保暖性是决定消费者购买羽绒服、羽绒制品的关键因素之一。因此,进一步加深对羽绒保暖性的探究,对于满足消费者热舒适性需求和羽绒服保暖性设计十分必要。传统羽绒制品的保暖性测试方法包括客观实验法以及主观评价法,此类方法稳定性较差、成本较高,而计算机仿真模拟可以一定程度上弥补这一缺陷,因此通过建立数值模型对织物传热性能进行模拟已成为当下重要发展趋势。本课题从影响羽绒保暖性的三个因素——织物、填充密度和绗缝数量入手,探究其对羽绒保暖性的影响。测试不同组合条件下羽绒实验袋试样的克罗值,并利用ANSYS workbench有限元软件建立不同条件下“织物-羽绒-空气-皮肤”组合体的几何模型,通过稳态热分析模拟获得模型表面以及内部的温度分布情况,提取其热流密度及内外表面平均温度,计算其克罗值。最后,将有限元模拟的数据结果作为基础样本,建立BP人工神经网络模型,以预测不同条件下羽绒实验袋外表面平均温度、热流密度、模拟克罗值及实验克罗值等保暖性能指标。课题主要研究内容和结论如下:（1）制作不同织物、不同填充密度、不同绗缝数量的羽绒实验袋试样,测试其克罗值。得到结论:1)织物对羽绒保暖性存在影响,且随着填充密度的增大影响增大。2)填充密度对羽绒保暖性存在显著影响,随着填充密度的增加,试样克罗值呈先上升后下降再上升的趋势。3)绗缝数量对羽绒保暖性存在显著影响,随着绗缝数量的增加,试样克罗值整体呈减小的趋势。（2）利用ANSYS workbench有限元软件建立“织物-羽绒-空气-皮肤”组合体的简化三维模型,模拟不同条件下模型的稳态热传递情况,并计算得到模型的克罗值,结果显示不同织物模型的最大相对误差为5.38%,不同填充密度、不同绗缝数量模型的最大相对误差为3.85%,该模型适用于羽绒保暖性的预测。（3）利用ANSYS workbench有限元软件对“织物-羽绒-空气-皮肤”组合体进行稳态热分析,得到以下结论:1)人体皮肤的热量是沿模型厚度方向以及x方向多维传递的。不同织物对皮肤热量在模型厚度方向的传递存在影响,厚度相同的模型沿厚度方向传递的热量相同,并且填充密度越大影响越大。因此在选择羽绒制品覆盖的织物时,在满足羽绒制品的防钻绒、防风、透气等需求基础上,首先选择导热系数较小的织物,当织物导热系数较大时,尽量选择弹性较大的织物,使得羽绒制品蓬起厚度更大,保暖性更好。2)随着填充密度的增大,外表面平均温度逐渐下降,羽绒保暖性越好,当填充密度为60g/m~2～120g/m~2时,外表面温度随填充密度的增大而减小,且温度变化程度较大;当填充密度为140g/m~2～200g/m~2时,模型外表面温度逐渐减小,但差距较不明显。因此在选择羽绒服填充密度时,当身处于对保暖性需求较低的环境时,填充密度选择120g/m~2是最适合的,不仅保暖性好且节约成本;而当身处于对保暖性需求较高的环境时,填充密度选择200g/m~2及以上,保暖性会更好。3)随着绗缝数量增加,外表面平均温度逐渐增加,羽绒保暖性越差。因此在设计羽绒制品、羽绒服时,在绗缝起到了固定羽绒作用的基础上,尽量选择较少的绗缝数量。4)进一步探究热流密度、外表面平均温度、克罗值与填充密度、绗缝数量之间的关系,结果表明填充密度、绗缝数量与热流密度、外表面平均温度、克罗值呈显著性相关,通过进行多项式回归,可以分别建立热流密度、外表面平均温度、克罗值与填充密度、绗缝数量的三次函数模型,因此填充密度、绗缝数量可以反映羽绒实验袋试样的保暖性能。（4）将织物导热系数、羽绒填充密度、羽绒导热系数、绗缝数量作为BP人工神经网络的输入值,将有限元模拟得到的热流密度、外表面平均温度、模拟克罗值以及实验测试得到的实验克罗值作为输出值,建立BP人工神经网络模型,训练完成后模型的预测误差均在10%以内,说明建立的模型效果较好,可以较准确的预测不同织物、不同填充密度、不同绗缝数量条件下模型的保暖性能。本课题的研究为羽绒-织物组合体的保暖性能的模拟与计算提供了技术支持,可以简化通过测试来评判保暖性的过程,用于羽绒制品设计阶段的保暖性能优化。