基于四川省女青年腰腹臀体型特征的皮裤样板优化方案

黄元菁，申鸿

（四川大学轻工科学与工程学院，四川 成都 610065）

引言

裤装作为人们日常穿着的服装款式之一，消费者对其穿着合体性的要求较高[1]。尺码相同但体型不同的两人穿着同一件服装的合体性和视觉效果是不一样的，因此体型分类是服装合体性改良的重要考虑因素[2]。人体的腰腹臀部位体型结构复杂，因此裤装裆部的结构设计需要考虑的因素较多[1]。目前中国的体型分类标准按胸腰差将人体划分为Y（19～24 cm）、A（14～18 cm）、B（9～13 cm）和C（4～8 cm）四类，此方法只考虑了人体胸部和腰部的维度特征，忽略了许多制版过程中重要的人体特征，特别是下体的特征，因此研究服装版型时需要更多的人体数据来完善体型划分[3]。传统的人工测量获得的人体部位尺寸容易因为测量者的自我判断、测量环境变动等原因导致测量不精确，从而导致服装制作不合体的情况发生[4]。学者们为了准确快速地获得较为完整的体型数据，常利用三维人体测量仪对人体各部位进行测量。Xiaoyu Cai 等人[5]为完善体型分类和个性化服装研究，测量了178名女性的腰臀腹数据，并进行分类分析；蔡晓裕等[6]为完善中国女性体型分类，对108 名在校女大学生进行了人体测量，并根据人体数据将青年女性腰腹臀体型分为4 类。

皮革作为一种美观性、弹性、光滑度良好的非织布面料，广受消费者欢迎。使用皮革制作裤装时，对版型的细节要求不亚于其他面料制作的裤装。目前原型法是服装结构设计中常用的基础方法，即在服装的基础纸样原型上根据款式变化对服装纸样进行调整的方法。中国女性裤装的结构设计教育领域常用的原型有日本新文化式原型、东华原型等，其中为服装教育专业和企业所常用的多是日本新文化式原型[7]。利用原型法制作的皮裤依据标准体女性体型参数设计，但没有客观的人体数据支撑，无法证实是否适合不同体型的女性。

综合上述问题，本研究从人体测量入手，测量出200 位14～44 岁的四川省女青年群体的腰腹臀多项尺寸数据，分析该群体体型特征，对症下药，为皮裤的样板提供人体数据依据，从而获得更精确的样板数据计算方式，优化原型法在皮裤上的发挥效果，使其能更好地服务不同体型女性。

1 实验方法

测量工具：本研究选用三维人体扫描仪（3DCaMegaCF-1200，北京博维恒信科技发展有限公司）进行测量，3DCaMegaCF-1200 能对人体多个方向进行三维扫描，直接提供较完整的测量报告，包含受试者33 项人体参数、27 项体型参数和33 项局部参数[8]。

测量方式：实验环境为室温25 ℃的实验室中，为了不影响机器的准确测量，被测量者要求身穿浅色且由同种面料制作的贴身薄款打底衣、裤，头戴浅色头套并绑住所有头发，摘掉身上的所有首饰配件，不穿鞋和带有胸垫的文胸。在测量时，要求每个测量者站上人体测量地标处，被测量者需身体挺直站立，足跟并拢，双臂自然下垂，静态测量，扫描时目视前方，不可以晃动。测量完毕后，再利用马丁测量仪配套工具，手工测量胸围、腰围和臀围等关键部位数据，作为三维扫描数据的核验[9]。

参数项目选取：参考GB/T 5703-2010《用于技术设计的人体测量基础项目》[10]，从三维扫描仪提供的93 个项目中选取了22 个与腰腹臀紧密相关的项目作为主要分析对象，分别为中腰围、裤腰围、臀围、横裆、通裆、臀腿凸差、臀腰凸差、臀腰差、肚凸、裤腰后凹、裤腰前凸、臀凸、臀前凹、大腿根后凹、大腿根前凹、立裆、臀高、前腿围线高、后腿围线高、凸臀值、前腰高和后腰高。

