需求。

感性工學;家具造型;新中式沙發;創新設計;感性需求

在人們工作方式與生活方式日趨國際化、家具生產制造技術日趨同質化的時代背景下,如何通過設計創新來提升家具的獨特魅力,從而增強家具品牌的市場競爭力,是國內外家具行業工作者研究的熱點?,F代家具產品越來越具有工業產品的屬性, 家具設計也越來越體現出一般產品設計的特征[1]。設計物除了滿足使用者使用的物質功能外,其精神功能也越發突出,由此決定了產品設計發展的一個主要趨勢就是設計的人性化[2]。然而,我國設計師往往從家具產品的外觀、功能和材料等外顯性分析層面進行家具創新設計,而以研究消費者內隱性的感性意象為突破點,再選擇合適的設計要素進行家具設計創新的文獻鮮見,其導致了設計的家具產品難以得到消費者的認可。另外,家具造型也應緊跟時代的變化而不斷創新,傳統造型設計方法已不能完全滿足人們對新的生活方式的追求[3]。感性工學的研究著眼于探討人與產品間的相互關系,其定義為將消費者對產品的感覺或意象轉化為產品設計要素的技術[4]。利用感性工學思想可以設計出不同的家具產品造型,以滿足不同消費者的不同感性需求,真正實現消費者與家具產品的“對話”。

1 研究過程與方法

1986年,日本馬自達汽車集團社長山本健一在美國密西根大學發表了題為“車的文化論”演講,首次提出了“感性工學”的概念。這是20世紀80年代后期開始,尤其是20世紀90年代,日本設計界所致力于開拓的一個設計研究新方向,意欲將過去設計中難以量化的感性因素,運用工學技術加以量化,形成一套感性工程模型,運用于新一代的產品設計研發中。然而通常感學工學的實施較為復雜,需要投入大量的人力和財力。針對這一問題,筆者提出基于向前定量推論式感性工學的產品設計工作流程,在力求保證數據和過程嚴謹、科學的基礎上,構建適用于家具產品概念設計階段的家具造型創新設計框架(圖1)。并結合新中式沙發造型創新設計,對基于感性工學的家具造型創新設計展開深入研究。

圖1 基于感性工學的家具造型創新設計框架Fig.1 Framework of furniture shaping innovative design based on Kansei engineering

1.1 家具設計定位

基于感性工學的產品設計是從目標用戶的需求調查研究開始,產品的設計定位不同,所對應的用戶對產品感性的認知、自身的需求以及購買力等方面都可能不同[5]。筆者以新中式沙發造型創新設計為例進行研究,目標用戶群體定位為大學畢業后3~4年的年輕消費群體,他們接受過高等教育,有一定的經濟基礎,內心豐富、感覺敏銳、富于幻想、勇于創新,敢于沖破陳舊的傳統觀念與世俗偏見,易于接受新鮮事物,追隨時代潮流同其他消費群體相比,具有鮮明的心理特征;表現在購買行為中就是趨向于求新求美,喜歡購買富有時代特色的商品表現自我,以博得他人的贊許和羨慕。

1.2 家具典型樣本選取

通過對家具賣場進行的新中式沙發調研和雜志、家具產品介紹手冊、網絡等途徑進行樣本搜集本搜集,初步得到108個新中式沙發樣本,再經過多元尺度分析和聚類分析,最終選取代表性樣本20個(見表1),其中包括聯邦、京瓷、世紀木歌、澳珀、漢唐林韻、紅古軒等品牌的產品。為避免色彩因素對本研究的家具感性意象的影響,代表性樣本都做剔除色彩處理。

表1 選取的代表性樣本Table 1 Selected representative samples

1.3 感性語意空間建立

1.3.1 代表性感性語匯搜集、篩選

筆者通過課題組成員頭腦風暴法、家具賣場導購員提供的信息、家具產品宣傳冊、網絡,雜志等途徑獲得新中式沙發感性意象語匯,并采用專家方法(專家由家具設計專業教師與資深家具設計師組成)結合新中式沙發的造型特征對感性語匯進行初步的篩選、修改、分類,最終選出意象傾向明確的6對相容詞(見表2)。

