基于神經網絡的服裝紙樣設計系統智能化研究.pdf

1、服裝紙樣設計是服裝工業(yè)化生產的重要環(huán)節(jié)之一，對操作人員的技能和經驗依賴性極強，專業(yè)技術人員的技術水平最終決定了服裝產品造型與品質的優(yōu)劣。為了進一步提高服裝紙樣設計工作的效率與質量，降低對操作人員技能和經驗的依賴性，本研究在調查研究、綜合分析現有技術發(fā)展與現狀的基礎上，提出以人工神經網絡理論指導高智能服裝紙樣設計技術研究與開發(fā)工作的新思路，利用人工神經網絡的自學習、自組織、自適應和非線性映射等功能研究開發(fā)高智能服裝紙樣設計軟件系統。

2、>　　 首先通過對人工神經網絡結構模型與算法的探索、分析與研究，選擇了比較適合紙樣設計應用的BP神經網絡。之后在外套紙樣特征分析的基礎上，構造了一個以紙樣控制部位尺寸為輸入層向量，以各細部設計尺寸為輸出層向量，和一個隱含層的5×8×18的三層BP神經網絡模型。采用企業(yè)實際生產的成品樣板數據對網絡進行必要的訓練試驗，當訓練樣本數達到30組時，得到了比較理想的結果。最終根據樣本訓練的結果和服裝紙樣各部位之間的幾何拓撲關系，編制了基于BP神

3、經網絡的外套紙樣設計的試驗程序，使之具有類似于人的“高智能”性，從而實現服裝結構設計中由控制部位尺寸到細部設計尺寸的自動映射。用戶僅僅根據服裝結構設計要求輸入服裝相關控制部位數據，系統便能根據網絡訓練結果和服裝紙樣各部位間幾何拓撲關系生成比較理想的、符合人體工學需要的服裝設計板型。
　　 試驗研究表明，隨著網絡訓練的樣本數增加，訓練所得到的各細部設計尺寸越來越接近實際測量尺寸。將人工神經網絡應用于服裝樣板計算機輔助設計，可以最大