基于三维扫描的医疗袜压力分布预测模型研究

基于三维人体扫描获取的人体表面点云数据和拉普拉斯方程,建立医疗袜与腿部接触的服装压分布理论预测模型。选择常用的Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级医疗压力袜以及3名在校大学生进行试穿,按照建立的理论模型计算压力袜和腿部接触的压力分布,并采用AMI3037型接触式气囊压力测量系统测试受试者穿着医疗袜时的实际接触压力,验证预测模型的实用性。结果表明,理论值和实测值基本一致,在一定程度上表明基于非接触式三维人体扫描的医疗袜压力分布预测方法可行。     

Structural optimization of yoga top based on 3D virtual-reality technology

Abstract

The pressure comfort of a sleeveless yoga top was evaluated and optimized based on three-dimensional (3?D) virtual-reality technology. A 3?D human modal and virtual sample pattern were created, contact pressure values on 23 points during 12 yoga postures were measured. Results showed that pressure values of side neck point, back neck point, shoulder midpoint, shoulder point, bust point and the intersection of back princess line and waist line of the 3?D sample garment fluctuated greatly, where the dynamic pressure comfort was poor. The structural optimization was based on the improvement of pressure comfort on above points. A verification carried out to verity effects of the optimization, it was demonstrated that the pressure fluctuation at above points was obviously reduced, which meant the dynamic pressure comfort was obviously improved. It is expected that the research results can provide not only a yoga top pattern with excellent dynamic pressure comfort but also a reference for the future application of 3?D virtual pressure values in clothing.     

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。     

颈部服装压对人体颈动脉窦生理的影响

为研究人体颈部服装压对颈动脉窦生理的影响,选取15名青年女性为实验对象,测量其穿着不同领宽的针织高领衫时的服装压值.通过台阶实验,对人体在静止-运动-静止过程中心率和血压的变化进行客观评价.研究认为:服装压与心率、血压存在相关性,各项生理指标在颈部受压超过1.2kPa时呈明显下降趋势,运动状态受压对心血管系统造成的负面...     

畲族服装特征提取及其分布

服饰纹样是畲族服装的重要特征,基于特征的数字化研究,对计算机自动分类畲族服装有重要意义。实验选取12款典型畲族服装,采用高斯模糊和尺度不变特征转换方法从服装样图中提取特征关键点,并获得在领口、门襟、袖口和侧开衩等不同区域的关键点分布。研究结果表明,用计算机获得的关键点分布与不同类别畲族服装特征之间具有良好的一致性;通过关键点数量分析,可以得到不同类别畲族服装的关键设计区域和排序;用关键点向量间方差大小可以表征畲族服装纹理的复杂度。该方法可有效识别不同类别的畲族服装并为畲族服饰设计提供参考。     

基于人体动态特征的三维服装虚拟试穿技术

针对人体个性化姿态的动态感知以及服装模型对人体姿态动作的跟踪匹配精度低的问题,提出了一种基于人体动态特征的三维服装骨骼点分层模型,区分躯干(整体)与四肢(局部)的运动特征,并融合了基于Kinect体感设备的人体围度数据;设计了整体-局部分解算法,分层控制三维服装骨骼模型对人体姿态动作的高精度跟踪。经真人虚拟试穿的测试结果表明:新方法的相对跟踪误差降低约10%,明显改善了虚拟服装对人体姿态的实时跟踪精度,提高了服装模型与真人体型的匹配精度,支持裙子、裤子、上衣等服装类型的复杂姿态(抬腿、弓步等)试穿场景。     

基于柔性选择性激光烧结3D打印技术的服装研发

为在服装3D打印领域充分发挥选择性激光烧结(SLS)工艺和热塑性聚氨酯(TPU)材料的组合运用在复杂三维结构成形和材料柔性调节方面的优势,对此技术路径开展了个案剖析与共性问题相结合的实证研究。首先,运用SLS工艺和TPU材料开发具有实穿性的柔性3D打印胸衣;随后,系统梳理并详尽描述了此个案的开发流程,从中提炼出基于SLS工艺、TPU材料和薄壁结构的3D打印服装通用开发流程。最终,针对此个案开发流程中的普适性关键问题提出相应解决方案。研究表明：针对柔性薄壁结构3D打印服装,三维数字模型初始形态、TPU材料硬度与模型壁厚间的配合都会对其打印成形后的可变柔性造型产生较大影响;同时也验证了将缝纫工艺用于服装3D打印模型拼接的可行性。     