2 体型数据分析

2.1 数据预处理

本文使用SPSS 软件对数据进行分析和处理。在人体测量时存在被测人员站姿和设备操作上或多或少的差异，因此在使用测量所获得的数据之前，为了保证数据的可靠性和准确性，需要对数据进行一定的分析与筛选，以保证所使用的数据中不会出现奇异数据与错误数据[11]。这种情况需要利用SPSS 软件对数据进行奇异值检验和正态性分布检验，奇异值检验帮助检测数据组中是否存在差异性过大的数据，正态性分布检验帮助检测数据组中的数据是否属于正态性分布，只有正态性分布的数据才能进行后续的分析操作。

对200 位四川省青年女性的体表数据样本中22 项数据项目进行奇异值检测和正态分布检测后，挑出不合格的数据样本，剩余173 个合格数据样本。

2.2 主成分因子分析

为了更加具有精确度，更加数字化、差异化地体现青年女性腰腹臀部位的体型差异，需要对人体数据进行降维处理，将几个表现体型特征的综合指标分析出来。使用SPSS 软件对实验样本进行主成分因子分析，由表1 主成分因子分析可见，前6 个主成分因子的特征根大于1，说明这6 个主成分因子能主要体现青年女性的腰腹臀主要特征，将它们分别命名为1、2、3、4、5 和6。

表1 主成分因子分析Tab.1 Principal component factor analysis

成分矩阵如表2 所示，可以看出，前3 个主成分因子存在大于0.6 的一个或多个显著载荷变量，主成分因子1 在凸臀值、臀腰凸差、臀凸等表现臀凸幅度的变量上存在较大的载荷，可以将其定义为臀凸因子；主成分因子2 在裤腰围、腰围等表现腰腹围度的变量上存在较大的载荷，可以将其定义为腰腹围度因子；主成分因子3 在后腿围线高、前腿围线高等表现点位高度的变量上存在较大的载荷，可以将其定义为高度因子。

表2 成分矩阵Tab.2 Component matrix

2.3 体型特征分类

从获得的三大因子中挑选载荷最大的三个变量：凸臀值、后腿围线高和裤腰围，应用SPSS 中的系统聚类功能基于这三个变量对四川省青年女性的体型进行分类，如表3 所示，测量群体的腰腹臀体型可以分为两类，聚类1 人数占比46%，聚类2 人数占比54%。由表3 中的类别变量均值可见，聚类1 和聚类2的后腿围线高差异不大；聚类1 的凸臀值均值为3.4，聚类2 的凸臀值均值为4.2，总样本的凸臀值均值为3.8，可定义为聚类1 相对较平臀，聚类2 相对较凸臀；聚类1 的裤腰围为84.3，聚类2 的裤腰围为72.1，总样本的裤腰围均值为77.7，可定义为聚类1 相对偏胖体，聚类2 相对偏瘦体。综上，将聚类1 定义为粗腰平臀体，将聚类2 定义为瘦腰凸臀体。

表3 最终聚类中心及变量均值Tab.3 Final clustering center and variable mean value

3 皮裤样板优化

本文主要讨论的是青年女性腰腹臀部位的体型特征，在对皮裤的样板优化时选择短裤款式即可涵盖腰腹臀部位。根据聚类分析分出的两类样本，将样本数据中样板设计所需变量提取出来，分别为中腰围、裤腰围、臀围、横裆、立裆、臀高、身高和侧长。参考裤装的制版经验公式，特体制版所需计算的与腰腹臀相关的主要数据为两项：上裆长（立裆）与臀高。为推算特体青年女性样板的这两项数据，需要分别分析粗腰平臀体和瘦腰凸臀体两种体型女青年的部分身体数据变量和两项需推算尺寸的相关性，再将相关性显著的变量与需推算数据进行回归分析，得到推算公式。

