多生理数据驱动的产品外观设计智能评价方法

来源：计算机集成制造系统杂志2026年第1期北京时间：

作者：杨冬梅, 李云红, 张健楠, 王泽远, 董旭

单位：1.河北工业大学建筑与艺术设计学院2.河北工业大学创新研究院(石家庄)3.河北省健康人居环境重点实验室4.河北工业大学人工智能与数据科学学院5.河北工业大学机械工程学院

摘要：对产品外观设计研究过程中用户偏好需求获取缺乏客观性以及产品外观与应用环境适应性欠佳问题,提出基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVR)的用户偏好与设计要素的评价模型,实现对产品外观设计的有效评价。采用网络爬虫、聚类分析等方法筛选感性意象词汇和代表性样本,应用多通道生物反馈实验获取客观生理数据,并筛选出与用户感性认知有显著关系的生理指标,应用语义差异量表获取主观评价数据;采用熵权TOPSIS法,结合主客观指标进行多属性决策,得到产品综合评价。通过形态分析法获取设计要素并进行编码作为输入,将综合评价作为输出,采用PSO-LSSVR构建产品综合评价预测模型。以某企业户外太空舱为例验证预测模型的可信度,结果表明所提方法对产品设计方案进行评价是有效的,并且能够辅助产品开发制造企业进行太空舱的设计应用与决策。

关键词：工业设计,PSO-LSSVR,熵权TOPSIS,感性意象,多生理信号

基金资助：国家自然科学基金面上资助项目(52275243);天津艺术科学规划资助项目(C16064);河北省社会科学基金资助项目(HB16YS017);驻冀高校重点研发专项资助项目(SJZZXC23006)。