浅析男西装数字化定制

文章从男西装款式入手,分析了其各部分款式要素,指出了利用各款式要素完成西装的数字化定制的方法,并进一步分析了数字化技术在服装定制生产中的应用,这对于定制服装业的发展具有重要意义。     

基于数量化理论I的男西装款式要素感性评价

为得到更加契合人的情感需求的服装产品,帮助企业更好地了解消费者的感性心理,以服装中的经典品类男西装为实例,提出基于数量化理论I的服装款式感性评价方案。首先,采用语义差异法获取用户对男西装样本的感性评价,并建立男西装感性意象二维空间;然后,通过分析男西装样本的款式特征,提取对感性意象有关键影响的款式细节设计要素;最后,应用数量化理论I构建感性因子与款式设计要素间的关联性模型。经验证可知,回归模型具有较高的预测精度且符合正态分布,进一步通过案例验证表明该模型可将人的感性需求与男西装款式设计要素进行转化,能够有效地用于男西装款式的感性评价。     

基于数量化理论Ⅰ的男西装款式要素感性评价

为得到更加契合人的情感需求的服装产品,帮助企业更好地了解消费者的感性心理,以服装中的经典品类男西装为实例,提出基于数量化理论Ⅰ的服装款式感性评价方案。首先,采用语义差异法获取用户对男西装样本的感性评价,并建立男西装感性意象二维空间;然后,通过分析男西装样本的款式特征,提取对感性意象有关键影响的款式细节设计要素;最后,应用数量化理论Ⅰ构建感性因子与款式设计要素间的关联性模型。经验证可知,回归模型具有较高的预测精度且符合正态分布,进一步通过案例验证表明该模型可将人的感性需求与男西装款式设计要素进行转化,能够有效地用于男西装款式的感性评价。     

基于服装款式标准化的男西服上衣结构设计

结合国家标准建立标准化人体,运用标准化人体建立标准化男西服款式,在修正的第三代男装标准基本纸样的基础上,绘制了男西服上衣基础样板。借助基础样板建立了照片、效果图、款式图和服装纸样。从而验证了男西服上衣款式图标准化的合理性,建立起了从服装款式到服装纸样的桥梁,也为其他服装款式的结构设计提供了思路。文章为数字化技术在服装产业的应用提供了实践,如服装CAD技术、服装智能化、样板自动化生成技术等。     

服装款式图识别与样板转换技术研究进展

为揭示款式图与服装样板之间的转换机制,概述了依据款式图进行人工制板的过程和方法,阐述了服装款式图特征参数识别和机器学习识别2种识别方法,重点论述在款式图识别基础上的样板转换技术,并对其优缺点进行了分析。参数化和匹配转换是目前最常用的样板转换方法:参数化转换适用于款式结构较为定型的服装,转换精度高,但不同款式图需要建立各自的转换模型;匹配转换可实现样板的快速转换,鲁棒性高,且规避了样板设计规则,不足是精度较低,且前期需要构建庞大的数据集作为训练集。研究认为,未来可从细化款式图识别粒度、服装款式图面料参数样板多领域跨域匹配、部件化样板智能生成3个领域开展相关研究。     

婴儿连身服装裆部样板设计研究

从裆部细节上将婴儿连身服装分成挖裆、包裆、减裆、加裆4类设计,并介绍构成婴儿连身服装的上衣下裤基本样板。在此基础上,对上述4种不同的裆部典型变化款式的婴儿连身服装进行样板设计,归纳出各种变化款式裆部结构设计细节,同时阐明各种裆部变化款式的优缺点,为婴儿连身服装裆部样板设计理论的研究提供参考。     

男西装样板参数化关系模型的研究与实现

现有的服装制版系统多类似于手工制版,自动化程度低。通过西装的制版实践,获得男西装制版过程中的制版公式及经验数据,并利用参数化方法,研究出西装样板的参数化关系模型,实现男西装样板的自动化生成,并对其可行性进行试穿评价分析,为最终实现男西装样板设计的智能专家系统提供了必要条件,为服装样板设计提供一种更高效率、更加个性化设计的制版方法。     

