机械按摩效应的人体工程学研究方法

为科学评价机械按摩产品的按摩效应,提高产品设计质量和用户体验,从医学、心理学、人体工程学等方向,对近年来按摩效应及其研究思路进行了梳理。从心理评价方法和生理评价方法两个方面,对主观量表评价、脑电测试与评价、常用生理评价指标等进行了文献整理和分析。总结了现有的研究成果及存在的不足,提出主观与客观相结合、心理与生理相结合,可行、可靠的按摩效应评价指标体系的建立与评价方法研究、按摩效应的影响因素及按摩参数的优化设计方法研究、按摩对象的个体差异性特征对按摩效应的影响研究是从人体工程学领域开展机械按摩后续研究的重点。     

吸湿快干型服装穿着热湿舒适性主客观评价一致性研究

文章分别利用出汗假人和主观实验，对吸湿快干型服装穿着热湿舒适性进行测试，并对主客观测试结果的一致性进行研究。结果表明，在大运动量条件下，在对服装穿着舒适性总体评价方面，出汗假人与主观测试结果一致性较好，但在主观穿着实验中，受试者对服装的湿、热、闷和粘感觉方面，出汗假人实验与主观测试结果之间存在一定的差异性。     

高透湿消防内衣舒适性测试与评价

对高透湿消防内衣显汗条件下的热湿舒适性进行了客观和主观测试与评价。首先采用出汗暖体假人对内衣出汗后的热流量和湿阻进行测试与客观评价,然后对内衣进行人体穿着实验与主观感觉评价。研究结果表明,用出汗暖体假人测得的4件内衣的热流量和湿阻相差不大;在内衣热湿舒适性的主观评价中,4件内衣的湿闷感和粘连感变化趋势相近;由阻燃芯吸条面料和网眼布拼接的内衣湿闷感小于3.5级、粘连感小于3级,即热湿舒适性较好;纯棉内衣的湿闷感和粘连感均超过4级,即热湿舒适性较差。研究结果对高透湿消防内衣的设计开发具有重要参考价值。     

显汗条件下针织面料主观热湿舒适性预测模型的建立

对36种针织面料的动态热湿舒适性客观指标进行测试与分析,再将36种面料制作成服装,通过人体穿着试验对针织面料的主观热湿舒适性感觉进行评定.随机选取其中28种面料建立了针织面料热湿舒适性客观评价指标与主观评价指标之间的BP神经网络预测模型,并通过该模型对另外8种针织面料进行验证和评估,结果表明,该模型能较好地预测针织面料的主观热湿舒适性.     

以客观指标为输入参数的织物热湿舒适性预测

探讨以客观指标为输入参数的织物热湿舒适性预测效果.测试了36种针织试样的6个静态客观热湿舒适性评价指标以及4个主观热湿舒适性评价指标,利用BP神经网络的方法建立了以静态客观评价指标为输入参数、以主观评价指标为输出参数的织物热湿舒适性预测模型.应用该模型对其中8种针织试样进行检验和分析,预测结果表明:该模型能有效地预测织物的主观热湿舒适性,其预测绝对误差范围在0.04 ～1.25间.     

竹原纤维织物热湿舒适性的灰色关联评价模型

为了采用常规测试方法对竹原纤维织物的热湿舒适性进行客观、全面地评价,根据织物热湿传递机制,对竹原纤维织物的透气量、透湿量、经纬向芯吸高度、保温率、传热系数指标进行测试,以客观表征织物的热湿性能。同时,采用主观评价法得到织物热湿舒适性的主观数据。运用灰色关联度法,将主客观评价结果结合起来处理,确定出各项客观热湿性能指标对主观评价值的权重系数,建立对竹原纤维织物热湿舒适性评价模型,经t检验判断该评判模型有效。     

服装的热湿舒适性研究进展

为丰富和发展服装热湿舒适性的研究方法，归纳总结了服装热湿传递机理和影响因素及服装热湿舒适性的评价方法。分别从主观和客观两个方面进行了阐述，即暖体假人法、人体生理实验法、数值模拟法和主观评价法，最后指出现阶段对服装舒适性研究的不足，并对未来服装舒适性研究方向提出建议。     

针织服装变形舒适性的测试与分析

通过对筒状针织物横拉测试与主观变形舒适性评价的一致性分析,探讨针织服装变形舒适性的测试与评价。实验中选取8种筒状试样,首先进行针织物横拉测试,得到相应的指标,之后采用主观评价法分析服装的变形舒适性,最后通过聚类分析和相关系数法比较,发现两者具有较好的一致性。     

基于脑电图技术的消防体能训练服热湿舒适性评价

为解决消防员日常训练时的热应激问题,探讨相变面料对人体热湿舒适性的影响,运用脑电图技术分别记录受试者在5种穿着状态下的脑电波,同时进行主观舒适感评价。选取α波(8～13 Hz)和β波(14～30 Hz)的平均功率谱密度为脑电数据指标,以归一化处理后的舒适感评分为主观评价指标,利用功率谱分析和方差分析研究不同着装条件对人体脑波的影响,并利用相关性分析探讨客观脑电指标和主观评价指标之间的关系。结果表明：α波和β波的功率谱密度可以作为脑电评价指标,穿着PCM消防体能训练服状态下α波强度最大,大脑积极情绪多于其他状态;β波强度最小,紧张烦躁情绪最少。在主观评价实验中,当受试者认为穿着消防体能训练服带来的湿热感和不舒适感越强时,其α波强度会受到抑制,同时其β波强度越高。α波、β波强度可以作为服装热湿舒适性评价的心理生理学参数,脑电数据提供了更为客观和定量的数据支撑。     

