设计师产品造型管理论文.doc

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1、设计师产品造型管理论文在如今高度竞争的市场经济中,开发新产品以满足用户的需求和审美情趣是一个至关重要的难题。社会经济形态的转变,使得过去以生产为导向的卖方市场形态,转变为现今以用户为导向的买方市场形态,工业设计师在设计产品时越来越注重用户的感知意象。为了增强吸引力,一件设计好的产品不仅要达到预期目标,满足用户的生理要求,而且要满足用户的心理需求[1]为了预测产品的成功性,控制并优化其效能,设计师必须将用户的主观需求和客观要求外显化[2]在工程设计中,许多分析可用性的系统方法被用来获取成功的产品[3]这些方法对于评估和验证产品原型很有效。但是,仍然缺少有效

2、的方法来研究产品的品味和美学功能(如品牌意象、个人的美学爱好和目前的流行趋势等)。产品的造型设计或者风格表现是一种主观的、个性行为,大多取决于设计师的品味而不是用户的倾向[4]目前,产品特征与产品意义之间的理解性还比较低,难点在于用户对产品的情感是一个非常复杂的认知过程,有许多错综复杂的因素会影响到感知机制[5]在工业设计领域,产品语义研究者总是试图解开人们是怎么样感知产品的外观、用途和文法。为了研究用户的感知意象,美国学者Osgood等(1957)[6]提出的语义差异法(Semanticdifferentialmethod,SDM)是一个基本的研究方法

3、,它通过学习对象(包括产品外形、色彩等)的语义,将用户的感知反应在Likert量表上,然后运用统计的方法分析其规律。如Maurer等(1992)[7]运用这一方法研究了人们对街道家具造型设计的感知意象,[8]研究了手表造型设计的感知意象,通过电话机造型分析了用户与设计师感知意象之间的差别。国内学者运用意象尺度(Imagescale)4学海无涯[9],借助科学的方法,通过对人们评价产品造型的心理量的测量、计算、分析,降低人们对某一事物的认知维度,得到意象尺度分布图,通过意象图(Imagemap)研究产品在座标图中的位置,分别对数控机床的造型设计[9,10,

4、11]、手机的造型设计[1,12]等进行了研究。其基本思想是根据语义差异法和多维尺度法(Multidimensionalscaling,MDS),建立多属性感知空间(Multiattributeperceptualspace),其中空间的每一个点代表一个产品,通过对产品的空间分布规律分析,研究用户和设计师的感知意象,为产品设计服务。另外,日本学者提出了感性工学(Kanseiengineering)的研究方法[13,14],试图通过构建用户情感的数据库研究人们的情感结构,并将这些感性特征转化成新产品的要素,然后综合分析得出新的产品设计方案。但是他们建立的系

5、统对于设计师和用户而言常常是个黑箱。1用户和设计师的产品造型感知意象模型1.1用户的感知意象模型用户具有自己特有的感知意象模型。用户在认知产品之前,总会在大脑中形成一种期望。每一位用户根据他(或她)过去对这一产品或相关产品的经验(甚至是偏见)会形成目前的产品应该是什么样子的这一思维概念上的模型,比如”它的功能如何”、”外观造型怎样”、”如何使用”和”个性张扬”等问题。由于用户的知识背景(包括知识经验、受教育程度和所处环境等)不同,这一感知意象模型也不尽相同。这一模型刚刚开始时不太明确,但随着设计问题的深入,经验的不断增加,用户对产品的认知--即用户的意象

6、模型也不断趋于完善和稳定。当面对产品时,用户通常会在此基础上进行认知匹配,将眼前的产品与先前的感知意象模型进行匹配和评价,并且总是藉着一定的意象形容词(Imageword),比如”漂亮的”、”休闲的”和”个性的”等来描述他们的感知。因此,如何抓住用户的感知意象模型,如感觉和情绪,并且能够将这些信息转化为适当的设计元素,运用隐喻和推理的原理传递产品信息,使设计出来的产品尽可能与用户的意象模型相一致,或者超出其期望,使用户产生”眼睛一亮”的兴奋感觉,是设计师面临的重要课题。1.2设计师的感知意象模型4学海无涯同样,设计师也具有自己的意象模型。设计师结合设计目

7、标(用户需求),将构思转化成产品形式(包括符号信息、语义信息和表现信息等),给用户一种诱导。在工业设计过程中,图形化信息(概念草图、效果图等)既是交流的媒介又是用户选择、评价设计质量的工具,是设计师意象模型的显性化。而设计师所拥有但却无法轻易描述的意象,如洞察力、灵感、视觉感受(如美感、秩序感)和经验等,尤其是对产品外观美感的创造能力,常常深藏于设计师的个人头脑之中,是设计师的内隐性知识,它们只有通过线条、色彩和体面等视觉符号表达出来后才可以被人们所感知。1.3用户与设计师的感知意象匹配模型在实际设计过程中,由于各种因素的制约,使得设计师在了解设计任务之

8、后,往往停留在产品的功能和材质等外显性分析层面,而很少去研究用户的内隐性感知意象

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