摘要：目的 为解决传统感性设计研究中意象实验耗时大以及小样本偶然性等问题,依托现有网络评价文本信息提取了用户意象认知。方法 首先,爬取大规模汽车外观评论文本,构建语义分析词汇库,构建word2vec词向量模型;然后,基于模型获取词库内部的语义联系,计算高频关键形容词之间的语义离散性,以构建代表性意象词空间;最后,通过语义量化匹配将评论映射到意象词空间,得到大规模用户对各车型的显著性意象表征,明确了指定意象词汇下的汽车外观匹配结果。结果 运用该方法挖掘汽车外观显著性意象与基于人工评价的实验结果无显著性差异且具有高度相关性,证明了该方法的有效性。结论 以该方法挖掘用户意象认知,运用了现有的大批量用户反馈知识,提高了意象分析效率,有助于决策者快速理解消费者对汽车外观的感性知识,在设计迭代中可使产品更符合市场期望;对比相关研究,基于语义量化匹配的方式无需对超高维向量进行降维和聚类,避免了以往研究因特征降维而可能导致的词向量语义联系的损失,以得到更为准确的意象挖掘结果。

摘要：在总结传统方式的基础上，提出采用智能系统申报方式实现汽车外观检测项目与主控系统的联网，并对系统的设计与实现方法进行了重点论述。

摘要：象征性语意是产品语意学中最核心的部分,是决定产品附加价值的关键。因此,如何对汽车外观象征性语意设计进行研究,并将其更加准确地传达给受众,这是一个值得深入探讨的问题。

摘要：随着国内汽车市场竞争的日益激烈,汽车消费者的消费观念已经逐步趋于理性化,汽车的质量和内涵已经成为消费者选购汽车的首要条件.对于汽车生产厂家来说,以质量取胜是提高产品竞争力的首要途径.要制造出高质量有竞争力的汽车,不仅要从汽车制造环节上保证制造质量,更要从产品开发的源头--汽车开发过程中控制汽车的设计质量.因此,设计质量控制这一环节在汽车研发过程中应运而生.

摘要：象征性语意是产品语意学中最核心的部分,是决定产品附加价值的关键.因此,如何对汽车外观象征性语意设计进行研究,并将其更加准确地传达给受众,是一个值得深入探讨的问题.

摘要：为了解消费者对汽车外观设计各细节要素的关注程度,以消费者对汽车外观设计的兴趣点为研究对象,通过专家访谈,汽车外观设计兴趣点问卷调研等方法,获得消费者对汽车外观设计细节要素的主要关注点为前大灯组、前进气格柵、侧进气口及雾灯、侧身腰线、后尾灯组。

摘要：现代汽车在外形的设计中需要考虑机械工程、人机工程以及空气动力学三种方面的因素,现如今经过一百多年的变迁,从最开始的箱体汽车发展到现在,大多汽车采用流线型外形。本文从影响汽车外形因素出发,分别对流线设计对汽车功能性和美观性影响展开分析,最后得出结论。

摘要：研究汽车外观的量化评价方法,为今后的汽车外观评价提供一种更可信的理论参考。根据消费心理学的相关理论,结合对消费者的实际调研,获得消费者感兴趣的汽车外观要素,以此为依据,确定汽车外观的评价指标,并运用层次分析法赋予指标权重。获得汽车外观评价指标的权重,并建立了汽车外观评价体系。以消费者心理为基础建立的汽车外观评价体系,可以直观地体现出不同汽车外观要素的重要程度,其中腰线、轮毂和头灯组最受消费者关注,从而帮助设计师了解消费者的审美趋向,更好地指导设计研发。

摘要：制造过程中,外观匹配问题占DRR不直行问题的大部分,若外观匹配问题能够解决,直行率可以得到很大幅度提升。整车外观匹配问题也是整车VES（车辆评价系统）扣分问题的重点，若外观匹配问题得到控制或解决，车型VES扣分将减少。从以上两个方面可以看出，外观匹配问题对现场管理及客户评价的景响是不容忽视的，外观匹配问题得不到有效控制和解决的根本原因，基于设计、制造过程中的尺寸控制工作没做好。

摘要：随着人们物质生活条件的不断改善和提高,人们对于某种产品的热衷不单单停留在它的实用性、外形上,更多的关注于其外观的色彩设计和搭配。就以目前迅猛发展的汽车行业来说,色彩经过汽车这一载体实现了技术与艺术的完美结合,加深了人们对于产品的认识和了解,为汽车产品的推广和营销起到了很好的宣传作用,增加了汽车的附加值。