全成形毛衫样板设计及成形方法

为提高全成形毛衫样板设计的准确性和生产效率,在深入研究全成形毛衫工艺原理的基础上,以符合人体结构特征对全成形毛衫结构设计的要求,选取典型款式的上装为研究对象,结合服装纸样理论以及全成形毛衫设计原则,通过二维与三维相配合的设计方法,建立了适用于四针床电脑横机横纵2种编织方向的基础样板。通过对基础样板的应用举例并上机编织服装实物,说明该样板符合全成形毛衫设计及成形要求。实践认为,将基础样板用于全成形毛衫设计中可通过对样板的调用与修改快速实现全成形毛衫的变化设计,也为全成形毛衫新款的开发提供有效途径。     

针织服装系列样板设计与制作的简易方法

目前我国针织厂设计针织服装的系列样板大都采用推板法,即先设计出某一款式中间号型的样板,以其为基准样板,然后按照规格系列的档差,逐一放、缩出各个号型的样板。这种传统的推板方法不仅麻烦而且效率也低。下面介绍一种简易的针织服装系列样板的设计与制作方法,它不仅适于设计与制作针织服装的系列样板,同样也适用于其它面料的服装系列样板设计与制作。     

全成形针织服装三维款式向二维样板转化方法

为进一步了解全成形针织服装的编织原理,开发出更多不同造型的服装,从理论依据、数学模型以及转化流程3个方面探究了全成形针织服装三维款式向二维样板转化原理;从双层结构、三层结构以及四层结构3个方面研究了不同类型服装的三维款式向二维样板转化方法;以5种典型款式为例,运用上述方法在SDS-ONE APEX3系统和四针床电脑横机中进行了二维样板设计与编织实践。结果表明:三维款式向二维样板转化时,双层结构服装二维样板前后片需根据三维款式前后片是否等宽从左右侧缝或前后中心线处确定;三层结构服装二维样板需根据三维款式有无袖从后中袖窿分割或门襟侧缝处展开后确定;四层结构服装里外层衔接位置应位于领部、腰部等特殊部位。     

女西装特征部位松量分布规则

为通过探究人体与服装间的距离松量分布规律构建成衣样板生成规则,首先使用三维扫描仪对未穿着服装的人台进行扫描,获得人台基本数据。然后扫描穿着7件相同款式不同尺码的西装,获得7件服装点云数据。再将人台数据和服装数据进行叠加展示服装间的距离松量分布规律,并通过测量人台与服装间10个特征部位的截面环建立距离松量计算模型,进行给定松量和距离的松量转换。最后用三维曲线拟合方式以胸围曲线为例进行了样板增量的转化。结果表明:各部位距离松量回归方程的R ²值均大于0.9,验证了该预测模型的精确度;通过案例验证发现成衣胸围与人体净胸围之间存在-0.42 cm的误差,且在国内女装制作胸围标准误差范围内。     

基于数据库的服装样板库的设计与开发

运用VB语言及Access数据库技术建立了一个包含服装原型版、基础款式样板以及零部件样板等数据结构在内的服装样板数据库,初步实现了对服装样板信息数据库的存储、查询和调用功能。此举有效缓解了服装企业对大量传统服装样板管理效率低下的问题,很大程度上提高了企业的生产效率。     

基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术

为提高服装制版效率,实现从服装款式图到样板的智能检索,提出一种基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术。该技术将服装结构制版知识与深度学习算法结合,基于对女裤中的廓形、褶裥、腰头类型等18个细粒度特征的识别来匹配样板。其中,技术的实现主要包括分类标签设计和模型验证实验。对于分类标签设计：先根据女裤结构制图知识,对平面款式图中可作为样板相似性评价指标的服装结构特征进行定义,并根据定义设置多标签类别;然后将多标签分类转化为单标签多分类,建立平面款式图、结构特征和样板三者之间的联系;最后通过数据可视化等方法对标签之间的相关性进行研究,并设计了最终的18个分类标签。对于模型验证实验：首先建立以女裤平面款式图为样本的服装数据集,基于数据集的特点对经典AlexNet网络进行改进,其中包括简化网络结构、减少模型参数、防止过拟合,在每层卷积层后增加批归一化操作,以加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。模型测试结果表明：改进后的模型在验证集上的准确率为83.4%,相比改进前的AlexNet模型其准确率提高了6.7%;与其它结构更复杂的网络模型相比,该模型的准确率更高,综合性能更好,可用于款式图的结构特征...     

