张露芳，盛 振，孙 伦，刘肖健

(1.浙江工业大学 艺术学院，浙江 杭州 310023；2.温州商学院 艺术设计学院，浙江 温州 325035)



基于基因网络的产品形态设计研究

张露芳1，盛 振1，孙 伦2，刘肖健1

(1.浙江工业大学 艺术学院，浙江 杭州 310023；2.温州商学院 艺术设计学院，浙江 温州 325035)

从产品基因网络的角度出发来研究产品形态的设计方法.借用基因调控网络的部分概念，以产品形态基因作为网络节点，各基因间的相关性作为节点的边，构建产品形态的复杂网络模型.在所得到的产品形态基因网络基础上，识别出产品形态基因网络中的不同节点类型，获得出节点集团，最终转化为设计策略.设计师可以根据自身需要有选择性的结合获得的节点类型和节点集团等信息对产品形态进行有针对性的设计，并对设计结果进行了对照实验验证.验证结果证明基于产品基因网络的研究方法能够辅助设计师进行产品设计.

基因网络；产品基因；形态关系；办公椅

基于遗传算法[1]和进化思想的工业产品设计研究方法近年来形态研究的一个热点，顾新建等[2-5]从众多角度拓展了产品基因在产品设计中的研究领域，从产品设计中DNA的运作机制延伸到了产品基因与人的感知意象间的映射关系，同时建立出产品基因相互之间影响关系的模型，即基因网络.樊蓓蓓等[6-7]利用复杂网络研究产品零部件关系网络，提出了模块分析、模块化程度比较等方法.DU Xuehong等[8]提出了网络图理论的产品族建模方法，以及基于复杂网络的产品配置的设计方法，以及基于复杂网络的产品配置的设计方法.郭于明等[9]从产品设计变更角度提出了产品改进方法，刘肖健等[10]提出了运用基因调控网络方法辅助设计并进行了验证.目前，针对办公椅的研究主要以人机关系[11]、舒适性[12]和功能开发为主，并逐步开展针对形态与感知意象[13]的研究.采用基因网络来研究办公椅中造型形态间的关系，主要解决两个问题：一是办公椅形态基因网络的建立与研究,因此可以只考虑形态，不考虑其他因素的影响；二是从办公椅基因网络中分析出对设计有益的信息，以帮助设计师进行办公椅设计.

1 产品形态基因网络模型

复杂网络是由大量的节点以及节点间的边所构成的，因此构建基因网络，首要工作就是网络节点的获取与节点边的确定.

1.1 形态基因与网络节点

形态基因是产品形态所包含的所有可遗传的形态信息，是表征产品功能、结构等信息的组合.产品基因网络以形态基因为网络节点，有效的获取产品形态基因是构建网络的重要环节.对形态基因的获取主要涉及到两个方面，即确定形态基因的类型与分解方式.

1.1.1 形态基因类型

不同的研究者分别从产品生命周期角度[14]、信息存储角度[15]、视觉识别与延续性角度[16]对产品基因进行分析.办公椅形态基因，具有可以用参数化的形式来表达的特征，决定了形态基因具有以下基本原则：形态基因可以直接被修改；构成形式不因人的主观印象的改变而变化；构成元素是最小的形态构建单元.从这三点基本原则出发，产品呈现出的情感、感知等隐性基因并不在本研究的范围之内，所以可以从形态、功能、色彩、材质和组合等角度获取形态基因.

1.1.2 形态分解方式

研究者对产品形态的分解形成了较为完整的体系，较为典型的方法有Robert H Sturges创立的功能逻辑分析方法；Yasushi Umeda等[17]的认知模型为背景的FBS方法；韩卫荣等[18]提出了在风格约束下的产品形态分析方法；交互式遗传算法领域的Open directory project分类体系.

办公椅是功能简单，注重人机关系的产品，产品不同形态模块之间并不具有非常明显的割裂性，如果只是简单的对办公椅形态进行树状分解可能会打乱产品的内在逻辑.因此可以借鉴功能分析法的基础上，采用“模式-模块-单元”的体系对办公椅进行分解.

“单元”是最小的形态构成要素，“模块”是由形态单元构成的具有单一功能的单体，“模式”是具有特定功能的产品部件，由模块组成.同时，“模块”与“模式”也可以看作一个整体进行相应的形态描述.

基因变量类别可以分为两大类，即连续型基因变量与分类型基因变量.连续型基因变量是指变量数值散落在一定范围内的变量，主要为通过测量所获得的形态数据，如长、宽、高等.分类型基因变量是指通过归纳所得到的某一形态所具有的类型，并用0，1，2等数值进行编码，如形状类型、组合类型等.

