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第九章
邮轮外观设计中审美偏好的量化
Jung-Hwa Jo和Wolfgang Jonas
摘要对工业领域的审美偏好进行了研究，主要集中在对色彩和形状的定性表达上。本研究旨在量化人们的审美偏好。特别是游轮的外观设计是本研究的目标。项目的竞争力一般可以由人们的偏好来管理。量化人们的审美偏好，不仅可以使审美分析，而且使产业分析对市场竞争力产生影响。本研究的目的是找出影响游轮外观设计审美偏好的标准。因此，本文采用模糊建模的方法来量化审美偏好。本文的研究成果可以作为游轮设计中考虑人的审美偏好的指导。
关键词美学bull;游轮bull;外观bull;模糊建模bull;量化
9.1 介绍
为方便生产的工艺品首先需要满足功能要求。顾客期望飞机在空中飞行，汽车在路上行驶，轮船航行正常。现在大多数技术产品都满足第一要求（功能要求）。因为第一需求的满足感是增加了人类用户想要拥有的更多，这就导致了第二需求的出现，即美观诱人的外观。因此，第二个要求（审美偏好）可以成为实现市场竞争力的基本标准。如果我们能够量化游轮的质量审美偏好，就可以使船舶设计师从量化工程标准的角度来解决这些方面及其在市场上的经济潜力。
根据目前船舶建造技术或船舶设计（船舶建造），功能需求的实现达到了最大水平。 但是对审美偏好的重视程度越来越高，目前还没有一个定量的评
J.-H. Jo (*) bull; W. Jonas
Institute of Transportation Design/Braunschweig University of Art, Braunschweig, Germany e-mail: j.jo@hbk-bs.de
copy; Springer International Publishing Switzerland 2016 127
A. Papathanassis (ed.), Cruise Business Development,
DOI 10.1007/978-3-319-27353-2_9
价标准。要在国际市场上生存，就必须制定兼顾审美偏好的评价标准，以适应日益增长的邮轮市场和船舶制造业。特别是在以远航为目的的游船设计中，审美偏好的考虑尤为重要。
许多关于人们对颜色和形状的审美偏好的先例研究(Lienau 1918; Jonas 1991; Shinoda et al. 1997),以及对船舶外观设计的研究(Lee and Byun, 2007)。此外，还有一个全新的情感设计领域(Donald 2003)。大多数研究只涉及定性方面。到目前为止，还没有考虑过船舶的设计。尊重早期设计阶段的偏好会增加后期乘客的整体满意度，这是因为即使在功能设计阶段，船舶设计师也能够适应他们的偏好。
本文提出了一个理论框架和方法框架，用以评价人们对游船的审美偏好;在概念设计阶段，它可以体现为一个以人为中心的因素。通过该框架，利用几何因子和视觉图像信息对游船外观进行分类。利用和评估这些信息可以量化关于游轮外观的审美偏好。
将该框架应用于游轮设计中，可以得到一个关于审美偏好考虑的指导原则。它有助于提高市场竞争力。将进行进一步的研究来验证这一框架的有效性。也就是说，我将会定量的评估热门邮轮的外观设计，并对结果进行分析。
9.2 方法
本文提出了一种定量评价人们对游船审美偏好的方法。
本研究提出的研究方法如图9.1所示。
将船舶设计的定性信息输入转化为定量输出。输入值根据设计目标、时间、趋势、目的、乘客等多种情况而变化。因此，系统灵活变化，但基本框架保持不变。
图9.1过程
图9.2主系统
整个系统如图9.2所示。
首先对外观设计特点进行调查，对几何因素进行分类，建立数据库，分析人们的审美偏好。该调查收集了人们对游轮外观的印象，这些印象与分类的几何因素相关。在此基础上，建立了审美偏好的评价标准，运用实验设计方法确定了审美偏好的主要评价因素。评价标准还包括邮轮的航行时间、趋势、航线等，是评价的主体。
利用模糊理论对所建立的评价指标和影响因素进行了量化。模糊理论是对不确定因素和无界因素进行量化的分析方法。其过程包括因素设置、模糊划分和模糊推理。
通过量化的评价标准和评价因子，对某型邮轮的外观设计进行评价，并与数据库中的现有值进行比较。
