数字化背景下服装设计与工程新工科改造升级探索

数字化背景下服装设计与工程专业培养无法满足产业发展需求,本专业分析数字经济对服装设计与工程专业人才培养提出的新要求,以新工科能力为产出导向,全面践行“学生中心、产出导向、持续改进”的质量理念,通过优化新工科知识模块,探索服装设计与工程新工科人才能力培养和思维训练的耦合方式,构建新工科“知识、能力、素质”人才培养三螺旋结构,形成一套服装设计与工程新工科人才培养的教学范式,并在同类院校进行宣传推广,取得了较大成效,为服装设计与工程专业学生培养提供了重要参考。

纺织服装企业数字化转型对企业价值的影响

随着信息技术的快速发展和全球数字化浪潮的兴起,数字化转型成为企业在市场中保持竞争优势和实现可持续发展的重要战略之一。为解决纺织服装企业数字化转型路径不明确及企业数字化发展对企业价值影响不清楚的问题,文章基于2017—2021年沪深A股上市纺织服装企业的数据,通过文献梳理分析,将企业数字化转型划分为战略引领、组织赋能、技术驱动和环境支撑共四个维度,实证检验纺织服装企业数字化转型对企业价值的影响。研究结果表明,组织赋能、技术驱动和环境支撑均显著正向影响纺织服装企业的企业价值;战略引领对纺织服装企业的企业价值无显著影响。基于上述研究结果,文章为纺织服装企业数字化转型提供了相关对策建议。

基于缓释微胶囊技术中草药纺织品的研究进展

微胶囊技术是一种近年来得到广泛研究和应用的先进技术,可以将药物、香料、保健品等有效成分封装在微小颗粒中,以达到缓慢释放的效果。微胶囊技术广泛应用于中草药纺织品中,可以缓释中药有效成分,达到更加持久的疗效。对微胶囊的定义和概念进行了介绍,并对中草药纺织品中常用的微胶囊芯材和壁材种类进行分析总结。此外,还重点关注了微胶囊制备方法及其在中草药纺织品中的应用研究进展。

光致变色纺织品制备技术的研究进展

光致变色纺织品因迅速的光响应性和反应可逆性等特质,在时尚和智能纺织品领域应用前景广泛。概述光致变色材料的变色原理和分类,探讨光致变色纺织品制备方法(直接接枝、染色及印花、纺丝、层层自组装、微胶囊法)的最新进展,并总结各种方法的优缺点。直接接枝法可精确控制材料用量,但部分方法需要专业技术和设备;染色及印花法简便经济,适用于大规模生产,但染料易褪色且可能污染环境;纺丝法将光致变色物质纺入纤维,但制备过程复杂;层层自组装法可精确控制材料结构,提高稳定性,但制备周期长且繁琐;微胶囊法可有效隔离材料,提高稳定性,具有量产潜力,可用于开发智能纺织品。最后,简要介绍光致变色纺织品在光信息储存和太阳紫外线检测等领域的应用进展。

基于虚拟仿真技术古代陶俑服装复原推断

三维虚拟技术是对传统服装复原合理性验证的重要途径。陶俑服装由于其形色质的完善性,为传统服装的复原提供了重要的素材。本文在文献资料分析的基础上,首先,对陶俑服装的款式、结构、色彩纹样进行逐项平面建模;其次,结合服装实际穿着顺序,建立三维虚拟模型;最终,通过虚拟模特具体穿着进行样板调整,完成陶俑的三维虚拟仿真复原。实验结果表明,在规格尺寸复原中,要考虑到陶俑比例与真实人体的差异以及真实服装穿着层次的松量设定;在工艺复原方面,要考虑缝型与缝份大小的关系;在纹样复原过程中,要考虑实际面料的差异。

服装品牌微信生态私域流量营销对顾客忠诚度的影响

服装品牌在微信生态这一私域流量最大载体中的布局已初有成效,但相关的实证研究相对较少。为探究服装品牌如何在微信生态私域流量中进一步提升顾客忠诚度,通过理论分析和研究假设,构建了微信私域流量营销要素对顾客忠诚度影响的理论模型。利用SPSS软件对592份有效问卷数据进行信效度检验与回归分析。结果表明:平台内容、顾客互动参与、个性化服务和专属权益对顾客忠诚度有正向影响;满意度和信任度对顾客互动参与起到完全中介作用,对平台内容、个性化服务、专属权益起到部分中介作用,研究结果可为服装品牌在微信生态布局进行的私域流量营销提供建议。

