绸型裙装面料的分类研究

裙装的外观形态与面料种类有着密切的关系.利用KES织物风格仪测量了40种绸型裙装面料的拉伸、剪切、弯曲等力学性能,提出运用最短距离系统聚类法、多元方差分析确定最佳聚类域的绸型裙装面料分类方法,并借鉴手感评价二级指标探讨了分类后各类面料手感的差异.结果表明,该方法具有一定的可行性,所选面料最佳分类数为5类,且5类面料的手感具有明显差异.

棉麻交织裙装面料的开发

选用棉纱与麻纤维纱进行交织,对织物组织结构、规格、织物生产工艺等进行合理设计,详述了织物生产应采取的关键工艺、技术措施。

基于概率神经网络的绸型裙装面料分类

运用KES织物风格仪测量了30种绸型裙装面料的拉伸、剪切、弯曲等力学性能。根据面料的力学性能指标,基于概率神经网络构建了绸型裙装面料分类模型,该模型的训练与验证借助于Matlab 2019的编程完成。结果表明:基于概率神经网络的分类方法具有较好的可行性,该分类方法对测试样本噪音具有较强的鲁棒性。分类后的面料在规格参数及手感特征等方面均存在显著差异,该研究可为企业设计不同类别的绸型裙装面料提供量化依据,满足消费者的着装需求。