X型女西装腰省分配方法的建立

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为研究服装结构参数对服装廓形的影响,提出一种以前后片胸腰差量为自变量的X型女西装的腰省分配计算方法.利用眼动追踪技术确定以胸腰差量作为X型女西装的廓形控制变量,以57款X型女西装纸样作为研究对象确立女西装基本型并建立版型数据库,运用SPSS统计软件进行描述性分析、相关性分析和回归分析,推导出基于前后片胸腰差量的各腰省量计算公式并运用到纸样设计中.通过CLO3D虚拟试衣和人台试穿实验表明,使用该线性回归关系辅助制图获得的X型女西装的廓形准确,结构线位置合理且松量适中,基于前后片胸腰差量的女西装结构设计方法可以满足结构设计要求.
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为吉祥图案在小提花织物设计应用中提供新的设计思路,文章概述了吉祥图案的设计手法以及在小提花织物中的应用难点.通过将双喜图案和双鱼戏珠图案应用在单层小提花织物中,探讨吉祥图案小提花织物中的织物组织设计、色彩搭配、织造要点,在设计时辅助运用织物CAD进行仿真模拟,以提高设计效率.结果表明:吉祥图案小提花织物设计时要充分汲取中国传统吉祥图案的特点并在此基础上进行创新设计,在图案设计时要运用经向多次重复和对称的设计手法,充分利用有限的综框数量增大图案色经循环数,组织设计时要避免浮长过长等问题.
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为探究不同造型对改良版汉服感性印象的影响,基于感性工学原理与传统汉服的基本形制,从袖型、领型、衣长3个方面选取9项造型设计要素,绘制24款不同的改良版汉服刺激图,筛选10对感性评价形容词,通过调查问卷对改良版汉服的造型进行感性评价,使用均值分析、因子分析及灰色关联度分析来量化感性评价.结果表明:影响改良版汉服造型设计的感性因子分别为气质因子、复古因子和风格因子,证明了不同造型对改良版汉服整体感性印象影响较大,对改良版汉服的设计有一定的指导意义.
为研究织物组织结构与复合纱线线密度对织物凉爽性能的影响,将线密度为7.4和9.8 tex涤纶分别与线密度为7.8 tex锦纶反向加捻、并线后作为纬纱,以8.3 tex涤纶/竹浆纤维50/50混纺纱作经纱,设计平纹、二上一下斜纹和透孔组织织物.测试织物的瞬间接触凉感、热湿舒适性能及织物干、湿态升温曲线,并采用凉爽温度指数对织物的综合凉爽性能进行评价.研究结果表明:6种设计织物的瞬间接触凉感均高于标准,且平纹织物最好,纬纱粗细对瞬间接触凉感影响不显著;透孔织物透气性最好,且在人体出汗的状态下具有较好的导湿散热
为了研究茶色素染色的效果,为茶色素的应用提供参考,以羊毛织物为染材,通过直接染色和媒染染色2种方法进行染色工艺研究.探讨了茶色素直接染色时染色工艺参数以及茶色素染色的色域和硫酸亚铁媒染的染色效果.研究结果表明:直接染色最佳染色温度为90℃,pH值为4时得色最深;浴比1:50,染色温度90℃,染色时间50 min,pH值为中性条件下直接染色时,初期染色K/S值随茶色素用量的提高而提高,茶色素质量浓度达10 g/L时,得色接近饱和;茶色素染色可获得黄、棕、蓝黑等多种颜色;皂洗会引起直接染色和硫酸亚铁媒染染色试
针对目前市场上机织物密度主要依靠人工检测以及利用图像测量结果准确率不高的现状,提出了一种基于图像灰度曲线特征值的机织物密度测量方法.获取织物图像后,利用Radon变换对其倾斜矫正,作出织物图像灰度曲线,曲线波峰数目对应纱线根数.为了在波峰数统计时过滤掉杂质小波峰,分别以曲峰峰值和位置的分布特点为依据,设定统计限制参数,找出更优的统计方法,实现机织物的密度测量.结果表明:以波峰位置为依据设置限制参数时,测得密度的稳定性与准确性最高,误差均能保持在2%以内,可以满足实际生产需要.
为减少羊绒条染过程中对纤维的损伤,以毛用活性染料为例,从加工设备和染色工艺参数优化入手,研究了羊绒条染过程中的装缸密度、循环方式和流量,以及染色保温温度和时间等不同因素对纤维毡并、染色上染量、毛条内外色差、色牢度、纤维强力等性能的综合影响,得出比较适用于企业应用的工艺参数:装缸密度为0.40~0.50 g/cm3,染液由内向外循环,流量控制在10~15 L/(kg·min),染色温度90℃,保温时间60 min.通过这些参数的合理搭配应用于批量生产,根据多批次产品细纱千锭断头追踪结果显示,断头明显降低,后
以代言人与服装品牌匹配度为研究视角,基于刺激-机体-反应理论,探究代言人与服装品牌个性匹配度对消费者品牌关系质量的影响机制.通过线上线下相结合的方式收集有效调研问卷460份,运用结构方程模型分析发现:代言人与服装品牌个性匹配度对消费者品牌关系质量有正向影响;消费者心理归因在影响过程中起中介作用;产品卷入度是代言人与服装品牌个性匹配度对消费者品牌关系质量产生影响的边界条件;研究成果对服装企业新媒体营销、品牌广告设计和品牌关系管理具有借鉴意义.
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为了准确预测儿童服装流行趋势,针对传统预测方式中存在的主观性问题,提出了基于BP神经网络的童装流行元素预测模型.该预测模型以国内淘宝、天猫、京东、苏宁易购等主要电商平台在2000—2020年间的历史销售数据作为反映流行程度的指标,以童装流行色作为预测案例,采用虚拟变量的方法,对童装的造型、款式、材料、色彩、图案、结构、工艺、搭配和风格九大流行元素进行量化,并使用MatLab平台编写程序建立预测模型,对样本数据网络进行训练,调整隐含层节点数,以BP神经网络模型模拟预测结果,对2021—2022年秋冬的童装流