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三维动态捕捉技术在评价不同面料运动裤服装压力的应用研究

2020-09-06田友如

中国新技术新产品 2020年12期
关键词:有限元分析

田友如

摘  要:该研究的主要目的是初步尝试利用三维动态捕捉系统,模拟在下蹲过程中膝关节处所受到的最大服装压力值。选取1名健康跑步爱好者以及7条不同弹性的运动裤以及相对应的拉力测试布料。采用英斯特朗拉力测试机来测量布料拉伸长度和拉伸力量之间的关系。采用Vicon动态捕捉系统采集下蹲过程中,贴于膝关节位置处的反光点在空间中的三维坐标信息。通过有限元分析预测7条不同弹性的运动裤与膝关节之间的服装压力峰值。因此,利用该种方法可以有效地预测出特定部位的服装压力。

关键词:三维动态捕捉系统;服装压力;压力分布;有限元分析

中图分类号:TP391            文献标志码:A

在评价服装舒适性时,服装压力常被作为一个重要的指标。服装压力受多种因素共同影响,包括人体因素、服装因素和着装时间的影响[1]。例如,当人体进行关节活动度变化较大的屈伸运动时,使得局部体表的曲率增加,从而影响该部位的压力状态[2],最终导致人体穿着舒适性下降[3]。此外,服装材料本身有着不同的力学特性以及款式结构。相同款式和结构的服装,当材料的弹性模量和拉伸伸长率越小时,其弹性回复性能越好,服装对身体产生的压力就越小[4]。

根据先前的方法,服装压力的测试方法主要基于压力测试系统[5]、压力分布理论预测模型[6-7]和深度学习[8]等。虽然近年来柔性压力传感器得到了不断发展,但是利用压力测试系统进行测量仍旧会受到人体运动姿势以及传感器固定方法的影响,使得传感器在测试过程中发生位移,从而影响测试的准确性。利用压力分布理论模型进行估算时,会涉及多方面的参数,包括面料的拉伸性能、服装的伸长率、面料的纵横比等[1]。此外,有些模型需要将人体视为刚体进行计算,而有些模型则是将人体视为弹性体[1]。最后,深度学习方法虽然可以通过人体某一关键部位的压力信息,预测出其他关键部位的压力信息,但是其仍会受到计算模型和学习样本量的限制。因此服装压力预测的方法和穿着舒适性的研究,仍然值得进一步探讨。

从理论上讲,服装压力是服装和人体共同作用的结果。因此,无法脱离人体运动特征讨论服装压力,尤其是运动服装。其舒适性可能会直接影响运动人群的运动表现和运动损伤的风险。根据先前的研究,对人体特征、面料的弹性模量、拉伸性能进行有限元建模,最后计算出弹性运动背心对人体造成的压力。此外,也有研究利用三维人体模型来计算不同部位的服装压力。但是,这些研究都忽视了人体运动是一个动态的过程。

三维动态捕捉系统常被应用在动画和运动生物力学领域。该设备可以捕捉三维空间中反光小球的坐标信息,并且其精度可达到0.01 mm。综上所述,该研究的主要目的是初步尝试利用三维动态捕捉系统,模拟在下蹲过程中膝关节处所受到的最大服装压力值。从而为运动装备的设计和改善提供科学的建议。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

该研究选取1名(身高:175 cm,体重:67 kg)体态匀称有长期运动习惯的跑步爱好者试穿所有运动裤,并完成相应的测试动作。此外,选取7种不同弹性布料制成的运动裤,其尺寸以受试者的实际测量数值为依据,所有运动裤采用统一版型,并由同一个人完成开版和针车制作。其分别为瘦身布运动裤、20S棉平纹运动裤、锦棉打鸡布运动裤、50D涤纶平纹运动裤、涤氨健康布运动裤、75D纬捻四面弹运动裤、32S棉弹力斜纹运动裤。同时,对于所有选取的布料准备符合拉力测试规格(25 cm×5 cm)的径向和纬向的布条各3条,且保证裁剪出来的材料边缘整齐,同时包含形同的丝线(如图1所示)。上述所选弹性面料均为运动裤常用原料。

1.2 实验仪器

1.2.1 拉力测试仪

美国英斯特朗拉力测试机被用来测量布料拉伸长度和拉伸力量之间的关系(如图2所示)。测试标准根据纺织品织物拉伸性能的相关标准(GB/T3923.1—2013),采样频率设置为100 Hz。

1.2.2 三维动态捕捉系统

英国Vicon公司生产的三维动态捕捉系统用来采集下蹲过程中,贴于膝关节位置处的反光点在空间中的三维坐标信息,采样频率为100 Hz。反光点(直径为0.5 cm)成7×7的正方形矩阵,每个点之间的距离为1.5 cm。该反光点矩阵通过热压工艺转引至运动裤右腿膝关节位置。根据受试者的实际情况,运动裤最上沿距离最上端反光点的位置为50 cm,运动裤最下沿距离最下端反光点的位置为59 cm (如图3所示)。

1.3 测试方法和评价参数

1.3.1 拉力测试方法

拉力测试在恒温恒湿(温度:20 ℃,湿度:65%)的标准大气环境中进行。所有测试由同一名实验人员按照GB/T 3923.1—2013进行操作测试。每一布料经纬向各采集3次有效数据。所有数据保存为Excel文件用以后续计算。