基于人体臂部的连续动态服装压力预测模型及准确性表征方法

通过建立人体臂部与弹性压力臂套的三维有限元模型,对弹性压力臂套的穿套过程及人体肘关节着装后屈曲的2种工况进行数值模拟,计算得到人体臂部软组织外表面及弹性压力臂套随时间变化的等效应力;基于此数据建立线性回归模型,选取均方根误差作为线性回归模型表征指标,以用于表征织物基传感器测试的准确性。最后对模型进行应用,在有限元模型中选取臂部肘关节外侧屈曲点处,提取此处随时间变化的应力曲线,基于曲线上的特征点建立线性回归模型;选取2种柔性传感器,将其缝制在与模型屈曲点处同样的位置,测试匀速屈肘时的电信号数据,并通过力电耦合模型将电信号转换为应力值。选取均方根误差(RMSE)作为表征线性回归模型的指标,对2种传感器测试数据进行分析,结果显示其中一款传感器的测试值的回归效果与真实值的差距较小,可以认为此传感器运用于肘部弯曲测试准确度更高,效果更好。

“服装工效学”课程思政建设探索与实践

结合“服装工效学”课程内容,明确课程思政的教学目标与实现路径,深入挖掘课程蕴含的思政元素,基于具体案例将爱国教育、传统文化、科技创新、工程伦理等思政内容有机融入课堂教学,培养学生的家国情怀、专业自信、科技自信、工匠精神等,实现价值引领、知识传授与能力培养的有机统一,落实立德树人根本任务。

智能传感器技术在服装与配饰中的研究进展

对智能服装和智能配饰类产品在基于智能传感器技术实现其智能化功能方面进行了简单阐述。重点在健康监测、运动检测、智能交互、能量收集、虚拟/增强现实以及实时监控等方面对智能服装与智能配饰进行了介绍。总结归纳了不同种类的智能服装与智能配饰通过内置传感器实现实时监测用户的生理指标和运动姿势、智能交互通过情感交流和语音识别与用户互动、能量收集延长了电池续航时间、虚拟/增强现实创造了沉浸体验,实时监控保障安全的功能特点和研究进展。最后,总结了智能服装与智能配饰在发展中仍需解决的问题和面临的挑战,并对其发展方向进行了展望。

相变材料在纺织服装上的应用及发展趋势

介绍相变材料工作原理及目前研究现状,详细介绍涂层法、纤维与纱线、相变材料包3种应用方式的特点,以及在纺织服装中的具体应用和研究进展。总结相变材料热性能的研究和测试方法,主要分为数学模型法和客观试验法两种,分析这两种方法的特点,并详细阐述差示扫描量热法、平板保温仪测试法、暖体假人法和真人着装试验法4种测试方法。指出目前研究工作中存在的问题和不足,并对未来相变材料在纺织服装领域的发展趋势进行展望。

智能纺织材料散热性能及其散热测试方法研究进展

智能纺织品在可穿戴设备、建筑、能源和产品设计等方面有着广泛市场应用,近年来得到发展迅速。电子纺织品的电子电路包括嵌入在纱线中的发光二极管、传感器和电池等设备。当温度超过一定的阈值时,温度会造成产生严重的问题,为了减少温度的负面影响,提高嵌入式设备的可持续性,介绍了天然面料的散热性能、散热合成面料的研究以及导热性的测试方法,并且对智能纺织品的温度监测进行了研究。

基于YOLOv8改进的服装疵点检测算法

针对服装疵点检测方法,提出了基于YOLOv8改进的算法YOLOv8-MBRGA,用于完成服装疵点的检测任务。引入BiFPN金字塔替换head层中的concat连接,将语义信息传递到不同的特征尺度上,从而增强特征融合。为加速模型的收敛速度和推理速度,在检测头上增加RepVGG网络,有助于更好地训练深层次的网络模型。采用分离卷积替换Conv卷积降低网络的复杂度并融入注意力机制EffectiveSE增强模型的特征提取和多尺度信息融合的能力。试验结果表明,YOLOv8-MBRGA算法在服装疵点检测上获得了显著的效果,平均精度均值提高了5.50%,精确度提高11.06%,在推理速度基本保持不变的情况下,模型的计算量下降30.48%。

服装直播营销互动信息对消费者购买意愿的影响

直播带货作为当下服装品牌最热门的营销方式之一,而互动信息作为直播行业存在和发展的重要支撑,是消费者产生信赖、购买服装产品的关键影响因素。然而,基于直播营销互动性的研究中常被忽视不同信息维度和消费者感知信息质量造成的影响。文章以服装直播营销互动信息和消费者购买意愿为变量构建理论模型,基于不同维度对服装直播互动信息进行划分,收集问卷进行分析,结果发现:服装直播营销互动信息对消费者购买意愿存在显著正向影响;产品互动信息、品质互动信息和体验互动信息对感知信息质量存在显著正向影响;感知信息质量在产品互动信息、品质互动信息、促销互动信息和购买意愿之间存在中介效应;品牌声誉在产品互动信息、品质互动信息、促销互动信息和购买意愿之间起正向调节作用。研究结果可帮助服装品牌进一步了解消费者的信息需求和感知偏好,为之后完善品牌直播环境、提升直播质量等提供参考意见。