9.3数据库建设
9.3.1 数据范围
因为包括游船在内的所有船舶都有三维自由曲面，所以不能用简单的微分方程来解释。因此，像平面、剖面和纵断面这样的图形被用来显示三维自由形状的信息。沿正交坐标系轴线反射的几何信息可分为四条或五条基本曲线，它们表示几何边界条件。在这些曲线中，剖面和剖面可以简单而有力地表达船型的特征。
由于对象的范围是广泛的，本研究从一开始就将范围限制在二维剖面（侧视图）上。因此，剖面图，特别是水线以上的视觉部分是本研究的主要研究对象。在保持其功能和性能的范围内对船舶的外部设计进行评估。
9.3.2 几何因素分类
本文对外形几何因素进行了分类。
为了能够对外部形状的几何因素进行分类，必须对外部线条进行简化。外线的简化使客观的表达和计算机分析成为可能。外线简化后，用多边形表示。最后通过几何因子来识别这些直线。
图9.3显示了一个树形结构，这意味着船舶外形几何因素的排列。
图9.4显示了外形外线的几何参数。
9.3.3 调查
数据库建设的数据采集方法有观测技术和查询技术。观察技术包括录像、备忘录、日记写作、努力思考和计算机记录等；探究技术包括访谈、焦点小组访谈和调查等。
在本研究中，调查技术的选择是因为人们在观看游轮外形后对审美偏好的数据需求。并在调查技术中选择能得到相对客观结果的调查方法。原因是它可以从许多人那里得到。通过调查，记录人们在看游轮时的感受和偏好。
例如，向试验人员展示了大约10艘建造日期和大小相似的游轮的照片。人们会在最美丽的地方留下印记。并按0-10的比例打分。然后，我们进行一项额外的调查，重点是特定的标记部分，如船弓和烟囱。
图9.3几何因子树结构
图9.4外轮廓线几何参数
调查对象应根据各调查对象的特点进行分类。它将被分为乘客、潜在客户、游轮设计师和船舶工程师等。根据具体的目标群体和查询的目的，将详细制定问题。
9.3.4 数据库建设
本研究建立了一个结合几何因素和调查结果的数据库。
输入外轮廓线信息，并以数字形式存储在数据库中。通过数据分析，建立了评价指标体系。此时，任何影响测量的几何因素，无论多小，都必须包括在内。
9.4 实验设计（DOE）
对系统的特性进行了实验研究。回答或特性是从这些实验中获得的结果。应根据实验目标对响应进行适当分析。这些因素是影响实验的根源。由于受环境变化影响的因素很多，分布不一，要识别出所有的因素并给出正确的值可能并不容易。
实验设计（DOE）决定了实验的分配和方法，以满足目标。换言之，这是一个有效的实验计划程序，以便对获得的数据进行分析，得出有效和客观的结论。通过对实验结果的分析，确定了各种因素（Park 2007）。
图 9.5 DOE 过程
图9.6因素和水平
通常，DOE如图9.5所示进行。
当评价因素和评价标准较多时，应选择独立因素进行客观评价。通过实验设计确定了主要评价因素。
例如，假设我们确定了影响单体游艇外形审美偏好的几何因素。首先，选择特征值和各因素及其水平。此时，我们可以选择四个因素（L/H：总长度（L）与总高度（H）之比，L/AL：总长度（L）与可容纳长度（AL）之比，人字：人字线形状，附属物：附属物数量）和三个层次，如图9.6所示。
然后利用正交表对实验进行随机分配，并通过简单的调查进行操作。最后，我们评估了相对影响并选择了关键因素，将上述步骤同样应用于本研究（Deborah1991）。
实验是本研究中关于人的审美偏好的调查。通过分析和合并结果，我们选择了基本（独立）因素。通过这种方法，我们可以分析每个因素之间的相互作用以及独立的因素（科尔曼和蒙哥马利1993）。
9.5模糊建模
美可以定义为一个人所能感受到的灵活的、定性的、个人的和内在的感觉。模糊理论是一种量化美等不确定因素和无限因素的分析方法。用工程集理论解决边界概念的不连续性问题，量化合格因素是合理的。
工程集合论使用了明显的区别。它迫使我们在一个类的成员和非成员之间画线。例如，我们可以说，汤姆很高，因为他的身高是181厘米。如果我们在180厘米处画一条线，我们会发现179厘米的大卫很小。大卫真的是个矮小的人吗？还是我们只是在沙滩上划了一条任意的线？
集合论是数学中一个强有力的概念。集合论的基本概念是，一个元素可以（唯一地）属于一个集合或不属于一个集合，这使得它几乎不可能代表人类日常话语的大部分内容。一般的集合论表示需要以一种非常人工的方式保持清晰的微分。
