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基于感性工學的機床外防護造型設計研究
2016-10-25  來源:天津科技大學機械工程學   作者:賀鵬 薛強 薛偉國 劉建明 張焱 樊曦
  
      摘 要:為使得機床外防護造型能滿足使用者的感性需求,通過均值分析法對機床的典型感性詞進行提取,通過判斷矩陣對各造型因素的權重進行比較,通過語義差分法和正交試驗法對典型感性詞與造型因素關系進行確定,獲得典型感性詞、典型感性詞與造型因素關系表;并使用這些研究的成果指導YK5115 型數控插齒機的外防護造型設計,從而提升數控機床的外防護造型設計水平.采用層次分析評價法對方案進行評價,確定了最終設計方案,并進行實際生產,由此驗證了方案的可行性.

      關鍵詞:機床外防護造型;感性工學;語義差分法;正交試驗法;層次分析評價法
 
      裝備制造業為國民經濟和國防提供生產技術設備,是制造業的核心組成部分,是國民經濟發展特別是工業發展的基礎[1].數控機床作為裝備制造業的核心產品,它的研發水平一定程度上影響到整個制造業,其中機床外防護造型的感性需求已經影響到機床的市場競爭力,對機床外防護造型的感性設計研究已經必不可少。

      感性工學是一種“將消費者的感性需求轉譯為產品設計要素的技術”[2].目前,感性工學理論在機床外防護造型設計中還很少涉及,行業應用較少,缺乏完整性.本文基于天津第一機床總廠的實際項目,通過感性研究得到典型感性詞、典型機床樣本以及感性詞與造型因素之間的關系表;同時,利用本文成果對YK5115 型數控插齒機進行應用性設計,通過設計評價獲得最優方案,從而驗證了方案的可行性。
  
      1. 感性工學研究方法及數據分析
 
      1.1 典型感性詞的提取

      提取典型感性詞是進行感性工學研究的基礎,需要系統合理的提取過程才能在機床產品的感性認識中找到這些典型感性詞.本文感性詞的提取包括感性詞的搜集和感性詞的分析篩選。

      1.1.1 感性詞的搜集

      主要利用網絡、產品樣本、口語分析法、頭腦風暴法和相關論文進行感性詞的初步搜集,得到了200個相關感性詞。

      1.1.2 感性詞的分析篩選

      對200 個感性詞進行整合分析,分析過程分為2步:第1 步為聚類分析,首先把相似和相反語義的感性詞組成一組,并成對表示,然后對每組進行逐層分析,提煉成一對濃縮詞,最終得到42 對感性詞。第2步為問卷調查和統計分析,問卷調查邀請40 人參加,涉及機床有關的各個方面,考慮到機械性感性和美學性感性在機床行業區分明顯,采用二分法對42對感性詞進行劃分,然后進行問卷調查并對所得數據進行頻率統計,最終選取機械性感性詞為精確的–粗糙的、尖銳的–圓滑的、實用的–無用的;選定美學性感性詞為趣味的–寂寥的、大氣的–小氣的和簡潔的–復雜的。

      1.2 典型機床樣本的選取

      典型機床樣本的選取是依據造型因素的分類進行的.在充分考慮機床外防護功能的基礎上,對各部分結構進行分析,定性地提取影響機床外防護造型的13 個結構部件(造型因素):數控面板、大防護罩體、料門、觀察窗、把手、調整門/隔板、維修門/隔板、排屑器罩、電柜罩、散熱孔、標識造型、刀庫門和起重孔.然而,根據這些造型因素選取的機床樣本數目眾多;為減少樣本數目,有效地提取典型樣本,通過以下3個步驟進行處理,最終獲得典型機床樣本。

      1.2.1 對初始樣本進行統一化處理

      利用網絡、機床文件、機床展會和相關論文對機床樣本進行初步搜集,得到64 個國外機床樣本和32個國內機床樣本,共96 個機床樣本.對符合條件的機床樣本進行一定的統一化處理:機床角度盡量選用相同的斜右側,并盡可能多地展示機床的造型細節;由于配色一定程度上會影響產品造型的視覺效果,故使用Photoshop 對所有機床樣本圖像進行去色處理,僅用不同的灰度表示機床配色差異。

      1.2.2 提取權重值較高的造型因素并分類

      為進一步了解13 個造型因素對于整體機床外防護造型的影響,本文采取李克特量表法[3]確定各造型因素的重要性,其可視化圖見圖1,其中A 和B 為任意梁造型因素.評分采用判斷矩陣方法[4],任意兩造型因素的重要性比值數據見表1。

 
圖1 李克特量表法的可視化圖
 
表1 任意兩造型因素的重要性比值
 

      根據判斷矩陣的特點,計算矩陣權向量并通過一致性檢測方法計算出各造型因素的權重值.計算矩陣權向量的方法有特征根法、和法、根法和冪法等方法[4],這里選擇和法進行計算,得到各造型因素的權重值見表2.

