速度滑冰比赛服个性化样板生成方法

速度滑冰比赛服是重要的运动装备,为解决速滑比赛服定制中样板与个性化体型匹配度较差和制版效率低的问题,提出一种基于质点-弹簧系统的样板生成方法。首先,扫描运动员三维体型,根据体型特征和比赛服分割线提取各主要衣片的三维模型网格;基于三维网格建立质点-弹簧模型;同时,对比赛服弹性面料进行多角度拉伸试验测量面料力学属性,以确定质点-弹簧模型的参数;然后,将衣片三维模型向二维平面投影,给定模型参数和约束条件在二维平面内对质点-弹簧模型进行迭代,在内部能量最小化目标约束下模型收敛后,获得的边界形状即认为是该衣片的样板;最后,经过服装CAD样板调整和裁剪缝纫等加工工艺步骤制作比赛服样衣,经运动员试穿评价后微调得到最终的个性化比赛服样板。试验结果表明,生成样板的测量误差在可接受范围以内,运动员主观试穿反馈样衣合体度良好,本文方法能够有效实现速度滑冰比赛服个性化样板生成,从而为速滑比赛服定制制版提供有效的技术支持和实用工具。

带松量外套服装线框模型构建及样板生成

为了提取外套在穿着状态下的内部空间量分布特征并构建带松量的服装模型,利用三维扫描技术获取服装模型与人体模型,在Geomagic软件中对模型进行对齐处理并在人体模型中定义10个特征点和10个特征面,使用其中的7个特征水平面截取人体-服装模型,获得多个截面轮廓来分析空间量分布特征。根据空间量特征利用样条曲线构建服装松量线框模型,通过几何展开的方式将模型转换为服装样板,并导入虚拟试衣软件中验证。结果表明,由样条曲线生成的服装松量线框模型展开后样板试穿效果与原外套相同。该模型后续可用于个性化服装样板开发。

曲面展平技术在服装样板生成中的应用研究

曲面展平技术是三维虚拟技术中生成二维服装样板的常见方法,主要包括三维服装曲面模型构建和二维服装样板获取两大部分。文章简述了三维服装曲面模型构建的两种常见方法,根据操作流程系统介绍了二维服装样板中服装曲面分割、曲面展开及省道生成和二维样板后处理3个步骤。将其中的曲面展开分为基于曲面参数化展开、基于几何特性展开和基于物理能量展开3种方式,分别梳理了不同方式的研究进展。总结了技术应用方面存在的问题,为二维样板生成系统改进提供研究方向。

多因素耦合翻立领样板生成模型构建

为提高样板生成预测精度,以翻立领为例,提出了一种基于Lasso和PSO-RBF神经网络的面料与款式图参数耦合的样板生成模型。将翻立领款式图样板数据与面料参数输入Lasso模型中进行降维,根据降维结果,建立针对不同领型样板数据采用不同输入方式的PSO-RBF神经网络模型,通过PSO算法得到RBF神经网络的最优权值和模型宽度,最终得到翻立领的样板参数。实验结果表明,该方法与未融入面料因素的PSO-RBF神经网络模型相比,间隙量和起翘量的均方误差分别降低了0.46 cm和0.21 cm。

基于量身定制的女性上装原型样板自动生成模型的构建

随着中国经济的快速发展,服装的个性化定制生产模式已成为必然趋势,其中"量身定制"成为服装个性化定制的基础要求。目前服装制版主要采用的是日本第八代文化式女装原型,文章以此为研究对象,在了解女性上体体型特征及其与原型关系的基础上,通过对原型几何关系构成的解析,建立女性上装原型样板自动生成模型,并利用Matlab软件编程,进而为中小型企业提供一种廉价高效的打版软件。

