石墨烯在纤维中的分布、含量及微观结构等因素影响复合石墨烯导电纤维性能。文章提出以石墨烯为导电基材一步法构筑导电纤维的研究策略，采用微流控湿法纺丝工艺制备石墨烯/聚丙烯腈皮芯结构复合纤维，探究皮层和芯层纺丝液流量对石墨烯取向排列、纤维导电和电热性能影响规律。通过微观形貌观察发现，复合纤维皮层石墨烯取向随着纺丝液流量的变化呈现先增加后减小的趋势，皮层流量为0.10 mL/min时石墨烯取向最佳。高度取向的石墨烯赋予复合纤维优异的力学性能和导电性能，使复合纤维的强度和电导率分别达到241.38 MPa和3.94 S/cm。在4 V电压下，复合纤维表面的温度达到约48.3 ℃，热响应速率为2.0 ℃/s。研究表明通过调控不同的皮芯流量，调整复合纤维的结构和性能，可以成功制备出以石墨烯为基材的复合导电纤维。研究结果可为石墨烯复合加热纤维的开发研究提供参考。

针对吸波纤维制备工艺复杂、力学承载性差、性能不稳定等问题，文章以聚(3,4-乙烯二氧噻吩):聚苯乙烯磺酸(PEDOT:PSS)和海藻酸钠(SA)的复配液为纤维壳层纺丝液，以二维过渡金属碳氮化物(Ti3C2Tx MXene)分散液为纤维芯层纺丝液，通过同轴湿法纺丝一体化成型工艺制备了具有核壳结构的PEDOT:PSS/SA@MXene(PA@M)复合纤维，并对复合纤维的形貌、结构、力学特性及电磁参数等进行详细的测试分析。结果表明：通过组分调控和结构优化，PA@M复合纤维可保持良好的力学性能，纤维最大断裂强度和断裂伸长率分别达到(63.12±2.56) MPa和(23.28±1.67)%；当芯层分散液的质量浓度为1.0 mg/mL时，所制备的PA@M复合纤维具有最优的吸波性能，其最小反射损耗可达63.39 dB，有效吸收带宽为3.20 GHz。研究结果可为新型高性能吸波纤维的设计、制备提供新思路。

为了实现对复合材料加工固化全过程的原位实时在线监测，以高孔隙率玻璃纤维非织造布为传感骨架、多壁碳纳米管（MWCNT）为导电纳米颗粒，采用超声雾化喷涂工艺，构建了一种高扩展的压阻型CNT非织造复合纤网（C-GNS）。在复合材料真空辅助树脂传递模塑（VARTM）成型固化过程中，实时采集C-GNS的电阻响应并建立其与树脂基体固化行为之间的量化关系。结果表明：该复合纤网具有缠结、松散的多孔网络结构，能与树脂充分浸渍，并实现对树脂固化过程的关键相转变点（固化起始点、凝胶点、完全固化）精准高效地原位监测，C-GNS的过程电阻增益因子达80%。研究结果为复合材料VARTM成型加工制造提供了一种有效的固化监测手段，进一步拓展了自感应非织造复合材料的多功能应用。

为了避免玻璃纤维增强复合材料（GFRC）在服役过程中由于局部分层损伤造成灾难性整体失效，采用高孔隙率、薄型聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）非织造纤网构筑PET-碳纳米管（CNT）自感应复合纤网插层，将其嵌入玻纤增强体层间一体成型，在改善GFRC层间性能的同时，对其结构健康状态进行原位、实时、在线的无损监测。结果表明：PET-CNT复合纤网改性GFRC的起始断裂韧性和扩展断裂韧性分别提高了86%和48%，有效提升了GFRC的I型层间断裂韧性。另外，在裂纹扩展阶段，PET-CNT复合纤网插层的电阻变化率增益因子高达270%，表现出了极高的层间裂纹监测敏感性。文章为提升GFRC面外力学性能并实现SHM提供了一种集成结构增韧-监测功能一体化的新型非织造复合纤网插层，也为提升GFRC全寿命周期稳健性提供了一种结构优化方法。

