一、怎样鉴别服装面料成分（论文文献综述）
李淑芳,陶丽珍,陈玳[1]（2021）在《基于专业融合的高职志愿服务实践研究——以常州纺织服装职业技术学院纺织学院为例》文中提出以常州纺织服装职业技术学院纺织学院为例对基于专业融合的高职志愿服务实践进行研究。将专业融合到志愿服务活动中能够提高大学生综合能力和社区服务质量,有助于社区与学校更好相处。高职学生志愿服务存在服务经验不足、服务能力不足和服务形式单一的问题。为了使专业更好地融合到志愿服务活动中,服装面料识别通识课围绕服装面料的典型任务整合设计了12个教学项目。可邀请志愿服务活动方面的专家和具有专业技能的一线教师针对具体的教学项目对学生进行专业指导和培训。可先由学生介绍服装常用的面料种类,然后采取手感目测法教居民初步识别面料成分。可让社区居民根据自身需求随时进行微课堂点播学习,这既有利于资源的积累、分享和交流,又创新了服务载体。大学生志愿者要更加凸显其专业背景与技能特色,在志愿服务实践过程中发挥出学有所长,学有所专的作用。
曹爱娟[2]（2020）在《基于社会认知评价的“杭州丝绸”研究》文中研究表明近年来,在国家提出“一带一路”倡议、国际丝绸联盟落户杭州、以及“杭州丝绸”荣获中国国家地理标志产品保护称号等影响下,“杭州丝绸”不仅作为一种纺织服饰产品深受消费者的青睐,而且逐渐成为一种社会现象受到人们的广泛关注。但是,受到主观个体因素和客观环境因素的诸多影响,人们对“杭州丝绸”存在不同的认知评价。在以“杭州丝绸”作为城市金名片、以城市旅游作为经济主导的杭州社会人文环境下,构建科学、有效的“杭州丝绸”认知评价体系,能够为衡量现阶段杭州丝绸产业发展与品牌塑造提供新的视角和维度,对于提升“杭州丝绸”的整体形象和扩大“杭州丝绸”消费具有重要的现实意义。在这种时代背景下,本文回顾相关文献,界定了“杭州丝绸”的内涵;运用扎根理论研究,划分“杭州丝绸”整体评价的结构维度,并找到整体评价的影响因素与作用效果,构建“杭州丝绸”认知评价影响机理模型;运用实证分析,检验与改进“杭州丝绸”认知评价影响机理模型;运用比较分析法,对比趋近型群体与趋远型群体对“杭州丝绸”的认知评价差异;最后,结合实证分析结果与访谈资料,有针对性地提出提升“杭州丝绸”整体评价的建议。本研究得出的结论主要有:（1）“杭州丝绸”的内涵。本文通过文献梳理界定“杭州丝绸”的内涵为:生产加工地、品牌注册地或者关键工艺制造地在杭州的丝绸产品,包括丝绸面料、丝绸服装、丝绸服饰品、丝绸家纺（含蚕丝被）、丝绸工艺品和丝绸文创产品等,其原材料以蚕丝纤维为主（蚕丝纤维含量≥50%,不包括缝纫线等辅料）。（2）“杭州丝绸”认知评价作用机理质性分析。运用扎根理论-质性分析方法,展开“杭州丝绸”认知评价社会调查,收集访谈资料;采用NVIVO软件分析质性资料,从中提取、归纳出七项作用于“杭州丝绸”整体评价的影响因素,包括产品知识与关联信息等两项个体层面的因素,产品表现、服务表现、品牌表现、社会责任与文化内涵等五项环境层面的因素;探明了“杭州丝绸”整体评价的构成维度,包括情感倾向与理性认知两个维度;确定了“杭州丝绸”整体评价的产出绩效,即民众趋近或规避“杭州丝绸”的行为意愿。根据数据编码,推导出“杭州丝绸”认知评价影响机理模型。（3）“杭州丝绸”认知评价作用机制实证检验。基于质性分析结果,回顾了认知理论与声誉理论等基础理论;设计“杭州丝绸”认知评价调查问卷,展开社会调查,收集标准化的定量资料;根据调研样本数据,借助SPSS和AMOS等统计分析软件,运用因子分析、相关分析及结构方程模型等手段,对质性分析获得的“杭州丝绸”认知评价影响机理模型及相关假设关系进行验证与简化:（1）产品知识、关联信息、社会责任和文化内涵等通过情感倾向的中介作用,间接、正向作用于行为意愿;（2）产品表现、服务表现和品牌表现等通过情感倾向和理性认知的中介作用,间接、正向影响行为意愿;（3）产品表现、品牌表现和服务表现等直接、正向作用于行为意愿。（4）“杭州丝绸”认知评价体系构成。基于质性分析与实证检验结果,该体系包括2个层面（个体层面和环境层面）,7个影响因素（产品知识、关联信息、产品表现、品牌表现、服务表现、社会责任和文化内涵）,22个认知内容（专业知识、经验知识、信息获取渠道、行业企业推介、媒体舆论导向、质量、设计创新能力、性能、价格、服务专业、服务周到、售后保障、服务态度、店铺形象、品牌定位、形象识别、消费者责任、环境保护责任、文化传承责任、历史属性、文化寓意和文化载体）和对应的28个评价指标。（5）群体差异下的“杭州丝绸”认知评价。根据“杭州丝绸”整体评价的作用结果——行为意愿,将被调查者分为趋近型群体与趋远型群体;通过对比分析,找出两类群体对“杭州丝绸”认知评价差异明显的变量与测量指标,并结合访谈资料和调研数据分析其产生的原因。