真丝重绉在服装短裙应用中的分析

服装面料各不相同,即使在同一款式下,不同织物也表现出不同的造型效果。要使服装造型得以充分表现,需要面料风格与造型需求完全融合,本通过实验,研究分析,对重绉在短裙中的应用进行了测定,希望面料设计与服装设计在跨学科（专业）的研究中更进一步。     

面料性能对服装造型的影响

服装构成的造型、面料、色彩三要素中,造型是设计的重点,而面料是实现这一内容所必需的物质材料,会对服装造型产生不同的影响.通过主成分分析,找到对服装造型影响较大的面料性能指标,同时研究了不同造型能力的面料的共同特征.     

基于3D虚拟试衣平台的半圆裙面料选用研究

选用了55种典型裙装面料,以半圆裙为研究对象,运用3D虚拟试衣平台,模拟其穿着造型效果.通过提取半圆裙造型风格客观评价指标,运用因子分析提取了4个半圆裙造型主因子;运用聚类分析将半圆裙分成五类不同造型,并对每类的造型及面料性能特征进行分析,建立面料性能与半圆裙造型之间的关系.为半圆裙面料的选用提供依据.     

大波浪斜裙的形态风格研究

以一条大波浪斜裙为研究对象，通过对十种不同面料的斜裙实际造型效果图的拍摄，利用图象处理技术从实际裙装上测定了反映大波浪斜裙形态风格的定量表征指标，分析了斜裙的形态风格和面料性能间的关系，提出了对波浪斜裙实际形态风格的评价体系，指出：面料的弯曲性、悬垂性直接影响大波浪斜裙的波浪形态，进而影响斜裙整体造型的美感，影响波浪斜裙的风格。     

面料方向性对裙装造型的影响

选择一种各向异性特征显著的面料,通过FAST织物性能测试系统,对其不同方向的力学性能,如弯曲性能、拉伸性能、剪切性能等进行测试分析,研究其变化规律.基于同一A型裙版型,研究不同方向的裙装造型特征的变化情况,通过数学软件对其各丝缕方向面料力学性能及裙装造型特征进行综合分析,结果表明:面料方向的改变对裙装的特征能够产生很大的影响,并且面料的力学性能对裙装特征的相关性各不同,由此对改变面料丝缕方向对裙装造型的影响进行预测.     

面料丝绺方向对半圆裙虚拟试衣仿真效果的影响

从9种全棉面料中筛选出各向异性明显的平纹及2/2斜纹面料各一种,通过V-Stitcher三维虚拟试衣平台中的系统旋转布纹线法、样板改变丝绺法,来模拟12个丝绺角度不同的半圆裙,提取其造型特征参数,并与实际制作的半圆裙进行比较。实验结果表明:面料丝绺角度不同,两种虚拟方法的试衣效果之间存在差异;实际裙装造型与虚拟试衣效果的差异性在平纹面料下体现为越接近正斜方向差异越显著,而在斜纹面料的各丝绺角度间较无规律;样板改变丝绺法的虚拟试衣效果与实际造型的差异更小。研究结果对提高不同丝绺角度下裙装的仿真效果有一定的指导意义。     

对服装褶皱类型及工艺表现方法的探讨

褶皱的设计与应用在服装造型艺术中占有重要的位置,在现代服装设计中被广泛应用."褶"作为服装造型的一种手段,主要目的是增加服装的审美情趣、表现着装形式的多样性.从平面到立体,褶皱的不同表现贯穿于从面料的设计到服装的造型变化的整个过程,在服装造型中具有特殊性、多样性以及不可替代性.在实际创作过程中,应结合功能主义与唯美主义,更好地运用褶皱来表达服装造型.     

基于一块布构成技术的自然褶造型与织物的相关性研究

通过对9种针织面料缝制而成的一块布结构的自然褶造型的波褶的个数、波高、波高变动率与面料的性能指标的相关性分析,得出自然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褶皱造型提供织物选择依据.     

礼服设计中面料性能与立体造型效果

分析了立体构成技术用于礼服设计的适用性。测试了多种礼服常用面料的性能，采用立体构成技术对其进行三种常用造型设计，通过对不同性能的面料在相同板型下的立体造型效果比较，得出较适合的面料性能，为不同风格的礼服提供面料选择依据。     

服装面料再造设计的研究

通过对面料再造的研究,以拓展面料设计的多元思维,激发面料设计潜能,掌握服装设计表现的最新手段．探讨服装面料再造设计的作用,分析面料再造设计的特点与材料应用趋势,归纳了面料再造设计的加法设计、减法设计和变形设计等3种造型方法,总结了面料再造设计的灵感性设计构思、主题型设计构思和应用型设计构思等3种构思类型．使服装面料再造设计成为设计师的创新手段,以提升服装设计的内涵．     

基于简化记忆多项式预失真技术的功放设计

为了降低功放非线性失真和记忆效应,减小模型的复杂度,结合记忆多项式模型(MP)、动态偏离降低模型和通用记忆多项式模型(GMP)的参数构成特点,提出了一种基于简化记忆多项式模型的预失真设计.仿真实验表明,简化模型预失真性能优于MP模型和动态偏离降低模型,与GMP模型相当,简化模型有效减少了参数数量,在相同ADS仿真条件下,非线性阶数都为9、记忆深度都为4时,简化GMP模型参数数量比MP模型减少了9个,比动态偏离降低模型减少了49个,比GMP模型减少了11个.     

