汽车造型要素与风格语义的映射关系研究

张志远，段齐骏

(南京理工大学，江苏 南京 210094)

1 引言

在汽车设计流程中的前期概念探索阶段，而作为情绪板主题的设计关键词则是汽车造型要素在风格认知层面的语义表征。

目前国内关于汽车造型及风格语义相关的研究主要关注于造型评价和造型生成两个方面。在造型评价研究方面，赵丹华[1]提出了一种在面向设计物语义抽取的基础上，通过文本分块和结构化的语义表征，获取和表征品牌风格语义的方法；段正洁[2]使用语义评价量表对设计方案进行量化测评，构建了一种以风格语义为评价指标的产品造型设计方案评价工具。在造型生成研究方面，姚干勤[3]开发了基于风格认知的车辆造型创新设计SC-CAID原型系统，能够帮助造型设计师在设计前期从客户造型风格需求层面开展设计思维；而徐江[4]则提出了一种通过对造型特征的参数化表达进行灰色建模分析，推理造型演化过程，预测新造型的特征，并采用感性语义回归分析法修正预测造型的设计方法。

综上所述，现有研究存在缺少描述汽车造型特征与风格语义间映射关系的不足。因此，需要形成一套风格语义和造型特征的匹配参考，以协助设计师基于特定设计关键词限定造型特征的探索范围，指导设计师对与指定设计关键词存在显著不匹配的造型特征进行规避，提高设计师的工作效率和完善整个汽车设计流程。

2 基于结构描述模式的造型特征分析模型框架提取

对汽车设计而言，造型特征既含有造型元素和造型规则的内容，也包括风格意象的内容。造型元素是显性的物理层面的特征，包括特征线、前后悬长度、前后脸及侧窗倾角和基础形面语言等；而造型规则则是隐性的物理层面特征，包括视觉重心、灭点平面和加速线等并非直观存在的特征，而是作为造型评价要素存在。风格意象如意象感知和体验等则是隐性的精神层面特征，如一款汽车造型所传递的动感、高贵、有力等风格语义。

人们对外界刺激识别的过程中，存在一个“再认”的过程，也就是人们将知觉到的信息与记忆中的表征相匹配的过程[5]。因此，在汽车造型特征的认知过程中也存在将物理层面的造型特征要素与精神层面的风格意象识别匹配的过程。

心理学家Biedeman曾对简单几何体的基本特征(Biedeman称其为“吉纶”)进行分析[6]。柳沙则在Biedeman分析思路的基础上提出了描述产品基本形特征的结构描述模式，并且形成了基本形特征分析表[7]。基于该特征分析表结构描述模式，结合结构描述模式的基本原理和思路，提取了特征分析表的结构框架。如图1所示。

图1 针对造型特征分析模型的框架提取

产品基本形特征描述表作为特征分析表的参考和前提，为特征分析表提供了参数规范。要对产品基本形进行特征描述，首先需要提取关键特征；根据提取的每个关键特征列举其全部形式可能性以实现特征表达；最终分别对各个关键特征的形式表达进行编码，实现基本形特征的参数化表征。

产品基本形特征分析表在特征描述表提供的规范支持下，首先将整体造型分解为若干个特征识别要素；将特征描述表中的编码与特征识别要素进行参数匹配；最后根据形成的特征分析表对产品基本形进行总结。

该框架可以为汽车造型特征要素与风格语义的匹配提供一套框架基础。在该框架的基础上，构建面向汽车造型的造型特征描述表，并依据其构建汽车造型特征和风格语义的匹配参考，实现风格语义的参数化表征。

3 汽车造型要素与风格语义的映射关系研究

在语义认知的过程中，通过语义形成的概念能激活心智上的链接，链接的形成能较快的完成造型特征的视觉相似性和记忆中的辅助定位信息的视觉信息加工，实现新事物的认知[8]。因此，风格语义在汽车造型设计中也扮演者帮助人们在心智上激活风格意象与造型特征的链接的角色。而这种链接则正是汽车造型要素与风格语义之间的映射关系。

3.1 风格语义提取与归纳

首先要对风格语义进行提取和归纳，建立面向汽车造型的风格语义词库，词库的建立依据知网(Hownet)词汇库进行风格语义提取。Hownet词库以义原为基本构建单位进行组织，采用自下而上的归纳方法进行建设[9]。因此，相比于其他词汇数据库的树状结构，Hownet词库在结构上基于概念之间和属性之间的关系形成了网状知识系统，在语义知识构建方面具有明显优势，作为风格语义词的来源参考最具可信性。

提取过程首先从3730个正面评价词语及836个正面情感词语中进行初步筛选，筛选规则以是否可用作事物评价作为判断依据，初步筛选出111个正面评价词语及90个正面情感词语。对筛选出的201个词语进行同义词聚类，最终形成汽车造型的风格语义表。如表1所示。

