于鳳娟
(河南省紡織產品質量監(jiān)督檢驗院,河南 鄭州 450042)
織物懸垂性是指紡織物在懸垂狀態(tài)下,形狀受到剛柔程度和質量的影響,呈現(xiàn)出下垂特征。這種特征能完全反映出織物懸垂形態(tài)與懸垂程度是增強織物視覺美感的重要環(huán)節(jié)。織物的懸垂性能可有效提升服裝整體造型的流暢度以及均勻細膩程度,能夠在一定程度上刺激人的視覺神經,使人們出現(xiàn)心理反應與生理反應,影響人們對服裝外觀的印象。除此之外,織物懸垂性會對服裝性能造成一定影響,一般運用懸垂性能較好的織物制成的服裝,具有較強的飄逸感與柔軟感,與其他服裝相比更貼身,能將穿著者的身形完美地勾勒出來,如絲綢織物等;而運用懸垂性能較差的織物制成的服裝,會給人一種立體感和較強的造型空間感,如羊毛織物。由此可見,織物懸垂性能可以很好地展現(xiàn)出紡織服裝的視覺美感,對新型面料的開發(fā)具有重要影響。
紡織物懸垂性能評價指標一般與懸垂形態(tài)、懸垂程度兩個方面有關。紡織物懸垂程度是指紡織物懸垂穩(wěn)定后的曲面下垂系數(shù),而這個下垂程度與紡織物剛柔性有非常密切的聯(lián)系。早在1950年,部分科學家就聯(lián)合提出了懸垂系統(tǒng),隨著社會經濟的不斷發(fā)展,懸垂系統(tǒng)定位得到較大創(chuàng)新。我國科學家從紡織物懸垂形態(tài)和懸垂程度兩個方面進行研究,確定了懸垂系統(tǒng)是測試紡織物懸垂程度的重要途徑。與此同時,國內其他專業(yè)人員認為平面懸垂系統(tǒng)、側面懸垂系統(tǒng)等同樣能反映懸垂程度。紡織物懸垂形態(tài)是指紡織物在自重環(huán)境下所形成的曲面造型,可給人視覺上的美感,因此,紡織物懸垂形態(tài)與懸垂美感具有一定關系,同時會受到織物剛柔性、透氣性、個人主觀因素等影響。
紡織物懸垂性能評價方法有3種,如主客觀相關評價法、純主觀評價法、純客觀評價法。主客觀相關評價法是目前最科學的紡織物懸垂性能評價方式,而織物的垂懸性能作為織物的一種視覺風格,涉及復雜的心理、生理特征。純主觀評價法具有操作和運行簡單的優(yōu)點,但無法有效排除個人主觀因素和定量描述,導致評價結果準確性不足,這種方式目前已不單獨使用。純客觀評價法是以客觀評價標準為切入點,通過懸垂儀器來測試紡織物客觀懸垂性能。這種方法注重如何構建精確的客觀評價標準,但由于紡織物懸垂性能具有一定的特殊性,很難構建健全的合格標準。
2.1.1 實驗目的及實驗原理
現(xiàn)階段,我國技術研究領域對三維仿真的研究仍然如火如荼地進行。研究人員發(fā)現(xiàn),使用三維圖形技術可提高應用效果,同時由于三維服裝計算機輔助設計(Computer Aided Design,CAD)系統(tǒng)具有操作簡單、界面直觀等特點,受到服裝領域的廣泛關注,已經在服裝領域各個方面普及。但由于CAD系統(tǒng)中的虛擬織物種類比較單一,并未對某些織物進行深入分析,導致三維服裝CAD系統(tǒng)模擬的虛擬織物懸垂形態(tài)較少,無法具體到某一織物,同時對真實織物而言,很可能是經緯紗線過粗或者過細導致的。除此之外,三維服裝CAD系統(tǒng)能有效模擬織物經緯異性的屬性參數(shù)以及指標,如由于交織阻力、紗線密度等無法有效對應,無法通過科學的方式模擬經緯異性織物。本次實驗的最終目的是通過織物模擬懸垂實驗來進一步研究三維服裝CAD系統(tǒng)中虛擬織物經緯異性影響因素以及經緯異性虛擬織物屬性參數(shù)與懸垂指標之間的聯(lián)系,采用主因子分析法、多元線性逐步回歸分析法來構建線性回歸模型,同時找到真實織物懸垂指標與虛擬織物屬性數(shù)據(jù)之間的橋梁,進而科學地開展織物懸垂性仿真模擬實驗,使整個實驗更加全面、真實、準確,讓三維服裝CAD技術能夠普及到各個服裝廠。
2.1.2 實驗環(huán)境與實驗參數(shù)選擇
隨著三維服裝CAD技術的不斷優(yōu)化,三維虛擬試衣技術逐漸普及于各個行業(yè),目前,全球范圍內名氣較大的三維虛擬試衣系統(tǒng)有日本的AGMS3D、美國的V-Stitcher等。本實驗主要利用三維服裝CAD技術,CLO 3D作為三維服裝CAD技術中的重要元素,能讓三維服裝結構板片與三維服裝立體模型之間實現(xiàn)自由轉化,將傳統(tǒng)平面化結構設計轉化為立體設計,發(fā)揮模擬試衣的作用。CLO 3D系統(tǒng)能調整面料中的物理屬性,如壓力、彎曲強度、密度、緯向強度等。通過調整屬性中的數(shù)據(jù)參數(shù),CLD 3D能呈現(xiàn)不同面料的外觀效果。面料物理屬性是提高服裝懸垂性的重要因素,在實驗之前,必須選擇虛擬織物屬性參數(shù),同時在CLD 3D系統(tǒng)中設置多個預設值,方便使用者提前設置物理屬性,完善面料外觀。根據(jù)不同的使用方式,可將預設值分為4種類型[1]。
2.2.1 建立虛擬懸垂儀模型
