铅笔裤轮廓感与面料性能的关系

选用13种涤棉面料制作女铅笔裤,讨论了面料的物理力学性能对铅笔裤轮廓感的影响.测试了面料的面密度、厚度、经纬密、总紧度、悬垂系数、弯曲刚度及折皱回复角等物理力学性能;将面料制作成铅笔裤,拍摄真人穿着时动态与静态的外观形态,并利用Corel Draw软件描绘出铅笔裤的静态轮廓;邀请专家对轮廓感进行主观优劣评价;用相关分析法考察了铅笔裤轮廓感与面料性能之间的相关关系.研究结果表明:面料的折皱回复角与铅笔裤的轮廓感显著相关;折皱回复角较大、悬垂性和弯曲刚度适度的面料适于制作女铅笔裤.     

基于马尔科夫——灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

建立马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型是为了更加科学合理预测深基坑压顶水平位移,提高预测精度.比较分析BP神经网络模型与串联式灰色BP模型的预测结果,建立马尔科夫链修正的灰色BP组合模型,以汕头市某花园酒店扩建工程的基坑压顶水平位移的实测数据为研究对象,通过比较模型预测结果与实际结果,检验其深基坑预测模型的精度.实例证明,经马尔科夫链改进的灰色BP神经网络组合模型的预测精度优于单一模型,更适合用于样本少、随机波动性大的深基坑变形预测.马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型对深基坑压顶水平位移的预测不仅精度高,同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统之间各状态的规律,为深基坑压顶水平位移预测提供了一种新方法.     

AdaBoost-BP模型在大坝变形预测中的应用

针对传统BP神经网络自身存在局部极小值及模型的泛化能力差时预测精度无法满足实际需求等的不足,本文用AdaBoost算法优化传统的BP神经网络得到AdaBoost-BP预测模型,可以减小局部极小值的影响,增强了模型的泛化能力,提高模型的预测精度.示例证明,AdaBoost-BP预测模型比传统的BP神经网络预测模型拥有更高的预测精度.     

基于BP神经网络的杭州紫之隧道最大地表沉降预测

杭州紫之隧道浅埋暗挖北段处于地下水丰富的软弱地层中,施工过程中产生的地表沉降量难以控制,波动范围较大.为了准确评估施工风险,采用BP神经网络对最大地表沉降进行预测.首先对地表沉降的影响因素进行选取和量化,构成样本数据组.然后通过试错法,建立预测精度最高的一般BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络模型,研究发现BP神经网络在预测地表沉降方面效果较好,且使用遗传算法可以进一步提升预测精度.接着探讨了地层渗透性对BP神经网络预测精度的影响,研究发现不考虑地层渗透性会使预测精度大幅下降.最后对BP神经网络模型参数进行了敏感性分析,揭示了预测沉降的变化趋势符合客观变形机理.     

基于小波神经网络的建筑工程沉降变形预测

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、BP神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助MATLAB编程,建立了改进的BP神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的BP神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.     

基于多元线性回归和BP神经网络的单井能力预测

为提高单井能力预测的精度和可靠性,提出利用地震属性数据,结合多元线性回归方法和BP神经网络方法进行预测。首先提取了研究区目的层的地震属性,然后利用多元线性回归方法和BP神经网络方法建立了单井能力与地质、地震属性之间的函数关系,得出了半定量-定量化的单井产量设计模型,并且验证了模型的预测结果。结果显示:单井能力预测精度总体在80%以上,其中BP神经网络模型预测精度更高,吻合度更好,证明了利用多种地震属性联合预测单井产能是一种卓有成效的方法。     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

停车场泊位占有率预测方法评价

采用上海市五角场地区的停车泊位检测数据,分析了商业、办公和体育场3种不同类型停车场泊位占有率(parking occupancy rate,POR)的时变特征,并评价了ARIMA(autoregressive integrated moving average)、卡尔曼滤波和BP(back propagation)神经网络等3种常用方法在POR预测中的适用性.结果表明,ARIMA和BP神经网络的预测精度总体优于卡尔曼滤波,BP神经网络在商业和办公停车场的短时预测中有较好的精度;3种方法的预测精度均随预测时间步长的增加而逐渐降低;不同类型停车场的POR预测精度存在较大差异,工作日的预测精度一般高于非工作日,且模型具有较好的自适应性.     

基于BP神经网络的油松林小气候的模型研究

为了检测林缘、农田的小气候是否可定量预测林分小气候,从模型角度分别研究林缘、农田与林内小气候的相互关系,为油松人工林小气候预测、林分生态效益的定量评价及森林资源经营管理提供科学依据,本研究利用延庆不同密度油松人工林林分、林缘及农田的小气候监测数据,构建了林缘-林分、农田-林分立体空间的BP神经网络模型和多元线性回归模型.借助回归估计标准误差对2种模型的预测精度进行了比较.结果显示:对于集合小气候环境梯度,林缘-林内的BP模型预测精度整体高于农田-林内的BP模型预测精度;BP神经网络模型对气温、相对湿度及光照强度小气候要素测精度明显高于利用多元线性回归模型.结论:选用BP神经网络构建的林缘-林分模型实用性强,模拟精度高,可达到评价林分小气候、定量预测的目的.     

基于有限元-BP神经网络的地下连续墙变形预测

基于目前在基坑支护结构中应用广泛的变形预测方法,有限元法和BP神经网络,结合基坑工程特点,提出将有限元模型与BP神经网络相结合的基坑变形预测方法.以某实际建筑基坑为研究对象,利用有限元软件进行近似建模,使用MATLAB软件实现有限元模型与BP神经网络模型相结合的预测模型,对基坑地下连续墙水平位移值进行预测对比.结果表明,有限元-BP神经网络预测模型预测值与实测值最为吻合,预测精度优于单一的有限元或BP神经网络预测模型.     