与轻质薄板相比，ALC板、AS装配式墙板的保温、隔热、防火性能较好。对比ALC板与AS装配式墙板，ALC板更多地是替代了传统建筑维护墙体，其缺点是强度低和本身不具备装饰性。AS装配式墙板的各项性能均非常优越，外墙板为混凝土清水色饰面，质感厚重大气，可作为墙体和外饰面使用，不需要做额外的外装饰。由于AS墙板安装方便，施工周期短和防水防火性能优越，也可用于露天防火墙和围墙。AS墙板全干作业且施工安装效率高，耐久性强，维护成本低，更符合装配式变电站的发展趋势。

表1 汽车造型的风格语义集

3.2 基于汽车造型评价模型的造型特征描述表的构建

构建汽车造型特征描述表，需要对汽车造型特征进行提取。传统的汽车造型评价模型对于构成造型特征的特征线、形面语言及其他隐性要素涵盖较为全面，可以作为汽车造型特征提取的参考；针对提取特征的表达和参数化表征则可以依据造型特征分析模型的框架基础。

3.2.1 汽车造型评价模型

汽车造型评价模型的评价重点在于侧视图比例姿态的评价，如图2所示。汽车造型特征要素主要分为特征线、比例姿态和形面语言三类。

图2 汽车造型评价模型

汽车造型中对于姿态的评价使用的多为隐性指标，包括视觉重心、灭点平面和加速线等；前后脸倾角和侧窗倾角作为显性要素也参与到姿态评价的过程中。

汽车造型特征中的特征线自上而下由车顶线、腰线、肩线、裙线和底盘线构成，其位置和走势对于汽车造型的认知过程具有重要影响。此外，在造型中还存在其他特征线，因不同品牌不同车型的区分而存在较大不同，是实现汽车造型品牌认知的核心要素。

汽车造型中对于比例的评价常使用被评价车型的轮胎直径作为长度单位。比例评价的参与要素包括轴距、前后悬长度、车高、车宽和最小离地间隙。

形面语言是由造型特征要素在整体认知上营造的造型语义。包括柔软、硬朗和强壮等词汇。基于研究针对汽车造型风格语义表征的前提，在本文中将形面语言限定为几何和有机两类，以便于对形面语言进行编码。

根据造型特征分析模型的框架基础，对汽车造型评价模型中所使用的造型特征要素的显性和隐性要素进行提取与特征表达。要素最终确定参与构建汽车造型特征描述表的特征要素及其表达，通过对造型特征要素进行编码，构建汽车造型特征描述表，如表2所示。

表2 汽车造型特征描述表

3.3 造型特征要素与风格语义的映射分析

从汽车造型的风格语义集中随机选取三组风格语义，第一组为高档、精致、豪华、尊贵；第二组为分明、锋利、硬朗、精神；第三组为机灵、伶俐、灵活、敏捷。并由汽车造型设计师为三组风格语义各自再选取三辆符合该组语义的典型车型。

第一组典型车型选取结果为：Mercedes-Benz S-Class Maybach，Bentley Mulsanne和Rolls-Royce Phantom。

第二组典型车型选取结果为：Volkswagen Arteon，Nissan GT-R和Lamborghini Aventador S。

第二组典型车型选取结果为：Mini Cooper S，Alfa Romeo MiTo和Smart for two。

依据汽车造型评价模型的方法对9款典型车型进行造型特征提取，并且与汽车造型特征描述表中的相关特征要素进行匹配。最终得出汽车造型特征与风格语义之间的映射分析表。如表3所示。

表3 汽车造型特征与风格语义映射分析

4 实例分析

选取30款样本车型(对应每组风格语义各10款)。样本选取结果如图6所示。

图6 样本车型选取结果

依据汽车造型评价模型的方法对30款样本车型进行造型特征提取，并且分别与汽车造型特征与风格语义映射分析表中的对应语义映射参数进行匹配。规定不匹配的参数项在3个以上则该车型与风格语义映射匹配失败。

最终匹配结果显示第一组的10个样本车型中有2款车型匹配失败；第二组的10个样本车型中有3款车型匹配失败；第三组的10个样本车型中有2款车型匹配失败。三个组的匹配成功率最低为70%，最高为80%，总体匹配成功率约为76.7%。匹配结果如表6.2所示。

表6.2 样本车型与对应风格语义映射参数匹配结果

5 结论

通过实例分析的结果可以看出，该映射分析结果与样本参数匹配具有较高的成功率。因此，研究得出的汽车造型特征要素与风格语义之间的映射分析表具有一定的参考价值，可以为汽车造型设计师在前期概念探索阶段提供参考。

但实例分析过程中仍然存在不够严谨的方面，比如在样本选取的过程中受主观判断影响的成分比较大；匹配失败的样本的不匹配参数项较为集中。以及，汽车造型特征描述表中所选取的特征要素也可能存在缺乏参考价值的问题。

因此，在接下来的研究中，应当对特征描述表中的特征要素选取进行针对性改进，并多次迭代以达到最优效果；在实例分析中的样本选取环节也可以提出一个样本随机选取的方法，将主观判断对样本选取的影响最小化。