摘要：为满足用户对智能产品服务系统的个性化需求,提出了一种基于知识图谱的智能产品服务系统交互设计方法,使产品开发团队能够通过对交互设计本领域、外领域知识的结合与调用,输出智能产品服务系统的设计解决方案。首先,基于用户体验五要素理论构建本领域知识图谱,并利用其他学科的开源知识构建外领域知识图谱。其次,利用概念-知识(C-K)算子获取针对用户个性化需求的解决方案,以及方案对应的感官通道的数量和表现层元素的知识。最后,构建针对需通过人-Smart PSS交互予以实现个性化需求、基于实时数据的人机交互决策树。利用所开发的智能产品服务系统实时收集情景数据,结合已建立的人机交互决策树可不断获取并执行相应的解决方案。以智能用药服务系统为例,验证了基于知识图谱的智能产品服务系统交互设计方法的良好可行性。

摘要：为了解决平行梁式电容称重传感器极板耦合角位移带来的输出电容值与输入载荷之间的非线性问题,运用力法对平行梁式弹性体超静定结构进行了计算分析,得出了与上下极板夹角关联的主要结构参数,通过内力对极板角度进行了解析,并在有限元软件中验证了计算的正确性。此结果为平行梁通过结构参数设计优化耦合角位移提供了理论方法,并根据非平行板电容计算公式,构建了更加精确的载荷与电容的数学模型,为传感器输出输入特性曲线的拟合提供了依据。

摘要：为了满足在保证电容称重传感器最小识别极距变化的同时达到提高其抗偏载能力的要求,对传感器进行了多目标优化的研究。分析计算了电容称重传感器力学性能与结构参数之间的关系,建立了以其导向性能和抗弯性能为优化目标的0.001 g精度电容称重传感器的多目标优化模型。应用Isight优化软件中的改进型非支配解遗传(NSGA-Ⅱ)算法得到电容称重传感器的Pareto最优解集,并通过有限元验证了优化结果的准确性。研究表明,在保证电容称重传感器最小识别极距变化的前提下,极大地屏蔽了偏载对电容精度的影响,结果具有很强的实用性。

摘要：针对电容称重传感器电容检测电路的输出电压与载荷质量之间的非线性特性问题,基于贝叶斯正则化的L-M算法建立BP神经网络改进模型,实现了电容称重传感器的非线性特性的校正,并与传统的梯度下降算法建立的BP神经网络模型的校正结果进行了仿真对比。仿真结果表明:改进型BP神经网络具有较快的收敛速度、较高的精度和较好的推广能力,有利于准确实现电容称重传感器非线性特性的有效校正。

摘要：为了提高微力测量系统中载荷传递的精度,并增加其抗偏载性能,研究了一种双平行四杆柔性机构。运用等效的思想,将柔性铰链部分的变截面厚度等效为一个恒定的厚度,并构建了其模型,简化了计算过程。引入奇异函数法分析双平行四杆柔性机构各参数对测力过程中抗弯刚度和抗扭刚度的影响,通过有限元软件验证了计算分析结果的正确性,为深入研究微力测量系统的传力机构、综合提高其各项性能提供了依据。

摘要：针对S型平行梁式电容称重传感器参数结构设计问题,运用有限元软件ANSYS Workbench对平行梁式弹性体结构进行参数化模拟仿真,基于二次多项式曲面拟合建立其结构力学性能与主要结构参数的函数关系,并通过算例分析验证了拟合公式的有效性。研究表明,拟合公式对复杂仿真计算后的结果有很好的近似,能更好的反应实际情况,公式结构更加简洁,具有较快的收敛速度、较高的精度和较好的推广能力,有利于准确实现平行梁式电容称重传感器结构参数设计。

摘要：产品材质的感性意象是用户借助意象形容词对材质的表示。准确把握用户对产品的材质意象可帮助设计师把握用户心理,设计出具有更好使用体验的产品。以手表带设计为例,通过对其材质的调查分析,以感性工学为理论依据,建立样本空间和语义空间,运用层次分析与模糊评价相结合的方法,构建材质意象决策模型,量化用户对材质的感性认知并对模型求解。通过验证,该方法实用、有效,为产品设计中材质选择提供有效方法。

摘要：为了使家用电子天平的形态更符合用户需求,需要深入发掘用户的感性认知特征。建立有效的语意空间和形态空间,并利用感性工程学的方法将用户情感因素量化为数据,构建形态和语意的联系。以此为基础分析造型元素的变化对用户情感的影响,并组合不同的造型元素,通过调查总结得出关于家用电子天平形态的若干结论,为造型设计工作提供可靠依据。

摘要：目前满足用户的情感诉求和情感体验逐渐成为热销产品的关键属性,引起了产品开发者和企业决策者的关注。为了更好地贴合用户情感体验,结合信息熵、灰色关联分析和模糊TOPSIS,提出了以用户感性需求为向导的产品设计方案的评估方法。首先引入感性工学中复合感性意象量化用户的情感信息,通过对收集的产品意象进行聚类分析和主成分分析产生具有代表性的目标意象,运用语义差分调查获得代表意象的评价值;其次对规范化的意象评价值计算其熵值权重;最后结合灰色关联分析和模糊TOPSIS,产生用户情感信息指导下的产品设计备选方案的优先级排序。以智能手表设计为例,验证了该方法的可行性和有效性。信息熵和结合灰色关联分析的模糊TOPSIS可以较大限度地减少方案评估时的个人主观影响,确保了评估结果的准确性,对企业产品方案决策具有指导意义。

摘要：为更好地满足用户对自行车造型的需求,采用感性工学与Kano模型相结合的方法,提取、分析、鉴别各感性需求对用户满意度的影响。以公共自行车造型为例,首先通过对其造型的问卷分析,在感性工学的基础上建立造型语义空间,运用主成分分析和多重线性回归相结合的方法,得出各感性需求与整体造型评价之间的关系。在此基础上,采用Kano模型区分出公共自行车造型中的3种感性需求:基本型、期望型和兴奋型。该方法避免了单一采用线性回归分析而低估了非线性因素的潜在影响力,为造型设计重点方向的选择提供依据。