1.2 网络节点与边

产品基因网络的节点就是产品的形态基因.基因之间的逻辑网络可以认为是由众多节点以及节点间的连线构成[16].在产品基因网络中，用节点与节点之间的相关性作为节点间的边，边的存在代表着相连节点具有一定的联系.在形态基因网络中，节点间边的存在与否，取决于节点所代表的形态基因间的相关程度.形态基因通过编码的形式将形态转化为可以计算的数值，通过计算不同基因编码的相关性，就可以得到网络的边.获取的形态基因变量包括连续型基因变量与分类型基因变量，因此须采用不同的计算方式.

对于连续型基因变量，采用Pearson相关系数[19]进行计算，计算式为

(1)

其中：x，y分别为产品中的两个基因取值；xi为第i个样本的x基因取值；yj为第j个样本的y基因取值；分别为两个基因取值的均值；r为相关系数，当r越接近于1或-1，相关度越强；当r越接近于0，相关度越弱.

对于分类型基因变量，以及连续与分类型变量的交叉计算，采用Spearson秩相关系数[20]进行计算，计算式为

(2)

其中：n为基因的数量；di为某两个基因之间的秩序差.

无论是Pearson相关系数，还是Spearson秩相关系数，最终都得到两个变量间的相关系数r.在基因网络的建立过程中，根据所研究情况设定相关系数阈值[r]，当r超过该阈值时，就说明两个基因节点相关，可以建立一条边.

1.3 复杂网络的拓扑特征分析

复杂网络的拓扑特性是确定网络类型的重要指标，拓扑特征主要有：

1) 节点群聚系数Ci指网络中节点的群聚情况，其计算式为

(3)

其中：ki(ki-1)/2为ki个节点之间理论上最多可能存在的边的数量；Ei为实际存在的边数.

2)节点度K指网络中节点所具有的边的数量.度分布是指网络中所有节点度的分布情况，是判断网络宏观特征的重要指标.

复杂网络所属的网络模型可以通过对以上两个拓扑特征的分析来确定.现有的复杂网络模型主要有规则网络模型、随机网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型等，而实际的网络模型主要为后两种网络模型.

1.4 形态基因网络节点的特性与分类

构建产品形态基因网络是为了从微观角度研究形态要素间的相关性，通过把握不同形态要素的关系，转化为可以在设计中运用的设计策略，最终指导实际的产品设计.不同形态要素间关系的把握，主要从基因网络中节点的优先性和节点集团两个角度出发.

1.4.1 节点的优先性

在生物信息学领域中，生物基因网络具有方向性，具有调控性的基因节点具有重要的地位.对于产品形态基因而言，同样可以识别基因节点的优先性，并转化为设计中优先处理的形态.节点的优先性体现在两个方面，即节点的中心性与节点的敏感度.节点的中心性可以通过节点度来表征，即与该节点相关的节点数；节点敏感度是指基因受其他基因影响的程度，是一个基因稳定性的特征.在对灵敏度的计算中，如果产品样本不带有评价者信息，则可以使用方差来表征灵敏度的大小，计算方法为

(4)

式中：xi为全部样本中节点i值位于第j个水平的样本数量；为该参数个水平下样本数量的均值；对于连续型基因变量，m为人为划分的节点值区间；对于分类型基因变量，m为节点对应的形态的类别数.

通过对节点中心性、敏感性的计算，可以识别出节点类型.1) 关键节点.关键节点是指具有高中心性、高敏感度的节点，是网络中对产品评价具有决定性作用的节点类型，在设计中应当优先考虑.2) 独立节点.独立节点是指具有高敏感度、低中心性的节点，显示为节点与其他节点的关联性较低，对产品的影响具有独立性，在设计中可以单独考虑.3) 被动节点.被动节点是指具有高中心性、低敏感度的节点，在网络中这类节点的变化对产品影响较小，但受其他节点影响较大.4) 次要节点.次要节点是指具有低中心性、低敏感度的节点，这类节点在网络中的变化对形态影响不大，在设计中可以暂时不做考虑.

通过对基因网络节点的识别，能够有效的把握基因网络中节点的重要程度，并告诉设计师应当优先处理哪些形态基因.

1.4.2 节点集团

节点集团是指在基因网络中相互影响且共同起作用的节点集合，这些节点对产品的影响具有协同作用.节点集团的识别，能够帮助设计师把握形态变化的协同效应，并在设计中同时考虑集团内的几个形态特征要素.

节点集团的识别的方法：通过提高网络的相关性阈值[r]，不断筛选剔除低相关性的边，从而得到关系紧密的节点集团；通过提高网络群聚系数阈值，高于群聚系数的节点及其相连的节点群形成节点集团.

