男装面、衬料配伍性专家系统的构架与实现

论文摘要

在市场竞争日益激烈的环境下,随着服装面、衬料品种的千变万化,流行周期也越来越短,服装企业要迅速地正确选择和准确了解面、衬料显得尤为困难和重要；单凭工作经验对面、衬料的配伍性进行主观判断,明显不能满足企业快速反应的生产需求；本论文以此为研究背景,结合东华大学服装学院与湖南省某企业的科研项目——《高级男装材料风格配伍性专家系统》,对男装面、衬料配伍方案的客观选择及其专家系统数字化实现等方面进行了实践性研究,旨在于结合服装企业的实际需求,并提出相应的参考建议。研究工作首先到相关的企业进行实地调查研究,获得当前男装服装企业中常采用的面、衬料种类及其现行的配伍方案；并针对收集的上百种面、衬料进行预测分类以及结构性能总结,然后采用基于Kawabata设计思想的KES织物风格评价系统对采集的样品进行织物风格性能测试,获取了织物的表面性能、弯曲性能、拉伸性能、剪切性能以及织物压缩性能等16种织物力学性能参数,并在对其利用SPSS数据分析软件进行误差剔除、因子分析、相关性分析、回归分析、聚类分析以及主成分分析的基础上,获得了面料库的六层分类筛选方案,并在此基础上得出了具有不同材质、风格、适用于不同季节等特征的28类男装服装企业中的常用面料,以及织物力学性能的相互正交的六个主成分因子,依次来综合表达织物的风格性能,并建立了各类面料主成分因子与织物结构性能间的相关性模型。根据数据处理得出的聚类方案所获得的28种面料以及相关性模型,以及企业市场调研中所获得的男装企业中常用的粘合衬料,进行面料与衬料的配伍性方案设计与实施,在对面料与衬料配伍后的复合体进行专家主观等级评价以及实验室剥离强度客观评价的基础上,得出了服装企业中常用面料与粘合衬料间的最佳配伍工艺环境和配伍方案；并结合数据库技术建立了专家系统数据库平台,以人工神经网络算法为专家系统核心算法,C++计算机编辑语言和VC++程序编辑软件作为专家系统实现工具,成功构架和实现了男装面衬料配伍性专家系统。本论文的创新点在于选取了更大的样本范围,对当前市场上流行的大部分男装面料与相应的粘合衬料进行了配伍性研究,更大幅度地扩大了本专家系统的适用范围。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 男正装各材料配伍性的研究历史及现状
• 1.3 论文的主要研究内容
• 1.4 论文研究目的
• 第二章 男装用面、衬料基础实验设计
• 2.1 实验方案设计及研究路线
• 2.2 实验材料收集及基础实验设计
• 2.3 基础实验数据分析
• 第三章 粘合衬性能研究分析
• 3.1 服装衬料概述
• 3.2 粘合衬的基本功能
• 3.3 粘合衬的分类
• 3.4 粘合衬的选用
• 3.5 粘合衬性能参数获取及研究分析
• 第四章 男装面衬料配伍试验设计与效果研究
• 4.1 配伍性实验方案设计
• 4.2 粘合工艺方案
• 4.3 实验内容
• 4.4 结论
• 第五章 男装面衬料配伍性专家系统的实现
• 5.1 配伍性数据库平台的建立
• 5.2 人工神经网络（ANN）算法
• 5.3 专家系统编辑实现工具及界面与功能介绍
• 5.4 男装面衬料配伍性专家系统的实践验证
• 第六章 结论与展望
• 6.1 课题研究结论
• 6.2 不足和展望
• 参考文献
• 附表一 男装常用面料结构参数表（部分数据）
• 附表二 常用男装面料力学性能参数表（部分数据）
• 附表三 常用男装面料力学性能参数均值求取后表（部分数据）
• 附表四 常用男装面料力学性能参数标准化后表（部分数据）
• 附表五 常用男装粘合衬结构参数表（部分数据）
• 攻读学位期间的研究成果
• 致谢