运动文胸对乳房振幅影响因素的研究

为了探究在运动中运动文胸对乳房保护效果的影响因素,文章选择了7款不同背部款式和面料成分的运动文胸,运用OptiTrack运动捕捉系统采集了蹦床运动中6名80B罩杯的年轻女性的乳房各部位的位移数据.运用Matlab软件将乳房上各部位的位移数据转化成相对躯干的位移,并使用SPSS软件进行检验分析,比较运动文胸的保护效果.结...     

跑步运动中运动文胸对乳房振幅的影响

为考察运动文胸的防震效果,以及穿着运动文胸时的感受情况,使用相同面料,制作了统一尺寸、厚度相近的7款运动文胸。运用三维动作捕捉仪,测试实验者在裸胸状态以及穿戴7款运动文胸在跑步运动中胸部移动状况。通过乳房相对躯干的位移极差值和穿戴文胸前后的位移减少百分比,运用SPPS软件进行数理统计,比较运动文胸的防震效果,并结合主观实验进行综合分析。同时,在现有运动文胸款式的基础上对其造型设计提出改进建议。结果表明:文胸背部设计成交叉款式的防震效果较好,同时肩带加宽,可减少肩部的压强,提高穿着舒适度。     

运动文胸肩带参数对胸部位移与压力的影响

通过改变运动文胸的肩带宽度、肩带方向以及肩带的面料,设计8款运动文胸。选择6名试验对象,其中B罩杯、C罩杯的试验对象各3名,分别穿着不同款式的运动文胸并以7 km/h的运动速度在跑步机上快跑,测量运动过程中胸部位移与胸部所受文胸的压力。结果表明,肩带宽度、肩带方向以及两种试验面料对B罩杯和C罩杯女性的胸部位移与压力没有显著性影响,在运动文胸的结构设计中若考虑文胸的压力舒适性和稳定性,不能只针对肩部进行改变,同时还需要考虑其他部位的影响。     

基于灰色BP神经网络模型的文胸压力预测研究

为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通过BP神经网络模型预测的文胸压力值只能达到真实压力值的73.55%,而通过灰色BP神经网络模型预测的文胸压力值可以达到真实压力值的84.70%。灰色BP神经网络模型可以结合BP神经网络模型和灰色模型的优点,发挥两种模型的优势,对文胸压力值做出较为准确的预测。     

基于灰色BP神经网络模型的文胸压力预测研究

为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通过BP神经网络模型预测的文胸压力值只能达到真实压力值的73.55%,而通过灰色BP神经网络模型预测的文胸压力值可以达到真实压力值的84.70%。灰色BP神经网络模型可以结合BP神经网络模型和灰色模型的优点,发挥两种模型的优势,对文胸压力值做出较为准确的预测。     

文胸的肩带设计研究

说明了文胸肩带设计的必要性,对文胸肩带的耳部、带身、肩带3部分部件进行了介绍,并从功能设计、造型设计、色彩设计、材料的使用和工艺设计几个方面对肩带的设计进行阐述。     

基于BP神经网络的义乳文胸结构个性化定制

为提高义乳文胸产品设计效率,解决义乳文胸设计难以融入用户感性需求的问题,运用感性工学原理,提出一种基于BP神经网络的义乳文胸结构个性化定制方法。利用感性工学语义差异法进行义乳文胸感性意象的量化评价,使用因子分析法进行数据分析,筛选出了3个感性因子;以形态分析法解构义乳文胸结构,通过BP神经网络模型建立用户对义乳文胸结构的感性意象评价与义乳文胸主要结构之间的映射关系;通过训练及预测验证该模型的可行性和有效性,得出不同感性意象评价对应的义乳文胸结构,可指导义乳文胸结构个性化设计。     

运动文胸对胸部位移的控制作用研究进展

分析了胸部位移和运动文胸限制胸部位移研究历程,揭示了该领域里程碑式的重大发现。胸部相对位移和三维相对位移概念的提出是更精确地测定胸部位移的先决条件,为运动中对运动文胸限制作用的需求提供了参考数据。影响胸部位移的运动速度上限的发现更为有针对性地进行胸部位移研究节省了人力物力。同时,运动文胸对胸部位移限制作用的探索也不断发展,运动文胸比普通文胸能更有效地控制胸部位移,但是两种运动文胸款式之间的差异还存在争论。为了确保运动文胸款式和面料的可控性,应尽量采用定制的运动文胸进行试验,以保证可以进行运动文胸款式或面料变化对胸部位移控制作用的精确研究。     

肚兜纹样在运动文胸上的设计应用

为实现传统肚兜纹样在现代运动文胸图案设计上的传承发展与创新应用,实现古今融合设计,本文选取了20幅具有代表性的肚兜纹样图案并运用Photoshop软件将其制作成20款图案不同、款式相同的运动文胸刺激图。以感性工学研究方法为基础,通过感觉量化分析、共性特征分析、感性词对因子分析,以及建立喜好度与纹样感知的关联模型来对设计效果进行多维度探讨。结果表明,植物花草类纹样元素在运动文胸上的设计效果更佳,动植物组合型纹样相较于人物纹样更受欢迎;最终建立的喜好度预测模型具有一定的可适性,可以应用于文胸的开发设计中。     

基于BP神经网络的织物斜向弯曲性能的预测

针对织物斜向弯曲刚度传统数学模型预测精度较低的实际情况,选择若干块织物沿纬向到经向每隔100测试弯曲性能,应用基于梯度降算法的BP神经网络对织物斜向弯曲刚度进行预测,并用误差平方和作为指标进行检验和比较.结果表明:这种网络模型能够有效预测织物斜向任意角度的弯曲刚度;与传统的数学模型相比,该网络模型的精准度和泛化能力更高,可为织物斜向弯曲刚度的预测提供一种新的客观评价方法.     