喇叭裙丝绺方向及裙片数对造型效果的影响

在了解喇叭裙结构和工艺的基础上,通过实验研究喇叭裙的最佳丝绺方向和裙片数．选用同一种面料,并按不同斜裁角度,不同裙片数量制作成喇叭裙,然后通过拍照进行数据处理,得出斜裁角度及裙片数对喇叭裙外观形态的影响以及最佳斜裁角度及裙片数,从而优化喇叭裙的外观形态．结果表明,选用涤棉混纺面料制作喇叭裙时,在裙片数相同时,各片中线沿面料经向裁剪制作出的喇叭裙外观形态较好;在喇叭裙各片中线与面料经向夹角相同时,10片裙的外观形态较好．     

基于XML的服装EDI标准化方案研究

服装企业应用EDI实现无纸贸易已成为当今时代的要求。目前，我国服装业应用EDI才刚刚起步，尚不存在一套完整的服装业专用EDI标准，因此，对服装业EDI标准化进行分析和探讨成为一种必要。这里正是基于这样一个现实基础，从EDI的概念和特征出发，通过对EDI在国内外发展的介绍和对我国服装业应用EDI及EDI标准化的必要性分析，提出了建立我国服装业基于XML的EDI标准的方案，力图能为业界专家学者制定我国服装EDI标准提供参考。     

基于网络的服装制造企业生产信息管理系统的研究

我国加入WTO后，国内服装企业要参与国际的竞争，就必须提高管理和技术创新水平。借助于互联网络、计算机技术和数据库技术，开发研制服装制造企业的生产信息管理系统，有助于制造企业优化其业务流程、提高效率和市场竞争力。从系统结构、系统功能及数据结构等方面分析、总结了适应中小型服装制造企业的生产信息数字化管理系统模型。该系统已经应用于某服装制造企业，效果良好。     

重建服饰话语--解构主义之于当代中国服饰文化的意义

通过对国际、国内解构主义时装的分析，探究解构主义对于中国服饰文化的深刻意义．解构主义意味着一种文化策略，而不是意识形态的模仿对象．中国人必须从自己的民族经验出发，策略性地利用后现代语境下日益多元的服饰元素，重新建构属于中国人自己的服饰话语，在自己生活的时代创造出独特的外观表达．     

Apparel Brand Overlap Based on Customer Perceived Value and Eye-Tracking Technology

Competition in the apparel market has developed from preliminary price competition,quality competition,and scale competition to the current state of brand competition.The phenomenon of brand overlap cannot be avoided by apparel enterprises during the process of building and manufacturing their brands.This paper has selected nine identification elements of three dimensions,which we used to construct an apparel brand overlap identification model.This model is based on the theories of customer perceived value and brand identity and was constructed by taking consumer perspectives as the starting point.Two apparel brands from the representative international E Company have been selected as our empirical research objects.An apparel brand overlap identification model has been constructed based on questionnaire analysis and a cognitive experiment involving eye-tracking technology.In addition,the overlap elements among apparel brands,as well as the cognitive situation of consumers with regard to brand overlap,have been analyzed.     

Today' s Trend of Virtual Reality Apparel Designing System

In textile and apparel field,the CAD technology has been developed rapidly.The CAD system with the func-tions of pattern making,marking and grading has be-come substantial equipment for an apparel factory,But this apparel CAD system is only one graphic system con-centrating on the two-dimensional paper patterns,the three-dimensional apparel CAD system or virtual reali-ty apparel CAD is still not put into practical use.But it is one of the most interesting studying fields for textile     

量子进化算法在BP网络模型优化中的应用

BP网络的研究多年来主要集中于网络的结构与参数优化上,却忽略了对训练过的BP网络模型本身的优化.针对上述问题,提出了一种解决BP网络模型优化的量子进化算法.通过裙座锻造结构参数优化设计实例,表明量子进化算法较好地实现了BP网络模型的优化设计,可有效解决实际工程的优化问题.     

考虑热变形和弹性变形的活塞二阶运动数值分析

文章建立了内燃机活塞裙部混合润滑数学模型,建模时综合考虑了活塞裙部外形轮廓、表面波度和粗糙度、活塞裙部和缸套的热变形和弹性变形以及裙部润滑摩擦状况等因素,分析了工作状态下热、弹性变形对活塞二阶运动轨迹、最小油膜厚度以及摩擦力的影响.结果表明相对于冷态,工作状态下活塞二阶运动幅度和摩擦力有所减少,而最小油膜厚度则有所增加...     

基于立体构成技术的抽褶造型与织物的相关性研究

在织物的内部构成及性能测试的实验数据和立体构成实际造型的基础上，分析了织物性能、服装造型与样板相互制约的变化规律，得出抽褶造型与面料织物性能相关性的量化关系，从而为不同风格的服装抽褶造型提供了织物选择依据，亦为电脑三雏虚拟模拟面料立体形态提供了优化依据。     

Decent Work and Industrial Upgrading in Global Production Network: a Case of China Apparel Industry

China apparel industry,which is deeply embedded in the global production network (GPN),faces two urgent issues,social upgrading and economic upgrading.The study of GPN places great emphasis on the two issues.Based on the survey of Ningbo apparel industry,four key components of decent work in China apparel industry are discussed.The role of buyers in promoting decent work in suppliers can't be neglected.There are significant correlations between business type and some indicators of decent work.Though the majority of the apparel firms are engaging in processing,more and more firms are involved in marketing and branding.The upgrading trajectory of China apparel industry leads to the economic and social performances.