节点类型与节点集团的识别，是将产品基因网络转化为设计策略的重要过程，是基因网络运用于实际设计的关键步骤.

2 办公椅基因网络的构建

办公椅作为成熟的办公系列产品，在市场上具有众多的优良形态的产品，因此办公椅的原始数据非常庞大，能够提供足够的形态数据构建办公椅形态基因网络.原则上收集与分析的办公椅数量越多，所获得网络就越具有客观性与可信度.本次研究，共收集了1 441张办公椅图片，并对图片进行筛选，最终确定了1 233张图片作为办公椅的样本集合.

2.1 办公椅形态基因的获取与编码

根据“模式-模块-单元”的分解思想，将办公椅形态按照功能逻辑进行层级分解，每一层级模块均可作为整体进行描述，最终一层为最小的构成单元.通过三次分解，最终获得71个形态基因，其中包括33个连续型基因变量与38个分类型基因变量.

连续型基因变量的编码，主要通过对图片中的办公椅进行测量得到.本研究根据办公椅中普遍存在的人机关系，确定了三种体量的办公椅样本中椅面宽度、椅脚盘直径的数值，并以此测算出其他连续型变量的数值.对于分类型基因变量的编码，则是将样本形态归类到相应的类别中，并以0，1，2，…，n进行编码.通过对两种基因变量的测量与编码，最终得到1 233个样本的形态基因编码矩阵.

2.2 办公椅基因网络的建立

网络是由若干节点以及节点之间的边构成的.通过对基因节点相互间的相关系数计算，就可以得到办公椅基因网络的边.

对于连续型基因变量采用Pearson相关系数计算，得到连续型基因变量Pearson相关性矩阵表，部分数据如表1所示.对于分类型基因变量以及两种变量的交叉计算，采用Spearson秩相关系数进行计算，最终得到办公椅形态基因网络的相关性矩阵表，部分数据如表2所示.

表1 Pearson相关性矩阵表1)

注： 1) *表示在 0.05 水平上显著相关，或在置信度为 0.05 时，相关性是显著的； **表示在 0.01 水平上显著相关，或在置信度为 0.01 时，相关性是显著的.同表 4.

表2 办公椅形态基因网络相关性矩阵表

从表1，2相关性矩阵中选取带**的数值作为网络的边，即为形成网络的最低相关系数阈值，从而得到办公椅原始形态基因网络.

2.3 办公椅形态基因的分析

2.3.1 办公椅原始形态基因网络

办公椅原始形态基因网络是取相关性阈值的最低值所得到的基因网络.为方便计算网络的拓扑特性，对表3中的数值进行替换，带**的数值替换为1，其余的替换成0.

通过计算，得到办公椅原始形态基因网络的群聚系数C=0.699 4，节点度的概率分布如图1所示.其中横坐标为节点的度K的区间，纵坐标为节点度为K的概率.

从网络拓扑特征可以分析，办公椅原始基因网络具有较小的特征路径长度，较高的群聚系数.节点度分布虽然并不十分符合泊松分布，但实际网络与理论模型会呈现出一定的差异.因此办公椅原始形态基因网络为小世界网络模型.

图1 节点度K的概率分布Fig.1 The probability distribution of node degree K

2.3.2 不同阈值下的办公椅形态基因网络

将相关性阈值不断提高，网络的边会不断的被筛

选提出，基因网络结构也会发生变化.图2为相关性阈值[r]为0.4和0.7两种取值情况下的基因网络图.

图2 [r]不同取值情况下的基因网络图Fig.2 [r] gene network diagram in case of different values

从图2中可以观察到：许多节点已经没有边的存在，因此这些网络的网络平均特征路径长度D→∞；平均群聚系数也随着边的急剧减少而降低，并最终C→0.从图中可以发现网络节点的度分布会越来越趋向于幂律分布.本研究选取相关系数阈值[r]为0.4，0.5，0.6，0.7四个水平的节点度分布情况，通过计算，得到拟合幂指数函数如表3所示.

表3 拟合的幂指数函数

从表3可以看出：随着相关系数阈值的不但提升，网络的幂指数也不断增大，达到了1.443，因此网络体现出幂律特性.同时，从图2中可以观察到相关系数阈值的上升，网络简化为若干子网络系统.这些子网络系统体现出了小世界网络特性.因此，随着相关系数阈值的上升，办公椅形态基因网络逐渐演变为包含若干体现小世界网络特性的子系统的基因网络，同时基因网络整体体现出无标度网络的特性.