服装压力对男子骑行运动中肌肉疲劳的影响

为研究骑行运动中骑行裤产生的服装压力对人体肌肉疲劳的影响,以11名骑行爱好者为实验对象,受试者穿着不同号型样衣,借助服装压力测试系统和全无线表面肌电测试系统,分别采集在骑行过程中穿着不同程度紧身骑行裤下肢主要肌肉部位的服装压力值和表面肌电信号,对主观体力感觉等级(RPE)值和客观时域指标均方根振幅(RMS)、频域指标的中位频率(MF)进行相关性分析,对服装压力和肌电指标进行方差分析。结果表明:表面肌电时域指标RMS和频域指标MF与受试者主观疲劳感有一定的相关性,且2个指标的相关性有差异;RMS、MF均可作为生物力学角度评价肌肉疲劳的重要指标;高服装压力可减少肌肉能量损耗,对肌肉疲劳有一定的缓解作用,尤其在骑行运动中后期较为明显;服装压力对不同部位肌肉的影响存在差异,对大腿外侧和内侧的肌肉影响较为明显,对臀大肌无明显影响。     

基于压力舒适性的经编无缝上衣贾卡分区设计

为研究经编无缝服装的贾卡分区设计,运用客观压力测试与主观评价的方法研究经编无缝上衣的压力舒适性,得到经编无缝上衣的压力舒适范围分布,并通过贾卡织物的定伸长拉伸实验与压力测量,探讨贾卡组织结构与服装压的关系。研究认为：贾卡织物的组织效应与拉伸弹性回复率存在相关性,经编无缝服装的服装压与弹性回复率呈正相关关系,贾卡组织效应越厚,对人体产生的服装压也越大。文章提出了具有理论和实践指导意义的经编无缝上衣贾卡分区设计的方法。     

服装压力分布及预测的研究与进展

服装压力是评价服装舒适性的重要指标。从影响服装压力分布的因素入手,总结了目前服装压力分布及预测的主要研究方法,阐述现有服装压力研究的优缺点,指出服装性能与人体机能的有机结合、三维人体模型的完善以及人体和服装动态接触压力预测系统的建立是压力研究的发展趋势。并提出现有的服装压力预测模型由于其计算量大,离实际应用还有一段距离。如何建立有效的服装压力分布预测模型,将理论模型与实际生产有机结合起来,降低成本,提高效率是进一步研究服装压力的发展方向。     

Correlation between clothing air gap space and fabric mechanical properties

To investigate the distribution of clothing air gap layers, clothes with the same pattern but different fabrics were put on a standard scan model. The [TC]² NX-16 three-dimensional (3D) body scanning technique was used to collect point cloud data and the overall 3D visualization model of clothing air gaps was represented in a novel way through computer graphics processing. The volumes of air gap space were calculated. The main fabric mechanical properties were investigated and the relationship among them was analyzed by stepwise regression. The results demonstrated a close relationship between clothing air gap space and fabric mechanical properties. The volumes of air gap space were significantly positively correlated with stiffness-bending length and warp density and significantly negatively correlated with drape-crest angle uniformity. The conclusion could play a role in predicting and controlling the clothing design process, especially the material design process of clothing.     

加热装置在防寒服中的位置及其热效用

为明确加热装置与防寒服系统的最优组合方法,以满足人体热舒适性及提高加热效率为原则,选用市场上已有的服装加热装置,采用暖体假人着装测试,在环境温度为-11.8 ℃,假人静止站立条件下,探究加热装置与防寒服系统的最优组合。结果表明:加热装置适宜放置在前胸、肩部、腹部、前臂和小腿等5个部位,且均为防寒服内胆的里料外侧,并推荐加热温度范围在腹部37~40 ℃、肩部40~44 ℃、前胸44~49 ℃、前臂和小腿49 ℃以上时,能够更好地发挥其加热效用,满足人体的热舒适性;另外,隔热值越高的服装,其搭配加热装置后的加热效果越好,研究结果为加热服热功能的设计开发提供了数据参考。     

时效性服装配送模型与改进蚁群算法的研究

 分析服装具有时效性强等特点,建立了服装时效性的模糊数学模型,通过对服装配送问题的变量研究,结合服装时效性的模糊数学模型,研究了具有时效性的服装VRP模型;在此基础上,通过对传统的蚁群算法(Ant Colony Algorithm)分析,研究了与服装VRP模型相匹配的改进型蚁群算法(Modified Ant Colony Algorithm);MACA具有的最优属性为以服装时效性变量为权重的更新函数作为各个配送点信息素更新函数。通过实验表明,相比较传统的蚁群算法,提出的改进的蚁群算法,对具有时效性服装的VRP模型的最优路径的求解更优,证明了MACA对具有时效性服装VRP模型求解的合理性与有效性。     