胸部位移与文胸舒适性关系初探

为考察胸部位移与舒适性之间的关系,设计一组实验。分别以裸体、穿着3/4文胸和穿着运动文胸状态于5 km/h和10 km/h的跑速在跑步机上跑步,用VICON运动学测量分析系统捕捉测试者各轴向上的胸部位移值,并要求测试者对各状态下的文胸舒适性进行主观评价。结果发现,跑速与胸部位移正相关;胸部位移与舒适感负相关,垂直轴向上的波幅是影响舒适性的主要因素;对比三种穿着状态,运动文胸能够限制胸部垂直方向上的位移,改善胸部舒适性。本文为文胸舒适性的客观评判提供了一种可行的方法。     

关于运动文胸发展变化及设计方向的思考

运动文胸是女性服饰中的一种,可以更好地保护人体乳房并且能够在人们运动的时候起到防震排汗的作用,迄今为止,运动文胸从开始出现到现在全民普及已经经历了很长一段时间,随着运动文胸的不断发展,人们逐渐开始从各个相关领域着手来研究运动文胸,随着开发和利用各种新型优质的服装材料,运动文胸的舒适性和功能性也在逐渐增强,设计师在设计运...     

BP神经网络预测环境对丝织物力学性能的影响

为研究环境中湿度、温度和pH值以及它们之间的交互作用导致丝织物老化的问题,建立BP神经网络模型,预测环境因素对丝织物力学性能的影响.首先采用L9(34)正交试验设计湿度、温度和pH值的交互环境,并将丝织物置于交互环境中进行24 h的连续老化处理.再使用3365型Instron万能材料试验机测试丝织物老化后的断裂强力,并将断裂强力值作为BP神经网络的训练样本,建立3层的神经网络模型进行迭代训练以及预测.结果显示训练输出值与实际试验值的相对误差均小于0.005％,表明BP神经网络模型可有效地对丝织物的力学性能进行预测.     

基于BP神经网络的仓储小麦的生理生化指标预测

BP神经网络算法在粮食仓储领域拥有巨大的应用价值和潜力。本研究尝试将BP神经网络引入仓储小麦品质预警模型,以天津储粮抽检数据为对象,通过对室内温度的记录,样品水分、淀粉、蛋白质等11项生理生化指标的定期检测,利用BP神经网络算法进行仓储小麦的品质预测与影响分析。仿真结果表明,基于BP神经网络的数据预测方法具有较小的过程误差和较高的结果准确性,为仓储小麦的品质预测提供了一种有效的研究方法。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

基于BP神经网络的精纺毛织物透气性能的预测

在34种精纺毛型织物实验数据基础上,利用三层BP神经网络方法,建立了织物透气性能与织物结构参数之间的神经网络模型,重新采集7种织物对网络模型进行验证和评估,结果表明:神经网络可以用来预测织物的透气性能指标,织物透气量的预测误差率范围为3%～24.2%,平均误差率为14.3%,最大误差率小于25%,神经网络预测精度受样本大小影响,进一步丰富学习样本后,神经网络的泛化能力可望得到改善.     

BP神经网络在烟草蚜传病毒病预测中的应用

利用1980~1998年在山东青州调查的数据资料,结合相关气象因子及烟草蚜传病毒病的病情指数,采用BP神经网络方法建立了烟草蚜传病毒病的预测模型。利用该模型对1999~2002年的发病情况进行预测,预测准确度较高。BP神经网络为烟草蚜传病毒病的预测预报提供了一种新方法。      

基于BP神经网络及其改进算法的织机效率预测

为准确预测纺织厂织布车间的织机效率,提出利用BP神经网络、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)、遗传算法改进BP神经网络(GA-BP)3种模型预测织机效率,并将GA-BP预测模型与传统BP神经网络和PCA-BP预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明:GA-BP对原始数据的拟合度最好,相关系数为0.946 87, 比BP增加了6.42%,比PCA-BP增加了2.61%;GA-BP、PCA-BP、BP这3种网络十万入纬的经停仿真值与期望值间的平均误差分别为0.341 2、0.303 1、0.234 1,误差百分率分别为8.63%、7.67%、5.92%,不同网络结构下织机效率仿真预测值与期望值间的平均误差分别为3.010 9、2.688 4、2.118 9,误差百分率分别为3.51%、3.13%、2.47%;3种模型的预测准确度顺序由大到小为GA-BP、PCA-BP、BP。