职业装面料与衬布粘合品质预测方法的探讨

tyvek

　　前言
　　职业装是企业形象的代表，表现着不同的职业精神风貌。企业要生存，要参与市场竞争，必须要塑造良好的企业形象。职业装已成为现代企业参与竞争，走向国际化不可缺少的一部分。在我国，星级酒店、宾馆，大型百货商场、超市、大中型企业集团和注重形象塑造的企事业单位越来越多，同时随着人们着装观念的改变和职业人士消费群体的不断扩大，正在缔造着中国职业装这个庞大的市场。有媒体报道，我国目前从业的职业女性有3.5亿，占从业人员的47%。经推算，我国从业的职业男性、女性共有7亿多人，这样一个庞大的职业装市场，是世界上任何一个国家都无法比拟的。然而，据有关部门统计，在我国有一定规模的女装企业有3 700多家，男女装兼顾的有25 000多家，而真正有规模、有实力的职业装专业生产企业为数寥寥。
　　职业装面料和辅料的选择和运用是职业装发展中的一项重大课题。由于职业装功能的多样性，对面辅料的选择和运用提出了新的要求。职业装要达到不同环境、不同场合所需的特定功能，往往会选用不同功能的服装材料，如阻燃，耐压，伪装，防酸、防碱、防油、防水、防紫外线、防辐射等功能面料。面料风格、品种的多样性则给衬料的选用和服装粘合品质的控制带来了更多更高的要求。此外，我国服装企业在用衬配衬方面大多依赖经验或通过大量反复的压烫实验来选配，这些过程由于带有很强的主观性，缺乏有效性，不能适应现代服装业的发展要求。因此为了适应职业装的发展要求，探讨职业装面料与衬布粘合品质预测的新方法，为服装企业进一步提高职业装的制作品质和效率提供参考成为一项很有意义的工作。
　　粘合衬布在职业装中的作用
　　近二十年来，衬布粘合技术获得了较大的发展。粘合衬作为服装的“骨架”和“脊梁”在职业服的生产制作中有着无可替代的重要作用。职业装粘合衬的应用主要取决于成衣的形态及服装面料的特性。在品质方面，粘合衬一般应达到以下效果：
　　定型与保型
　　职业装对其造型有特定的要求，一般是通过衬布来达到其造型和保型要求。尤其是职业装上衣的前幅，借助衬布的弹性和硬挺性，使服装挺拔丰满。在职业装衣身折边及袖口等处用衬，可使折边更加硬挺，折线更明晰。
　　提高服装的强度
　　职业装的领子、口袋、袖口、腰带等部位需保持稳定的形态和一定的硬挺性。这一点，对薄型面料的服装更为突出。由于用衬，使服装多了一层保护层，面料不致因过度拉伸而变形，可使服装更加耐洗和耐穿。
　　增加服装的厚实度
　　用于职业装前幅及袖窿等部位，以产生宽厚丰挺的效果。
　　影响职业装面料与衬布粘合品质的一般参数
　　面料与衬布的粘合品质受服装面料、粘合衬、粘合工艺参数等多方面因素的影响。参照GB/T11389-11402、FZ/64008-2000机织热熔粘合衬布标准技术要求及相关资料，面料与粘合衬的配伍研究中一般包括以下参数：
　　面料参数：面料密度、组织、布面丰满度、厚度，面料纱线线密度及捻系数等；
　　粘合衬参数：底布厚度、衬布的布面丰满度、树脂颗粒大小、涂布量、衬布的纱线捻系数等；
　　粘合工艺参数：粘合温度、粘合压力、粘合时间；
　　粘合衬与面料粘合后复合物性能参数：剥离强度、干洗尺寸变化、水洗尺寸变化、耐洗性能（包括水洗和干洗）、渗胶面积、悬垂性、综合手感值THV、游离甲醛含量等。
　　职业装粘合品质预测新方法的探讨
　　为了提高服装的内在品质，近年来国内外服装界的科技人员从服装面料、粘合衬及粘合工艺与粘合后品质的相互关系出发，在服装面料与粘合衬的合理配伍及粘合品质的预测方面已进行了一系列的研究。研究者已经成功地建立起基于FAST实验测得的织物机械性能，对粘合后复合物的手感和悬垂性进行预测的模型，然后可根据KES织物评价系统来决定服装各部分与衬布的最佳组配方案。但由于忽略了衬布和面料最基本的结构性能对粘合品质的影响，服装设计师也就无法根据面料和衬布的性能来决定理想的粘合组配方案。鉴于职业装面辅料选配的特点，为适应我国职业装高品质、自动化流水线生产的发展趋势，本文根据国内外的最新研究，对从面料与衬布的基本结构来预测粘合品质的方法进行了探讨。
人工神经网络方法