结果显示,趋近型群体对“杭州丝绸”认知评价的均值高于趋远型群体,具体表现为:（1）产品知识变量中的“性能特点”与“购买使用经验”比较差异明显,其根源在于趋远型群体对于丝绸面料的热湿舒适性、保健功能、抗皱性、勾丝纰裂性能和使用便利性等属性认知不充分,且购买使用经验明显少于趋近型群体;（2）关联信息变量中的“信息渠道便捷性”与“媒体舆论导向”比较差异明显,其根源在于电子媒介及口碑传播的影响,以及负面媒体报道的影响;（3）产品表现变量中的“高质量”“设计创新能力”“性能”与“性价比”等四项指标比较差异明显,其根源主要在于对丝绸制品蚕丝纤维含量的错误认知,以及趋远型群体对色牢度、时尚感、设计感、创新性和价格公正等属性的认知不充分;（4）服务表现变量中的“周到性”与“保障性”比较差异明显,其根源在于对个性化定制、产品使用说明提供等需求、以及对售后保障的不确定性;（5）品牌表现变量中的品牌图标“易识别性”比较差异明显,具体表现为民众知晓知名的杭州丝绸企业品牌,但不能辨别品牌商标,而且,对于代表产品质量的“杭州丝绸”国家地理标志和高档丝绸标志,民众知晓率很低,其根源在于宣传推广不到位、民众产品知识匮乏;（6）社会责任变量中的“维护消费者权益”比较差异明显,其根源在于产品标识信息、店员提供信息的可靠性与真实性。此外,两类群体对“杭州丝绸”认知评价差异最小的变量是文化内涵,比较差异较小的测量指标有“品牌多样性”“重视环境保护”和“历史悠久性”等。最后,基于“杭州丝绸”认知评价作用机理所揭示的规律,结合访谈资料和群体差异下的“杭州丝绸”认知评价分析所发现的问题,本文提出了提升“杭州丝绸”整体评价的相关建议:（1）以专业知识普及与使用习惯养成为切入点的产品知识科普策略;（2）以意见领袖带动与信息平台建设为切入点的关联信息畅通策略;（3）以自然属性应用开发与设计创新能力提升为切入点的产品开发策略;（4）以周到性服务体系构建和保障性服务制度建立为切入点的服务提升策略;（5）以实施高端品牌发展与重拾国家地理标志牌子为切入点的品牌建设策略;（6）以维护消费者权益为切入点的社会责任感培育策略;（7）以文化认同度提升为切入点的文化引领策略。
教育部[3]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中指出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
李泽,刘雅玲[4]（2020）在《双组分纤维织物光谱图数据库的建立及其优化》文中研究指明为监督和提高纺织品内在质量、推广纤维含量快速检测技术,文章研究建立双组分纤维织物光谱图数据库并对其进行优化。由于纺织品使用的纤维种类多、混纺比复杂,建立光谱数据库困难较大,从而制约了光谱检测技术在纺织品检测中的推广应用。通过统计服装面料成分得到常见双组分纤维织物的混纺比例范围,根据GB/T 29862—2013中纤维含量的允许误差范围,提出了在混纺比例范围内分段建立光谱图的方法。研究结果表明:采用划定纤维混纺比范围的方法剔除非常规纤维混纺比例范围,可减少光谱数据库建立的工作量,加速红外光谱以及拉曼光谱快速检测技术的推广,扩大服装纤维含量的检测范围。
薛冕[5]（2020）在《面料运动和形变的测量及其应用的研究》文中研究表明随着人们生活水平的不断提高,衣着品味也逐渐提高。服装的着装效果往往受人们肢体运动的影响,面料作为服装的原材料由于其属性不同,运动过程中会表现出不同的姿态,根据面料的外在表达形式选择合适的面料有助于提高服装造型呈现的美感。本文通过计算机视觉技术测量与分析不同面料的运动和形变属性,利用LSTM神经网络对面料动态风格进行分类,定量表达面料的外在呈现效果。主要研究工作如下:（1）在获取面料图像特征信息时,针对SIFT算法在面料图像光照不均条件下表现效果不佳的问题,提出了GT-SIFT特征点提取算法。该方法对输入图像进行高斯高通滤波处理与一次Top-hat变换,然后对新图像进行高斯卷积,构建基于光照滤除与参数弱化的高斯差分（GT-Do G）金字塔来取代SIFT算法的原高斯差分（Do G）金字塔,并采用SIFT的特征提取方法进行特征点提取,达到抑制图像光照不均匀影响的目的。在Mikolajczyk标准数据集中对Leuven,Wall,Boat,Bikes图像进行匹配实验,查全率分别为:0.98,0.87,0.80,0.93,验证算法的有效性,为下文基于GT-SIFT特征点匹配的面料运动和形变研究提供技术支持。（2）提出基于GT-SIFT流测量面料序列图像运动和形变的方法,通过对相邻帧图像提取GT-SIFT特征点,在两帧的时间变化中对应特征之间的相对位置变化构成流场,以流场的角度分析相邻帧图像的特征。稳健的GT-SIFT特征点代替原始像素避免传统光流法中对亮度恒定的假设,克服噪声点对流场计算的干扰。利用流矢量场求得的统计量（水平速度、垂直速度、幅值、方向）作为测量值,建立面料的运动描述特征和形变描述特征,定量分析面料表面的复杂运动变化。把面料运动和形变的特征量按时间顺序构造为特征序列,作为对面料动态风格产生影响的5项测量指标:水平运动指数、垂直运动指数、形变指数、运动能量和加权方向熵。（3）探索面料运动和形变属性与面料动态风格之间的关系,建立面料运动和形变属性与面料动态风格之间的分类模型,该模型由多个结构相同的LSTM单元组成LSTM层,每项测量指标分别作为每个单元的输入,这样在模型训练中每个LSTM单元都可以从一种测量指标中学习动态信息,有效利用面料运动和形变属性的动态序列信息,提高分类的准确度。通过自建面料数据集,探究模型的分类能力,实验表明该模型的分类准确率优于已有方法,最终分类准确率为0.927,达到根据面料运动和形变属性判定动态风格的目的,为面料物理特征值向动态风格表达的转化过程和方法的模拟提供科学、可靠的依据,对服装设计中面料的选择具有重要指导意义。
