基于机器学习的UD布弹道冲击有限元结果分析

由于目前主要采用的分析复合材料有限元模型图像结果的定性对比观察法分析不够深入和全面,可能会忽略某些重要信息,故而需要一种能够快速进行图像量化处理的客观分析方法。课题组结合机器学习,提出了基于k-Means聚类算法的有限元图像结果分析方法;以分析Dyneema■单向(unidirectional, UD)布以普通对齐堆叠和准各向同性堆叠的弹道冲击有限元模型的应力分布结果为例,利用k-Means聚类算法对所截取的应力云图进行基于颜色特征的像素点聚类和区域分割,分割的区域可以实现快速统计和面积计算。结果表明:该方法能够快速准确地量化不同应力范围的面积差距,从而得出更为客观明了的结果,便于深入地分析。该方法还可以推广应用于其他需要分析云图结果的领域。

八达晕纹样结构参数化解构与再生设计

为提升传统纹样创新设计效率,提出了一种参数化解构和再生设计方法。以八达晕纹样为例,在解读其艺术价值和形态结构的基础上,将其划分为填充、装饰、骨架3类元素,分别拆解为基本图元;各图元参数量化后,构建形态拟合公式,利用Rhino软件建立基础纹样模型;此基础上,通过调整不同参数,生成不同形制的纹样。并进一步,对生成纹样内部区域进行自动赋色。结果表明,基于八达晕纹样的参数化图案设计模型可衍化出不同风格效果的近似纹样,拓展纹样生成的丰富性;相较于传统设计方法,该方法实现由线稿、结构、赋色的一体化设计,为当代服饰纹样再生方法提供参考。

基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法

为有效扩展曲面枕个体适应性,满足大规模个性化定制需求,提出了基于机器视觉的曲面枕个性化定制方法。采用MINet显著性目标检测实现人像的自动分割与轮廓提取。在此基础上,对人像中的4个关键参考点、32个特征点进行提取,实现轮廓曲线的快速拟合与尺寸测量,以此方式构建头部样本数据集。通过数据聚类,将65个样本划分成12类,使用三维建模软件绘制出适合个体头、颈、肩部尺寸需求,满足仰、侧睡姿需求的曲面枕。实验得到12种曲面枕关键尺寸参数,包括侧卧区域高度、仰卧贴合区域曲线峰值和谷值。该方法进一步扩展了曲面枕形态适应性,为曲面枕定制提供分类方法参考。

基于GPQ半监督神经网络的织物图像检索

为提升织物图像检索的准确性,采用改进的广义产品量化(generalized product quantization, GPQ)半监督神经网络实现弱纹理织物图像的检索。通过CLAHE方法增强织物图像纹理,加强底层纹理特征,以降低深度学习特征过拟合的概率。利用GPQ框架中产品量化、基于余弦相似性分类器和子空间极小最大熵损失计算,对提取的特征向量进行归一化,寻找最相似织物图像。实验中采用的织物数据集包含了12类不同纹理形式的织物试样,共计1 800幅图像。分别对比了基于颜色直方图的词袋模型、尺寸不变特征变换模型、最近邻和优化产品量化算法。结果表明:改进的GPQ半监督神经网络方法的平均精度均值达到89.47%,检索性能最优。该方法能批量、低成本检索出相似织物图像,提高织物图像检索的准确性。

基于蝴蝶呈色风格的毛衫花型设色迁移研究

文章选用3种不同色彩迁移算法,将蝴蝶的配色风格自动迁移至目标纹样中。将输出纹样与针织毛衫设计相结合,采用虚拟设计的形式呈现不同种类蝴蝶呈色风格。试验选取5类典型蝴蝶作为色彩参考源,对Reinhard、Welsh和Fast Neural Style(FNS)3种算法迁移效果进行对比发现,FNS算法生成图像色彩过渡自然、底色未受影响,与参考图像风格接近,色彩迁移平均耗时每张图片0.37s。该研究从蝴蝶图像中提炼色彩特征,为针织毛衫设计提供了新思路,对其他类型的服饰产品设计具有一定参考价值。

基于机器视觉的机织物耐静水压性能检测

为提升机织物静水压检测效率,实现静水压自动评级,在优化视频采集模块的基础上,利用改进的背景差分法,对不同表观机织物静水压性能进行测试和分析。利用3D打印技术,实现采集设备和光源的封装;实时对视频帧进行掩膜、去噪和分割处理,以获得稳定有效的观测区域;利用优化更新背景策略的背景差分法,结合高斯混合模型,实现织物出水位置和帧位的实时记录,进而换算出织物耐静水压值。结果表明:该方法总体优于常规背景差分法、高斯混合模型背景差分法;对纯色和宽条格织物检测表现良好,误差在0.37%~2.77%;但对于细密的规则条纹和不规则印花织物误差较大,误差率在9.27%以上。该方法能够有效地检测纯色和部分规则花纹织物,对复杂表观织物的适用性有待提升。