3 设计策略与验证试验

在实际的设计过程中，往往不会将设计项目定位为整体的创新，而是对办公椅局部特征进行创新与设计，因此对于产品形态基因网络的运用，首先需要确定设计的项目内容.验证实验将设计内容定位为办公椅椅身，首先需要从座椅整体的基因网络中抽离出椅身的基因网络.抽离出的椅身基因网络共含有48个形态基因，并从中提炼出有助于实际设计的设计策略.

3.1 设计策略的转化

设计策略的提取与转化，主要通过对网络中节点类型与节点集团的识别得到.

3.1.1 节点类型的识别

识别节点类型的两个指标为节点中心性与节点敏感度.

节点中心性就是指节点的度情况.通过对椅身48个节点度的统计，选取了节点度分别为11，11，10，10的节点翼宽最小处、椅身材质种类、椅身装饰缝线和背与面的连接作为高中心性节点.

节点的敏感度用节点方差来表征.按照平均分配原则，椅身48个基因节点所占百分比1/48=2.08%，如果某一节点方差所占百分比大于2.08%，则说明该节点具有比较大的敏感度.通过对各节点方差进行计算，并选取方差百分比分别为11.27%，11.16%，9.99%，8.59%，6.49%，5.60%的节点椅身装饰缝线、两翼左右相连、面与背相似度、背与面的连接、椅身材质种类和两翼分割线作为高敏感度节点.

结合中心性节点和敏感度节点对节点类型进行识别，得节点类型，如表4所示.

表4 节点类型

3.1.2 节点集团的识别

随着相关系数阈值的提升，网络会形成若干集团的子网络，这些子网络就是节点集团.但在实际的设计中，设计师能够同时处理形态的数量并不是越多越好，同时考虑的形态太多，反而会影响设计师的思考.因此，通过对9名具有2～3年办公椅设计经验的设计师进行访谈与调查，发现3个节点以下为一集团更有利于设计师进行设计.

提高椅身基因网络中节点间的相关系数阈值，当阈值[r]=0.7时，基因网络中形成最多三个节点为集群的节点集团，如表5所示.

表5 办公椅椅身节点集团

通过节点类型与节点集团的信息，提炼出设计策略如下：

1) “两翼分割线”是关键节点，在设计中需要最优先考虑.5个独立节点设计师可以根据自身设计需要选择2～3个节点进行设计.其他节点可以暂不考虑.

2) 对比节点类型与节点集团可以发现，关键节点、独立节点并不存在于节点集团中.因此，在设计中可以先不考虑节点集团的影响.

3.2 验证实验

验证实验的总体设计思路为设计师在设计策略的帮助下是否能够设计出更受消费者欢迎的办公椅方案.

实验共邀请5位有一定经验的设计师参与实验样本的制作.如图3所示，在选定的4把办公椅基本原型上，设计师首先按照自身的设计思路各设计一把办公椅.随后，提供给每位设计师设计策略，并再一次让每位设计师在了解本设计策略设计的前提下按照自身的设计思路各设计一把办公椅样本.5位设计师设计2组共样本40个，均采用手绘表达，如图4所示为其中一位设计师提供设计策略前设计的部分样本，图5为同一位设计师提供设计策略后设计的部分样本.

图3 四个 办公椅原型Fig.3 Four office chair prototype

图4 提供设计策略前的样本Fig.4 The sample before provide design strategies

图5 提供设计策略后的样本Fig.5 The sample after provide design strategies

在设计师完成设计后，通过对设计师的访谈得知，设计策略确实可以更好的给与设计师提供一定的设计参考，并且帮助设计师更有针对性的设计产品.

在获得了2组共40个样本后，将样本一一对应制作成调查问卷，问卷中主要要求被调查者针对这20组样本进行对比，然后选择每一组中较为喜欢的办公椅即可.共收回有效问卷101份，并对问卷进行数据分析，并统计两组样本所占阈值比例，如表6所示.

表6 两组样本所占阈值比例

从表6可以看出：倾向于第2组的人数明显超过倾向于第1组人数，说明在一定程度上，经过设计策略指导下的办公椅设计方案相对而言更受到被调查者的青睐.

4 结 论

通过对办公椅形态的分解，运用产品基因网络的知识进行分析与构建，建立了办公椅基因网络.随着相关性阈值的提高，所形成的办公椅网络为包含若干个表现为小世界网络的子网络，而整体办公椅网络则呈现出一定的无标度网络的特性.在所得到的办公椅基因网络基础上，分离出办公椅椅身的基因网络，并识别出椅身基因网络中的不同节点类型，获得出节点集团，转化为设计策略.将设计策略提供给设计师，设计师参考提供的设计策略结合自身的设计意愿进行办公椅的形态设计.结果表明：在设计策略参考下的设计方案更受到被调查者的欢迎，证明了基因网络研究指导实际设计的可行性.