李泽[6]（2019）在《服装质量检测与消费者认知差异化研究》文中认为随着社会的发展、科学技术的进步,现阶段服装质量已经达到了较高水平,整体上满足了人们的穿着要求,每个阶段都有其同时期需要解决的问题。我国作为世界上最大的纺织品生产与销售国家,但我国却不是服装强国,为了进一步提高我国服装的质量,把服装行业做好做精,加速成为服装强国。在目前已经满足大部分人服装质量要求的背景下,继续深入挖掘还有待解决的服装质量问题。为获取需要改善的服装质量问题,一是采用问卷调查的方法,从消费者手中获取关于目前服装质量有待提高的意见,二是从检测机构获取服装检测经常不达标的项目,对这两方面的数据进行汇总分析,找出发力点并提出改善建议和方法。分析消费者的问卷调查数据得知,困扰消费者的主要问题是服装异味、色牢度、起毛起球;检测机构依据国家标准对市场流通或者主动送检的服装进行检测发现不合格数量最多的项目是产品标识、纤维含量、色牢度。为解决这些问题可参考较严格的童装、校服的标准和政策。国家政策对于童装以及校服更为重视,这些有效的法规政策应该得到更大范围的推广。对比国内外服装标准的不同之处,结合我国实际情况酌情采纳。提升服装质量不仅需要国家政策和国家标准的要求,最有效的措施就是科学技术。物理光谱检测法在织物纤维含量的检测上,相较于传统的化学检测方法更为环保、快速、对检测人员无害、无损样品,由于纤维含量物理检测方法建立数据库的工作量庞大阻碍了此技术的推广。通过对上海S公司的100款服装以及743款网购服装面料的纤维含量的统计,获得织物混纺比例与范围,结合国家标准对纤维含量的标识允差范围与织物纤维含量的混纺比例范围,缩小了测量范围,提出了一种减少建立数据库的工作量的方法,为物理检测方法在织物纤维含量定量检测的推广运用上减小了阻力。
王丽莎[7]（2019）在《艾草改性竹浆纤维及其针织物性能研究》文中认为随着科技的发展和人们生活水平的提高,人们对各种特殊功能的纺织品的需求不断增加。人们在日常生活中难免会接触到各种细菌和真菌等,它们在合适的条件下会迅速传播从而引发疾病。艾草改性竹浆纤维利用其植物抗菌性能具有抗菌广、功效高及持久性等特点,并有别于市面上银、铜、锌等无机抗菌纤维,可最大限度地保证植物抗菌效果对人体的无害性。利用对比分析的方法,对经过艾草改性过的竹浆纤维和天竹纤维各种性能进行测试分析。结果显示:艾草改性竹浆纤维在吸湿性和抗静电性方面有了很大的提高,但是其断裂强度和断裂伸长率有所降低;艾草改性竹浆纤维对大肠杆菌的抗菌效果大于天竹纤维,抗菌率可达到99.6%,是一种安全、天然植物性的抗菌纤维,可应用于纺织服装等领域。选取了13种针织面料,其中8种针织物主要成分为艾草改性竹浆纤维,5种针织物主要成分为天竹纤维。通过对比分析针织物的基本性能、热湿舒适性能和着装主观测试性能,结果显示:艾草改性竹浆纤维的含量对针织物的耐磨性、顶破性和抗起毛起球性影响不大,对织物的抑菌率有显着影响,艾草改性纤维的含量与织物的抑菌率较好地符合指数增长的关系式Y（28）100.8-324.03e-x/4.75。艾草改性竹浆纤维针织物具有优异的芯吸性、透气性和透湿性,艾草改性竹浆纤维的含量对织物的芯吸性、透气性和透湿性有一定的影响,含有艾草改性竹浆纤维的针织物具有较好的舒适性能。根据主观实验热湿舒适性评分,结合针织物的物理性能实验指标,利用灰色关联分析理论计算出11种物理实验指标与热湿舒适性之间的关联程度和关联系数,根据关联系数的大小排序,提取出与热湿舒适性相关性最大的5个影响因子:厚度、导热系数、瞬间冷暖感、透湿量、回潮率。利用灰色关联理论建立热湿舒适性预测模型,根据精简后的物理指标与着装实验中的热湿舒适性主观评分,结合灰色理论建立GM（1,N）模型,根据残差GM（1,1）理论对热湿舒适性模型进行优化,通过模型修正前后的结果对比,基于残差GM（1,1）修正的模型预测精度更高,模拟效果更好。利用此模型只需测试针织物的5个性能即可实现对针织物服装的热湿舒适性预测。