表2 選取的形容詞對Table 2 Selected adjective couples

1.3.2 調查問卷設計

運用語意差量法(SD法)[6]將最終選取的20個新中式沙發樣本重新編排序號并與6對感性形容詞建立7級語意差分量表(見表3),組合成調查問卷。

表3 樣本9的SD量Table 3 SD scale of sample 9

1.3.3 感性語意評價

本次研究采用網絡評價的方式,以聯系我校2004~2005級50名校友作為受試者,其中男女比例1∶1,在他們的積極配合下,發放的50份問卷全部收回且均為有效問卷。

1.4 造型要素空間建立

1.4.1 造型特征要素確定

課題組成員利用形態分析法的基本原理,對新中式沙發的造型特征要素進行分析。首先將新中式沙發的結構作為若干設計要素的集合;然后,將造型分成了幾個獨立的項目,如座位、扶手、沙發腳、靠背、靠包、抱枕、頭靠等;其次,將每個項目再細分成若干特征要素,即類目,如扶手項可分為直線類,曲線類,幾何體類,非幾何體類等。以此來對新中式沙發進行解構而初步確定特征要素。

1.4.2 調查問卷設計

采用5階里克量表法,對初步確定的造型特征要素按項目、類目順序建立造型特征要素分解表(見表4),并組合成調查問卷。

表4 扶手的造型特征要素分解Table 4 Decomposition of shaping characteristic elementsof armrest

1.4.3 造型要素評價

考慮到家具造型要具備一定的專業知識,本次研究以我校30名設計藝術學的研究生作為受試者,其中男女比例1∶1,在他們的配合下,發放的16問卷全部為有效問卷。

1.5 利用數學工具對數據分析

將前面兩次調查問卷所得到的數據,經過EXCEL軟件處理,得到受試者對20個新中式沙發樣本的感性語意評價的平均值(見表5)和得分較高的新中式沙發解構項目與類目(見表6)。

表5 感性語意評價平均值Table 5 Average of emotional semantic evaluation

表6 主要造型要素Table 6 Main shaping elements

1.6 感性語意與造型要素關系建立

在將感性評價尺度轉換為工學尺度的過程中,可以采用多元線性回歸分析、數量化理論I類、神經網絡算法、遺傳算法、粗糙集分析等方法,其中數量化理論I類是最常用的方法[7]。數量化理論I類就是研究一組定性變量x(自變量)與一組定量變量y(因變量)之間的關系,利用多元線性回歸,建立它們之間的數學模型,從而實現對因變量y的觀測[8]。本次研究應用數量化理論I類來建立感性語意與新中式沙發造型要素關系,當第s樣本中第a項目的定性數據為第c類目時,ds=1;否則ds=0。其中:a為項目,c為類目,ds(a,c)稱為第a項目的第c類目在第k樣本的反應。以此將20個新中式樣本的造型要素量化,轉化為1和0表示的定量數據,即各樣本造型要素的反應值;并以感性語意評價平均值為因變量,造型要素反應值為自變量,建立如下多元線性數學預測模型:

式1中,y為感性語意評價平均值;gij為每個自變量的權重系數,cij為造型要素反應值(i為項目,j為類目);m為常數項值。

對模型的求解可應用SPSS13.0統計軟件,將20個新中式樣本的造型要素反應值為自變量,感性語意評價平均值為因變量,經多元線性回歸分析與偏相關分析得到的結果包括決定系數、偏相關系數、常數項、類目得分等數據,整理后可得有關信息的數據表,將表的一部分以“輕巧的——厚重的”為例,列于表7中。

表7 造型要素與形容詞對“輕巧的——厚重的”之間的關聯分析結果Table 7 Association analysis of between shaping elements and adjective couple“portable——massive”

2 結果分析與創新設計指導

(1)偏相關系數代表每個項目對感性語意的影響程度,其值越大,影響越大。表7中對于感性意象語匯對“輕巧的——厚重的”而言,各項目的影響程度是扶手>腿型>靠背>座位。當我們在新中式沙發創新設計時,可優先考慮結合新中式沙發的扶手造型,借用或提煉傳統文化元素來進行輕巧型創新設計。如此,根據其他感性意象語匯得出的偏相關系數也可指導符合其他感性語意的新中式沙發造型創新設計。

