基于感性认知的直条纹针织服装设计研究

唐 刚，卜 俊，孙培贤

(厦门大学嘉庚学院，福建 漳州 363105)

直线条纹作为针织服装中最基本的几何纹样，具有可操作性强、生产成本低、表现力强等诸多优点[1-3]，在针织服装中的设计应用也越来越受到重视。目前基于消费者感性认知对服装的研究主要以款式、色彩、条纹风格类型进行定性分析及设计实践[4-7]，朱佳妮[8]对单色条纹针织服装的风格类型与色彩要素之间的相关性进行研究分析，主要涉及单个感性认知要素与针织服装构成要素之间的关系，而消费者对产品感性认知是对情感需求的综合体现，单一的意象感知并不能很好地诠释消费者的感性认知需求，关于消费者复杂的综合感性认知与服装条纹之间的关系的研究较为欠缺。

近几年，基于感性认知在服装中的应用成为研究热点，相关研究通过眼动跟踪技术分别对服装的图案和面料视觉进行应用研究[9-10]；文献[11-12]分别对消费者的网络服装购买意愿进行研究，为顾客线上服装消费体验的改进提供理论基础和创新发展策略。本文以消费者感性认知为基础，将直线条纹的设计因子与消费者综合感性认知需求相结合，对二者的关系进行量化研究，通过响应曲面设计方法建立消费者感性认知与直线条纹设计因子之间的映射模型，得出直线条纹满足消费者综合感性认知需求的最优设计参数。可为直线条纹在针织服装中的设计应用提供参考。

1 相关理论方法

1.1 响应面法

响应面法，又称响应曲面设计方法(Response Surface Methodology，RSM)，是利用合理的试验设计方法并通过试验得到数据，采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数，解决多变量问题的一种统计方法[13-14]，被广泛的运用于工艺参数优化及设计当中。

响应面法考虑了试验随机误差，能够将复杂未知函数关系在小区域内用一次或二次多项式模型拟合，是解决参数优化的有效手段。

1.2 中心组合试验法

中心组合试验设计(Box Behnken Design，BBD)优点在于在试验设计的过程中不需要考虑最高或最低水平的因素，可以排除试验设计的极端条件，而且在因素数相同时比中心复合试验所需试验次数少。

2 研究思路

响应面法优化的前提条件是确立合理的因素与水平。基于消费者综合感性认知，采用响应面法对针织服装中的直线条纹设计参数进行优化时，首先需要综合考虑直线条纹的构成以及设计因子，并且需要对设计参数进行准确赋值，然后根据设计因子和参数将方案视觉化，对所呈现方案对消费者的感性认知量化处理，最后根据设计参数的输入和感性认知量化数值的输出形成拟合方程，基于消费者综合情感认知对设计参数进行最优化处理，进而得到最佳设计方案，并对最佳设计方案进行验证。本文以针织毛衫为研究载体，结合响应面法和感性工学理论对直线条纹进行设计分析，研究思路如图1所示。

图1 研究思路

3 研究过程

3.1 直线条纹构成及设计因子

直线条纹在针织服装中以不同颜色排布为主要表现形式，其排列组成形式是影响消费者情感认知的主要因素，在直线条纹的排列中，以色相、纯度等为区分形成直线条纹在服装上的造型。本文主要研究均匀排列的直线条纹造型特征，排除色彩对直线条纹的影响，在研究过程中用有色条纹和无色条纹构建直线条纹，并对其进行去色处理。直线条纹构成如图2所示，其主要由有色和无色且具有一定宽度的直线构成，有色和无色直线的宽度变化以及不同倾斜角度在针织服装上均会形成不同的视觉效果。通过对直线条纹构成的分析，排除直线条纹构成中对消费者情感认知的较弱因素，如直线条纹边缘粗糙度、针织密度等，确定直线条纹的设计因子为有色条纹宽度(A)、无色条纹宽度(B)和倾斜角度(C)3个设计因子，作为后续研究中的输入自变量。

图2 直线条纹构成

3.2 设计因子参数的确定

为了排除性别因素对消费者性感认知的影响，本文试验选用较为中性的针织毛衫作为研究载体，根据服装尺码对针织毛衫的衣长和衣宽进行定位，衣长和衣宽分别为70 cm和50 cm，便于后期方案视觉化效果的合理呈现。在确定设计参数时，根据针织毛衫的长度和宽度将有色条纹和无色条纹宽度确定为最大值130 mm，最小值10 mm，由于条纹的倾斜角度特征在视觉上存在对称关系，将360°倾斜角度简化为90°，考虑到避开0°在方程拟合时的缺陷，确定倾斜角最小角度为90°，最大角度为180°，90°为水平方向，以顺时针旋转确定180°为竖直方向。由于直线条纹倾斜角135°和45°视觉效果关于水平方向对称，设计条纹倾斜角最大值180°、最小值90°可以覆盖条纹所有的倾斜方向，设计因子参数及水平如表1所示。

