感性工学在方法研究上存在3个关键问题:用户感性的测量、通过用户的感性完成产品设计要素的定义以及感性知识的获取(即获得一种能够反映用户感性与产品设计要素间关联关系的逻辑知识结构)。感性工学的3个关键问题都是以用户的感性为导向的,感性工学是一种以用户感性需求为中心的设计优化技术。然而,用户的感性需求具有内在的复杂特性,包括不确定性、模糊性、线性与非线性关系相杂糅以及服从非正态分布。当前,并未有足够的研究基于感性需求内在复杂性的角度在3个关键问题上进行系统而规范的探讨。本文在感性测量和设计要素定义上引入了人格心理学中的个人建构理论(PCT),在感性知识获取上引入了变精度粗糙集(VPRS),发展并提出了一种面向感性需求内在复杂性的感性设计方法。主要研究内容包括以下几个部分:(1)基于汇编栅格法的初始感性意象词集生成方法。首先,个人建构理论中的汇编栅格法(RGM)被用于目标用户个人建构集的导出;然后,在阶梯法的指导下由个人建构生成相应的感性意象词集。(2)基于广义普鲁克分析的代表性感性意象词对提取方法。首先,将初始感性意象评价数据定义为自由选择剖析(FCP)数据集。然后,基于广义普鲁克分析从FCP数据集中提取出反映普遍评价倾向的一致栅格。之后,采用主成分分析将初始感性意象词映射到一致栅格数据空间上,计算各意象词在主成分上的结构系数。最后,考虑Osgood语义差异空间的EPA三层次原则等因素,从主成分上提取出代表性的感性意象词对。(3)基于下水平递进法(Pyramiding)与改进的扫描路径分析法定义影响用户感性认知的关键设计要素。(4)基于变精度粗糙集的感性知识关联规则提取方法。首先,完成与β约简相关的基础概念的定义。然后,提出以近似依赖度增量作为启发式信息的最优β约简求解算法。最后,基于规则支持度和信心度概念,提出了感性意象与设计要素间最优关联规则集的生成算法。(5)以吹风机外观设计为例,详细展示了本文所提出的感性设计方法的实施过程及存在的相关问题。最终,以“女性化的-男性化的”意象词对为例,从2决策类决策表中提取出有效的感性知识关联规则集。研究成果是对感性设计理论的重要拓展,为感性意象词对的选取以及感性知识的提取提供了新思路和方法基础。同时,提取出的最优关联规则集综合考虑了用户感性需求内在的复杂性,且能直接与感性工学系统的推理引擎对接,具有良好的应用价值。