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传统的打板方式大多依靠打板人员的经验进行制版,规律性差,既麻烦又费时。我国于20世纪80年代开始了服装CAD系统的研究开发,但早期开发的系统侧重于放码和排料,并不具备打板功能。通过分析服装CAD打板模块的技术现状,发现目前服装CAD打板模块多采用人机交互的方式制版,缺乏灵活性且操作复杂,难以充分显示计算机辅助设计的优势。随着新一代计算机和人工智能技术的发展,知识工程、专家系统已经逐渐渗透到服装CAD系统中。通过专家系统具有的推理能力,根据存储的公式、知识,做出决策和判断,演绎出所需答案,快速、自动生成服装样片。因此,智能化是服装CAD系统打板模块的发展方向之一。通过查阅相关资料,目前的研究大多集中在构建系统、专家知识描述以及款式推理机制、智能算法模型的建立、优化服装结构设计数学模型等方面,对于基于纸样特征的样板尺寸自动生成方面的研究则相对缺乏。
本课题针对目前样板尺寸仍需通过复杂公式计算得到的现状,进行了基于纸样特征的女套装上衣样板尺寸自动生成的研究。本课题的主要成果在于:
第一,在理论阐述部分,提出服装纸样模块化设计思想以及服装纸样模块划分的原则,建立了服装样板多参数选配的约束条件,通过服装纸样模块化设计可以实现同类服装各纸样模块的互换使用,并且探讨了服装纸样模块系统的流程。
第二,根据量取目前杭州市场上女套装上衣的尺寸参数,在数据分析部分首先通过样本聚类分析,将样本共分为宽松型、半宽松型、半贴体型和贴体型四类;然后运用主成分分析法、变量的相关分析法对因子进行分析,提取了刻画女套装上衣样板特征的指标。最终完成了对服装廓型、样板特征指标等专家知识的获取。
第三,在数学建模部分,对提取的9项特征指标的100个样本数据,用非线性主成分分析法来确定各特征指标的权重,避免了主观判断法存在的缺陷;采用逐步回归法建立以胸围、胸腰差和水平肩宽三个指标作为自变量,后背宽、袖窿深、袖肥、袖口、袖山高和后横开领为因变量的多元线性回归模型;按择近原则建立样板参数寻优的数学模型。
第四,将服装规格数据的提取、特征参数的生成、加权、最小距离的判别等多项步骤串连起来,通过编程实现女套装上衣样板结构参数的自动识别。
最后,在实例验证部分,根据前面通过样板聚类所产生的四种类型样衣,分别选取它们基本变量的平均值作为输入变量,经过样板自动识别系统,从样板库中输出与所需样板尺寸最贴近的四个样本序号,并根据其样板尺寸分别制作样衣,采用三个层次的综合评判模型进行评判,得出的结论是:对样衣的总体评估态势为:32.23%为好,62.88%为较好,4.53%为一般,0.36%为较差,0%为差。评判结果验证了本课题研究成果的可行性。