基于蝴蝶呈色规则的纺织品图案再生设计

蝶翼色彩娇艳华美、醒目多变,是纺织品图案仿生设计的重要灵感来源。为具象化表述不同类别蝴蝶的呈色特点,解析其色彩组合规则,以图谱方式描绘色彩构成,并应用到当代纺织品设计当中,选取5类不同呈色风格的蝴蝶图像,利用颜色聚类算法提取出颜色占比、颜色距离、节点共现率等关键指标,构建蝴蝶呈色关系图谱,以可视化的方式呈现不同类别蝴蝶的配色形式。实证分析与再生设计部分分别对5类典型蝴蝶,共计100幅样本图像颜色进行提取和分析,依据其呈色规则,复用至线稿纹样当中,形成近似蝴蝶呈色风格的纺织品图案,并在服装、家纺等产品中进行映射和虚拟展示。该方法能够对生物呈色进行量化,为时尚产品意象色彩的提取和应用提供了参考方案。

复杂背景图像中人体轮廓的自动提取

为准确提取人体轮廓,提出基于MINet模型的复杂背景人体轮廓提取方法。拍摄正、侧面人体全身照并标注掩膜图,匹配不同的复杂背景,融合形成2860张多场景下的人像数据集。利用迁移学习机制,优化MINet显著目标检测模型,提取人体轮廓。分别对比了基于迁移学习的策略与原模型、U2Net显著目标检测模型、Mediapipe人体轮廓提取算法和传统阈值分割算法的人体轮廓提取效果。结果表明:基于迁移学习的MINet模型具有最优的人体轮廓提取性能,其准确率、精度、召回率和综合指标分别达到了0.998、0.987、0.992和0.990,人体轮廓提取效果与标注的掩模图最为近似。该方法能低成本、批量化、快速提取图像中的人体轮廓,为远程服装定制中的照片测量提供有效的技术方法。

洗后织物外观平整度客观评级中的若干问题

洗涤过程中,纺织品服装受到自身材料性能、机械外力、洗护产品等诸多因素的影响,形态发生改变,降低了外观美感和服用性能。传统的人工主观评级受到多个因素的制约,检测精度低且个体评价差异大。为此,基于目前国内外客观评级研究现状,着重从技术手段、评价指标、特征分类方法等角度探讨了织物平整度客观评级研究中的若干问题,并对其发展方向作了预测。客观有效地评价织物外观平整度,对纺织材料研发、服装设计、洗涤机械制造及洗涤剂研发等的评估具有重要意义。

基于血浆药理学的鳖甲超微粉抗肝纤维化作用研究

目的用血浆药理学方法,体外观察鳖甲超微粉含药血浆抗肝纤维化作用。方法采用体外肝纤维化细胞模型,以大鼠含药血浆对HSC-T6细胞增殖的影响为指标,采用效应动力学方法,确定大鼠给药方案和采血时间,并优选体系中血浆添加量。制备鳖甲超微粉和普通粉含药血浆,MTT法检测含药血浆对HSC-T6细胞增殖的影响,ELISA法测定含药血浆对HSC-T6细胞胶原分泌的影响。结果鳖甲超微粉和普通粉含药血浆对HSC-T6细胞增殖和Ⅰ型胶原合成均有显著抑制作用(P<0.01),超微粉组的抑制作用强于普通粉组,且有显著性差异(P<0.01)。结论鳖甲超微粉碎后可提高其抗肝纤维化疗效。

感知与想象:数字服装创意能力培养分阶教学研究

本文以数字服装为载体,以视觉体验为目的、以数智技术为手段构建数字服装创意课程的教学模式。围绕视觉的感知、认知、体知通道,分阶建立数字服装设计的感官形式表现、符号风格塑造、具身体验设计的课程内容体系。以学生创意能力培养为核心,与课程内容对应,建立了形式抽取的感知能力、符号风格的创新能力、具身体验的意象能力的三个层级的培养目标。构建了数字智技术应用数字服装创意从“前期技术储备-创意课题设置-技术应用方式”的课程实施路线,在数字服装纯技术教学基础上突出数智技术的灵活与创新运用,以达到数字服装创意能力培养的目标。

基于局部特征的服饰图案检索研究

基于传统的人工定义的图像检索,预设信息模糊,检索效率低且准确性差,难以满足日益增多的服饰图案素材库的检索需求.本文从服饰图案的纹理和形状出发,基于尺度不变特征(SIFT)向量变换技术,提取服饰图案的局部特征点及其描述子,并通过归一化互相关(NCC)算法实现图像的相似度判定.检索系统基于后台和实时分段查找的机制,对服饰图像素材库进行快速识别和定位.实验表明:该方法能够实现图案的准确定位和相似性判定,且对视角变化、仿射变换、噪声等具有良好的鲁棒性.图像检索系统的实现免除了繁冗的文字信息定义,提高了图像信息的识别度,对面料图案设计、服装设计、电子商务图像快速搜索等具有重要的意义.

