河南地区中青年男子体型分析

通过对河南地区20～50岁成年男子的随机抽样,获得静态人体数据。并对人体数据运用SPSS统计软件进行均值分析、聚类分析,探讨了河南地区成年男子体型分类的新方法,为男装成衣生产和销售,提供参考依据。     

基于平均体模型的标准中间体人台建模方法

为得到标准中间体人台模型,首先通过测体获得人体躯干点云数据;在对人体点云数据处理和人体模型调整后获得平均体模型数据的基础上,通过对标准中间体特征部位关系的研究,建立特征部位与人体身高和胸围的回归方程,求得特征部位的标准尺寸;采用形状因子方法对点云模型进行调整,得到标准中间体点云模型;并在MATLAB环境下,通过NURBS工具箱准确地实现了曲面建模,最终得到标准中间体模型.     

男子下体静态体型分类方法的探讨与研究

在分析现有体型分类方法的基础上,遵循"针对性,复合性"的原则,探索性地研究了男子下体静态体型的分类方法,并以中原地区男子下体数据为例,细化了该地区男子下体体型,得出了中原地区7种主要体积类别,为下装样板设计的优化提供了一定的理论基础.     

人台的立体结构与礼服样板的关系研究

以人台为对象进行测量并绘制横截面图，研究了人台各部位的体型特征，并结合礼服研究平面样板的结构，比例分配，省道的大小及形状，建立了立体到平面转化的关系。     

基于当今儿童体型特征的东华童装原型构建

基于儿童体型特征变化和童装款式制版需求,建立东华童装原型2020版。参考儿童人体尺寸国家标准,得出身高120cm、130cm、140cm、150cm、160cm的男女儿童17个控制部位的尺寸数据,以此构建实验系列实体人台,运用三维扫描及逆向工程技术建立对应虚拟人台。在实体人台上进行童装原型构成实验,获取原型平面样板及短寸数据,通过回归和修正得出原型细部尺寸公式,结合制图规则绘制童装原型结构图。开展款式验证实验,虚拟试衣及样衣试穿的评价显示东华童装原型2020版具有较好的适体性和应用性。     

基于聚类人体体型分类法的体型反算方法研究

用聚类法将大量人体样本尺寸数据进行体型分类。是目前较先进的一种人体体型分类方法．但分类后若根据个体尺寸数据反向判断其所属的聚类体型则较为困难．本文经过多个设计方案,对实际测量的人体数据进行分析计算和对比,得出一种效果好、计算量小的实用反向判断方法．     

基于POSER的三维服装人台模型

提出了一种基于POSER人体模型软件的人台建模方法,并利用VC++和OpenGL建立了三维人台仿真模型.实验证明:此方法建立人台模型快速,精确度较高,为服装造型和着装仿真的研究提供了平台.     

日本大野顺之助人台的特征比较

对日本大野顺之助系列人台进行了详细的介绍,对比分析了各类人台的放松量、造型特征、推档档差,总结了日本大野顺之助人台的优点,对研究和开发适合我国国民体型的系列人台具有一定的指导意义.     

基于三维点云数据的虚拟人台模型的构建

针对实际人体三维扫描点云数据的特征,根据数据点坐标差值大小提取出每个高度层上的关键点,利用简化的Delaunay三角平面划分算法,将这些关键点构造成三角平面,并制作出OBJ模型文件,导入常见的三维建模软件后得到人台虚拟模型.实验表明:上述方法处理数据简单、快速.得到的人台模型符合要求,适用于大量人台模型的构建.     

基于年龄细分的女装人台规格体系

采用[TC]2三维人体扫描仪和马丁测量仪采集了华东地区644位18~55岁女性的人体数据.通过主成分分析获得围度因子、高度因子、臀宽和背长因子、肩部因子等4个主成分因子;由研究得知人体围度因子和经后颈点肩宽随着年龄的增加呈递增趋势.通过两步聚类分析方法和市场细分理论将年龄段划分为20S、30S、40S、50S;采用胸腰差作为体型划分标准,运用K-means聚类方法将体型划分为B、AB、A、Y共4类;确定了基本部位胸围、身高和11个控制部位描述不同体型特征,最后通过计算中间值、分档数,建立起基于年龄细分的人台规格体系.     