 表2 各造型因素的權重值
 

      對于判斷矩陣進行一致性檢驗:階數為13 的隨機一致性指標(RI)為1.56[4],據此可計算得到一致性指標(CI) 為0.110,661 ,一致性比例(CR) 為0.070,936.因一致性比例(CR)<0.1,判斷矩陣的一致性可以接受,計算結果合理.最終選出權重值靠前的4 個關鍵造型因素:大防護罩體、數控面板、觀察窗和料門。

      造型因素在不同的機床外防護造型上表現形式各不相同,通過分析得到4 個關鍵造型因素的分類方式如圖2所示.
  
 
圖2 機床關鍵造型因素分類
 
      1.2.3 提取典型機床樣本

      如果按照造型因素的分類情況選取典型機床樣本,共有81 個不同組合,存在數據量大、可操作性不強以及部分組合形式的樣本不存在等問題.為減少樣本數目,采用正交試驗法[5]提取典型樣本.利用正交設計助手進行試驗方案的選擇,可得到表3 所示的試驗方案
  
表3 正交試驗方案
 

      在96 個機床樣本中選取符合正交試驗方案的9個樣本,如圖3所示.
  
 
圖3 選取的典型機床樣本
 
      1.3 感性詞與造型因素間的對應關系

      根據語義差分法(SD 法)[6]的基本理論,選取1.1和1.2 中提取的6 組典型感性詞和9 個典型機床樣本,組成9 組7 級SD 感性量表,用于感性詞與造型因素關系的構建,所有樣本的SD 量表見表4。
  
表4 樣本的SD量表
 
 
      使用這些量表制作SD 問卷調查表,進行典型機床樣本的感性評價數據搜集,此次調查邀請了天津第一機床總廠的40 位專業人員,其中包括機械設計師、機床設計師、機床操作員、機床銷售經理以及工業設計師,他們積極配合調查并認真完成了問卷表。所有調查數據真實有效。

      以感性詞為指標,造型因素為因子,造型因素可取類型為水平,對數據進行因子分析和極差分析.因子取不同水平會導致指標變化,極差越大說明該因子對于該指標影響越大.每個試驗根據感性詞不同可分為6 組數據,根據數據可得到各因子在不同水平下的指標平均值及各因子的極差值.因子分析和極差分析數據統計見表5。
 
表5 因子分析和極差分析數據統計表
 
 
注:表5 中指標選用感性詞對中相對褒義的詞,其中“圓滑的-尖銳的”相對機床外防護造型為中性詞,故均被選用。
 
      根據表5 中各因子均值的對比可以得出機床造型因素與感性詞對應關系,見表6。

      根據表5 中各因子的極差值可以得到造型因素對特定感性詞的影響程度關系。

      精確的:料門>大防護罩體>觀察窗>控制面板;

      圓滑的:大防護罩體>料門>觀察窗>控制面板;

      尖銳的:大防護罩體>料門>觀察窗>控制面板;

      實用的:料門>觀察窗>大防護罩體>控制面板;

      趣味的:大防護罩體>料門>控制面板>觀察窗;

      大氣的:大防護罩體>控制面板>觀察窗>料門;

      簡潔的:大防護罩體>觀察窗>控制面板>料門。

表6 機床造型因素與感性詞對應關系
 
  
 
注:“○”表示在某感性訴求下造型因素的編號選擇,各造型因素的編號代表含義見表3. 
  
      2. 案例驗證

      對YK5115 型數控插齒機外防護造型進行感性設計,需要確定最佳感性詞,設計選用問卷調查中得分最高的感性詞“趣味的”進行方案的選擇和設計.根據表7 選取各造型因素具體造型并進行組合,獲得總體組合方案后對設計方案進行草圖繪制,具體方案如圖4 所示。

      對方案的評估不能單純根據個人喜好進行,為增加選擇的合理性,采用了層次分析評價法[7].層次分析法的構建層次模型如圖5所示。

      通過借助層次分析法輔助軟件YAAHP 對方案數據進行分析,得到各方案的權向量為W=(0.284,6,0.460,4,0.255,1),并且各層符合一致性要求,最終選取方案二為最佳方案.根據委托方的意見和國內實際現狀對方案進行適當的修改,得到最終效果和實物如圖6 所示.
 
 
圖4 YK5115型數控插齒機的三套方案設計
 
 
圖5 評估層次模型
 
 
圖6 YK5115型數控插齒機外防護效果和實物圖
  
      3. 結 語

      本文通過均值分析法提取出“精確的-粗糙的”、“尖銳的-圓滑的”、“實用的-無用的”、“趣味的-寂寥的”、“大氣的-小氣的”和“簡潔的-復雜的”這6 組影響機床的權重較大的感性詞,通過判斷矩陣對造型因素進行分析得出各造型因素的權重值,其中關鍵造型因素為大防護罩體、數控面板、觀察窗和料門,研究結果對機床外防護設計時的感性把握和關鍵造型因素的確定有一定的參考價值.通過SD 問卷調查和正交試驗法得到了典型感性詞與造型因素關系表,由關系表可得到感性詞對應各造型因素影響程度關系及選擇類型,可用于指導實際方案設計.通過對YK5115 型數控插齒機進行外防護造型設計,采用層次分析評價法對方案進行評價,驗證了本文研究成果,此過程對設計方案的決策有一定的參考價值.


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