女性肩斜与连翻领松量的配伍性研究

王红歌，孙 权

（河南工程学院，河南 郑州 451191）

0 引言

“衣食住行，衣为首”，这彰显了服装的重要性。然而，随着社会变迁和经济发展，人们日趋关注服装的个性时尚与舒适健康。衣领作为服装的视觉中心，兼具功能与美观双重属性，备受业内人士关注。本研究以结构活跃、应用范围广的连翻领为研究对象，以女性肩部造型差异为切入点[1]，借助虚拟展示技术，综合肩斜参数与连翻领结构因子，探究两者的内在配伍性。

1 肩斜角对连翻领松量影响的实验设计

1.1 肩部修正设计

以160/84A 标准人台为研究对象，通过填充或削减手段实现肩斜角的变化，然而削减手段实现难度较大。借助填充手段实现肩斜角变小，并通过正常肩斜造型到平肩造型变化来预测削减方面的变化规律。人台肩部填充示意图如图1 所示。

图1 人台肩部填充示意图

1.2 实验过程

首先，以日本新文化原型（前肩斜22°、后肩斜18°，平均肩斜20°）为基础[2]，在确保原型与人台肩斜、袖窿处松量不变的基础上，进行原型和人台肩斜的变化。考虑到实验任务量，以3°为档差将平均肩斜分别设定为20°、17°、14°、11°[3]。

其次，设连翻领总宽为7cm，下落量设定为1cm、2cm、3cm、4cm、5cm、6cm、7cm。连翻领结构图如图2 所示。

图2 不同下落量连翻领结构图

借助肩斜与下落量的正交实验，制作完成了28 件样衣，样衣试穿效果如图3 所示。

图3 样衣试穿效果图

1.3 实验数据提取及分析

本研究将连翻领翻领松量定义为翻折线长度与翻折线对应颈部围长差。为客观表征28 件样衣翻领松量的真实情况，分别提取翻折线长、翻折线对应颈部围长、领后中松量。图3a 中标记带长度即为翻折线对应颈部围长，而翻折线对应颈部围线后中位置与领后中的水平直线距离即为领后中松量。部分样衣提取的实验数据及计算结果见表1。基于样衣测量数据，利用Excel 软件从肩斜度、下落量入手分析其与翻领松量、后中松量的对应状态，散点图如图4～5 所示。

表1 部分样衣数据提取及计算结果

基于样衣测量数据，利用Excel 软件分析肩斜度、下落量与翻领松量、后中松量的对应状态，结果如图4～5 所示。

图4 翻领松量、领后中松量与下落量的对应关系

由图4～5 可得出如下结论。

翻领松量与肩斜度之间呈现线性关系，且拟合情况很好；下落量分别为1cm、2cm、3cm、4cm 时，后中松量与肩斜度之间呈现一定线性关系，且下落量为4cm时拟合情况好，但下落量分别为5cm、6cm、7cm 时，两者基本不存在线性关系，呈无规律状态；翻领松量与下落量之间均呈线性关系，且拟合情况好；后中松量与下落量之间呈线性关系，且肩斜度为20°时负相关，其他为正相关。

基于上述结论，为更深入获取翻领松量、后中松量与肩斜度、下落量间的量化关系，可借助SPSS 软件分别以翻领松量、后中松量为因变量y，以下落量、肩斜角为自变量x，以逐步回归思维，构建两者之间的线性回归模型，结果见表2。

表2 回归模型汇总

由表2 可知：连翻领造型中，肩斜角、下落量对翻领松量均产生影响，但从回归模型上看，肩斜度的影响要小于下落量，且前者是负向影响，后者是正向影响；若同时将下落量、肩斜度作为自变量时，回归模型（2-3）的R2大于模型（2-1）、（2-2）的，一定程度表征模型（2-3）的拟合关系更佳；后中松量仅与下落量存在线性关系，且R2趋向于1，说明拟合效果较优。

1.4 回归模型验证

上节已经多视角分析了翻领松量、后中松量与下落量、肩斜度之间的对应关系，获取了翻领松量与下落量、肩斜度间的二元线性回归模型（2-3）及后中松量与下落量间的一元线性回归模型（2-4）。为验证两个模型的模拟效果，要遵循前文实验设置规则，在肩斜度、下落量取值范围内设置相关数据，并依据数据完成人台肩部修正、连翻领结构设计、样衣制作、数据测量及计算等，如表3 所示。

