在《中国制造2025》的制造强国战略背景下,我国从各个方面大力推进制造行业的突破发展。随着科技、金融、设计与文化等多领域的高速融合,产品的感性功能也成为驱动企业品牌提升的有利因素,产品的个性化也对消费者的购买决策产生重要影响,对产品要求更多取决于定制化和差异化。面对激烈的市场竞争,企业不仅要对产品整体进行与时俱进的发展,更要注重产品创新的每一环节和产品每一步骤的创新方法。本文从产品的外观意象设计进行研究和分析,提出基于感性工学的产品外观意象设计方法,并结合基于感性工学、统计学习、智能算法、机器学习等的多学科融合的理论为指导,设计出满足消费者感性诉求的产品。本文以汽车方向盘为研究对象,将其造型、材质、色彩等主要外观元素作为组合进行研究,提出了基于支持向量机回归和模拟退火算法的产品外观意象优化设计方法。首先通过工学的方法转换成设计元素,在运用感性工学理论的基础上,包括以语义差异法和李克特量表形式进行问卷调查进行的基于直觉的定性分析;以及通过归纳分析法、聚类分析法等统计方法定量分析,科学筛选和确定代表性感性词汇。通过聚类分析和形态分析法等方法获得产品代表性样本外观特征元素以及目标感性意象词,并构建产品外观意象评价量表。然后应用支持向量机回归建立产品外观意象评级模型,使用十折交叉验证对意象评价模型进行验证,采用网格搜索作为选择最优参数值的方法,对核函数、惩罚因子三个不同的参数进行组合确定最优的模型,获取产品外观意象特征元素与目标感性意象词之间的相关性,把握多方面产品因素对用户的情感需求。最后以模型评价为目标函数,利用模拟退火算法构建产品外观意象优化设计,根据模拟退火算法的性质,根据产品外观元素的种类,设置合适的初始温度,冷却率,步长等基本参数,编码产品状态空间,对产品进行分析、评价和优化,通过目标分值的寻优曲线验证结果的可靠性,并开发汽车方向盘外观优化设计推荐系统。本文基于感性工学,通过定性和定量相结合的实验方法,量化了消费者的感性需求,研究结果更具合理性和科学性。通过对产品感性意象的分析,可以使设计模式更符合用户模式,实现辅助设计的最终目标,提高新产品的设计效率,更有效地应用产品设计与研究,为相关产品设计的研究提供新的参考方法和思路。