人體測量修改ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-04 03:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? ? TecMath非接觸三維人體測量系統(tǒng) ? 本實驗使用德國 TecMath公司非接觸三維人體激光掃描儀進行人體數(shù)據(jù)采集 ,能夠在 8－ 10s內(nèi)掃描 ,分辨率可達 ,測量精度 177。 2mm。 ? 測量范圍 ? 隨機抽取 200名年齡在 19~26歲之間的在校男大學生作為測量對象。 案例 ? ? 2. 1數(shù)據(jù)預處理 ? 首先應用箱圖對數(shù)據(jù)奇異值進行尋找，把奇異值刪除形成缺失值，并利用對缺失值進行處理的常用方法處理。其次，進行配對樣本 t檢驗。檢驗結(jié)果表明，對人體對稱部位分析時只采取一側(cè)指標即可。 ? ? 第一因子主要描述頸部圍度和寬度、頸中圍、頸根圍、頸中橫寬、頸中縱寬、后頸根圍、肩頸從寬；第二因子主要描述肩部寬度、總肩寬、小肩寬；第三因子主要描述高度、頸長；第四因子主要描述肩部斜度、肩斜角。 表 1為因子累積貢獻率表。 案例 案例 表 1 因子累積貢獻率表 ? ? 使用 R型聚類，對變量進行聚類。在不同類中提取反映人體頸部特征的特征項目，將特征指標與樣板制作緊密聯(lián)系起來。經(jīng)過分類，把 10個測量項目分成 5類：并參考領(lǐng)型結(jié)構(gòu)設(shè)計所需要的人體測量尺寸，提取了頸根圍、后頸根圍、肩頸從寬、頸長、總肩寬共 5個特征尺寸。 ? （ 表 2） ? 通過領(lǐng)型樣板尺寸中橫開領(lǐng)大小、直開領(lǐng)大小與人體部位的關(guān)系，結(jié)合幾何方法通過回歸分析可以求得 表 3的計算公式 (數(shù)據(jù)經(jīng)過調(diào)整 )。 案例 案例 表 2 頸部控制部位與胸圍、身高的一元、二元回歸方程式 案例 表 3 計算公式表 cm ? ? Primavision設(shè)計軟件和輔助羊毛衫設(shè)計 ? 羊毛衫領(lǐng)型成品規(guī)格設(shè)計 ? 利用 Primavision設(shè)計軟件進行羊毛衫領(lǐng)型結(jié)構(gòu)設(shè)計。羊毛衫領(lǐng)型規(guī)格如 表 4(橫、縱密為每 10cm的橫、縱向線圈數(shù) )所示 案例 案例 表 4 羊毛衫領(lǐng)型規(guī)格表 ? 領(lǐng)型結(jié)構(gòu)設(shè)計 ? 圖 圖 2是 Primavision系統(tǒng)的嚇數(shù)紙 (即羊毛衫編織生產(chǎn)工藝單 )的設(shè)計界面 案例 圖 1 前片編制樣版 圖 2 后片編制樣版 ? ? 領(lǐng)型設(shè)計是羊毛衫設(shè)計最重要部分之一。它影響羊毛衫穿著的合體性、舒適性和美觀性。本例實現(xiàn)了準確獲取和利用較多的人體頸部部位尺寸，應用于羊毛衫領(lǐng)型樣板的制作，提高了毛衫領(lǐng)型的合體性。 案例 復習思考題 、東南、華中、華南、西南、東北 等六個區(qū)域，這對產(chǎn)品設(shè)計有何影響 ? ＝ 1650mm，標準差 SD＝ ，求該 地區(qū)第 9 90及第 80的百分位數(shù)。 ＝ ，標準差 SD＝ ，求 適用該地區(qū) 90%的人們穿的鞋子長度值。 ? ? ?怎樣確定 ? XX圖 111 返回 圖 112 返回 圖 113 返回 返回 返回 返回 圖 114 返回 圖 115 返回 圖 116 返回 圖 117 返回 圖 118 返回 圖 119 返回 返回 年齡分組 百分 測量 位數(shù) 項目 男（ 18~60歲） 女（ 18~55歲） 1 5 10 50 90 95 99 1 5 10 50 90 95 99 身高/mm 1543 1583 1604 1678 1754 1775 1814 1449 1484 1503 1570 1640 1659 1697 體重 /kg 44 48 50 59 70 75 83 39 42 44 52 63 66 71 上臂長/mm 279 289 294 313 333 338 349 252 262 267 284 303 302 319 前臂長/mm 206 216 220 237 253 258 268 185 193 198 213 229 234 242 大腿長/mm 413 428 436 465 496 505 523 387 402 410 438 467 476 494 小腿長/mm 324 338 344 369 396 403 419 300 313 319 344 370 375 390 表 111 人體主要尺寸 返回 年齡分組 百分 測量 位數(shù) 項目 男（ 18~60歲） 女（ 18~55歲） 1 5 10 50 90 95 99 1 5 10 50
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