1.3.2 下蹲测试

受试者随机穿着7条不同的运动裤,按照要求完成下蹲动作。要求受试者从直立位置开始直到下蹲至所能达到的最低位置并保持3 s时间,采集这一过程中反光点三维空间的位置变化。

1.3.3 评价参数

拉力测试机测得的数据,取拉伸长度为0 mm~80 mm所对应的拉力。三维动态捕捉数据取受试者下蹲值最低位置时,反光点的三维位置坐标(如图4所示)。利用犀牛软件对数据进行有限元分析,计算出不同位置所产生的服装压力。事实上,主要是利用拉力数据和三维位置坐标数据计算实际情况下的经向分力、纬向分力和合力。经向分力公式为:经向张力×曲面半径。纬向分力公式为:纬向张力×曲面半径。合力公式為。

2 结果和讨论

表1和图5说明了不同弹性面料运动裤峰值服装压力和峰值服装压力位置的分布情况。可以观察到大部分材料的峰值服装压力出现在股骨内上髁,其可能的原因是当下蹲到最低位置时,股骨内上髁处裤子最易发生褶皱,从而增加裤子的曲面半径,使得该处所受的压力呈最大值。此外,由于75D纬捻四面弹运动裤在下蹲到最低位置时,与身体完全贴合,因此在髌骨平面处曲面半径最大,所以最大值出现在该处。

利用三维动态捕捉系统能够有效和快速的构建出人体运动时,服装在特定位置时发生的形变。先前依据三维人体模型的有限元法,主要是根据人体测量学的参数,通过计算机模拟预测弹性服装和人体接触时的压力分布[7]。Li等人[7]在预测胸部服装压力时,使用了一种混合模型的新技术(将胸部视为弹性体、将躯干视为刚体),该方法虽然能够有效预测人体胸部和内衣之间的动态接触压力,但是这种方法显然不适用于其他身體部位。事实上,当人体运动时下肢关节的活动度远大于胸部位置的活动情况。此外,也有研究证明了使用仪器测量和有限元预测分析得到的压力分布数值的最大值之间的误差为7%。同样的有限元分析是基于三维人体模型,这种人体模型常将人体作为刚体来分析,因此会对最后预测的结果造成一定的误差。相比之下,通过三维动态捕捉系统,可以测得人体在运动时,特定身体部位对服装造成的变化情况,通过计算可以直接得到材料的曲面半径,根据测得的材料拉伸变化率和拉伸力之间的关系,通过有限元模型计算出不同位置的服装压力值。另一方面,也有学者通过假人模型和传感器技术直接测量服装压力。其设计了一款内层为刚体,表面微弹性体,并且在人体重要部位放置有8个压力传感器,同时可以在水平面方向上有5 cm的移动范围。但是该假人模型仍存在不足,其不能完成一系列连续的人体动作,且只能在固定平面内做微小的运动。

该研究的主要局限性是利用三维动态捕捉技术去采集反光点的三维空间坐标时,受反光点的直径和间隔的影响较大,并且只有在采集较大关节矢状面上的运动时,才能较好地保证数据的质量。由于深度学习理论的发展,其可以通过某一关键部位的压力信息,预测出其他关键部位的压力信息。因此,在未来的研究中,需要将三维动态捕捉技术和深度学习技术相结合,来帮助研究人员更好地预测服装压力。

3 结论

该文提出了一种探索性的方法来解决人体穿着运动装备进行特定运动时,身体某一部位的服装压力信息。在该文的实验中,利用拉力传感器直接测得布料拉伸率和拉伸力之间的关系,同时利用三维动态捕捉系统测得在下蹲时,膝关节运动裤的形变情况,从而获得运动裤表面的曲率半径。利用此种方法可以轻易地计算出特定部位的服装压力。其可以通过科学的数据判断运动装备的舒适性并且可以为运动装备设计师提出相关的建议,用来改进设计中存在的不合理的结构。

参考文献

[1]刘宇,王永荣,罗胜利,等.服装压力分布测试和理论预测模型的研究进展[J].针织工业,2019(2):56-60.

[2]时玲玲,李津.针织无缝紧身弹力中裤压力舒适性的测试与评价[J].针织工业,2008(11):43-45.

[3]李当岐.服装学概论[M].北京:高等教育出版社,1998.

[4]米世超.氨纶针织面料压力舒适性及女裤尺寸的研究[D].上海:东华大学,2013.

[5]孟振华,李津.一种新型服装压力测试方法的研究[J].山东纺织科技,2006(5):42-45.

[6]Hui C L,Ng S F.Model to Predict Interfacial Pressures in Multilayer Elastic Fabric Tubes[J].Textile Research Journal, 2001,71(8):683-687.

[7]Li Y,Zhang X,Yeung K W.A 3D Biomechanical Model for Numerical Simulation of Dynamic Mechanical Interactions of Bra and Breast during Wear[J].Seni Gakkaishi,2003,59(1):12-21.

[8]郝矿荣,韩韬,丁永生,等.基于深度LSTM神经网络的人体服装压力信息预测[J].东华大学学报:自然科学版,2018(5):755-761.

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