摘要：为实现服装设计创意思维与创新模式、方法的革新,打破传统思维定式和固有观念的局限,提出了基于“茎块”理论的立体网状创意思维方法。通过文献研究、案例研究、类比分析等研究方法,将“茎块”理论的可连结性、异质性、多重性和不可预知性与服装创意思维相融合,提出了建立立体网状思维导图的科学性。在服装设计中,立体网状思维需要坚持多元开放与内在一致的辩证统一,这种新的设计思维是对传统“树状”思维导图的有益补充,力求去中心化和层级化的思维结构,倡导多方位、多向度、多接口的开放式思维模式,以协助设计师摆脱传统思维定式,自由、多向地挖掘创意。

摘要：为准确地对现有秀场女装廓形进行判断,提出一种基于人体分割的智能女装廓形尺寸数据库的构建方法和流程。针对静态图像,先进行人脸检测,再利用最大后验概率模型检测人体,并通过图割技术提取服装廓形,最终确定人体影响服装廓形的关键部位,自动测量服装廓形相关尺寸并入库。针对各种可能遇到的实际图像情况提出相应的测量准则,并提炼出显著影响服装廓形的"突变点"概念。经验证,该方法能够有效快速地对静态图像中的女装廓形批量提取廓形尺寸数据,测量数据共包括8个关键点测量值,具有较高的准确性和实践性。

摘要：为了分析消费者感知价值对线上线下(O2O)服装定制模式的影响,梳理了目前国内O2O服装定制模式的现状,通过文献回顾、案例分析、小组讨论等方法,构建了O2O服装定制模式下消费者感知价值测量维度,采用各测量维度影响消费者购买意愿的概念模型,提出相关假设。通过对收集的589份有效问卷进行因子分析,得知各测量维度有很好的信度和效度。运用结构方程模型对研究假设进行检验。最后,提出了基于消费者感知价值的O2O服装定制模式。结果表明:该模型拟合度很好,研究假设得到验证;消费者感知价值各测量维度中,消费者感知到的专业能力对消费者购买意愿影响最大,而消费者感知到的情感价值对购买意愿影响最小。

摘要：为分析服装色彩感知价值对品牌忠诚形成的影响机制,通过文献回顾和理论研究,构建了色彩感知价值、主动改善、品牌认同、品牌忠诚4个变量的理论模型,并提出相关假设;应用回归模型对收集的207份有效问卷进行实证分析。研究表明:服装色彩感知价值理论模型具有较好的可靠性与相关性,提出的3个假设均得到验证;消费者感知到的服装色彩价值越高,对服装品牌的认同度越高,其品牌忠诚也越高;服装品牌采取的主动改善行为可正向影响消费者品牌认同的形成;了解色彩流行趋势的消费者具备更高的色彩感知价值,更易形成品牌认同,转化为品牌忠诚。

摘要：为对现代服装设计进行科学评价,加强服装设计的针对性与有效性,从认识论的角度对服装设计评价活动进行分析,根据服装从产生到使用的过程对评价主体进行划分,不同评价主体所对应的评价客体不同。经过专家访谈与消费者调研,将服装设计评价的感性认知过程划分为观察、触摸、试穿3个阶段。从3类评价主体视角出发,对不同视角下的服装设计评价过程进行研究。结果表明:在3类评价主体视角下,评价客体不同,服装设计评价过程对观察、触摸、试穿3个阶段的经历不同;3类评价主体的评价基础、评价目的、评价方式与评价重点皆存在差异。

摘要：结合男式商务西装设计实践及市场调查,利用科学的色彩调和理论及服装图形特点,深入分析典型配色的设计方法、流程和案例。创新性地将普遍应用于计算机领域的蒙赛尔色彩面积调和理论引入到以感性经验为主要设计方法的男式商务西装的色彩设计中;通过分析该类服装的图形特点并利用AutoCAD测量其面积,结合西装典型黑色、衬衫典型蓝色和领带典型橙色的配色设计案例,对实践中出现的问题及解决方案进行了深入探索。

摘要：对六大女装基础廓形(A形、H形、T形、O形、X形和S形)进行精细化分类和定义,并根据该分类对女装廓形进行智能识别。智能女装廓形识别的实现需从女装廓形基础数据库中调用基础尺寸数据,根据数据的不同组合将常见女装分成6种着装情况,通过计算服装各个主要部位之间的角度来反映服装的廓形曲线,用不同的角度区间来匹配对应不同的廓形分类,最终对女装廓形进行识别。将该方法应用于女装秀场图片中的廓形分析后,发现其具有较高的准确性,能为女装廓形趋势走向的智能识别与分析提供相关参考依据。

摘要：元宇宙作为跨空间融合的数字世界新入口,为时尚领域的数字创新打开了想象空间,开启了服装体验的新模式。本文针对元宇宙语境下“人、服装、场景”三个服装体验维度由实向虚的拓展进行了梳理与归纳,提出了新的服装体验路径与感知方式。我们从身体认知观念、知觉场和感官联觉效应这三个方面,深入探讨了服装体验方式的转变,旨在为解决虚实融生的时尚新时代下服装设计、生产、展示、销售的数字化,提供一些有益的启示。

摘要：文章探索一种基于机器学习模型的服装品牌基因强度识别分析方法,通过利用品牌服装历史产品图像数据作为特征数据集,模仿人脑的学习认知过程,设计并训练基于机器学习算法的品牌分类模型,最终使机器学习模型能够"认知"到服装品牌的"基因片段"。以此模型的分析过程及特征提取结果来验证并分析"品牌基因"。采用机器学习的方法,利用品牌服装设计中的共性特征数据对品牌基因强度进行分析,可以避免主观评价的片面性和传统统计方法无法对非线性因素进行因果关联的缺点,通过大量的数据分析,实现对品牌基因的提取和应用。

摘要：对采用Q345GJ钢的可更换剪切型消能连梁展开循环加载试验研究。结果表明这种连梁具有稳定的滞回耗能特性和较好的变形能力,同级荷载下多次滞回加载基本不产生循环强化;极限超强系数大致在1.35~1.5之间,符合预期设计要求。基于这种消能连梁,提出并设计一种由消能件和钢管混凝土组成的组合式消能减震墩柱,并对其开展了试验研究。试验结果表明,本文所采用的设计方法可以保证墩柱实现预期的破坏模式,即连梁剪切变形与柱脚集中塑性铰;墩柱具有很强的耗能能力、延性和变形能力;柱脚屈服时墩顶位移角约为1/80,可以保证中等地震荷载作用下柱脚处于弹性状态。