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摘 要:為了提高制板效率,以西裝領為例,以AutoCAD為開發平臺,采用幾何推理計算、數學模型程序化的方法,通過關鍵參數的輸入,驅動程序自動繪制西裝領樣板。
關鍵詞:AutoCAD;參數化;智能制板;西裝領
目前,制板技術主要為三種,最早是手繪樣板,這要求制板師經驗豐富,有些老師傅甚至可以根據款式圖繪制出適體的樣板;后兩種是參數化制板和3D轉2D:參數化制板是通過輸入關鍵參數自動生成樣板的技術;3D轉2D是將立體的服裝模型展平成二維樣板,類似于立裁。[1]這兩種方法在我國于20世紀90年代末提出、應用,3D轉2D的方法因涉及空間幾何學、力學等學科,應用起來較為復雜,并且誤差相對較大。[2,3,4]而參數化制板只涉及解析幾何學,因此較為簡單,發展較快。雖然這二十年間不斷有人提出不同的參數化設計,但大都是基于某種具有繪圖功能的開發平臺進行設計的。因此,本文選用較為成熟的AutoCAD作為開發平臺。
雖然參數化制板出現較早,技術較成熟,但大多數參數化設計將款式設計與樣板繪制分離,并未實現完全的智能制板。因此,本文將基于專家經驗,把結構參數模型自動獲取的款式特征參數與結構特征參數輸入參數化設計程序中,在程序化西裝領數學模型的基礎上,實現了不同款式西裝領的繪制,間接實現了款式設計與樣板制作相互聯系的智能繪板,為模仿老師傅制板提供了一種方法。
1 開發技術及開發方法的確定
1.1 參數化設計的概念
參數化設計,是通過關鍵參數的改動驅動產品的設計及改進。[5]它是在尺寸驅動、幾何約束等方法上建立的。即在幾何約束關系模型的基礎上輸入不同的尺寸,自動繪制相應的圖形。[5,6,7]據統計,樣板的繪制約占整個設計流程的70%~90%,[8]這無疑增加了服裝制作的成本。而觀察每年的流行款式,大多是在以前的基礎上稍作修改,由于服裝結構線之間的關聯性,制板師需要做很多重復工作來獲得目標樣板。因此,參數化設計的實現可以減少制板時間,節約成本。
1.2 開發技術與方法的確定
AutoCAD的二次開發工具主要有ObjectARX、VBA、Visual LISP等。[5]較另外兩種工具,VBA的優點是便于學習使用,便于建立交互界面,便于對數據庫的編輯及調用。因此,本文選用VBA作為開發工具。
在VBA的編程環境中,通過ActiveX Automation技術建立與AutoCAD的聯系,實現對AutoCAD中對象、方法、屬性的調用,進一步實現參數化設計。同時,通過ADO技術來獲取、存儲、修改Access數據庫的各參數屬性,間接將AutoCAD與數據庫建立聯系,實現參數化設計模塊的制作。
2 西裝領參數化設計流程
每年服裝款式變化層出不窮,但大多是不同零部件的組合,因此,從零部件的參數化設計出發,有利于減少后期具體服裝款式的結構繪制。本文選用衣領中的西裝領作為研究對象進行參數化設計。
與以往基于原型法獲取參數模型的方法不同,本文基于結構特征參數模型獲取結構圖輪廓參數作為交互窗口的輸入參數,并在西裝領數學模型的基礎上,實現西裝領的參數化設計。
結構特征參數模型即通過BP算法建立款式特征參數與結構特征參數的預測模型。詳細信息可見《服裝智能制板中的結構特征參數模型設計》一文。
詳細的智能參數化設計流程如圖1所示,本文主要講述參數化繪圖部分。
2.1 參數的確定
在《服裝智能制板中的結構特征參數模型設計》一文中我們通過2D款式圖垂直投影及采寸比等信息,獲得了款式圖特征參數,即n(A3 A4)、c(A9 A15)、a、b(A13A15)、d(A11A15)、θ、α、g(A9 A10)(如圖2所示)。結構特征參數是通過420款原型法繪制的西裝領,量取獲得的,部分參數具體確定過程如表1所示,由于西裝領輪廓幾乎沒有水平垂直的線條,本文選用相對坐標確定相對點的位置。最終確定的結構特征參數為∠A1、∠A1'、A1 A14、A6 A7、A6 A8、∠A14、A14 A13。
注釋:
第一,A13A15=b,因此A14A15=A14A13+b。
第二,由款式圖參數可知,A15A9=c,A15A10=,A13A11=b+d。
第三,由平時的繪圖習慣及結構要求,確定∠A3A5A7=90°,A5A17為后領弧長度8.85cm。
2.2 西裝領數學模型的建立
對西裝領結構建立笛卡爾坐標系,以A1為絕對坐標原點,建立西裝領輪廓數學模型,如表2所示。因為在編寫程序時,采用絕對坐標更加方便,所以此數學模型是基于結構特征參數確定過程中的相對坐標建立的絕對坐標的模型。
2.3 數學模型程序化
基于上述的數學模型,已知西裝領輪廓上各點坐標,通過VBA語言編寫各坐標點間的幾何拓撲關系,最終實現西裝領的自動繪制。各點間的約束關系,如表3所示。
3 系統驗證
3.1 結果誤差對比
通過結構特征參數模型獲得3組結構參數,將這些參數輸入參數化設計系統中,獲得西裝領結構圖。如圖3所示,以A3為基點,將原型法繪制的西裝領(細實線)與參數化設計系統繪制的西裝領(粗虛線)重合,可以看出這兩種方法繪制的誤差很小。因此,此參數化設計系統繪制準確率較高,可以廣泛應用。
3.2 參數優化設計
基于結構特征模型的參數化設計程序,繪圖精度較高,并且在一定程度上實現了參數的自動獲取。但系統內智能化部分的欠缺,需要人為獲得款式特征參數,并不能像一些深度學習算法可以自動學習圖形特征。而傳統的制板師可以根據款式圖制出適體的服裝樣板,此系統可以進一步用深度學習算法模擬制板老師傅經驗,通過款式圖特征參數的識別,獲取款式特征參數,再結合結構特征參數模型,獲取結構參數,進而實現參數化設計的完全智能化。
4 結語
本文基于結構特征參數模型,通過款式特征參數得到結構特征參數,為參數化設計程序提供輸入參數,進而得到各種款式的西裝領,初步實現了西裝領的智能化繪圖。在一定程度上,提高了制版效率,降低制衣成本,為快速個性化定制提供了一種研究方向。
參考文獻:
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