赵华峰[8]（2020）在《运动中压缩裤服装压对疲劳的影响研究》文中认为随着社会的发展,参与体育运动的人越来越多,各种压缩类服装也越来越流行,市场上众多压缩裤都宣传具有延缓疲劳,以及有利于疲劳恢复的功能,但事实上,或许根本不具备此功能,如果不能正确的选择压缩裤,不但不能延缓疲劳,甚至会加重肌肉的疲劳程度,增加运动者受伤的风险,所以科学的研究压缩裤的服装压对疲劳的影响就很重要,这一方面为消费者在选择合适服装压的压缩裤时提供理论依据,一方面为压缩类服装企业生产压缩裤提供一定的服装压力参考。市场调研。通过市场调研和访谈,发现了运动者对压缩裤的需求很大,但压缩裤的服装压对疲劳的影响尚不明确,将跑步作为实验的运动类型,将2XU作为样裤的品牌,将该品牌精英系列的长裤作为实验样裤。实验设计。为了研究运动中压缩裤服装压对疲劳的影响,用2XU品牌压缩裤精英系列的S、M、L码,分别代表高、中、低等服装压,不穿压缩裤作为空白对照组表示无压力;然后通过定负荷实验,确定了受试者的三种运动强度;在三种不同的运动强度下,受试者分别在高、中、低等服装压、无服装压下完成15min的跑步实验,在试验中采集心率、各肌肉肌腹处的表面肌电信号,对各肌肉的疲劳程度做主观评价。服装压的测量与分析。利用Flexi Force传感器和labview的无线压力测试系统,在木质腿模上分析了压缩裤服装压分布情况。受试者分别穿S、M、L码的压缩裤,测量了8块肌肉肌腹部位的动、静态服装压,分析了服装压的变化规律。服装压对疲劳影响的主、客观分析。对各肌肉在不同服装压下的主、客观指标分析后,发现腓肠肌、胫骨前肌、半腱肌、股二头肌s EMG时域指标均方根振幅（RMS）与主观疲劳评价指标建立了较强的相关性,股外侧肌、股直肌、臀大肌的s EMG频域指标中值频率（MF）和主观疲劳评价得分建立很好的相关性,但比目鱼肌的主观评价得分与s EMG的时、频（RMS、MF）均未建立明显的相关性;在三个不同的运动强度下,空白对照组与穿压缩裤进行配对T检验,发现在中、高等运动强度下,穿压缩裤有利于降低运动者的心率,在一定程度上减缓人体的疲劳,但是在低强度的运动强度下,并未降低运动者的心率;利用单因素方差分析的方法,找出最能减缓疲劳的服装压。建立服装压与疲劳的神经网络模型。利用人工神经网络特有的非线性适应信息处理能力,利用Matlab的BP神经网络,建立了腓肠肌的在服装压和运动强度两个特征值与主观感到明显疲劳时的RMS值的神经网络模型,经过测试集的检验之后发现目标值和输出值基本上在同一条直线上,验证了该模型的可靠性。
赵丹丹[9]（2019）在《交互设计在人工智能纤维测试系统中的应用与研究》文中进行了进一步梳理随着社会的进步和发展,人们的生活水平的逐渐提高,人们对于衣物的追求水准也进一步提高,在人们的衣橱中,纺织衣物属于人们日常生活中使用率相当高的一类衣品,家居用品的纺织物也是占据了大部分的市场。随着混纺纤维的诞生,混纺比成为检测纺织产品质量的一个衡量标准,本文所研究的纤维测试系统原理是首先把待测的纺织品切出纤维末制成式样,放置在显微镜下,然后用纤维测试系统采集纤维图像并标注和分类图像,最后借助于“天河二号”超级计算机的强大计算能力以人工智能方式计算出纤维的成分和含量,也可运用于纺织服装的逆向工程。针对人工智能纤维测试系统进行交互设计设计和研究,可以提高系统的测试效率,降低人工成本,促进纺织服装市场的发展有着重要的意义。如何利用交互设计知识服务于人工智能纤维测试系统设计,以此提高系统的用户体验是本论文研究的目的。本文将分别从人工智能纤维测试系统概况、交互设计在人工智能纤维测试系统的分析、交互设计在人工智能纤维测试系统的应用原则分析、人工智能纤维测试系统的交互改良方案设计及验证几个章节展开讨论。首先阐述人工智能纤维测试系统的概况以及交互设计的发展现状和国内外研究现状,总结纤维测试的其他研究方法,分析交互设计的发展现状,为改善和提高人工智能纤维测试系统的工作方法,为后续的研究和设计做理论铺垫。同时结合交互设计的方法如头脑风暴法、用户访谈法、以用户为中心、系统设计等对人工智能纤维测试系统的交互设计进行分析和研究,找出系统存在交互问题。然后,结合交互设计的设计原则如一致性原则、状态可见原则、用户可控原则、容错性原则等来分析和研究交互设计在人工智能纤维测试系统中的应用。最后,结合文章上述的研究和分析,进行人工智能纤维测试系统的交互方案设计,并进行综合测试和验证,使设计方案更具科学性和可行性。对纤维测试系统用户行为和心理的研究,建立以用户为中心的交互设计模型,最终得到一个围绕用户的纺织测试系统的交互设计模型,使设计成果从“可用”层面提升到“易用”甚至“乐用”的层面。人工智能纤维测试系统的交互设计就在实验的操作过程中发挥着很大作用,关系着测试的效率高低,一个基于用户的交互系统不仅使操作者身心愉悦提高工作效率,而且对产品业务功能的完善及整合、流程的简化、信息高效的传达起到至关重要的作用。
赵国梁[10]（2019）在《我国废旧纺织品综合再利用技术现状及展望》文中指出本文从研究和工业化角度,论述了目前我国在废旧纺织品的快速自动分拣、二手服装消毒、物理法和化学法再利用等方面的技术进展,指出了废旧纺织品综合再利用各环节的技术瓶颈,并给出了废旧纺织品综合再利用技术未来可能的发展趋势。
二、怎样鉴别服装面料成分（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、怎样鉴别服装面料成分（论文提纲范文）
（1）基于专业融合的高职志愿服务实践研究——以常州纺织服装职业技术学院纺织学院为例（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 将专业融合到志愿服务活动中的优势 |