“Cinderella”系列针织服装的设计与制作

介绍了"Cinderella"系列针织服装的设计过程,包括款式构思、色彩搭配、轮廓造型、尺寸计算及样板设计等,展示了成衣效果。     

基于面料性能的合体针织上装结构设计优化

文章从合体西装和连衣裙结构设计角度出发,分析探讨针织与机织面料性能的差异,以及性能差异对服装外观和合体性的影响,并进行样板修正。实验选择典型机织平纹织物和针织圆纬衬垫织物为服装面料,对其进行硬挺度、悬垂性、拉伸弹性的测试,制作165/88A的西装和连衣裙样衣,对比分析服装横向维度、纵向长度以及斜向部位的尺寸差异,探讨面料不同性能对成衣上身尺寸的影响。实验结果表明:针织西装的肩部位置易发生变形,可适当将肩点内收0~0.3 cm,背宽内收0~0.4 cm;对于纵向尺寸较大的针织服装如连衣裙等,使用288.03 g/m2左右的面料时可在0~1 cm范围内缩短上衣长及裙长;结合针织面料横、纵和斜向的弹性伸长率可得到各部位样板的优化尺寸,即机织样板尺寸×各部位的尺寸变化率。     

男西装快速反应工艺系统设计研究

快速反应工艺系统是男西装行业新兴的发展方向,男西装企业实施快速反应工艺系统可以明显提高产品质量和市场竞争力。文章对男西装款式要素进行分析,指出快速反应工艺系统特别适合现阶段男西装企业的小批量、多品种生产状况特点。从男西装的款式要素和要素的具体内容2个方面,按照唯一性、标准化、可扩充性、简单性、实用性、规范性的原则对男西装进行编码设计。最后按照男西装工业化生产的要求,从用户管理模块、制单管理模块、审单管理模块3个方面构建了男西装快速反应工艺系统,明显缩短男西装工艺文件信息的制定时间,有利于男西装企业工艺设计与管理一体化。     

BP神经网络下的智能化合体服装样板生成

为快速得出符合顾客体型的服装样板,以男西裤为基准样板,腰围和臀围部位的变更规则为研究对像,格柏CAD 为技术开发平台,依据大量人体数据对样板原有的变更规则进行优化和重建,采用BP 神经网络算法建立了人体腰围、臀围尺寸变化量与相应的变更规则之间的神经网络模型。直接采用数据与数据的匹配归档,最终实现男西裤腰腹部和臀部变更规则的参数化设计,即给定一个腰围、臀围的变化量就得到一个相应的变更规则,通过调用此变更规则就会自动得出符合这个尺寸的样片,初步实现一人一板,提高了服装的合体度,减少了对样板师的依赖性。     

男衬衫基型之研究

通过驳样实验、穿着实验及分析研究,不断改进完善样板,从而得到造型美观、穿着舒适的男衬衫基型。用该基型进行款式变化,其样板设计简单方便、准确可靠。     

男装西服领数字化制版技术

针对西装领在整套男西装的实际生产过程中高技术水准要求及西装领的高返修率问题,将企业最新西装领的数字化制版技术归纳形成图文,分析人体颈部特点与西装领结构的关系,探讨服装企业对西装1片领、2片领、大衣领的数字化制版原理与最新技术,并与传统人工手动制版技法对比,得出电脑数字化制版技术,具有在操作上更加方便、快捷、且误差小等优势。该研究成果能为企业服装制版人员及服装高校的教学提供科学理性的数据参考。     

四面构成女套装衣身样板CAD柔性模型设计

服装样板设计是服装设计开发的重要环节,服装样板设计的数字化、自动化、高效性和准确性成为服装CAD技术背景下的重要研究方向。以典型女套装上衣身样板设计为例,提出样板CAD柔性模型概念,采用结构参数化设计方法,对柔性模型设计关键技术进行探讨,结合CAD设计实验和样衣实验,实现了四面构成女套装衣身样板CAD柔性模型的设计。运行实验验证了四面构成女套装衣身样板CAD柔性模型的灵活性、高效性、精准性、适用性,为女套装样板快速生成的持续研究提供参考。