类Linux操作系统安全模型分析

在国内和国外2个安全标准的分析基础上,针对类Linux系统中的3个安全部分,分别提出3个模型:身份安全识别模型、用户数据保护模型和安全审计模型.在身份安全识别中,通过1个五元组给出了识别模型;在用户数据保护模型中,提出了新的三层数据保护模型;而在安全审计模型中,则是将安全审计方法与系统内核相结合,生成新的更可靠的安全模型,并提出了新模型中的问题和解决方向.     

L-V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von - Bertalanffy模型进行叠加,提出了L-V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解.将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von - Bertalanffy模型比较.结果表明L-V模型全过程沉降预测的拟合...     

元胞自动机交通流混合模型的研究

在一维元胞自动机交通流NS模型、FI模型和VDR模型的基础上,考虑不同车辆的驾驶员具有其个性的驾驶方式和习惯,具体表现在不同的驾驶员采用适合于自己行车规则的交通流模型在道路上驾车行驶,从而分别对道路上不同车辆的驾驶员按NS模型和FI模型、NS模型和VDR模型、FI模型和VDR模型的混合驾驶进行了研究和讨论。结果表明,FI-VDR的混合模型更能反映道路畅通、车流增大及描述交通流的复杂非线性现象。     

基于用户浏览行为的用户兴趣模型的表示及更新

在分析用户浏览行为获取用户兴趣的基础上,提出一种树状结构模型与向量空间模型相结合来表示用户兴趣模型的方法,基于此用户兴趣模型,把遗忘机制引入模型的更新。这种兴趣模型不但具有加权矢量模型的加权关键词的特点和层次模型的层次性,并且还结合向量空间模型的特点,将用户的兴趣与浏览页面的特征向量结合起来。实验证明,建立用户兴趣模型的方法是合理和有效的。     

L—V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von—Bertalanffy模型进行叠加,提出了L—V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解。将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von—Bertalanffy模型比较。结果表明L—v模型全过程沉降预测的拟合程度最高,达到0．9978;沉降后期L—V模型的均方根误差（RMSE=1．512）小于Logistic模型（RMSE=2．930）和Von—Bertalanffy模型（RMSE=3．624）的均方根误差,其预测值更加接近观测值。     

栅格型无线传感器网络的状态空间建模

针对无线传感器网络的拓扑控制和部署等基础性问题,提出了用多维系统理论中Givone-Roesser（GR）模型和Fomasini—Marchesini（FM）模型对栅格型无线传感器网络建模。介绍了三维系统中GR模型和FM模型,并论述了在栅格型无线传感器网络中GR模型和FM模型的实现;重点讨论了系统的实时性实现的延时响应问题,同时利用GR模型和FM模型来实现实时性的模型。     

Convex Set Theory for Reliability Assessment of Steel Beam with Bounded Uncertainty

Probabilistic reliability model established by insufficient data is inaccessible. The convex model was applied to model the uncertainties of variables. A new non-probabilistic reliability model was proposed based on the robustness of system to uncertainty. The non-probabilistic reliability model, the infinite norm model, and the probabilistic model were used to assess the reliability of a steel beam, respectively. The results show that the resistance is allowed to couple with the action effect in the non-probabilistic reliability model. Additionally, the non-prohabilistic reliability model becomes the same accurate as probabilistic model with the increase of the bounded uncertain information. The model is decided by the available data and information.     

基于最小二乘的选权迭代抗差拟合模型研究

目的提出基于最小二乘的选权迭代抗差推估GPS水准高程拟合方法,并检验可靠性.方法利用数值分析方法和GPS水准拟合过程分析软件对相关平面、二次曲面和三次曲面抗差推估数学模型进行对比分析研究.结果二次曲面抗差的结果要好于相关平面与三次曲面抗差的结果精度,并非抗差模型阶次越高有效性越高.抗差模型的精度与点位分布有关.在进行抗差计算时要结合多种模型进行比较分析,特别点要进行多次抗差计算,通过抗差计算有效剔出了粗差点,提高了GPS水准拟合精度.结论基于最小二乘的选权迭代抗差拟合模型解决了常规拟合模型不稳定的缺点,实际数据证明,模型结果能够达到等级几何水准的精度.     

时间序列的灰色建模试验

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型的建模方法,比较分析了GM(1,1)加权预测模型和非加权预测模型的可靠性问题.通过对实验结果的比较分析,我们认为等维新息加权预测模型预测的结果最接近真实值,其余依次是等维新息模型,加权新息模型,新息模型.在这6种预测模型中,预测精度最差的是原息模型.