表1 设计因子参数及水平

3.3 设计方案视觉化

根据中心组合试验设计原理，对直线条纹的设计因子参数进行方案组合，通过类目工具对3个设计因子的3个水平组合，去除4个中心点方案，实际有效设计方案为13个，中心组合试验设计如表2所示。

表2 中心组合试验设计

以针织毛衫为载体，根据表 2组合方案对直线条纹进行视觉化处理，所生成的直线条纹针织毛衫设计方案如图3所示。

图3 直线条纹针织毛衫设计方案

3.4 感性认知词汇的确定及量化

通过对直线条纹针织毛衫相关感性认知词汇收集整理，得到43个与直线条纹针织毛衫相关的感性认知词汇，通过焦点小组讨论和专家论证法对感性词汇进行初步归类，得出稳重的、简约的、舒适的、时尚的、休闲的、朴素的6个相关感性词汇，通过Likert7点量表[15]对3个设计方案进行量化评分，运用SPSS软件结合量化评分结果对6个词汇进行聚类分析，最终得到2个能够反映消费者对直线条纹针织毛衫感性认知的意象词汇，为时尚的和舒适的，对其量化后作为响应面法中的输出参数。

采用Likert7点量表对图3的13个设计方案进行感性意象评估，选择60位18～30岁的在校大学生、青年设计师对方案和感性认知意象词汇进行测试并打分(1—绝对不认同，2—不认同，3—比较不认同，4—一般，5—比较认同，6—认同，7—绝对认同)，其中男女生各30名，取感性认知意象词汇的平均值作为统计结果，量化结果如表3所示。

表3 消费者感性认知量化表

3.5 映射模型建立及有效性检测

将中心组合设计方案和感性认知意象词汇量化结果分别作为自变量(输入)和因变量(输出)。通过Design-Expert软件进行响应面分析，建立设计因子参数与感性认知意象词汇的映射模型，得到以时尚的(Y1)、舒适的(Y2)2个感性认知意象词汇为响应值的拟合方程：

Y1=0.460-0.005A+0.320B+0.150C-0.400AB+0.710AC-0.580BC+0.570A2-0.031B2+0.730C2

(1)

Y2=5.760-0.620A+0.300B-0.061C-0.320AB+0.490AC-0.470BC-0.620A2+0.072B2-1.320C2

(2)

式中：Y1、Y2分别为时尚的、舒适的感性认知意象特征；A、B、C分别表示有色条纹宽度、无色条纹宽度和倾斜角度3个设计因子。

为检测模型的有效性，采用方差分析法对拟合方程进行方差分析，在响应曲面分析中，P值的大小可以表明模型及各设计因子的显著程度，P值小于0.05，表明模型或各设计因子有显著影响；P值小于0.01，表明模型或各设计因子有高度显著影响[16]。根据拟合计算结果可知，Y1、Y2中的P值分别为0.004 4、0.006 8，均小于0.01，表明该模型的因素有高度显著影响，拟合效果和预测精度均在理想范围内。

为进一步检测模型的有效性和可行性，对测定系数、变异系数和调整系数进行评价检测，对Y1、Y2进行响应面方差分析见表4。

表4 响应面方差分析

4 响应面优化及结果分析

为了能够得到针织毛衫中直线条纹的设计因子对消费者感性认知意象的最优值，运用Design-Expert软件对设计因子参数与感性认知意象词汇的映射模型进行优化，在响应面优化的过程中，首先对2个感性认知意象词汇分别优化，然后将2个感性认知意象词汇综合优化，从而得到消费者对直线条纹针织服装中直线条纹设计因子的最优值。在优化选项设置中，选用目标优化选项，对感性认知词汇量化时采用Likert7点量表，在设置目标值时，可以将最大值设置为7，最小值设置为1，由于是最大化优化，需要将优化目标值取最大值，优化结果如表5所示。

表5 优化结果

由表5可知，舒适的和时尚的量化最优值分别达到6.99和6.14，从时尚的感性认知意象词汇优化结果可知，在达到量化最优值时，有色条纹宽度为12.66 mm，无色条纹宽度为77.82 mm，倾斜角度为70.64°，有色条纹和无色条纹宽度之比接近于1∶6，可以得出消费者在选择舒适的直线条纹针织服装时，倾向于选择有色条纹与无色条纹宽度之比约为1∶6且倾斜角度为70°的直线条纹类型；从舒适的感性认知意象词汇优化结果可知，在达到量化最优值时，有色条纹宽度为10.00 mm，无色条纹宽度为130 mm，倾斜角度为89.99°，有色条纹和无色条纹宽度之比接近于1∶13，倾斜角度基本接近水平可以得出消费者在选择舒适的直线条纹针织服装时，倾向于选择有色条纹和无色条纹宽度之比约为1∶13且倾斜角度约为90°的直线条纹类型。

