技术与实践158/INDUSTRIALDESIGN工业设计基于感性工学与BP神经网络的电动叉车造型设计研究RESEARCHONMODELINGDESIGNOFELECTRICFORKLIFTBASEDONKANSEIENGINEERINGANDBPNEURALNETWORK五邑大学艺术设计学院杨晶晶王汉友（通信作者）梁育圣1感性工学概述感性工学是将消费者的感性认知转化为工学尺度的有效方法，它的思想核心是以消费者的感性需求为导向，利用数理统计方法将消费者对产品的主观感性意象进行定性或定量的表达，从而指导设计师进行新产品的设计开发[2]。感性工学方法已应用于多领域，有学者提出基于用户偏好的造型设计，用以解决汽车造型与用户感性认知偏好之间匹配度低的问题[3]。运用感性意象理论指导设计，获取用户的感性意象因子，并以提升产品的情感关怀[4]。同时，还可以利用数理原理识别出产品形象有影响力的设计元素，例如采用数量化I类方法通过定性自变量来预测定量因变量，充分地理解用户的需求[5]。许多学者已经意识到用户感觉意象的重要性，由于感性认知是模糊不易测量的，大多数研究停留在定性方法的运用上，显然对造型感性意象的研究不够深入。因此，文章采用具有非线性属性的BP神经网络进行研究，使用户对产品造型的感性意象逐渐可视化和定量化。2BP神经网络概述BP神经网络是人类通过研究生物神经网络的运作原理、组成要素、影响因素等，从而考究出人工神经网络的一种，通过模仿动物神经网络的工作原理，构建人工神经元摄取数据内部规律。在设计领域通常以统计学为基础，采用BP神经网络解决用户感性需求与产品造型的复杂非线性问题[6]。有学者以手机为设计对象建立了设计变量与用户偏好之间的BP神经网络模型，用于指导设计[7]。基于BP神经网络计算造型设计要素与感觉意象之间的映射关系，可对汽车造型设计进行准确地评价[8]。进一步，可结合实验仪器通过眼动追踪提取网页主页外观的设计要素，使用BP神经网络定量描述设计要素和感性意象之间的关联[9]。综合上述研究，在工程产品上，缺乏这样的定量研究。市场更偏重于功能性，忽略造型的美观性。因此，文章运用BP神经网络在电动叉车造型设计上，目的是把用户的模糊情感与需求采用数理工具将其转化为定量的数据，并与设计要素构成可视化的映射网络用于指导设计，从而精确地把握市场的需求并缩短设计周期。3基于感性工学与BP神经网络的电动叉车造型设计流程3.1筛选代表样本通过叉车官网、杂志、期刊文献、大赛作品等渠道选取样本随着社会需求的多样化发展，以功能为导向和凭借...
