随着信息时代的到来和人们消费观念的改变,产品设计理念从“产品功能优先”过渡到“消费者精神需求为导向”。消费者对产品形象的描述具有模糊性、不确定性,为了满足消费者的需求,设计师必须将产品的设计元素同消费者的感知联系起来。本文利用感性工学原理进行消费者对产品造型品质感受的量化,应用BP神经网络构建产品造型元素与感性意象之间的关系模型,据此开发机电产品造型设计方案的感性意象预测系统,更准确的把握机电产品造型创新设计方案满足消费者的需求情况,从而提高产品造型设计方案的有效性。首先,分析机电产品造型与感性意象的关系。以轿车为例,通过设计调查,收集机电产品造型评价的意象词汇、造型样本,并利用统计学分析方法、语义差异法、三角模糊数等方法,借助SPSS软件对数据进行多维尺度分析、因子和聚类分析,确定描述产品造型的代表性意象词汇和典型产品造型样本。其次,通过对机电产品(如轿车)造型元素分析,确定机电产品造型的几何形态、色彩、材质元素的类型,筛选出对机电产品(轿车)造型影响较大的元素,应用信息熵和层次分析法(AHP)分别确定被测试人群的权重和产品造型方案评价对象权重。第三,应用BP神经网络构建轿车造型元素与感性意象之间的关系模型,并应用MATLAB软件与由轿车销售量挖掘的样本数据进行训练,得到产品造型设计方案的整体感性意象预测模型。最后,应用MATLAB软件的用户图形界面(GUI)、Access数据库等技术开发机电产品(轿车)造型意象预测原型系统。