数控机床是先进制造科技和制造信息集成的不可或缺的组成部分,研究数控机床的视觉设计对于产品的市场发展具有积极的理论及现实意义。课题以数控机床为研究对象,基于感性工学研究方法,针对产品视觉造型、色彩、质感三要素展开语意量化模型构建,输出用户感性意象评价词汇和设计要素间的量化关系,为设计提供指导,改善设计师在产品设计阶段的主观搭配决策现象,提供客观合理的设计要素选择方法。运用文献归纳法搜集数控机床感性意象词汇,以词频分析完成初次筛选;开展语意分群实验,获得两两词汇之间的距离关系;运用多维展开法和聚类法,获得具有代表性的数控机床感性意象词汇,作为构建造型、色彩、质感语意量化模型的词汇基础。在分析国内外数控机床代表品牌基础上,获取产品初始样本;运用形态分析法,获得数控机床造型要素及典型分类,并通过层次分析法选出关键造型元素;采用语义差分法获得感性评价矩阵,基于数量化I型理论方法,对用户感性意象评分值与产品设计要素进行多元回归分析,得到两者之间的数学关系,构建机床造型语意量化模型。以PCCS颜色体系为理论基础,定性分析数控机床配色模式,运用正交实验设计思想及语义分析法,获取数控机床代表性色彩样本并进行量化评分;定性分析数控机床材质质感,确定语意量化模型质感参数,基于正交思想获得代表性质感样本,运用语义分析法构建感性评价矩阵;以BP神经网络为建模工具,进行色彩及质感感性意象词汇与设计参数之间的语意量化模型构建。基于语意量化模型,运用控制变量法,探究不同造型要素组合、色彩及质感参数取值对不同感性意象词汇评分的影响规律。采用遗传算法对模型进行优化,达到根据用户主观意象评分完成设计参数选择的目标;综合运用优化模型以及预测模型,结合实例方案设计,通过计算预测值与期望值之间的相对误差来验证模型的可靠性。