基于BP神经网络的口罩防护舒适性研究

冬季雾霾天气频现,然而可供选择的口罩很少。探讨了以客观指标作为输入参数的口罩防护舒适性的预测结果。通过测试16种口罩试样的5个客观评价指标以及4个主观防护舒适性评价指标,建立预测口罩防护舒适性的BP神经网络模型。以客观测试指标为模型的输入参数,以主观评价指标为模型的输出参数,并在16组试样中随机选取4组来判断模型的准确性。结论显示:模型对防霾口罩的防护舒适性预测具有一定的可靠性,其预测绝对误差范围在0.5~0.8。     

基于安全着装的服装压测试技术及其评价研究进展

介绍服装压的基本概念,阐述国内外对服装压测试技术的研究进展,指出服装压的研究主要集中在服装压的定义、影响因素及分布和服装压的主客观评价及二者之间的关系。分析评价了服装压感的主观评价方法和客观测试技术,结果表明:主观测试及评价技术的影响因素很多,测试结果精度不够高。为能定量测试出服装压强与人体舒适性的关系,需结合应用神经网络、遗传算法等客观测试技术的深入研究,这指明了服装压测试技术的未来研究方向和发展趋势。     

Coolmax/棉双面效应针织面料热湿舒适性综合评价与预测

为研究Coolmax/棉双面效应针织面料的热湿舒适性能,并对其综合性能进行评价与预测,选取东华大学纺织学院新开发的10种Coolmax/棉双面效应针织面料,与市场上10种常用针织面料作比较分析,针对这20种针织面料进行常规客观实验和人体主观实验。基于实验数据结果,运用灰色聚类方法对面料的热湿舒适性能进行综合评价,结果证明Coolmax/棉双面效应织物相对于选用的10种市场上常用针织面料有较好的透气性能、导湿性能、蒸发快干性能。通过因子分析、多元线性回归分析建立了预测模型,即织物物理性能预测主观总体评价的线性模型方程,此模型方程预测效果良好,可对双面效应针织面料热湿舒适性能进行一定的预测。     

内衣面料触觉舒适性数字化分析与评价模型的建立

针对面料触觉舒适性的主观评价不稳定、标准不统一的问题,该文提出一种基于面料物理性能指标的面料触觉舒适性数字化评价模型。借助织物触感仪测试50款市售内衣面料的力学性能,得到反映织物弯曲、压缩、热传导、表面摩擦和粗糙性能的18项物理性能指标,并衍生出3项感官评价指标以及综合触感评分,以此为基础分析织物物理性能与触觉舒适性的关系,进而建立触感的数字化评价模型,并通过主观实验验证其有效性。研究结果表明,该数字化评价模型回归拟合优度高,主客观实验的评价结果与预测结果一致性高,模型预测效果好。     

冰爽型面料性能测试方法的研究

研究了冰爽型面料的凉爽舒适性能,从面料的热湿性能、风格性能和透气性能等人手,采用模糊数学综合评判法、主成分分析法和手感触摸法对面料的凉爽舒适性能进行评价．并统计分析各物理指标与凉爽舒适性能的相关关系,得到透气率、湿阻、透湿率和热阻等指标可以作为冰爽型面料凉爽舒适性能的物理指标;同时研究表明能较准确反映冰爽型面料凉爽舒适性能的测试方法是主客观评判法相结合。     

服装热湿舒适性评价指标及方法概述

服装热湿舒适性是服装舒适性的一个重要指标。从客观评价和主观评价两个方面概述了服装热湿舒适性的常用评价指标及评价方法,分析了服装热湿舒适性的评价系统和数据的常用处理方法,提出了今后的研究方向。     

男式无缝上衣压力的分布规律及其舒适压范围

挑选120名不同体型的青年男子,在静态下试穿12件运用相同款式与材料,不同筒径、组织结构和编织方法织造的无缝内衣,测试上体不同部位产生的服装压,同时要求被测试者进行主观压力舒适性评价。运用模糊数学、箱控图等统计方法对主客观实验数据进行分析,总结出无缝上衣服装压的分布规律及男式上体部位的舒适压范围:青年男子穿着无缝内衣,对肘部、侧缝部、臂干部和背部客观压力大小的变化非常敏感;前臂部、上臂部尽管客观压力大,但主观评价舒适,反之胸部客观压力小。主观评价差产生的原因是不同部位承受服装压的能力不同。提出男式无缝上衣设计中应尽量减小臂干部、背部、胸部服装压力。     

基于合体两片袖的内旋造型结构设计

为探究袖身内旋造型的形成机制及影响因素,增强合体两片袖的活动性和机能性,从立裁角度提出分割线借量法、袖中线偏移法与袖中线旋转法3种结构设计方法。借助三维虚拟试衣技术进行单变量试验设计,确定每种方法中各变量的取值范围;通过正交试验设计,完成16款袖子的结构设计、虚拟试衣及实样制作;最后建立评价体系,进行主客观评价与分析。结果表明:各变量对内旋夹角影响程度的大小依次为袖中线旋转量、分割线借量、袖中线偏移量;结合动静态指标、主客观评价数据,得到的美观与舒适俱佳的袖子变量组合为分割线借量 0.5 cm, 袖中线偏移量2 cm,袖中线旋转量1 cm。     

基于最小方差支持向量机的织物热湿舒适性预测

在纺织服装工程研究中应用人工智能与机器学习的方法,可以更加准确地预测纺织材料的穿着热湿舒适性.为此,利用最小方差支持向量机( LSSVM),分析了36种针织织物热湿舒适性客观指标与人体穿着对织物的热湿舒适性主观评定之间的对应关系,并建立了客观指标与主观评定之间的回归模型.该模型能够快速预测成衣之后人体穿着主观评定的舒适...