  　  人工神经网络是用于数据分析的一种新型智能技术，它能模拟人类的生物神经系统来对特定的事物进行学习和推理，该技术在许多方面比传统的回归方法具有更强大的预测能力，已广泛应用于各个领域并显示出良好的前景。在服装加工上，服装研究者应用人工神经网络对许多复杂问题进行了大量的研究和实验，研究和实践证明人工神经网络在面料与衬布粘合品质预测、织物加工性能预测和服装接缝等级客观评价方面取得了良好的效果。根据相关研究成果，在我国职业装衬料的选配中，能够借助人工神经网络建立根据面料和衬布的结构性能以及粘合条件来预测粘合后复合物品质等级的模型，从而使企业在服装生产中能够更快地针对特定的职业装面料选择理想的衬布。
　   面料与衬布的粘合品质取决于面料、衬布及压烫条件等诸多因素，服装研究者通过对大量面料和衬布的结构性能进行方差分析，方差分析效果显著性检验结果表明，面料和衬布的结构性能的组合方式以及粘合条件是影响粘合后复合物品质等级的主要因素；将有显著影响的结构性能参数反映在散点图中，散点图表明，粘合后复合物的质量等级随面料的综合手感值THV、布面丰满度和厚度的增加而增加，但随面料纱线捻系数的增加而降低；随衬布的综合手感值THV、布面丰满度和厚度的增加而增加，但随树脂量、树脂颗粒大小和衬布纱线捻系数的增加而下降。由于压烫温度、时间和压力之间的相互依赖性，尚无法分离出粘合时间、温度和压力各自对粘合后复合物品质等级的影响。由于影响粘合品质各因素间复杂的交互作用，传统的方法难以对粘合品质做进一步具体的预测。由于人工神经网络其具有预测非线性结构体系的容错和应变的强大能力，TW服装研究者采用三层BP网络结构，三层分别为输入层、输出层和隐藏层。将面料和衬布的13项结构性能参数作为网络的输入值，粘合后复合物的品质等级作为网络的输出值，成功地根据面料和衬布的结构性能对粘合后复合物的品质等级进行了预测。人工神经网络的残差分析结果表明，人工神经网络模型能够根据面料和衬布的结构性能，切实有效地预测粘合物的最终品质等级。
  　  知识库方法
  　  知识库和机器学习是计算机模拟人类思维过程自动获取知识，用于解决相对复杂问题的一种人工智能方法。在工程实践方面，人工智能解决的问题越来越复杂。通过机器学习把数据库和信息系统自动压缩成知识库，能够完成复杂问题的自动求解。服装界科技人员研究和实践表明，运用知识库方法能够较好地分析和预测粘合后复合物的成形性能。
　　斯洛文尼亚马里博尔大学学者运用知识库的方法，用RETIS程序包进行机器学习，以回归树的形式表示知识来预测粘合后复合物成形性能和分析特定参数间的相互关系，成功地根据面料的结构性能对用于上装的毛料粘合复合物的成形性能进行了预测。同时研究表明，在机器学习中给数据库加上更多的学习样本，可使知识库适应更多种类面辅料粘合品质的分析和预测，本领域的研究和应用工作也将展示出更广阔的空间。
    　在职业装制作中，为获得理想的服装外型轮廓，面料及粘合衬的种类和质量必须协调一致，而要了解影响粘合后复合物性能的参数间的相互作用关系需具备大量的专业知识和数据。机器学习样本生成知识库技术能够学习任何特定领域所需的规则及关系，简化了这一过程，为我们提出了一种分析职业装面料和粘合衬性能关系及预测粘合后复合物的性能的新方法。
　　结束语
　    职业装代表着企业及个人形象，因而职业装既要达到外型美观的要求，又要能充分满足工作活动的需要。粘合衬的使用大大增强了职业装保型及强度等方面的功能。随着职业装的发展和职业装面料种类的不断增多，不断提高职业装衬布选配水平和效率成为重要的课题。
　　职业装面料与衬布在粘合形成复合物过程中，由于面料与衬布的性能以及粘合条件间各因素的相互复杂作用和影响，使得传统的统计分析方法方差和判别分析都难以完成对粘合后复合物品质的定量评判。人工神经网络及知识库技术由于具有解决非线性问题和强大的学习功能的特点，为我们分析及预测粘合后复合物的品质提供了有效的分析技术和工具。该类智能方法在国外服装业的研究实践中取得了良好的效果。可以试想这些方法和新技术应用于我国职业装生产，服装设计师可以根据粘合后复合物的品质预测结果来科学、快速地选用衬布，职业装面料与衬布的选用、配伍技术和效率将会大大地提高，将进一步促进我国职业装不断发展。