基于LBP-V的真皮表层纹理特征提取

真皮纹理的复杂性和分类规则的不明确,导致采用人工肉眼判定皮革纹理的分类方式误差大,效率低。皮革表面具有粗细皱痕和色泽差异,加之成像过程受到光照条件影响,皮革图像融合了细节纹理和主干纹理。本文首先对皮革图像进行预处理,在此基础上利用总变差模型消隐细节纹理,重绘出皮革纹理图,采用局部二值方差模式(LBP-V)算法构建皮革纹理图像的图谱直方图作为后期皮革判定的依据。该方法的运用,能够准确地提取出皮革图像的纹理信息,有望解决了目前人工判定的难题。

基于总变差模型的彩色纹样提取

由于纺织材料表面纹样混杂了材质纹理,人工复样时存在一定的难度.本文将材质自身纹理作为一类"噪声",对原始图像采用滤波技术进行消隐.在分析了材质纹理和表面纹样的特征基础上,利用总变差模型算法对常见的材质如织物、皮革、墙纸、地垫等的纹理进行消隐处理,从而有效地提取出表面纹样信息,并与基于空间域和频率域的常见算法进行比较研究.该方法的实现,能够获得更为清晰的纹样视觉效果,有利于提升纺织品服装图案的再加工质量和设计效率,满足快速时尚的发展需求.

《新语》无为思想的儒学渊源

《新语》中的无为思想主要源自儒家的“道德导向无为”, 并非人们通常所认为的黄老道家的“自然无为”;《新语》的理想治国模式与儒家大同思想相似,而异于黄老道家的治理模式。

墨子设计思想的伦理意蕴

"以人为本"、"以用户为中心"是当前设计界的重要理念,恰是儒家"爱有差等"的"仁爱"精神在设计中贯彻的结果,可导致"设计异化",而这恰是设计界亟待解决的难题。而墨子设计思想中蕴含丰富的伦理意蕴,包括:"兼相爱"的设计伦理原则,"利人"、"节用"、"非乐"的设计伦理标准,"兴天下之利,除天下之害"的设计伦理目标,主张以"爱人若己"的"兼爱"伦理,取代"爱有差等"的"仁爱"伦理,简称"设计义治"。对解决这一难题有重要启示。

西部农村反贫困与农业剩余劳动力转移

消除西部农村贫困是中国反贫困战略的重点。西部农村贫困的根源是农业剩余劳动力数量过多、农业劳动边际生产率接近零。要实现西部农村脱贫目标,根本出路就是通过推进工业化和城镇化、强化职业培训、完善劳动力市场、改革户籍制度等措施,促进农业剩余劳动力向二、三产业和城镇转移。

中华传统文化与美术院校思想政治理论课教学

美术院校学生的中华传统文化知识储备偏低;美术院校学生对中华传统文化的学习期望与美术院校教师在满足学生期望的教学行为之间也存在一定的差距。做好五个结合、处理好四个关系,把中华传统文化与思政课教学紧密结合起来,是创新美术院校思想政治理论课教学有效之举。

陆贾的“设计异化”思想及其当代价值

"设计异化"(设计由造福人异化成祸害人)是构建社会主义和谐社会亟待解决的难题。陆贾思想涉及"设计异化"命题,揭示"以人为本"导向误区,"以仁为本"才是出路,故有重要的当代价值:要防止"设计异化"、构建和谐社会,就必须实现设计理念的伟大变革:从"以人为本"转为"以仁为本",即从当前以人为中心,仅关爱人及其需求,转为不仅"亲亲":关爱用户及其需求,还须兼顾并推及到"仁民爱物":关爱他人、人类,关爱万物、自然;最终实现人心(人内身)、人我(人与人)、人物(人与其它物种、人与产品)、天人(人与自然)四重合谐,即"设计和谐"。

社会主义核心价值观融入“概论”课路径研究——以艺术院校为例

探索社会主义核心价值观融入艺术院校"马克思主义基本原理概论"课路径是社会主义核心价值观融入高校思想政治理论课的重要内容之一。为此须探索一种教学模式——"经纬教学模式",创新三大教学方法——"艺术作品教学法""艺术案例教学法""传统文化教学法",这对社会主义核心价值观如何融入高校,融入国民教育有重要启示。