摘要：马山一号墓出土的“?衣”使用整片衣料进行制作,其“T”字型结构对于现代服装设计具有较好的启发。对比分析文献资料,发现“?衣”的结构具有左右对称、利用一块布实现零浪费设计的特点。受上述特征的启发,以松量变化为切入点尝试改变其平面造型以适应现代服装设计的要求并保持对面料的全利用,进一步通过实验说明“?衣”的平面造型可以通过松量的转化形成五边形、七边形、“A”字型甚至更多的平面形态,提高了面料的利用率,为传统服装的创新设计提供了新途径。

摘要：我国不同地域人口体型差异较大,区域性人体体型数据的统计分析对成衣版型制定及提高服装合体性具有重要参考价值。以421名江南地区成年男子体型为研究对象,对身高、胸围等8个测量部位数据进行了统计分析。研究结果表明,样本呈现胸围、腰围等差异较大,身高、裤长等差异较小的体型特征,且围度变量之间、长度变量之间均具有较大的相关性。因子分析后提取的体型围度和长度特征因子可解释总方差的89.67%。聚类分析结果表明样本分为标准裤长+细腰瘦臀型、标准裤长+标准腰臀型、标准裤长+粗腰肥臀型、短裤长+标准腰臀型和长裤长+标准腰臀型等5类体型,比例分别为18.66%、21.39%、13.18%、26.87%和19.90%。研究结果为该区域成年男性下装结构设计提供参考。

摘要：为提高青年男性上半身服装的合体度及舒适性,以210名18~25岁青年男性的三维人体测量数据为研究对象,筛选出28个上半身相关变量,使用SPSS软件进行数据分析。首先,利用因子分析提取出7个最能反映青年男性上半身形态的公共因子,即围度宽度因子、曲线因子、长度因子、上半身比例因子、肩部形态因子、袖长形态因子和胸腰差因子。然后,计算各因子的权重,选取胸宽、肚胸凸差和身高3个特征指标,运用方差分析和K-means聚类分析,将该组青年男性上半身样本分为矮瘦圆台型、矮胖圆台型、高胖圆台型和高瘦圆台型4类,各体型占比分别为24.62%、23.62%、21.61%和30.15%。其中,高瘦圆台型占比最多,高胖圆台型占比最少。该研究结果为企业进行男性上半身服装结构设计提供了有价值的参考。

摘要：为提高"织物结构与设计"课程教学过程的绘图效率,基于Visual Basic 6.0开发了配色模纹绘图软件.根据配色模纹的构成原理,建立了色纱排列、织物组织及配色模纹的矩阵模型.根据色纱排列、织物组织和配色模纹之间的关系,实现配色模纹矩阵的自动生成,开发了相应的绘图软件.色纱排列和织物组织的编辑以鼠标点击实现,并能实现配色模纹的自动绘制和保存,提高了课堂教学绘图的质量和效率.

摘要：准确、智能的人体尺寸预测技术,在互联网与服装业深度融合的当前,有助于服装企业提高服装制板的准确率和工作效率,提升企业的智能化水平。基于此,本文以成年男性为例,提出利用多层感知器神经网络构建人体尺寸预测模型,以期通过输入颈椎点高、胸围、腰围、臀围等易测的躯干部位尺寸,实现快速预测全臂长、上臂长、上臂围、大腿围等四肢部位尺寸。经过对网络的训练和仿真测试,以及对不同实验结果的分析,发现具有7个隐层神经元的神经网络性能相对最佳,可满足服装制板的基本需求,这表明用多层感知器神经网络预测人体尺寸是可行的,若进一步选择合适的数据集,网络模型的预测精度会进一步提高。

摘要：以玩偶文胸原型为研究对象,以BJD球形关节玩偶为例,通过三维扫描技术采集玩偶表面点云数据,进行点云去噪、点云精简、多边形化、表面修复、孔洞填充等预处理后,拟合出玩偶躯干部位的NURBS曲面模型,再直接在该模型上设计玩偶文胸的3D结构线,构建玩偶3D文胸原型,通过3D曲面展开技术生成玩偶文胸2D平面原型,并对精度进行检验。检验表明,利用三维逆向建模和展开相结合的方法,可有效并准确地构建玩偶文胸原型。

摘要：在采用三维人体扫描技术精确、快速地采集到人体全身数据后,对所获得的数据进行探索性分析、配对样本t检验等预处理,再用因子分析和层次聚类分析相结合的数据挖掘方式提取颈椎点高、总肩宽、胸围这3个识别人体体型特征的变量,并用其进行K-means人体体型聚类分析。研究结果表明,所提出的方法既可以作为实体商店或网购服装的参考标准,也可以用于了解某地区的人体体型特征,进而改良服装结构设计。