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EMTM背景下生活装旗袍的样板自动生成系统研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 本文研究背景第11-12页
    1.2 国内外相关理论的研究现状综述第12-14页
        1.2.1 旗袍发展的研究现状第12-13页
        1.2.2 BP神经网络在服装样板参数化设计中的应用第13-14页
    1.3 研究内容及意义第14-17页
        1.3.1 研究内容第14-16页
        1.3.2 研究意义第16-17页
    1.4 本章小结第17-18页
第二章 生活装旗袍纸样设计第18-35页
    2.1 生活装旗袍款式的确定第18-20页
    2.2 规格参数的确定第20页
    2.3 人体数据采集第20-25页
        2.3.1 人体测量技术第20-22页
        2.3.2 测量项目及方法第22-23页
        2.3.3 测量对象第23-25页
    2.4 旗袍纸样的绘制方法第25-27页
    2.5 结构设计第27-33页
        2.5.1 后片结构设计第27-29页
        2.5.2 前片结构设计第29-31页
        2.5.3 领片结构设计第31-32页
        2.5.4 袖片结构设计第32-33页
    2.6 本章小结第33-35页
第三章 纸样规格参数推理模型的建立第35-46页
    3.1 BP神经网络概述第35-38页
    3.2 BP神经网络的结构设计与参数选取第38-41页
        3.2.1 输入层节点和输出层节点的选择第38页
        3.2.2 隐含层层数的选择第38-39页
        3.2.3 隐含层节点的选择第39页
        3.2.4 BP神经网络激活函数的选择第39-40页
        3.2.5 BP神经网络初始权值的选择第40页
        3.2.6 BP神经网络学习率的选择第40-41页
    3.3 网络的构建和训练第41-45页
        3.3.1 网络的构建第41-42页
        3.3.2 网络的训练第42-43页
        3.3.3 网络的测试第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
第四章 旗袍参数化样板模型的实现第46-62页
    4.1 旗袍样板的参数化设计原理第46-52页
        4.1.1 参数化设计概念第46-47页
        4.1.2 约束推理求解第47-49页
        4.1.3 参数化几何模型第49-52页
    4.2 参数化样板模型建立第52-57页
        4.2.1 后片生成规则设计第53-54页
        4.2.2 前片生成规则设计第54-56页
        4.2.3 领片生成规则设计第56页
        4.2.4 袖片生成规则设计第56-57页
    4.3 旗袍样板自动生成的实现第57-61页
        4.3.1 数字化样板自动生成系统概述第57-58页
        4.3.2 Auto CAD二次开发原理第58页
        4.3.3 系统主要模块设计第58-60页
        4.3.4 参数化绘图功能实现第60-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 智能纸样的可用性验证第62-75页
    5.1 旗袍智能样版的可用性分析第62-63页
    5.2 旗袍智能样板虚拟试衣验证第63-70页
        5.2.1 虚拟试衣系统概述第63-64页
        5.2.2 旗袍样版虚拟试衣显示第64-68页
        5.2.3 旗袍样版虚拟试衣效果第68-69页
        5.2.4 旗袍样版虚拟试衣结果评价第69-70页
    5.3 成衣效果评价第70-74页
        5.3.1 实验设计第70-71页
        5.3.2 制作样衣第71-72页
        5.3.3 专家评价及分析第72-74页
    5.4 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 总结第75页
    6.2 创新点第75页
    6.3 研究的局限性第75-77页
参考文献第77-81页
附录一第81-83页
附录二第83-89页
附录三第89-92页
发表论文以及学术成果第92-93页
致谢第93页

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