基于骨架重合的真实人体模型动态仿真

在虚拟试衣系统中,生动的人体动画能够更好地表现服装的特性。本文提供的算法将捕捉到的人体运动数据（记录为BVH格式）嵌入到三维人体模型中,并驱动三维人体进行仿真运动。三维人体模型的骨架通过自动人体测量进行提取。驱动骨架和三维人体模型之间的姿态差异通过仿射变换得到补偿,其中皮肤层的变形通过计算分配给依附在骨架节点上的顶点的权重值予以实现。为使权重分配更加精确,使用骨架节点和肢体分界点作为权重边界的划分依据。实验结果表明,该方法能有效地使用动作捕捉文件来实现着装模拟效果。     

一种新型服装压力测试方法的研究

文章通过与传统服装压力测试方法的对比,介绍了一种新型的利用美国Tekscan公司研制的Flexiforce传感器来测量服装压力的测试系统。该测试系统使用简便、功能强大、性能优良,实现了传感器受力的实时数据记录、波形显示、数据回放处理以及多通道采集等功能,对今后服装压力舒适性的研究具有一定的指导意义。     

服装压测试系统的开发

为测试服装作用于人体的压力,基于微传感器技术,研制适于人体柔性压力测量的感压元件微气囊,开发服装压测试系统,实现服装压数据的多点采集与记录,为服装压力舒适性测试提供了设备支持,为压力舒适性评价提供客观依据。开发的服装压测试系统,采用气压式测压方式,通过柔性微气囊感压避免了因感压元件厚大而造成测试部位服装压测试条件的改变,符合大多数着装部位的压力测量,并可保证服装压力测试结果的客观性。     

标准女体胸围曲线研究

采用法国力克公司生产的非接触式智能三维人体测量仪,测量18例22～25岁体型接近160/84A的健康女性人体,并截取过乳头部位的胸围曲线,以5°定1个点,借助MatLab7.0编程计算,得到18例女体胸围曲线上的平均点坐标,即标准女体胸围点坐标.在此基础上,运用origin软件对标准女体胸围点坐标进行曲线方程拟合,在确...     

基于卷积神经网络的汉服关键尺寸自动测量

在样本数据稀缺的情况下,为快速准确地获取古代汉服的关键尺寸数据,提出一种基于卷积神经网络的汉服尺寸测量方案。首先搭建1个二阶段卷积神经网络模型GlobalNet-RefineNet进行关键点检测,通过2次迁移学习和反复迭代训练提高关键点识别准确率;再利用算法得到坐标点的像素距离,结合博物馆或发掘报告中给出的汉服平铺图和至少1个真实测量尺寸,通过比例映射得到全衣的尺寸数据。以汉服上衣为例进行实验验证,结果表明:经过2次迁移学习,卷积神经网络模型的收敛程度高,训练效果好,通过该方案测得的汉服上衣尺寸相对误差在0.59%~4.17%之间;该方案为传统服饰的复原研究和文物尺寸测量工作提供了新思路。     

消费者对服装陈列的视觉感知

为解析消费者对服装不同陈列效果的视觉感知,为服装陈列与应用提供不同的研究视角,利用眼动跟踪仪器,以2个女装品牌为列,将消费者对服装不同陈列效果进行试验测试。基于服装陈列和视觉营销理论的基础上,利用spss软件将被测试者对各个区域的注视点个数、始看时间、首次连续时间、回视次数进行方差分析。结果表明：陈列各区域的眼动跟踪测量指标值存在显著性差异,具有分析价值。通过2个品牌不同陈列效果的对比,得出有利于企业的服装陈列方法和技巧,可促进企业销售业绩及品牌文化的传播。     

散粮堆底部压力颗粒流数值模拟分析

在前期散粮堆底部压力现场试验研究的基础上,利用PFC3D软件建立了相应的颗粒流数值模型,对散粮堆底部压力进行数值模拟分析。根据数值模拟得到的数据,利用MATLAB绘制了散粮堆底部压力分布三维网格图,直观地反映散粮堆底部压力分布形态。数值模拟结果表明,散粮堆底部压力分布是非均匀的,与现行的粮食平房仓设计规范以及传统的连续介质力学理论有所不同。数值模拟结果与前期现场试验结果基本吻合,进一步证实了散粮堆底部压力非均匀分布的特性,加深了对散体力学特性的认识和理解。