摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-19页 |
1.1 课题研究背景 | 第10页 |
1.2 服装压国内外研究现状 | 第10-16页 |
1.2.1 服装压力评价方法的研究 | 第10-12页 |
1.2.1.1 主观评价法 | 第10-11页 |
1.2.1.2 客观评价法 | 第11-12页 |
1.2.2 服装压力影响因素的研究 | 第12-14页 |
1.2.2.1 人体对服装压力的影响 | 第12-13页 |
1.2.2.2 服装对压力的影响 | 第13-14页 |
1.2.3 服装压力对人体生理的影响 | 第14-15页 |
1.2.4 服装压的模拟预测研究 | 第15-16页 |
1.2.5 研究现状总结与不足 | 第16页 |
1.3 论文研究内容与意义 | 第16-17页 |
1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
1.3.2 研究意义 | 第17页 |
1.4 研究方法及技术路线 | 第17-19页 |
1.4.1 研究方法 | 第17-18页 |
1.4.2 技术路线 | 第18页 |
1.4.3 主要创新点 | 第18-19页 |
第2章 腿部受力模拟分析 | 第19-27页 |
2.1 人体腿部数据的采集 | 第19-20页 |
2.2 袜口处腿部截面点的获取 | 第20-22页 |
2.2.1 点云数据的处理 | 第20-21页 |
2.2.2 腿部截面曲线以及坐标点的获取 | 第21-22页 |
2.3 腿部受压的有限元模拟 | 第22-26页 |
2.3.1 ANSYS简介 | 第23-24页 |
2.3.2 腿截面受力的变形模拟 | 第24-26页 |
2.3.2.1 前处理 | 第24页 |
2.3.2.2 腿部截面模型的建立 | 第24-25页 |
2.3.2.3 压力模拟与后处理 | 第25-26页 |
2.4 小结 | 第26-27页 |
第3章 面料性能对袜口压力的影响分析 | 第27-36页 |
3.1 袜口面料性能测试 | 第27-29页 |
3.1.1 实验用袜子 | 第27页 |
3.1.2 袜口面料结构参数测试 | 第27-28页 |
3.1.3 袜口面料拉伸性能测试 | 第28-29页 |
3.2 袜口静止压力测试 | 第29-31页 |
3.2.1 压力测试实验设备 | 第30页 |
3.2.2 实验步骤 | 第30-31页 |
3.2.3 测试结果 | 第31页 |
3.3 面料性能与袜口压力的关系分析 | 第31-35页 |
3.3.1 灰色关联原理 | 第31-32页 |
3.3.2 灰色关联分析 | 第32-34页 |
3.3.3 静止压力预测模型的建立 | 第34-35页 |
3.4 小结 | 第35-36页 |
第4章 女运动短袜袜口动态压力与肌电分析 | 第36-50页 |
4.1 测试仪器 | 第36-37页 |
4.2 实验步骤 | 第37-39页 |
4.2.1 动态压力测试 | 第37-38页 |
4.2.2 肌电测试 | 第38-39页 |
4.3 结果与分析 | 第39-49页 |
4.3.1 不同运动方式下袜口压力对比分析 | 第39-41页 |
4.3.2 运动速度、腿围、袜子种类对袜口压力的影响 | 第41-48页 |
4.3.2.1 运动速度对袜口压力的影响分析 | 第43-45页 |
4.3.2.2 袜子种类对袜口压力的影响分析 | 第45-46页 |
4.3.2.3 腿围对袜口动态压力的影响 | 第46-48页 |
4.3.3 运动速度、袜口压力对表面肌电的影响 | 第48-49页 |
4.4 小结 | 第49-50页 |
第5章 袜口动态压力预测模型建立 | 第50-61页 |
5.1 动态压力多元线性回归模型 | 第50-53页 |
5.1.1 多元回归模型的建立 | 第50-53页 |
5.1.2 多元回归模型的检验 | 第53页 |
5.2 基于BP神经网络的袜口动态压力预测模型建立 | 第53-58页 |
5.2.1 人工神经网络基本理论 | 第53-55页 |
5.2.2 袜口压力预测模型的建立 | 第55-58页 |
5.3 两种模型的预测效果对比 | 第58-60页 |
5.4 小结 | 第60-61页 |
第6章 结论 | 第61-63页 |
6.1 结论 | 第61-62页 |
6.2 展望 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
附录一 静态压力测试结果(单位:kPa) | 第67-68页 |
附录二 动态压力测试结果(单位:kPa) | 第68-70页 |
附录三 获取腿截面72个点坐标的代码 | 第70-71页 |
附录四 腿部截面模型72点坐标 | 第71-73页 |
附录五 不同运动速度与袜口压力下的RMS均值 | 第73-74页 |
附录六 BP神经网络编程 | 第74-76页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第76-77页 |
致谢 | 第77页 |