对时尚的和舒适的2个感性认知意象词汇进行综合优化的量化最优值分别为7.00和6.12，合意值为0.92，有色条纹宽度为13.78 mm，无色条纹宽度为130.00 mm，倾斜角度为90°，修正最佳设计参数：有色条纹宽度为14 mm，无色条纹宽度为130 mm，倾斜角度为90°(水平方向)，从优化结果可以得知，消费者在对时尚的和舒适的感性认知意象词汇综合考虑时，有色条纹和无色条纹宽度之比接近于1∶10，说明消费者在选择直线条纹针织服装时，倾向于选择有色条纹面积占比相对较小，且倾斜角度为水平的类型，根据综合优化修正设计参数得出最佳直线条纹针织毛衫，综合感性认知直线条纹优化设计方案如图4所示。

图4 综合感性认知直线条纹优化设计方案

5 试验结果验证

为了验证直线条纹针织毛衫设计参数优化结果的科学性及合理性设置预测组和试验组，将上文中的13个设计方案随机分为试验组1、2、3，每组的数量分别为5、4、4件，将综合感性认知直线条纹针织毛衫的优化设计方案分别置于随机小组中，依次编号。45名对象将根据语义差分法对随机分成的3个设计方案小组进行评价，为了能够和感性认知量化结果对应，对时尚的和舒适的2个感性认知意象词汇采用7级语义差分列表。测试消费者根据所列举的方案和感性认知意象词汇选择相对应的数字。在对3个设计方案组评分时，每名消费者只能选择1个组进行评分，且每组评价人数为15人。

针对各小组中的每个设计方案，重新从时尚的和舒适的进行语义差分列表设置，分别为：1—非常不时尚，2—不时尚，3—比较不时尚，4—一般，5—比较时尚，6—时尚，7—非常时尚；1—非常不舒适，2—不舒适，3—比较不舒适，4—一般，5—比较舒适，6—舒适，7—非常舒适。消费者根据设计方案分别选择对应语义，在所有消费者完成评价后，根据语义所对应量化参数求出每组设计方案的感性认知意象词汇评价量化值。

根据优化设计方案分别在3个小组中用语义差分法量化实际评价值和平均值并与优化量化后的感性认知意象词汇最优值进行对比，响应面优化结果验证如表6所示。

由表6可知，每组中优化设计方案的量化评价值都是倾向于语义差分列表的最右端，且高于小组内其它样本的量化评价值，直线条纹针织毛衫感性词汇时尚的和舒适的量化最优值分别为7.00和6.12。时尚的感性认知意象词汇量化结果表明，与量化最优值的最大偏差为-6.7%,最小偏差为-1.8%。量化平均值为6.73，与时尚的感性认知意象词汇量化最优值的偏差为-3.8%；舒适的感性认知意象词汇量化结果表明，与量化最优值的最大偏差为5.2%，最小偏差为-0.06%，量化平均值为6.14，与舒适的感性认知意象词汇量化最优值的偏差为-0.32%。以上结果表明:利用响应面法的回归模型能够反映出消费者对直线条纹针织毛衫综合情感感性认知的相关性，且预测效果较好，能够表明直线条纹针织毛衫预测优化结果的科学性及合理性。

表6 响应面优化结果验证

6 结束语

综合消费者对直线条纹针织服装感性认知的情感需求，基于感性认知理论与响应曲面设计方法对直线条纹进行设计研究。建立直线条纹的有色条纹宽度、无色条纹宽度和倾斜角度3个设计因子与时尚的、舒适的2个感性认知意象词汇之间的映射模型，并对消费者的感性认知意象情感进行单一处理和综合处理，分别得到相对应的最优设计参数，并验证了该方法在针织服装直线条纹设计中的可行性及合理性，可为同类直线条纹的设计提供参考。在使用本文方法对针织服装直线条纹设计研究时，需要注意一下几点：①在进行试验前，需要合理有效的确定直线条纹构成和设计因子；②在进行设计因子参数确定时，需要根据设计载体和产品实际情况进行设计，如本文的无色和有色直线条纹的宽度极限值可以更改为其他极限值；③感性认知意象词汇的量化与设计因子参数需建立有效的映射模型才能进行后续分析。