[发明专利]一种汽车仪表板造型形态元素特征库的开发方法有效

专利信息
申请号: 201910315943.6 申请日: 2019-04-19
公开(公告)号: CN109992612B 公开(公告)日: 2022-03-04
发明(设计)人: 苏畅;吴湘宇;韩颖;张君媛 申请(专利权)人: 吉林大学
主分类号: G06F16/2458 分类号: G06F16/2458;G06F16/248;G06F30/15;G06Q30/02;G06F111/20
代理公司: 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 代理人: 邵铭康;朱世林
地址: 130012 吉*** 国省代码: 吉林;22
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摘要:
搜索关键词: 一种 汽车 仪表板 造型 形态 元素 特征 开发 方法
【权利要求书】:

1.一种汽车仪表板造型形态元素特征库的开发方法,其特征在于包括下列步骤:

1.1汽车仪表板造型的感性调查

1.1.1根据具体研究课题目标,确定所构建汽车仪表板形态元素特征库适用对象的市场属性,包括汽车的款型、车系、国别、销售价格、上市与销售年份、销量;并确定形态元素特征库适用对象的视觉区域范围;根据研究课题目标,初步确定形态元素特征库中项目的数量,用于确定构建形态元素特征库的样本容量;

1.1.2通过网络、媒体、杂志这些渠道,广泛收集满足步骤1.1中造型形态及数量要求的汽车仪表板造型样本图片;按照各车型的大众关注热度及销量排名、造型形态元素差异性、各个国别和车系来筛选样本;确定代表性样本后,对样本图片进行预处理,消除包括车标、色彩、背景这些非造型形态元素的因素所造成的影响;

1.1.3通过网络、杂志、书籍、访谈方式广泛收集汽车相关的形容词;进而采用KJ法、问卷调查法筛选出最终的代表性感性意象词汇;

1.1.4结合步骤1.1.2中预处理后的代表性样本与步骤1.1.3中的代表性感性意象词汇,设计李克特量表式调查问卷;其中李克特量表的阶数,以五阶或七阶量表设计问卷,并发放仪表板造型的感性意象调查问卷;

1.2汽车仪表板造型形态与感性意象的关联分析

1.2.1初步统计有效问卷数据,包括整理各原始答案数据表,计算各仪表板样本的各感性评分均值,各感性意象整体的感性评分均值及标准差;通过信度分析,明确该调查数据的可靠性;

1.2.2对仪表板造型进行形态元素分解,并进行各形态元素编码,获得各仪表板样本在形态元素项目下各类目的反应矩阵;

1.2.3基于数量化理论I类方法,对仪表板样本的感性意象评分与其形态元素反应矩阵进行多元回归分析,可知形态元素项目下各类目的回归系数及形态元素项目与感性评分之间的偏相关系数;按照样本形态元素类目的频数进行加权计算后,得到各类目的标准系数;

1.2.4对各形态元素项目下各类目的标准系数的最大最小值求差,得到各形态元素项目的量程;

1.2.5将各仪表板样本的形态元素反应矩阵与形态元素项目下各类目的标准系数矩阵相乘,求得各仪表板样本的形态分差,对各样本的形态分差与实际感性评分分别计算其方差,进而求得此形态元素项目的方差比;

1.2.6其他代表性感性意象下的形态元素类目标准系数的量程、形态元素项目的预测感性评分与实际感性评分之间的方差比、形态元素项目的反应矩阵与感性评分之间的偏相关系数,这三个统计量的计算方法与步骤1.2.3、1.2.4、1.2.5中的方法相同;

1.3汽车仪表板造型的形态元素特征库的建立

1.3.1对于某代表性感性意象,将各仪表板样本的形态分差加上此感性意象的得分均值,得到各仪表板样本的预测感性得分,计算各仪表板样本的预测得分与实际得分之间的相关系数R,此相关系数的平方R2称为决定系数,为数量化理论I类分析精度的评判标准,决定系数越接近1,则精度越好;

1.3.2为了排除仪表板样本中可能存在“坏点”,即系统误差造成与对数量化I类分析线性关系严重偏离的样本,需进一步进行预测得分的残差分析,对各代表性感性意象分别计算样本的残差,计算各样本的残差的标准差,进而以样本残差除以残差的标准差,得到各样本的标准化残差;取(-3,3)或(-2,2)为残差的可接受区间,若存在落在区间外的“坏点”,则将此“坏点”样本剔除,重新回到步骤1.2.1步骤计算有效问卷数据的基本统计量及其信度分析,直至在残差分析过程中在给定残差区间外不存在“坏点”;

1.3.3在步骤1.2.3、1.2.4、1.2.5中分别计算了表达形态元素项目对感性意象评分影响程度的三种贡献度指标,分别为:形态元素类目标准系数的量程、形态元素项目的预测感性评分与实际感性评分之间的方差比、形态元素项目的反应矩阵与感性评分之间的偏相关系数,对这三个统计量进行加权计算,得到形态元素项目的综合贡献加权分;

1.3.4基于各仪表板造型形态元素项目,对各代表性感性意象分别构建仪表板造型的形态元素特征库,将形态元素项目下各类目的标准系数以条形图的方式,直观地表达类目选择对其所在形态元素项目的影响偏向及强弱程度,并同时以条形图方式给出形态元素项目的综合贡献加权分,表达其对感性意象的影响程度。

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