[1] 陈勇,王忠住,王亚亮,等.基于遗传元胞机的多态性作业车间布局建模[J].浙江工业大学学报，2014,42(6):676-681.

[2] 顾建新,祁国宁.过程信息中的基因模型[J].中国机械工程, 1998,9(11):80-85.

[3] 罗仕鉴,朱上上.工业设计中基于本体的产品族设计 DNA[J]. 计算机集成制造系统, 2009,15(2):227-233.

[4] 冯培恩, 陈泳, 张帅，等.基于 产品基因的概念设计[J].中国机械工程学报,2002,38(10):1-6.

[5] 卢兆麟,汤文成,薛澄岐.一种基于形状文法的产品设计 DNA推理方法[J].东南大学学报(自然科学版),2010,40(4):704-711.

[6] 樊蓓蓓,祁国宁.基于复杂网络的产品族结构建模及模块分析方法[J].机械工程学报,2007，43(3):187-198.

[7] 刘夫云，祁国宁，杨青海.基于复杂网络的产品模块化程度比较方法[J].浙江大学学报(工学版),2007,41(11):1882-1885.

[8] DU Xuehong, JIAO Jiaoxin, MITCHELL M T. Graph grammar based product family modeling[J]. Concurrent engineering,2002,10(2):113-128.

[9] 郭于明，王坚，零卫青.基于小世界网络模型的复杂产品设计变更传播研究[J].制造业自动化,2003,33(1):85-90.

[10] 刘肖健,孙艳,吴剑锋,等.产品基因调控网络模型及其对设计过程的辅助[J]计算机集成制造系统,2013,19(7):1463-1471.

[11] KAGEYU N, TETSUYA N, RANI L, et al. Application of Zen sitting principles to microscopic surgery seating[J].Applied ergonomics, 2011,43(2):308-319.

[12] LIESBETH G, PETER V, MICHIEl D L, et al. Effects of differences in office chair controls, seat and backrest angle design in relation to tasks[J]. Applied ergonomics,2009,40(3):362-370.

[13] 李永锋，朱丽萍.基于结合分析的产品意象造型设计研究[J].图学学报,2012，33(4)：121-128.

[14] 杨金勇，黄克正，尚勇.基于功能表面的产品基因建模方法研究[J].机械设计与研究,2007，23(2)：18-22.

[15] 台立钢，钟廷修．产品实例种群及产品基因研究[J].上海交通大学学报，2007，41(9)：1465-1469.

[16] 朱上上，罗仕鉴，应放天， 等.支持产品视觉识别的产品族设计 DNA[J].浙江大学学报(工学版),2010，44(4)： 715-721.

[17] 俞杰,耿卫东,潘云鹤.面向产品创新设计的 CAD方法综述[J].计算机辅助设计与图形学学报,1999,11(2):185-188.

[18] 韩卫荣，余隋怀，戚彬，等.风格约束下产品形态基因的提取方法及应用研究[J].现代制造工程,2012(5):63-96.

[19] 易东，杨梦苏，李辉智，等.相关分析在建立基因调控网络中的应用[J].中国卫生统计，2003，20(3)：144-146.

[20] 孙伦.基于基因网络的办公椅形态设计研究[D].杭州：浙江工业大学，2014.

(责任编辑：刘 岩)

Study of the product form design based on gene network

ZHANG Lufang1， SHENG Zhen1， SUN Lun2， LIU Xiaojian1

(1.College of Art， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China；2.College of Art and Design， Wenzhou Business College， Wenzhou 325035， China)

The design method of product form is studied from the standpoint of product gene networks. The complex network model of product form is constructed by using the concept of gene regulatory network. In the network model, the product form gene is taken as the network node and the connection between genes is taken as edge. On the basis of the product form gene network, the different node types of product form gene network are identified, and the node group is obtained. Finally, it is transformed into the design strategy. According to their own needs, the designer can selectively combine the information of the node type and the node group to design the product form, and the results are verified by control experiments. These results indicate that: study of the product gene networks can provide assistance for designer.

gene network; product gene; form relationship; chair

2016-03-03

国家自然科学基金资助项目(51375450，61103100)；国家火炬计划资助项目(2013GH550958)

张露芳(1972—)，女，浙江余姚人，教授，研究方向为工业设计，E-mail: zlfzjut@163.com.

TP14；N94

A

1006-4303(2016)05-0584-07