| 1.1 提高大学生综合能力 |
| 1.2 提高社区服务质量 |
| 1.3 有助于社区与学校更好相处 |
| 2 高职学生志愿服务存在的问题 |
| 2.1 服务经验不足 |
| 2.2 服务能力不足 |
| 2.3 服务形式单一 |
| 3 基于专业融合的志愿服务实施 |
| 3.1 改善服务经验不足的策略 |
| 3.2 改善服务能力不足的策略 |
| 3.3 改善服务形式单一的策略 |
| 4 结语 |
（2）基于社会认知评价的“杭州丝绸”研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 概述 |
| 1.1 选题背景、目的与意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.4 相关研究现状分析 |
| 1.5 相关术语说明 |
| 本章小结 |
| 2 “杭州丝绸”内涵的界定 |
| 2.1 “杭州丝绸”的指代性 |
| 2.2 产品范畴的“杭州丝绸” |
| 2.3 产地范畴的“杭州丝绸” |
| 本章小结 |
| 3 “杭州丝绸”认知评价影响机理质性分析 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.2 “杭州丝绸”质性资料采集 |
| 3.3 “杭州丝绸”数据编码 |
| 3.4 理论模型构建与研究假设提出 |
| 本章小结 |
| 4 “杭州丝绸”认知评价作用机制实证分析 |
| 4.1 理论基础 |
| 4.2 实证研究 |
| 4.3 “杭州丝绸”认知评价体系说明 |
| 本章小结 |
| 5 群体差异下的“杭州丝绸”认知评价 |
| 5.1 产品知识 |
| 5.2 关联信息 |
| 5.3 产品表现 |
| 5.4 服务表现 |
| 5.5 品牌表现 |
| 5.6 社会责任 |
| 5.7 文化内涵 |
| 本章小结 |
| 6 提升“杭州丝绸”整体评价的建议 |
| 6.1 产品知识普及策略 |
| 6.2 关联信息畅通策略 |
| 6.3 产品开发改进策略 |
| 6.4 服务提升策略 |
| 6.5 品牌建设策略 |
| 6.6 社会责任感培育策略 |
| 6.7 文化内涵引领策略 |
| 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究局限 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 图目录 |
| 附录2 表目录 |
| 附录3 访谈素材原始语句列举 |
| 附录4 调查问卷 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）双组分纤维织物光谱图数据库的建立及其优化（论文提纲范文）
| 1 拉曼光谱法 |
| 1.1 拉曼光谱原理 |
| 1.2 在纺织纤维检测方面的应用 |
| 2 红外光谱法 |
| 2.1 红外光谱法测试原理 |
| 2.2 在纺织品纤维检测领域的应用 |
| 3 光谱数据库的建立 |
| 3.1 根据国标中纤维含量允差优化数据库 |
| 3.2 光谱数据库的优化 |
| 3.2.1 国家标准允差法 |
| 3.2.2 纤维混纺比例范围法 |
| 3.3 混纺织物混纺比例范围 |
| 4 结束语 |
（5）面料运动和形变的测量及其应用的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题关键技术及国内外相关研究 |
| 1.2.1 图像特征点提取算法的相关研究 |
| 1.2.2 面料图像运动分析的相关研究 |
| 1.2.3 面料图像分类的相关研究 |
| 1.2.4 面料风格的相关研究 |
| 1.3 课题创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 基于光照不均匀面料图像的特征点提取算法 |
| 2.1 相关算法及其分析 |
| 2.1.1 光照不均图像增强 |
| 2.1.2 常用特征点提取算法 |
| 2.1.3 图像增强方法与特征点提取算法的缺点 |
| 2.2 基于面料图像光照不均匀的GT-SIFT特征点提取算法 |
| 2.2.1 抑制图像光照不均 |
| 2.2.2 弱化参数 |
| 2.2.3 生成描述子 |
| 2.3 RANSAC与 GT-SIFT融合的匹配算法 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.4.1 参数敏感性与参数弱化分析 |
| 2.4.2 特征点提取与匹配实验 |
| 2.4.3 算法性能对比实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于GT-SIFT流的面料运动和形变的测量 |
| 3.1 运动信息获取方法 |
