长期以来,农业机械产品设计多考虑产品的基本功能,对其形态设计内容关注不够,导致传统农机产品给人以做工粗糙、形体笨重和缺少艺术美的印象。轮式拖拉机作为主要的农业动力机械之一,该问题尤为突出。随着我国农业机械化水平的提高和全球销售市场的扩大,提高轮式拖拉机形态设计的质量,丰富形态表面内涵,增进人对机器的感性认知,增强品牌效应已成为重要的发展方向,这对轮式拖拉机形态设计与评价方法提出了更高的要求。在形态设计方面,由于轮式拖拉机表面形态复杂,以工程设计为主,概念设计阶段的形态设计反复修正环节不足,创新设计环节研究较少,用户参与形态设计的程度较低,设计需求和理念较难融入到形态设计过程,面向用户的轮式拖拉机形态设计方法智能化程度低;在评价方面,感性评价研究较少,且评价形式单一,定量化建模方法研究不够,主要表现在缺乏形态设计要素与用户感性评价关系模型的构建上,模型评价结果有时与实际差距较大;在形态设计与感性评价系统方面,缺乏针对轮式拖拉机特点的形态设计与感性评价的智能化、交互式系统开发。本文着眼于轮式拖拉机的前脸特征,在运用感性工学相关定性和定量分析理论的基础上,提出基于智能算法的轮式拖拉机形态设计与感性评价新方法,初步构建了相应的形态设计与感性评价系统。论文主要研究内容和结论如下:(1)针对轮式拖拉机表面形态复杂性,用户参与概念设计和创新设计较为困难的问题,提出以轮式拖拉机前脸为研究对象,来实现形态设计与评价系统,并提出前脸形态特征提取的方法。采用归纳分析法及问卷调查法,获得研究样本集82个和特征提取样本集20个;采用形态分析法、用户参与绘制和图形处理相融合的策略,提取轮式拖拉机前脸形态特征,利用归纳分析法、比较分析法和结构分析法相结合的方式,获得轮式拖拉机前脸特征的线型。特征及线型为:机罩整体4种、前大灯11种、驾驶室2种、机罩通风格栅5种、驾驶室顶棚3种及驾驶室顶灯3种。在CAD环境下绘制代表性样本的整体和形态特征,作为形态设计和感性评价系统开发的基础图库。(2)针对轮式拖拉机形态设计感性评价研究较少,且评价形式单一的问题,提出了轮式拖拉机形态设计多维感性语意空间建立方法,并建立了感性语意空间。采用文献阅读法、访谈法、焦点小组法、头脑风暴法、问卷调查及分群实验,获取并优化感性语意描述,从310个感性评价词中优化剔除描述不合理或语意相近的语意词汇,获得了29组感性语意词汇的5个分类,建立了以流线的-几何的、简约的-复杂的、现代的-传统的、轻巧的-厚重的及活跃的-沉闷的为代表的5维语意空间,丰富了感性评价形式。(3)针对定量化建模方法研究不够,主要表现在缺乏形态设计要素与用户感性评价关系模型的构建上,模型评价结果有时与实际差距较大的问题。以拖拉机前脸特征为形态设计要素,提出以6个形态设计要素为输入量,即机罩整体、前大灯、驾驶室、机罩通风格栅、驾驶室顶棚及驾驶室顶灯,5组感性语意评价值为输出量,采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、遗传神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network,GA-BP-NN)及遗传支持向量机(Genetic Algorithm-Support Vector Machine,GA-SVM)构建关系模型。4种模型对26个测试样本集预测结果的均方差分别为0.5299、0.2564、0.2936和0.1035,平均误差分别为0.537、0.1859、0.2936、0.1018,其中SVM构建的模型两种误差都最小,预测值与实际感性语意评价值一致性好,可用于感性评价系统的开发。(4)针对轮式拖拉机形态设计以工程设计为主,概念设计阶段形态设计的反复修正环节不足,创新设计环节研究较少,面向用户的轮式拖拉机形态设计方法智能化程度低,提出基于遗传算法(Genetic Algorithms,GA)实现形态设计与优化的方法。以轮式拖拉机前脸特征为形态基因,以满意度模型来计算适应度值,经过选择、交叉及变异的过程,不断的优选而得到最优的形态基因群体。试验结果表明,遗传算法经过50次迭代获得了形态设计最优解组合。该模型为提高轮式拖拉机形态设计的自动化程度提供了新的方法。(5)针对用户参与形态设计的程度低,其设计需求和理念较难融入到设计过程,缺乏针对轮式拖拉机形态设计特点的智能化和交互式设计与评价软件的问题。在基于遗传算法构建形态设计模型和多算法构建感性语意评价模型的基础上,采用Matlab软件开发工具,实现一种交互式的轮式拖拉机形态设计和评价过程系统雏形,开发的系统普通用户可参与设计与评价,交互性能好,具有智能计算能力,可较好的提高轮式拖拉机形态设计和评价的自动化程度。通过案例,对系统功能进行了测试和演示。