针对用户需求获取及预测模糊性、抽象性等问题,提出基于Web评论数据和专利知识获取及预测用户需求的方法。首先,采用SAS软件基于特征提取技术获取用户显性需求;然后,通过结构方程模型(SEM)分析显性需求与马斯洛需求层次的潜在关系,并确定需求权重;最后,挖掘专利知识单元结合需求等级,挖掘用户隐性需求;依据Kano属性对用户需求分类,结合需求进化定律确定用户需求进化方向。以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性。

概念设计阶段主要进行产品原理解构建,是决定产品性能的重要阶段。针对现有确定方案在后端进行轻量化的现状,在概念设计阶段进行产品的轻量化方案设计并评价其轻量化结果,形成一种轻量化前端设计与评价方法。首先根据需求、EE-FBS功能模型求解产品的原理结构,然后从原理结构中界定轻量化操作单元—原理构件,之后基于原理构件的理想化水平选择轻量化对象,接着基于Inspire(仿真驱动设计软件)对轻量化对象进行拓扑优化,并基于轻量化对象的理想化水平变化率建立轻量化评价体系以评价轻量化结果的合理性;最后以便携式阻车器的轻量化过程验证了理论的实用性和有效性。