| 3.1.1 光流法概述 |
| 3.1.2 HS光流法 |
| 3.1.3 LK光流法 |
| 3.2 面料数据集的获取 |
| 3.3 基于面料序列图像的GT-SIFT流法 |
| 3.3.1 构建稠密GT-SIFT特征描述与可视化 |
| 3.3.2 相邻帧GT-SIFT运动流场 |
| 3.3.3 由粗到精匹配 |
| 3.3.4 流场图的可视化 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 面料运动描述特征的建立与分析 |
| 3.4.2 面料形变描述特征的建立与分析 |
| 3.4.3 面料动态风格的建立与意义 |
| 3.4.4 测量指标的建立与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于LSTM神经网络的面料动态风格分类 |
| 4.1 循环神经网络 |
| 4.1.1 循环神经网络简介 |
| 4.1.2 循环神经网络的缺点及优化 |
| 4.1.3 LSTM神经网络模型结构 |
| 4.2 构建基于LSTM神经网络的面料动态风格分类模型 |
| 4.2.1 输入层 |
| 4.2.2 LSTM层 |
| 4.2.3 Softmax层 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验环境及数据 |
| 4.3.2 实验评价指标 |
| 4.3.3 模型分类结果评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）服装质量检测与消费者认知差异化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 第2章 消费者问卷调查与检测机构数据 |
| 2.1 消费者问卷调查数据分析 |
| 2.1.1 两独立样本的非参数检验 |
| 2.1.2 单因素方差分析 |
| 2.1.3 多因素方差分析 |
| 2.1.4 偏相关分析 |
| 2.1.5 重视程度评分 |
| 2.1.6 满意度交互分析 |
| 2.2 国家检测高发问题 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 消费者与检测机构关注点的差异 |
| 3.1 消费者重视项目 |
| 3.1.1 色牢度与起毛起球 |
| 3.1.2 服装异味 |
| 3.2 检测机构高发问题 |
| 3.2.1 产品标识 |
| 3.2.2 纤维含量 |
| 3.2.3 洗涤色牢度 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 纤维含量光谱图数据库的优化 |
| 4.1 拉曼光谱法 |
| 4.1.1 拉曼光谱原理 |
| 4.1.2 拉曼光谱在纤维检测领域的应用 |
| 4.2 红外光谱法 |
| 4.2.1 红外光谱法测试原理 |
| 4.2.2 红外光谱在纤维检测领域的应用 |
| 4.3 混纺织物的成因 |
| 4.4 光谱数据库的建立 |
| 4.4.1 结合纤维含量国标优化数据库 |
| 4.4.2 光谱图数据库的优化 |
| 4.4.3 纤维混纺比例范围法 |
| 4.4.4 混纺织物混纺比范围 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 提高服装质量的标准与政策 |
| 5.1 服装标准 |
| 5.1.1 新英标修改背景与范围 |
| 5.1.2 童装事故统计 |
| 5.1.3 成衣设计和材料选择 |
| 5.1.4 服装检测与归档 |
| 5.1.5 英标的优点 |
| 5.2 提高服装质量的相关政策 |
| 5.2.1 校服质量管理背景 |
| 5.2.2 落实责任,强化监管 |
| 5.2.3 引导企业树立品牌意识 |
| 5.2.4 建立企业诚信档案 |
| 5.2.5 提升面料质量 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 参考文献 |
（7）艾草改性竹浆纤维及其针织物性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 艾草改性竹浆纤维概述 |
| 1.1.1 艾草改性竹浆纤维简介 |
| 1.1.2 艾草改性竹浆纤维的发展前景 |
| 1.1.3 艾草改性竹浆纤维的应用前景 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 国内艾草研究现状 |
| 1.2.2 国外艾草研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线和方法 |
| 1.4 课题的研究意义 |
| 第2章 艾草改性竹浆纤维的性能 |
| 2.1 实验目的及方案 |
| 2.2 纤维燃烧性能测试 |
| 2.3 纤维的微观形态 |
| 2.4 纤维拉伸性能测试 |