裤装平面裁剪的经验公式中，立裆= 臀围×1/4+调节参数，臀高=臀围×1/20+调节参数，这忽略了其他自变量对因变量的影响[12]。将制版所需的变量进行相关性分析，如表4 和表5 所示，发现两个体型的立裆和臀高都与部分变量之间存在高度相关性，包括裤腰围、身高和侧长；同时可见立裆与臀高存在高度相关性。

表4 粗腰平臀体变量相关性分析1）Tab.4 Correlation analysis of variables for thick waist and flat hips

表5 瘦腰凸臀体变量相关性分析1）Tab.5 Correlation analysis of the variables for lean waist and convex buttocks

在自变量和因变量具有显著相关性的前提下，可设立裆为因变量，设与立裆显著相关的变量为自变量（除臀高），进行一元线性回归分析，得到回归系数；再将臀高点设为因变量，将相关性较高的立裆设为自变量，进行线性回归分析，得到回归系数，粗腰平臀体的立裆和臀高线性回归模型系数如表6 和表7 所示，瘦腰凸臀体同理，由于篇幅，不再一一展示。

表6 立裆线性回归模型系数（粗腰平臀体）Tab.6 Linear regression model coefficient of vertical crotch (thick waist and flat hips body shape)

表7 臀高线性回归模型系数（粗腰平臀体）Tab.7 Linear regression model coefficient of hip height (thick waist and flat hips body shape)

根据回归系数，判断变量的显著性，最终获得的所有部位变量间的一元线性回归方程结果如表8 所示。

表8 女青年皮裤样板各主要部位线性回归方程式Tab.8 Linear regression equation of the main parts of women's leather pants pattern

使用获得的回归方程对160/68A 女裤装基本型[13]样板进行改良，截取侧长上端40 cm 为短裤裤长，制作改良前后的短裤样板，两类体型样板的调整过程如图1和图2 所示。

图1 粗腰平臀体样板调整过程Fig.1 Adjustment process of thick waist flat buttock body shape pattern

图2 瘦腰凸臀体样板调整过程Fig.2 Adjustment process of thin waist and protruding buttock body shape pattern

热塑性聚氨酯（TPU）人造革是一种新型科技面料，具有良好的物理性能与力学性能[14]，它已被运用于鞋、成衣、皮包等多项产品中，其优秀的性能和环保概念受到市场的喜爱。本研究使用TPU 人造革进行实物制作：根据回归分析结果为两类特体的裤装样板进行优化，将优化后的样板制作成皮短裤。邀请了合格样本中体型分别为粗腰平臀体和瘦腰凸臀体的两位青年女性作为试穿实验对象，两位均符合身高在160～165 cm，体重在50～53 kg，平时所穿裤装尺码为160/68A 的条件。粗腰平臀体试穿对象中腰围71.3 cm，臀围96.4 cm；瘦腰凸臀体试穿对象中腰围68.5 cm，臀围91.1 cm。两位试穿对象分别试穿基本型皮裤和改良后的皮裤，试穿情况如图3 和图4 所示，由图可见，调整后的皮裤不服帖的褶皱明显减少，与人体的吻合度上升，即合体性上升。在穿着实验结束后对两位穿着者进行采访，穿着者均表示调整后的皮裤穿着体感更服帖。

图3 粗腰平臀体样板调整前后皮裤试穿Fig.3 Fitting of two pairs of leather pants made before and after adjustment of the thick waist and flat buttock body shape pattern

图4 瘦腰凸臀体样板调整前后皮裤试穿Fig.4 Fitting of two pairs of leather pants made before and after adjustment of the thin waist and protruding buttock body shape pattern

4 结语

通过对四川省14～44 岁青年女性的体表数据进行三维扫描与分析，发现四川省青年女性的体表特征，并进行体型分类，将测量群体的体型分为粗腰平臀体和瘦腰凸臀体两类，并针对优化皮裤合体性问题，根据两类体型的特征获得样板所需变量的一元回归公式，对皮裤样板进行了改良，制作出针对四川省青年女性体表特征的合体性更高的皮裤。本文中对皮裤样板的改进思路与方法对于企业与制版师对青年女性的皮裤样板制作有一定的参考价值和借鉴意义。