相比之下，模糊集允许在0到1之间的区间内加入成员，同时保留完全成员和完全非成员这两种定性状态。因此，模糊集合可以包括“完全在”集合中的个体（模糊隶属度为1.0），“几乎完全在”集合中的个体（隶属度为0.90），“更多在”或“更多在”集合之外的个体（隶属度为0.5，也称为“交叉点”），有些人“只不过是在”设置（会员资格0.45），以此类推，到那些“完全”设置（会员资格0.45）。由研究者来指定将模糊隶属度评分分配给案例的程序，这些程序必须公开和明确，以便其他学者对其进行评估（Ragin 2000）。
该过程由隶属函数、模糊IF-THEN规则和模糊推理组成。
9.5.1隶属度函数
隶属度函数（MF）是一条曲线，它定义如何将输入空间中的每个点映射到介于0和之间的隶属度值（或隶属度）
图9.7三角形的隶属函数
图9.8梯形形状的隶属函数
1.对于一个简单的概念，输入空间有时被称为“话语的宇宙”（The universe of Discussion，The MathWorks，Inc.1994-2015）。
定义了评价准则的隶属函数。对于隶属函数的划分，每个变量的值都是基于数据库的，而隶属函数的定义是由三角形和梯形相结合的，因为它可以简单地标记模糊数和简单的运算。
图9.7表示三角形的隶属函数。图9.8表示梯形形状的隶属函数（Jang和Sun 1997）。
9.5.2模糊If-Then规则
模糊知识库可以通过多种方法建立。本文采用模糊If-then规则作为研究方法。
模糊命题意味着变量值可以是模糊的因子。例如，“A是大”命题就是一种模糊命题。“大”一词可以称为语言标签，也可以称为模糊概念。
如果“模糊前提”，那么“模糊结果”（Park 1990）
具有前提和结果为模糊命题的If-then句称为模糊规则。
本研究所提出的模糊规则，是由各隶属度的资料库，以及各输入输出资料的查询所产生。换言之，它包括影响审美偏好的因素及其结果的组合。
审美偏好的满足可以通过“船是宽敞的”和“窗棂是平坦的”等综合表现来体现。要想获得较高的审美偏好，就必须考虑到船舶必须具有平滑的曲线。因为如果船的形状不连续、粗糙，人们会感到不安，更容易产生船不美的印象。另一方面，如果其他影响审美偏好的因素给人以不稳定的感觉，那么虽然船的形状有一个平滑的曲线，但审美偏好是低的。因此，例如，创建以下规则。
基本规则
–规则1：对于L/H
如果L/H很小，则BD正常。
如果L/H是中等，那么BD是好的。
如果L/H很大，则BD正常。
–规则2：对于舷弧线
如果舷弧线是曲线，那么BD是好的。
如果舷弧线是正常的，那么BD是正常的。
如果舷弧线是平的，那么BD是坏的。
–规则3：附件
如果附件是多个，那么BD是坏的。
如果附件是平均值，那么BD是正常的。
如果附件很少，那么BD是好的。
–规则4：对于L/AL
如果L/AL很小，那么BD就不好。
如果L/AL是中等，那么BD是好的。如果L/AL是大的，那么BD是不好的。
尽管输入变化的基本规则已经创建，但它太简单，无法表达对项目的感觉。因此，需要对考虑各种输入变量的规则进行细分。
细分规则
–如果L/H很小，舷弧线是曲线，附件很多，如果L/AL是中等，那么BD是好的。否则BD正常。
–如果L/H是中等，舷弧线正常，附件很少，如果L/AL是中等，那么BD是漂亮的。否则，如果L/AL很小，那么BD就不好。否则BD正常。
–如果L/H是大的，舷弧线是平的，附件是平均的，如果L/AL是中等的，那么BD是正常的。否则BD坏了。
（L/H：总长度（L）与总高度（H）之比，L/AL：总长度（L）与可容纳长度（AL）之比，：舷弧线：舷弧线的形状，附件：附件数量，BD：美度）
9.5.3模糊推理
在模糊推理步骤中，通过对数据隶属度进行“AND”运算来计算隶属度。最后的结果是通过合并每个规则的打印结果并执行解模糊处理来获得的。我们在解模糊中使用了面积中心法，因为它不能保证总体上的最优函数，但在输入变化较小的点上是稳定的，优于其他方法。
也就是说，我们建立了算法，用模糊逻辑从设计的几何数据中计算出美学质量的数值。
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