| 2.5 纤维吸湿性能测试 |
| 2.6 纤维比电阻测试 |
| 2.7 纤维耐酸碱性能测试 |
| 2.8 纤维抗菌性能测试 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 针织物的基本性能研究 |
| 3.1 实验目的及方案 |
| 3.2 针织物的基本参数测试与分析 |
| 3.2.1 针织物的密度 |
| 3.2.2 针织物的厚度 |
| 3.2.3 针织物的面密度 |
| 3.3 针织物的耐磨性能 |
| 3.4 针织物的顶破性能 |
| 3.5 针织物的起毛起球性能 |
| 3.6 针织物的抗菌性能 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 针织物的热湿舒适性能研究 |
| 4.1 针织物的导热性能 |
| 4.2 针织物的热阻 |
| 4.3 针织物的接触冷暖感 |
| 4.4 针织物的透气性 |
| 4.5 针织物的透湿性 |
| 4.6 针织物的吸湿性 |
| 4.7 针织物的芯吸性 |
| 4.8 针织物热湿舒适性主观测试 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 热湿舒适性灰色关联模型 |
| 5.1 灰色理论 |
| 5.2 灰色关联分析 |
| 5.2.1 灰色关联度 |
| 5.2.2 关联度求解 |
| 5.3 针织物GM(1,N)关联模型 |
| 5.3.1 GM(1,N)模型理论分析 |
| 5.3.2 建立热湿舒适性预测模型 |
| 5.4 基于残差GM(1,1)的模型修正 |
| 5.4.1 GM(1,1)残差模型 |
| 5.4.2 热湿舒适性模型修正 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（8）运动中压缩裤服装压对疲劳的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 运动性疲劳及其产生机理的研究 |
| 1.3.2 疲劳评价指标的研究 |
| 1.3.3 服装压疲劳的延缓和恢复的研究 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究创新点 |
| 1.6 研究思路与技术路线 |
| 第二章 压缩裤服用情况和疲劳感知调查 |
| 2.1 消费者问卷调查 |
| 2.1.1 问卷设计 |
| 2.1.2 问卷发放与回收 |
| 2.2 问卷分析 |
| 2.3 市场压缩裤面料的调研 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 实验设计 |
| 3.1 实验对象的选取 |
| 3.2 实验用压缩裤的尺寸规格 |
| 3.2.1 压缩裤的款式分析 |
| 3.2.2 压缩裤的结构分析 |
| 3.2.3 压缩裤的尺寸规格 |
| 3.2.4 压缩裤的面料分析 |
| 3.3 实验设备 |
| 3.4 实验方案 |
| 3.4.1 实验测试点的选取 |
| 3.4.2 运动强度负荷的确定 |
| 3.4.3 实验环境和准备 |
| 3.4.4 实验步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 服装压的测量与分析 |
| 4.1 服装压的测试 |
| 4.1.1 服装压的测试原理 |
| 4.1.2 服装压的标定 |
| 4.2 服装压的数据结果与分析 |
| 4.2.1 静态服装压的数据结果与分析 |
| 4.2.2 动态服装压的结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 服装压对疲劳影响的主、客观分析 |
| 5.1 服装压对疲劳影响的主观评价研究 |
| 5.1.1 主观疲劳评价方案 |
| 5.1.2 各肌肉主观疲劳评价结果与分析 |
| 5.2 服装压对疲劳影响的客观评价研究 |
| 5.2.1 基于心率变化研究服装压对疲劳的影响 |
| 5.2.2 基于sEMG研究服装压对疲劳的影响 |
| 5.3 主、客观(sEMG时、频)疲劳分析总结 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于BP神经网络建立服装压与肌肉疲劳的预测模型 |
| 6.1 人工神经网络概述 |
| 6.2 BP神经网络的原理和结构 |
| 6.3 肌肉疲劳程度预测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）交互设计在人工智能纤维测试系统中的应用与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景 |
| 1.2 研究内容与目标 |
| 1.3 研究的创新点 |
| 1.4 研究意义 |
| 第二章 人工智能纤维测试系统及交互设计理论概述 |
