海藻纤维制备方法有湿法纺丝、静电纺丝、微流控纺丝和离心纺丝等,其中湿法纺丝制备的海藻纤维力学性能、耐盐耐洗涤剂性能以及染色性能差,阻碍了其在纺织服装领域的大规模应用。通过纤维改性和功能化改造可改善湿纺海藻纤维性能,拓宽其在纺织服装领域的应用范围。从海藻纤维制备、纺织用海藻纤维性能改性以及纺织用功能型海藻纤维开发3个方面出发,比较海藻纤维不同制备方法间差异并总结纺织服装用海藻纤维力学、耐盐耐洗涤以及染色性能改性方法及纺织用功能型海藻纤维种类。最后指出功能型海藻纤维的制备方法和研究成果的产业化应用是未来的发展方向。
为了预测织物热传递性能,更好地进行织物设计,从而提高织物的热舒适性能,从不同建模方法的角度介绍了与织物结构参数及内部特征相关的织物热传递性能预测模型,包括统计模型、人工神经网络模型、数学理论模型和有限元模型,并分析了各类预测模型的特点和适用范围。回顾并总结了近年来国内外织物传热模拟的研究现状。此外,总结了含水分织物以及含相变材料织物的热传递模型及研究进展。综合以上文献分析,指出可通过优化织物结构特征提升织物热传递性能,并提出织物传热性能预测研究的发展趋势,为服装热舒适性研究提供新的思路。
服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一。为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳。分析得出:时间序列法适用于历史数据离散程度小且影响因素少的短中期服装销售预测;回归分析法中多元回归法比一元回归法在算理上更适合具有多因素影响的服装销售预测;灰色预测模型适用于数据平滑且影响因素较少的服装销售预测;人工神经网络则适合销售数据离散程度大的时尚型服装销售预测。
为研究纺织服装领域足迹类文献研究进展,总结其研究趋势,选择CNKI数据库和WEB OF SCIENCE数据库,以2011-2020年纺织服装足迹类研究的期刊论文作为数据源,利用CiteSpace可视化文献分析工具,从关键词频次、时区视图、聚类图、时间线视图、突现词等几个角度对纺织服装领域关于足迹的研究进行分析。研究发现:纺织服装领域足迹类研究在碳足迹、水足迹的核算方法、核算数据、案例示范等方面开展了较为全面的研究,形成较为完善的研究网络;针对化学品足迹的研究起步相对较晚,相关研究正在进一步深入和完善;纺织服装足迹类研究的中文文献较多聚焦于工业生产阶段的碳足迹、水足迹核算、评价与应用示范;纺织服装足迹类研究的英文文献侧重于全生命周期视角和全球化产业链视角,量化与评价纺织服装碳足迹和水足迹,并探讨产业可持续发展与资源消耗、环境污染之间的相互关系。
以2005—2019年绍兴地级市数据为研究对象,实证考察了数字经济对纺织产业升级的影响。结果发现,从行业整体上看,数字经济对纺织产业升级具有显著正向促进作用;从细分行业看,数字经济对化学纤维制造业和纺织业正向促进作用显著优于服装业、皮革和制鞋业。此外,经济发展水平对纺织产业升级具有显著正向促进作用,人力资本和政策环境则呈现负向抑制作用,而外商直接投资对纺织产业升级的影响整体上不显著。最后基于研究结论,提出了相应的政策建议。
色彩在纺织品设计中占有重要地位。为探索色彩经济时代纺织品色彩创新设计策略,通过阐述色彩经济的内涵与价值,分析纺织品色彩创新设计面临的可持性设计、观念更替、色彩材料与加工艺等方面面临的挑战,提出纺织品色彩创新设计的策略。研究认为:开展生活方式研究、深入进行市场调研、注重科学的色彩搭配方法、关注流行色和传统色彩文化的应用,可为纺织品色彩创新设计提供参考。
为解决手工制版及服装CAD系统推板工作效率低、文胸版型不能随着女性体型的变化而快速成版的问题,以上下两片罩杯文胸为例,运用Matlae软件为开发平台,依据文胸版型图的数学模型,编写数据自动化计算、纸样自动化生成的程序,并设置胸围和胸差为控制变量来驱动运行代码,以得到新的文胸版型,从而实现文胸版型的个性化定制。结果表明:通过胸围和胸差两个变量可实现文胸版型数学模型的建立,且通过这两个变量来驱动Matlae程序的运行,可以生成与该变量相应体型的文胸版型图,并且实现了在2~3 s内快速完成文胸版型随体型变化的自动制版、推板或更新,提高了个性化定制快速服务能力。