智能可穿戴监测服装性能评价模型的研究进展

为促进可穿戴智能服装评价标准形成进而促进可穿戴智能服装产业化发展,系统介绍人体-织物数理模型及人体与织物间动态压力数值模拟的评价模型。基于弹性力学理论,探究静止状态下拉普拉斯数理模型的研究进展;介绍织物结构对接触压力的影响及织物结构的数值模拟,并进一步探究着装过程、运动状态下人体-织物间连续动态压力的数值模拟情况,以及数值模拟法与计算机技术结合的现状。最后讨论现阶段可穿戴智能服装评价模型的应用,并提出使用数值模拟法进行多物理场耦合、模拟加速度运动用于提高可穿戴智能服装可靠性评价标准的发展展望。

基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术

为提高服装制版效率,实现从服装款式图到样板的智能检索,提出一种基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术。该技术将服装结构制版知识与深度学习算法结合,基于对女裤中的廓形、褶裥、腰头类型等18个细粒度特征的识别来匹配样板。其中,技术的实现主要包括分类标签设计和模型验证实验。对于分类标签设计:先根据女裤结构制图知识,对平面款式图中可作为样板相似性评价指标的服装结构特征进行定义,并根据定义设置多标签类别;然后将多标签分类转化为单标签多分类,建立平面款式图、结构特征和样板三者之间的联系;最后通过数据可视化等方法对标签之间的相关性进行研究,并设计了最终的18个分类标签。对于模型验证实验:首先建立以女裤平面款式图为样本的服装数据集,基于数据集的特点对经典AlexNet网络进行改进,其中包括简化网络结构、减少模型参数、防止过拟合,在每层卷积层后增加批归一化操作,以加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。模型测试结果表明:改进后的模型在验证集上的准确率为83.4%,相比改进前的AlexNet模型其准确率提高了6.7%;与其它结构更复杂的网络模型相比,该模型的准确率更高,综合性能更好,可用于款式图的结构特征识别及相似样板匹配。

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。

有限元仿真技术在“服装材料实验”课程教学中的应用

介绍有限元仿真技术在“服装材料实验”课程教学中应用的特点,采用ANSYS软件,以织物顶破实验为例,阐述仿真实验教学过程。包括教学准备、交互式操作、结果分析和评分。实践表明,有限元仿真技术非常适合实验教学,可方便地更换织物材料和边界条件,实现多种条件下的虚拟实验,加强学生对织物力学性能实验中涉及的复杂概念和机理的掌握,增强学生对实验课程的体验感,提高实验教学效果。

基于边缘引导的纺织品纹样数字化修复方法

针对破损纺织品文物人工修复周期长、易造成二次破坏等问题,提出一种用改进的Criminisi算法修复破损传统纺织品纹样的数字化方法。该算法通过对缺失边缘进行重构还原纺织品纹样的结构,用于引导进一步的纹理修复。首先使用线性或二阶贝塞尔曲线拟合缺失边缘,以恢复结构;然后利用多分辨率图像中的结构信息计算更有效的优先权,确定当前待修复块;再在多分辨率图像中根据颜色、梯度和边界特征计算多个候选匹配块,从中选择最佳匹配块以减少选择过程中的随机性;最后通过分割复制的最佳匹配块进行填补,以减少对已知信息区域的覆盖,迭代完成全部破损区域的修复。实验结果表明,本文算法对存在较多结构破坏的真实纺织品彩色图像可快速实现较为自然的修复效果。

基于花状MoS_(2)/RGO自清洁吸波纺织品的制备

采用水热反应制备花状硫化钼/还原氧化石墨烯复合材料(MoS_(2)/RGO),并将MoS_(2)/RGO复合材料与聚二甲基硅氧烷(PDMS)协同整理到聚多巴胺(PDA)改性棉织物上,制备自清洁吸波棉织物。探讨了MoS_(2)/RGO复合材料用量、PDMS用量、浸渍时间等因素对整理棉织物疏水性能及吸波性能的影响。结果显示,当MoS_(2)/RGO质量分数为1.5%,PDMS质量分数为4.0%,浸渍时间为30 min时,整理棉织物的疏水性能最佳,水滴接触角(WCA)可达到155.2°,在波段8.2~12.4 GHz范围,匹配厚度为3.5 mm下最小反射损耗(RL_(min))值为-42.81 dB,有效吸收带宽(EAB)为2.08 GHz,展现出优异的吸波性能。同时,整理棉织物对常见液滴具有优异的防污性,可实现良好的自清洁吸波效果。

智能可穿戴柔性数据手套传感技术研究进展

智能可穿戴领域是一个集多学科多门类的交叉研究领域,智能可穿戴数据手套在监测人体健康、信息传递、通信、虚拟交互等领域具有广阔的应用前景。运用Citespace软件以Wed of Science核心数据库为数据来源,对近5年的相关研究文献进行检索,最终纳入126篇文献进行全文系统分析,从应用于数据手套基于不同工作原理的传感器类型、用于可穿戴传感显示转化的数据处理方法、多功能可穿戴传感手套集成的方法3个方面,对最新研究进行全面梳理总结。讨论了方法和技术的局限性,指出了存在的挑战和机遇。