通用数据标准制定方法的研究

本文在进一步完善通用数据标准中的数据需求的定义、数据清单的产生、数据标准的制定和数据标准的审定的基础上,研究了通用数据标准的制定方法和流程,可以做为保证数据仓库的数据一致性方面工作的实例,为企业业务系统建设中做好统一数据规划提供了很好的思路和借鉴。     

基于大连地区学龄前儿童体型数据的采集与分析

基于地域、民族、生活习惯和儿童体型的特点,很难确立统一的童装号型标准,业界对儿童服装结构难以深入研究,这对童装企业的生产和研发产生了影响,也使购买儿童服装面临很多困扰.本文试图对学龄前儿童进行人体测量和体型数据综合分析,对儿童的体型特征和分类方法做探索性研究.     

基于三次样条插值的参数化三维人台仿真模型的建立

通过测量标准人台,获取人台三维数据,利用OpenGL 和VC 进行三次样条插值计算,获得型值点间的插值点三维坐标.应用OpenGL建立计算机三维人台模型,并实现参数化控制,获得不同体形和尺寸的人台模型.该方法建立三维人台模型方便、快捷,模型较为逼真,能够较好地反映出不同人体的体态特征,为服装三维CAD提供良好的平台.     

三维个性化服装人台建模的研究

基于标准服装人台仿真模型,采用新的人体尺寸测量体系进行特定尺寸的测量,通过特定的尺寸比判定个性化人体特征截面的变化特点,根据人体特征截面特点和相关测量尺寸获取个性化人体特征截面轮廓上关键点坐标,分别对各特征截面轮廓线进行三次样条曲线拟合,并在标准服装人台的基础上确定相邻曲线,最后应用VC++和OpenGL实现不同体形的个性化服装人台仿真模型的建立。这对计算机辅助服装结构设计和服装效果的良好展示都具有重要的意义。     

女模特群体专用人台的三维虚拟设计

针对现有标准人台和个性化人台的使用局限性,提出某一群体专用人台的设计方法。以模特群体为研究对象,对模特群体进行号型设置和体型分类。根据Morphing理论,选择5个号型为175／86,体型为正常胸正常臀体的模特作为参与Morphing过程的样本模特,结果显示：具有群体体型归纳特征的175／86正常胸正常臀体模特群体专用人台的三维虚拟模型设计是可行的。     

标准数据集合的分析与设计

标准数据是用于比对发现错误数据记录的一类数据,在病态数据检测中具有极其重要的意义。而目前的标准数据研究还处于录入数据库阶段,造成调用困难且准确性不高。本文分析了标准数据的收集和变更情况,提出递增式标准数据集合的方法,并在“工厂字典”的标准数据中进行了验证。     

基于IFC标准的幕墙工程数据转换方法研究

由于幕墙设计模型与加工模型数据格式的不统一,从设计阶段到生产阶段的幕墙BIM实施过程存在突出问题,数据在传递过程中需要进行重复建模和二次加工。针对幕墙常用构件,通过对IFC标准和STEP标准的对比研究,建立了两者的部分非几何信息的映射关系,分析两种标准在几何表达方面的异同,提出了幕墙构件几何信息从IFC格式到STEP格式的转换算法,并采用C++语言实现了该算法。通过实际的幕墙构件案例验证了算法的正确性与可行性。     

人台的立体结构与礼服样板的关系研究

以人台为对象进行测量并绘制横截面图,研究了人台各部位的体型特征,并结合礼服研究平面样板的结构、比例分配、省道的大小及形状,建立了立体到平面转化的关系。     

基于谱分解的不确定数据聚类方法

提出了一种基于谱分解的不确定数据聚类方法,利用数据本身的潜在关联,探寻不确定表象下底层数据记录的真实协方差结构。根据协方差结构,使用基于谱分解的数据分析方法,获取锐化降噪后的数据,再将此数据进行聚类分析。对比实验结果表明:本方法得到的聚类质量显著提高,RMS均方根误差以及CH指标结果均优于传统方法。     

基于Crust算法的虚拟人台重建

对三维人体扫描数据进行精简处理并依据关键点提取半身人台数据.利用Voronoi图和Delaunay三角剖分的性质,在Matlab的平台上实现了经典的Crust曲面重建算法并得到基于真实人体的三维个性化人台模型.本文的建模方法便捷、准确,为建立大量个性化人台模型奠定了基础.