服装智能制板中的结构特征参数模型设计

为了简化服装制板中结构特征参数的获取过程,建立款式、结构特征参数的映射关系。基于服装款式、结构的特征,以西装领为研究对象,通过二维款式图、结构图确定其特征参数,并以PyTorch深度学习框架为基础,利用BP神经网络算法建立预测模型,拟合款式特征参数与结构特征参数的非线性关系,最终均方误差达到0.000 019,完成了服装结构特征参数的智能化确定过程。利用55组测试数据,对该模型进行测试,其测试结果表明:55组测试数据的相对误差均在-0.04%～0.04%之间,预测模型精确度较高。利用该预测模型,通过给定的款式特征参数能得到与其映射的结构特征参数,将所获参数输入到自动绘图系统中即得到相应的样板。该模型的设计有利于提高服装制板速度,减少制板师工作量。