(2)類目得分代表每個類目對感性語意的影響程度及方向,正值代表正向感性語意,負值代表負向感性語意,已排除的類目表示與感性語意相關性不明顯。從表7可以看出,直線型扶手最偏向于輕巧,而體型類靠背最偏向于厚重,同時其它型靠背與方形類座位與輕巧的相關性不明顯,而這也驗證了市場上很少創新出其它型的新中式靠背,而座位大部分為方形類的事實。因此,在進行輕巧型新中式沙發造型創新設計時,可重視線造型要素的使用,關注不同線型在特定部位帶來的輕巧感。同樣,其他感性意象語匯所對應的造型要素亦可合理有效地指導造型創新設計。

(3)由表7可得表示感性意象語匯對“輕巧的——厚重的”與新中式沙發各造型要素關系的預測函數:y輕巧的=1.35c11-0.23c12-0.39c13+1.99c21+1.57c22-0.71c23-1.01c24+1.66c25+0.48c31-0.11c32-0.81c33-0.65c34+0.20c41+1.21c43-0.39(決定系數為0.89);為驗證上述函數的有效性,可以重新選用樣本,進行問卷調查,將調查所得的數據與預測函數所計算的數據進行T檢驗分析,檢驗顯示其顯著性水平大于0.05,沒有顯著性差別,該結果是合理的。同樣,可以得到代表其他感性意象語匯對與新中式沙發各造型要素關系的預測函數,該函數可以判斷設計師通過創新設計方案所要傳達的感性意象,是否與使用者的感受需求一致,為設計方案的取舍以及后續深入設計提供依據。

3 結 語

本文提出了基于向前定量推論式感性工學的家具造型創新設計方法,并結合新中式沙發造型創新設計,建立了使用者感性語意與新中式沙發造型要素之間的關系,為新中式沙發造型設計提供創新指導。運用本文的研究方法,同樣可以對家具色彩、材質等的創新設計進行分析,用于輔助設計和評價設計效果,使設計師精心“編碼”的感性信息通過家具產品能得到使用者正確“解碼”,從而真正實現家具產品感性與理性的統一。因此,拓展感性工學在家具產品設計中的應用,以彌補傳統設計方法的不足,具有廣闊的發展空間與前景。

[1] 劉文金, 張 華.家具造型特征定量模型的構建研究[J].中南林業科技大學學報,2011,31(2):1-6.

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[3] 戴向東.家具造型設計新思路[J].中南林學院學報,1998,18(2):89-90.

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[5] 劉 朧,湯佳懿,高 靜.基于感性工學工作流程的汽車內飾設計研究[J].現代制造工程,2010,(11):94-98.

[6] 李月恩,王震亞,徐 楠.感性工程學[M].北京:海洋出版社,2009.

[7] 李永鋒,朱麗萍.基于感性工學的產品設計方法研究[J].包裝工程,2008,29(11):112-114,121.

[8] 蘇建寧,李鶴歧.應用數量化一類理論的感性意象與造型設計要素關系的研究[J].蘭州理工大學學報,2005,31(2):36-39.

Study on innovative design of furniture shaping based on kansei engineering

ZHANG Zhong-feng, HUANG Kai
(School of Furniture and Arts Design, Central South University of Forestry and Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

By analyzing the necessity of Kansei engineering applied in the innovative design of furniture shaping, it put forward the framework of furniture shaping innovative design based on Kansei engineering of forward quantitative inference. And then it discussed how to build the relationship between emotional images and furniture modeling elements in detail by means of the innovative design of new Chinese-style sofa shaping, which will provide a basis for guiding furniture styling innovation and design effect evaluation. In the end, it pointed out that the expansion of applications of Kansei engineering in the field of furniture products design have broad prospects and can better meet the users’perceptual needs.

kansei engineering;furniture shaping;new chinese-style sofa;innovative design;perceptual demand

S784

A

1673-923X(2012)11-0195-05

2012-10-10

湖南省教育廳高等學??茖W研究優秀青年項目(12B134)

張仲鳳(1975-),女,河南新鄉人,副教授,碩士生導師, 博士研究生,主要從事家具與室內設計工程的研究;E-mail:csfuzhangzf@163.com

[本文編校:歐陽欽]

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