| 2.1 人工智能纤维测试系统概况及现状 |
| 2.1.1 人机交互设计研究现状 |
| 2.1.2 人工智能纤维测试系统发展现状 |
| 2.2 交互设计在产品中应用的理论依据 |
| 2.2.1 交互设计的综合定义 |
| 2.2.2 交互设计的研究方法 |
| 2.3 交互设计在人工智能纤维测试系统中应用的必要性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 人工智能纤维测试系统的交互设计分析 |
| 3.1 人工智能纤维测试系统的框架分析 |
| 3.1.1 系统的需求分析 |
| 3.1.2 系统的主要步骤和流程 |
| 3.2 人工智能纤维测试系统的交互设计方法研究 |
| 3.2.1 系统的交互设计方法研究 |
| 3.2.2 系统的结构化交互模型分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 人工智能纤维测试系统的交互设计应用研究分析 |
| 4.1 以人工智能纤维测试系统为中心的用户分析研究 |
| 4.1.1 用户的定义 |
| 4.1.2 用户的特征分析 |
| 4.1.3 用户的认知分析 |
| 4.1.4 用户行为的调研分析 |
| 4.2 人工智能纤维测试系统的设计原则 |
| 4.3 人工智能纤维测试系统的人机界面分析 |
| 4.3.1 用户界面的设计原则分析 |
| 4.3.2 界面的导航设计分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 人工智能纤维测试系统的交互改进方案 |
| 5.1 系统框架及数据管理交互设计 |
| 5.1.1 系统框架设计 |
| 5.1.2 基本操作及数据管理流程的交互设计 |
| 5.1.3 系统界面设计 |
| 5.2 系统核心功能应用的交互设计 |
| 5.2.1 数据采集系统的交互设计 |
| 5.2.2 数据标记系统的交互设计 |
| 5.2.3 数据上传“天河二号”训练测试的交互设计 |
| 5.2.4 测试并得出结果页面交互设计 |
| 5.3 系统功能扩展之移动终端交互的应用 |
| 5.4 方案的评价及验证分析 |
| 5.4.1 评价模型的建立 |
| 5.4.2 软件系统的评价体系的建立 |
| 5.4.3 验证方法及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录一:人工智能纤维测试系统使用体验调研表 |
| 附录二:人工智能纤维测试系统使用体验调研表 |
| 附录三:图片来源 |
（10）我国废旧纺织品综合再利用技术现状及展望（论文提纲范文）
| 1 概 述 |
| 2 废旧纺织品的分拣技术 |
| 3 二手服装消毒技术 |
| 4 废旧纺织品的物理法再利用技术 |
| 4.1 初级利用 |
| 4.2 物理开松法 |
| 4.3 废旧纺织品的再熔融加工 |
| 5 废旧纺织品的化学法再利用技术 |
| 5.1 废旧纯涤纶纺织品的化学法再利用技术 |
| 5.2 废旧涤棉纺织品的化学法再利用技术 |
| (1) 对涤棉面料中的涤纶进行解聚 |
| (2) 对涤棉面料中的棉进行解聚 |
| 6 废旧纺织品综合再利用技术发展趋势 |
| 6.1 分拣技术将不断升级 |
| 6.2 开放二手服装市场 |
| 6.3 物理法再利用产品多样化 |
| 6.4 化学法再利用降低成本、提高质量 |
| 6.5 再生过程和产品质量检测和评价方法不断健全 |
| 7 结 语 |
四、怎样鉴别服装面料成分（论文参考文献）
- [1]基于专业融合的高职志愿服务实践研究——以常州纺织服装职业技术学院纺织学院为例[J]. 李淑芳,陶丽珍,陈玳. 黑龙江科学, 2021(05)
- [2]基于社会认知评价的“杭州丝绸”研究[D]. 曹爱娟. 东华大学, 2020(03)
- [3]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [4]双组分纤维织物光谱图数据库的建立及其优化[J]. 李泽,刘雅玲. 毛纺科技, 2020(05)
- [5]面料运动和形变的测量及其应用的研究[D]. 薛冕. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [6]服装质量检测与消费者认知差异化研究[D]. 李泽. 河北科技大学, 2019(07)
- [7]艾草改性竹浆纤维及其针织物性能研究[D]. 王丽莎. 河北科技大学, 2019(07)
- [8]运动中压缩裤服装压对疲劳的影响研究[D]. 赵华峰. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [9]交互设计在人工智能纤维测试系统中的应用与研究[D]. 赵丹丹. 广东工业大学, 2019(02)
- [10]我国废旧纺织品综合再利用技术现状及展望[J]. 赵国梁. 北京服装学院学报(自然科学版), 2019(01)