【数学建模】服装结构设计中的问题建模（免费分享）.ppt

服装结构设计中的问题建模 一、问题背景 服装制作的基本流程: 服装结构设计的三个主要问题是： （1）人体测量,如何精确获得人体关键部位净体尺寸; （2）如何根据人体净体尺寸获得纸样设计所需的成衣尺寸; （3）如何根据成衣尺寸绘制构成纸样的线条. 根据成衣尺寸的获得方式不同可以定义不同结构设计方法 ,目前流行着多种结构设计方法,以女西裤为例，下面是目前流行的一些方法： 三、问题的提出 针对服装结构设计现有方法的不足，重点需要解 决的问题如下： 问题一 —— 人体净体尺寸的特征选择与提取 对人体特征进行分析（以下身分析为例），研究 如何提取对体现人体贡献较大，以及结构设计中所需 要的人体净体尺寸； 然后考虑如何引入新的成衣尺寸，能够有助于绘制更合体的服装样板. 问题二 —— 成衣尺寸的获得 研究如何实现从人体净体尺寸到成衣尺寸的自动 映射，即在获得人体各相应部位的净体尺寸后，能够 直接得到所有用于绘制成衣样板所需的成衣尺寸,并且 不需要太多的人为因素干预. 四、问题的建模 1、人体净体尺寸特征的选择与提取 采用的方法：多元统计分析 (1) 样本下身二维指标数据的采集 使用三维人体测量技术，采用美国 [TC]2公司的三维人体测量仪，以江 浙地区20－35岁青年女性为实验对象， 被测者统一穿着该设备专用服装， 采集下身117项二维净体尺寸指标，样本 数为170个. (2)人体下体二维指标的选择与提取 三维人体测量仪所获取的117项二维指标数据，可以对女 性下体体型进行详尽的描述，但是过多的指标数据，会增加 对体型分析的复杂性，也不利于将人体数据应用于下装纸样 的设计. 所以要对117项二维指标数据进行分类降维. 分别采用R型因子分析和R型聚类分析对117项二维指标 数据进行分析对比，目的是对众多的二维指标进行分类，提 取出那些对描述人体下身体型贡献较大二维指标. 因子分析结果及公共因子碎石图 R型因子分析的实验结果及结论 结果显示,经过因子分析后因子提取和因子旋转，特征值大于1的共计15个, 提取15个因子变量后, 累积贡献率为91.044%. 由因子分析的公共因子碎石图可以看出前 9 个因子特征值变化明显，其累计贡献率已达81.194％，基本能体现原变量的特征，第10至15因子特征值变化已经趋于平缓，而15个因子之后基本没有变化 . 结论 由因子分析的结果可以得出：围度、宽度及长度数据是反映人体下体体型最为主要的指标；作为女体下体特征最为突出部位的臀部及裆部指标也非常重要，且与围度及长度指标相关系数很小. 这给后面的进一步分析提供了参考依据。 R型聚类分析结果 结合上表结果和人体学基本知识可以对117项指标进行大致的分类，主要分成15类，其中8类与裤装结构设计相关. 分别来描述：人体下体围度、宽度、厚度的指标；人体下体长度的指标；反映臀凸和腹凸特征的指标；反映人体腰臀部体表长度的指标；人体裆部特征的指标. 各类指标相关分析 对前面分的8类指标进行相关分析，目的是在每 类指标中选取一些最具有代表性的指标。 具体方法是： 对这8类中所包含的数据进行标准化，并计算两 两变量间的相关系数，可以得出变量间相关系数矩 阵. 从相关系数矩阵可以清晰的看到人体下体各指标 之间的相互关系，并得到最具代表性二维人体指标 . 结论: 目标：学习样板师经验，实现净体尺寸到成衣尺寸间自动精确 的映射.即在获得人体各相应部位的净体尺寸后，能够 直接得到所有用于绘制成衣样板所需的成衣尺寸数据. BP算法应用中存在的问题及改进策略 基于人工神经网络服装结构设计方法的具体实现 输入向量的确定 ：净腰围 、腰围高、腰前距、腰后距、净 臀围、臀围高、臀前距、臀后距、后臀翘角度、净直裆、腹 前距 隐含层的确定 ：一个隐含层，神经元数目： 输出向量确定：腰围、臀围、直裆、前横裆、后横裆、后裆 斜量、前省总量、后腰省总量、起翘量 样本集的获得及预处理 用[TC]2三维人体测量仪对在杭250名不同体型的青年女性进 行了净体尺寸的测量 ，然后通过样板师进行女西裤的打板， 通过多次修改和部分制作样衣操作，从而得到了250个相对 比较可靠的实验样本。将其中200个作为训练样本，50个作为测试样本 。样本在训练前都进行了归一化： 实验结果及分析 : 制作样衣后的效果: 所需解决的问题： 如何将裤装纸样中的线条抽象出