矿化是考古纺织品得以保存的重要原因之一，研究纺织品文物矿化机制具有重要的学术和文化价值。但是文物的独特性和样品数量的有限性阻碍了纺织品矿化研究的进展，这使得人工模拟纺织品矿化具有重要意义。文章选取了民国时期的生绢和熟绢作为研究对象，将这些织物缠绕在锈化铁片上，置于高湿度环境中，使用0.01 mol/L 氯化氢溶液作为促进剂进行矿化实验。使用扫描电子显微镜、万能力学试验机、拉曼光谱仪、X射线衍射仪、傅里叶变换红外光谱仪和稳定同位素质谱仪对矿化前后的样品进行表征分析。结果表明：经铁矿化6个月后，样品中颜色较深的区域中出现针铁矿/磁铁矿等铁的混合氧化物，样品的碳稳定同位素比值也发生改变，表明样品中的部分有机物被混合氧化物取代发生自身矿化，同时样品表面被氧化物覆盖发生预矿化。文章分析了矿化过程中铁元素对纺织品的影响，研究结果有助于加深人们对纺织品早期矿化作用机制的理解。

蓝印花布是中国的非物质文化遗产，具有重要的传承创新意义。为了自动生成蓝印花布新纹样，提出一种端到端的蓝印花布单纹样自动生成方法。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题，改进动态低秩自适应算法(DyLoRA)，提出了新的参数分解法来提高参数矩阵的秩，从而实现对稳定扩散模型的微调，最后将稳定扩散模型的语义信息与承载蓝印花布风格的DyLoRA模块结合，并利用控制网络(Controlnet)控制图形结构，自动生成蓝印花布新的单纹样。使用上述方法进行蓝印花布纹样生成实验，并与原始的DyLoRA方法进行对比。实验结果表明，基于改进的DyLoRA微调和Controlnet控制的模型能通过文本信息自动生成新的单纹样，且主观性上与原始风格最接近，有助于蓝印花布的数字化传承和创新。

针对传统神经网络检测织物材质精确度低、检测速度慢的问题，提出一种融合空间分割注意力的织物材质识别算法。首先对多种材质的织物风吹视频进行分帧处理，得到织物图像。接着进行数据预处理，并采集织物图像的时序信息，利用欧氏距离计算织物图像中同一像素点在时间前后的位移量，将织物图像进行区域划分。将处理后的图像输入到注意力网络中进行特征提取，采取深度可分离卷积（DSC）替代普通卷积，以减少网络参数与计算量，增强网络的特征提取能力。然后在每个卷积层后引入空间分割注意力模块（SPAM）来增强重要特征，防止特征图信息丢失过多，提升网络精度。最后通过全局平均池化层和softmax层实现织物材质的识别。结果表明：文章所提出的织物材质识别算法能够快速、有效地对织物材质进行分类识别，准确率达到93.9％，单张图片检测时间为83.14 ms，在保证识别精度的同时具有较强的实时性。

为了构建一个能够综合评估浆纱质量的评价体系，选用淀粉、聚乙烯醇（PVA)和改性槐豆粉3种浆料，使用电容式上浆率检测系统来实现等上浆率上浆，在单纱上浆机上对棉纱上浆；将熵权TOPSIS模型引入浆纱综合质量评价中，用熵权法计算各评价指标的权重，利用TOPSIS方法计算各方案与最优理想点之间的贴近度，并据此对各个方案进行排序。结果表明：采用细度为38.6 tex的棉纱、含固率为3%的PVA、上浆速度为100 m/min、上浆率为4.9%的上浆方案时，浆纱综合质量最优；使用同种浆料、不同细度的棉纱上浆时，粗支的浆纱质量更优；等上浆率条件下，采用PVA制成的浆纱质量优于槐豆粉浆料和淀粉浆料。等上浆率上浆技术和熵权TOPSIS模型为浆纱综合质量评价、新型浆料开发开辟了新途径。

针对靛蓝牛仔布湿摩擦牢度低、品质较差等行业共性问题，文章通过强化牛仔布前处理工艺、调控靛蓝隐色体状态的方式提高靛蓝染色的透染性，并在此基础上对固色剂的作用机理进行了研究。结果表明：优化前处理和染色工艺参数，并选用分子量相对较大的聚氨酯类固色剂B进行处理，可使靛蓝染色湿摩擦牢度提升至3级，达到国家标准要求。优化后的前处理工艺为：精炼剂A 10 g/L，烧碱20 g/L，95 ℃处理30 min；染色工艺为：保险粉18 g/L，二氧化硫脲1 g/L，烧碱10 g/L，渗透剂WET 6 g/L；固色工艺为：固色剂B 60 g/L，160 ℃焙烘120 s。靛蓝牛仔布湿摩擦牢度的提高，可拓宽牛仔布的应用范围，并促进牛仔服装行业的快速发展。