青年女性腰腹臀部着装间隙量空间形态分布研究

为了揭示人体腰腹臀部着装间隙量的空间形态分布,提升裤装合体性,提出一种基于人衣间隙量分布数学模型生成裤装样板的方法。首先,使用三维扫描仪获取着装前后两种状态下的人台扫描数据,以臀围质心为原点重建坐标系并叠加人台和服装模型。截取腰腹臀部10层特征横截面并每隔5°提取特征点,计算各截面人衣间隙量,获取了着装间隙量空间形态分布。运用高斯分布函数建立间隙量数学模型,通过构造裤装模型、曲面展平,实现了基于人衣间隙量分布到裤装样板的生成。结果表明,各特征截面间隙量拟合曲线R2值都在0.95以上,建立的数学模型可靠并有效,实物验证表明根据间隙量生成的裤装样板更符合人体腰腹臀部纵向曲面形态的变化。

基于数字化三维人体模型的旗袍定制设计

为更好地实现数字化定制设计在服装行业中的应用,解决定制类贴体服装传统样板生成方法所存在的合体性差、设计制板周期长等问题,提出一种基于三维可视化技术与逆向工程技术进行旗袍定制设计方法。首先,应用三维虚拟设计平台,将三维人体扫描获取的人体23个特征部位数据进行人体模型参数化设置;然后,通过在人体模型的4个关键部位加入松量,构建出“带贴体松量”的特征人体模型,并在此人体模型上进行三维旗袍造型及内部分割设计;最后,将三维旗袍曲面自动展平得到二维样板,并将二维样板制成成衣进行主观评价。评价结果表明,成衣主观测评指数达到4.0分以上,该方法可有效进行贴体服装设计及样板自动生成。

数字化服装结构设计技术的研究进展

为促进数字化结构设计技术在服装制造业中的应用与发展,首先介绍了参数化制版与基于人工智能的二维纸样直接生成方法,以及三维虚拟缝合技术的发展现状;然后系统地概述了包括三维服装自动生成、虚拟立体裁剪、三维基型重建、三维服装模块化重组的虚拟服装模型的设计方法,总结了基于曲面展开的二维纸样获取技术,包括几何展开法、力学展开法以及几何力学相结合的方法。认为数字化服装结构设计技术在简化制版、摆脱经验依赖、实现可视化三维造型与二维平面转化等方面具有巨大潜力;结合人类创新潜能与计算机计算能力,在满足服装个性化与多元化的同时,提高制版准确率、建模精度与效率是未来数字化结构设计的发展方向。

三维人体扫描技术及其在服装领域的应用

针对三维人体扫描技术在实际应用中产生的一些共性问题,从三维人体扫描技术的原理、影响测量精度的相关因素、典型性研究方向及其面临的问题3个方面进行梳理,着重从便捷式人体测量设备开发、虚拟人台开发、服装样板自动生成、服装功效学评价、国民体型测量与服装号型更新以及在服装教育领域的应用6个方面进行总结梳理,为三维人体扫描技术在服装领域的应用提供思路。

浅谈服装工程中的数字化

本文介绍了最新服装纸样自动生成系统的技术发展概况,提出了系列产品软件开发的思路框架并指出服装结构设计实现数字化的主要问题在于“纸样模型”的建立。

BP神经网络在服装人体工效学中的应用

文章通过介绍BP神经网络在服装样板自动生成、号型选择和服装舒适性预测等服装人体工效学领域的研究进展,表明BP神经网络作为一个智能化工具,可简化服装人体工效学中一些复杂问题的能力,特别对解决由诸多非相关因素共同影响下的服装舒适性等问题具有重要的意义。

基于三维人体测量的女装基础版型关系模型的研究

从"一人一版"这个理念出发,通过三维扫描仪分析提取出影响女性体型特征的特征点、特征线和特征参数。同时,结合立体裁剪和映射原理,建立人体体型参数、交互值参数与女装基础样板结构参数之间的关联关系,建立基础版型关系模型。然后,通过变换交互值参数得到不同基础版型样板,进行样衣制作并评价,进而验证此基础版型关系模型。