伴随人们生活品质感的急速提升,产品在满足用户基本功能需求的基础上,愈加关注用户的情感诉求。作为产品系统中最重要的视觉特征之一,色彩所传达的并非仅仅只是一种视觉上的美感,还蕴含着人们的生理和心理需求。并且产品色彩的趋势预测,可有助于研发者把握市场动向、减少设计的盲目性。与此同时,设计系统中存在着类似“蝴蝶效应”的现象,设计之初构思时的一个微小偏差,经过整个设计阶段不断细化放大,会使设计完成后的最终结果与原定目标产生较大差异。因此,产品的色彩意象并不简单是产品色彩与人们心理认知语意之间的量化“公式”,而是涵盖各种影响因素的、非线性的“混沌”系统,具有很强的复杂性。基于此,针对用户色彩意象认知过程难以进行编码与度量、产品色彩趋势预测主观性较强以及设计系统的复杂性等问题,在感性工学的研究框架下,结合本体论和混沌理论的技术方法对产品色彩意象系统的混沌性展开了研究,通过海量数据下产品色彩意象的信息挖掘、提取产品色彩意象系统的吸引子,进而获取时间序列用于判断系统的混沌性,并基于混沌系统的短期可预测特征、定量化地实现了产品色彩的趋势预测,指导满足用户色彩感性需求的产品色彩设计决策,为设计系统的复杂性研究拓宽了理论边界与思路方法。主要研究内容及其相应成果如下:(1)针对用户意象认知过程中复杂信息难以进行编码与度量等问题,基于用户的视觉感知特性,应用数据挖掘的方法从海量数据中析取了用户的色彩感性需求,得到包含79个描述产品色彩意象形容词的产品色彩意象词汇库。(2)根据产品色彩意象词汇库,应用二元组的描述方法构建了产品色彩意象本体模型,并且应用Protege软件实现了产品色彩意象本体模型的视觉化表达。而后,根据词汇库中各词汇的频数,应用意象熵方法得到了汽车色彩的品牌意象:“时尚的”和“自然的”,映射为此系统的吸引子。(3)基于产品色彩意象系统的吸引子,收集与此相关的时间序列数据,展开产品色彩意象系统的混沌性判别研究。针对设计意象系统的复杂性,依据混沌的基本特性:信息的有序与无序、系统的确定性与随机性以及“蝴蝶效应”等,应用小数据量方法对产品色彩意象系统是否存在混沌现象进行了判别性研究,并以汽车外观色彩设计研发为例详细展开。计算六组汽车色彩的时间序列可知:该六组的最大Lyapunov指数计算结果均为正数,即汽车外观色彩意象系统具有混沌特性,进而分析可得产品色彩意象系统中亦存在混沌现象。此结果为产品色彩趋势的定量化预测提供了理论基础与技术方法。与此同时,构建了产品色彩意象感知“混沌箱”,为色彩意象系统的深入探索提供了新的思路与理论支撑。(4)在产品色彩意象混沌系统短期可预测特征的基础上,构建了品牌意象驱动下产品色彩趋势的量化预测模型。从所获取数据中选择符合条件的时间序列,应用灰色神经网络模型进行了产品色彩趋势的短期预测,并以我国汽车外观色彩的趋势预测为例详细展开。分析预测结果显示:2019年我国汽车市场中,具有上升趋势的车身颜色包含红色、蓝色和灰色三种。此预测结果可用于实现用户色彩感性需求动向的提前把握,宏观指导满足市场需求的产品色彩研发。(5)获取了产品色彩设计知识库,指导产品色彩的设计决策。基于汽车色彩品牌意象:“时尚的”和“自然的”,以中档型·三厢轿车的外观色彩设计决策为例,应用感性工学的技术方法计算了色彩品牌意象与产品色彩设计要素之间的关联性,并将关联结果与2019年汽车外观色彩趋势预测结果进行了结合与对比,构建了产品意象色彩设计知识库,微观指导完成满足用户感性需求的产品色彩设计决策。本研究所取得的研究成果可有效的指导企业或研发者进行满足用户色彩情感需求的产品色彩研发决策。与此同时,产品色彩意象系统的混沌性研究又为设计认知系统的深入挖掘提供了新的思路与理论基础。