针对服装内部轮廓线对比度低、提取特征点和完整轮廓困难，导致图像内部尺寸难以测量的问题，提出一种基于SAM模型进行部件分割提取内部尺寸的方法。首先通过SAM模型分割西装领部件，然后将西装领部件近似多边形并利用LSD算法修正多边形，最后建立西装领结构模型并结合像素比例提取设计尺寸。结果表明：该方法可以从成衣图像中提取西装领款式结构图并输出相关数据，实验测量结果与测量软件相比尺寸的绝对误差在0.02~0.74 cm之间，角度的绝对误差在0.02~0.27之间；与实物测量相比，尺寸的绝对误差在0.05~1 cm之间，角度的绝对误差在0.06~0.68之间。该方法提取的西装领细部尺寸可为制版师提供数据参考。

为了解彝族服饰研究的总体发展动向，运用定量、定性分析法和CiteSpace可视化软件，选择中国知网（CNKI）数据库中508篇有效文献制作研究图谱，探析彝族服饰的研究热点及研究趋势。结果显示：研究作者、机构、期刊形成了以西南地区民族学研究为主的研究群体；目前彝族服饰分为3大研究主题，即服饰本体属性的历史发展与文化内涵、以文化为基础的传承与发展、彝族服装的创新设计与应用；研究方向由自然属性转向社会属性。研究发现，以往研究存在地域不平衡、研究方法和内容单一等不足，未来应将研究内容由国内彝族转变为国外跨境彝族，从四川转变为云南、贵州、广西等区域的彝族，并结合现代科学技术进行资源视觉化、数字化的动态展示与分析。

为探究服装在线定制服务质量与感官体验对消费者定制意愿的影响机制，构建了以服装在线定制服务质量、感官体验为自变量，感知价值为中介变量，在线定制意愿为因变量的理论模型。以在线定制消费群体为对象，使用描述统计分析、因子分析、回归分析对收集有效问卷进行数据统计，探索了服装在线定制意愿的影响因素并优化了消费者评价指标。研究表明，在线定制服务质量（易用性、履行性、安全性、信息性、个性化服务）、感官体验（审美性、生动性）对感知价值有积极影响；在线定制服务质量（履行性、安全性、信息性）、感官体验（审美性、生动性）、感知价值对服装在线定制意愿有积极影响；感知价值在服务质量（易用性、履行性、安全性、信息性、个性化服务）和在线定制意愿之间起中介作用，且在感官体验（审美性、生动性）和在线定制意愿之间起完全中介作用。研究结论丰富了S-O-R模型理论，并从服务质量、感官体验方面丰富了服装在线定制意愿的影响因素研究，可为服装定制技术开发以及消费者评价指标构建提供参考。

与传统制作管状材料的缠绕成型、拉挤成型等方法相比，编织可以根据物体的形状和尺寸，直接形成各种形状的编织物，已广泛应用于医疗、航空航天、复合材料和组织工程等领域。文章围绕近年来国内外编织领域的研究成果，从编织技术的分类出发，综述了不同编织技术的编织设备及原理，分析了编织参数、编织结构、编织材料对编织管性能的影响，最后总结了编织管近年来的技术发展及挑战。综述结果可为促进编织管在智能可穿戴电子、消费电子设备等新领域中的应用提供参考。

辐射降温作为一种无源输入的降温技术，可实现零能耗、零污染的自发降温，为应对环境变化和调控人体热舒提供了创新的能源解决方案。文章聚焦于辐射降温技术在服装领域的应用与性能评价，介绍了基于人体热交换模型及Kirchhoff热辐射定律的高透射和高发射降温机制；综述了以膜态复合材料以及纤维态织物为代表的辐射降温材料的材料选择与制备工艺；讨论了光谱分析、织物热测量对比和服装真人试验3种性能评价方式。综述发现，辐射降温技术在服装领域大有可为，未来在材料的降温效率、改善服用性能、简化制备工艺、优化服装整体评价方法等方面持续优化材料的制备工艺与评价体系，以及拓宽材料的实用功能如吸湿、抗菌等，将助力推动实现辐射降温服用材料的产业化发展。

服装推荐系统在服装行业的数字化转型中发挥着重要的作用，它可以提供服装的个性化推荐，提升用户体验，增加产品营业额，推动服装行业向智能化与高效化发展。文章结合服装推荐系统的重要环节，从数据收集与预处理、特征工程、模型构建3个版块归纳总结了创建服装推荐系统的一般流程与相关技术，并对传统推荐技术和深度学习技术两个方向的关键技术进行了详细综述，分析各类算法在服装推荐领域中的应用及拓展。在应用领域方面，服装推荐系统广泛应用于电子商务平台和服装搭配推荐应用等场景，为用户提供便捷的选购与穿搭建议。最后基于服装推荐系统的应用领域与发展趋势，探讨其亟需解决的问题以及未来的创新方向。