模擬織物懸垂實驗要以三維CAD系統(tǒng)為基礎,構建一個健全的虛擬懸垂儀模型,同時嚴格按照真實的垂直儀原理與結構,以3D建模軟件為載體,建立專業(yè)的虛擬懸垂儀模型[2]。虛擬懸垂儀模型主要由虛擬織物、支撐圓臺、支持盤3個部分組成。支撐圓臺徹底替代了真實懸垂儀中的下夾持盤,而虛擬織物將存在于支撐圓臺與夾持盤之間進行自由懸垂。按照我國織物懸垂性指標,將夾持盤的直徑設置為10 cm,虛擬織物直徑設置為25 cm,再將CLO 3D導入虛擬懸垂實驗,構建虛擬懸垂儀模型[3]。
2.2.2 虛擬懸垂實驗
將CLO 3D導入虛擬懸垂儀,按照上述數(shù)據(jù)調整虛擬織物的屬性與參數(shù),再開展懸垂模擬實驗。由于受到計算機運行速度的影響,虛擬織物懸垂形態(tài)要想完全穩(wěn)定下來,要耗費5~6 s,再利用虛擬織物懸垂性能測試軟件測試各項懸垂指標,最終得到多組懸垂實驗數(shù)據(jù)[4]。
2.3.1 虛擬織物屬性參數(shù)與懸垂指標的相關研究
本實驗通過合理利用兩個變量間的相關性分析,將多組垂直實驗數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。通過分析兩個變量之間的關系,發(fā)現(xiàn)屬性參數(shù)對虛擬織物指標有不同影響。如對方向不對稱度、懸垂系統(tǒng)兩個懸垂指標而言,影響懸垂系數(shù)參數(shù)的分別是彎曲剛度、曲率、徑向彎曲等,而平均波峰夾角、平均波谷夾角等數(shù)據(jù),能準確地反映出虛擬織物屬性參數(shù)中經紗彈力與緯紗彈力之間的關系,進而發(fā)現(xiàn)彎曲剛度和徑向彎曲的差值關聯(lián)。由此可見,在CLO 3D環(huán)境下,徑向彎曲與緯向彎曲差值會對虛擬織物懸垂數(shù)據(jù)造成嚴重影響,即緯向與徑向彎曲值越大,波谷夾角與峰高不均率越高[5]。
2.3.2 虛擬織物屬性參數(shù)與懸垂指標的回歸分析
回歸分析通常應用于社會科學、自然科學等領域,變量與變量間的關系可細化為非確定與確定兩種不同的關系。變量屬于非確定關系的一種,而回歸分析是指確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。由于因變量與自變量的數(shù)值都未知,要采用多元線性回歸法構成多元線性回歸方程。這種方程式是根據(jù)多個自變量構建,以預測因變量的回歸分析。在正常情況下,多元回歸分析模型為y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn,可利用自變量中的x數(shù)值計算變量值。偏回歸系數(shù)則是在自變量保持不變的情況下,某一自變量發(fā)生變化而引起的變化率。為了優(yōu)化線性回歸方程式,以SPSS軟件系統(tǒng)中的投影面積、平均波谷夾角、波紋數(shù)等數(shù)據(jù)作為因變量,并以懸垂指標有關的屬性數(shù)據(jù)作為自變量,同時實施線性回歸分析。在數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中,共有5種不同的回歸分析法,分別是消去法、鑲嵌選擇法、強行進入法、向后剔除法、逐步回歸法。由于本實驗選擇的自變量對回歸方程有較大作用,可選擇逐步回歸法來分析線性回歸。首先選擇設定值,將其引入模型;其次將模型中的最小值剔除,經過多次計算,直到回歸方程中的自變量符合相關規(guī)定,才能進行后續(xù)步驟[6]。
2.3.3 虛擬織物屬性參數(shù)與懸垂指標的主因子分析
在不同領域的科學研究中,往往要對多個變量進行研究與觀察,收集豐富的實驗數(shù)據(jù),再從中找到規(guī)律。多變量參數(shù)雖然能為科學研究提供豐富的資源,但同樣會提高數(shù)據(jù)采集的工作量,并且變量之間很容易產生相關性,導致問題分析難度直線上升,給分析過程造成很多阻礙。如果對這些數(shù)據(jù)進行獨立分析,那么這些數(shù)據(jù)并不具有代表性。一旦盲目減少指標,很可能會損失很多信息數(shù)據(jù),而因子分析是將多種實測變量轉變?yōu)閹讉€不相關的綜合指標,能夠降低觀測系統(tǒng)的難度。因此,綜合指標內存在各種不同類型的信息,指標間并沒有密切聯(lián)系,這些綜合指標被稱為主因子[7]。
隨著我國社會經濟的不斷發(fā)展,紡織行業(yè)的發(fā)展空間逐漸擴大,要求也逐漸提高。本研究針對經緯異性織物在CLO 3D系統(tǒng)中的懸垂模擬實驗進行研究,發(fā)現(xiàn)了彎曲強度、緯向彎曲、密度之間的聯(lián)系,得到了虛擬織物的屬性參數(shù)與其對應懸垂指標的相關性結果,虛擬織物屬性參數(shù)緯向彎曲和徑向彎曲與其懸垂形態(tài)的相關性和影響性較大,其他屬性參數(shù)會得出各種懸垂指標,為提高織物性能奠定堅實的基礎。