表3 验证样衣测量及计算数据（单位：cm）

表3 中，A、B 表示后中松量、翻领松量的测量数据，A*、B* 表示后中松量、翻领松量的计算数据，拟合差率=（测量数据-计算数据）/测量数据。

由表3 可得出如下结论。

回归模型（2-3）拟合差率的绝对值最大为3.85%，最小为0.24%，拟合差较小，拟合效果好。同时，当下落量为4cm 时，肩斜度变化导致的拟合效果更优；当肩斜度为15°时，下落量变化导致的拟合效果更优。

回归模型（2-4）中，自变量x 不包含肩斜度，故而模型计算中将忽略肩斜度变化，使得两组实验中的计算数据一致，然而对样衣后中松量进行测量时，则出现两组实验中测量数据不一致的问题。深入分析后可从两个方面予以解释。首先，图4、图5 中显示肩斜度对后中松量有一定影响；其次，有可能缘于领子造型整理及测量误差。

图5 翻领松量、领后中松量与肩斜度的对应关系点图

2 虚拟状态下肩斜角对翻领松量的影响分析

5G、人工智能等新一代信息技术助推了服装行业快速转型，智能制造将成为服装行业的主流趋势，虚拟试衣技术在企业及高校教学中的推广应用将进一步扩大。为此，本研究借助CLO3D 软件中的个性化虚拟人体生成模块，构建了肩斜度分别为17°、14°、11°的虚拟模特，并完成了对应连翻领结构参数的样衣虚拟展示[4-5]。肩斜角17°、下落量3cm 的虚拟展示效果如图6 所示。

图6 肩斜角17°下落量3cm 的虚拟展示效果

结合连翻领呈现效果的量化分析，本研究以连翻领的虚拟呈现为考评对象，选取具有专业背景的10 名人员参与主观评价。本次评价采用三级评价标尺，即好（3 分），一般（2 分），不好（1 分），并随时记录评价人员的相关描述性评价语言[6]。要求评价人员利用CLO3D 软件中视图的多角度呈现，依次完成各肩斜度下连翻领呈现状态的评价，主要包括翻领外口状态、翻折线平整情况、领与颈部的吻合情况等。通过对评价数据的整理及分析，并结合相关评价语言，可得出如下结论。

整体评价分值偏低，其中连翻领虚拟展示效果的整体平分为2.2 分，其他分项的评分均值最高分为2.7分，最低分为1.3 分。

8 名评价人员认为连翻领虚拟成型状态不够完美，主要表现为翻领外口的平服度不好，翻折线附近有褶皱。分析原因有二：首先，CLO3D 软件的虚拟建模不能真正实现个性化，表现在局部数据调整难度大，导致建模偏差；其次，虚拟展示中采用的面料与实际制作面料间存在偏差。

虚拟展示中，翻领松量与肩斜度、下落量的对应关系基本吻合1.3 中的相关分析，但下落量、肩斜度对后中松量的影响情况不够明显；领后中与后颈点吻合情况、领前中与前颈点吻合情况均处在一般与好之间，在可接受范围内；领侧与侧颈点吻合情况，肩斜度为17°、14°时处在一般与好之间，肩斜度为11°处在差与一般之间；领部外围线松度情况的评分在五个项目中最高，且随着角度增加，评分呈现降低趋势，即下落量一致时，肩斜度减小会导致翻领松量增加，进而影响整体效果，这与1.3 中的结论是吻合的。

3 结语

通过实验制作、数据提取与分析、虚实评价等过程分析获得了如下结论：翻领松量与肩斜角、下落量间线性关系显著，二元线性回归模型为y=8.516-0.124x2+0.391x1（y 为翻领松量、x1为下落量、x2为肩斜角，R2=0.992）；后中松量与下落量间线性关系显著，一元线性回归模型为y=0.9238+0.092x（y 为后中松量、x 为下落量，R2=0.892）；下落量不大于4cm 时，肩斜角对后中松量有一定影响，具备一定线性关系，但验证实验中，线性关系又极不明显。