Формирование микрорельефа дифракционных оптических элементов с использованием полиимидных пленок Текст научной статьи по специальности «Механика и машиностроение»

АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ САПР СТАПРИМ КАК СРЕДСТВА МОДЕРНИЗАЦИИ АЛГОРИТМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОДЕЖДЫ НА НЕТИПОВЫЕ ФИГУРЫ

© Москвина М.А.*

Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна,

г. Санкт-Петербург

Статья посвящена исследованию функциональных возможностей САПР одежды СТАПРИМ в контексте ее применения для исследований в области проектирования одежды на нетиповые фигуры. Зарегистрирована динамика перемещения основных конструктивных точек и изменение формы конструктивных отрезков в зависимости от типа исследуемой фигуры. Произведен сравнительный анализ принципов видоизменения лекал СТАПРИМ и современных авторов.

Ключевые слова: САПР СТАПРИМ, конструирование одежды, нетиповая фигура, дефекты посадки.

Изготовление одежды с высокими показателями качества - определяющая задача конструирования как составляющей процесса проектирования в швейной промышленности.

Рассматривая совокупность исследований, посвященных конструированию одежды, необходимо отметить, что одним из факторов, влияющих на качество посадки изделия на фигуре, помимо размеров тела человека, является осанка. Так, например, в работе Э.К. Амировой [1] рассмотрен метод проектирования одежды по индивидуальным заказам, разработанный центральной опытно-технической швейной лабораторией, выделяющийся внедрением постоянных коэффициентов, характеризующих осанку, в процесс построения. Коблякова Е.Б. в книге «Конструирование одежды с элементами САПР» [2] приводит зависимость между осанкой человека и размерными признаками для женской одежды, выявленную автором на основании обширных экспериментальных данных. Фиш Р.П. [5] в своей работе рассмотрел влияние осанки на форму конструктивных отрезков чертежей мужской одежды, например, ввел в процесс построения средней линии спинки значение размерного признака «положение корпуса» (Пк).

Итак, большое значение при проектировании одежды имеет установление взаимосвязи между пространственной формой отдельных участков фигуры и плоской разверткой поверхности тела человека. Несмотря на глубокую степень изученности данного вопроса, материал разрознен и носит отрывочный характер, в связи, с чем актуализируются исследования в этой об-

* Ассистент кафедры Начертательной геометрии и инженерной графики.

ласти с целью углубления знания и расширения возможностей процесса проектирования на индивидуальную фигуру.

В качестве основы для проведения данных исследований была использована программа СТАПРИМ. Согласно Н.Н. Раздомахину [3], в системе СТАПРИМ (Система Трехмерного Автоматизированного Проектирования в Индустрии Моды) разработана взаимосвязь пространственного положения антропометрических точек на манекене и положения соответствующих конструктивных точек на развертке его поверхности, в основе которой лежат проекционные измерения. В связи с этим, необходимо провести исследование возможности применения СТАПРИМ, как инструмента анализа факторов, характеризующих особенности осанки человека, которые отражаются на конфигурации линий в чертеже.

Согласно Е.Б. Кобляковой [2], осанка человека характеризуется двумя размерными признаками: положением корпуса (Пк) и высотой плеч (Вп), которым в системе СТАПРИМ соответствуют параметры а18 и а4 (рис. 1). Базовый манекен размера 164 - 96 - 104 в системе СТАПРИМ имеет нормальные положение корпуса и высоту плеч, с численными значениями равными: а18 = 62 мм, а4 = 59 мм. Были разработаны четыре виртуальные фигуры с различными параметрами осанки. Две фигуры с изменяемым параметром Пк (Вп = const): перегибистая и сутулая, со значениями параметра а18 82 и 42 мм соответственно. Две с различными значениями Вп (Пк=сош^): высоко-плечая и низкоплечая фигуры, для которых значения а4 составили 44 и 74 мм.

Для наибольшей наглядности в демонстрации изменения конфигурации конструктивных линий на чертеже, были дополнительно изменены пара-

00 го

а1 - разность уровней шейной точки и верхне -грудинной;

а2 - разность уровней шейной точки и выступающей точки лопатки;

а3 - разность уровней шейной точки и сосковой;

а4 - разность уровней шейной точки и плечевой;

а7 - разность уровней шейной точки и заднего

угла подмышечной впадины;

а18 - положение корпуса;

а21 - глубина талии первая;

а22 - глубина талии вторая.

Рис. 1. Изменяемые параметры и соответствующие им размерным признаки СТАПРИМ

метры манекенов (а^, представленные на рис. 1. Численные значения параметров были получены эмпирически, с учетом динамики контуров тела человека, описанной Е.Б. Кобляковой [2].

В программе СТАПРИМ были выбраны значения основных размерных признаков соответствующие типовой фигуре, заданные по умолчанию, для большей точности развертки была использована конструкция из четырех деталей. Значения всех прибавок были заданы нулевыми в связи с тем, что при таких значениях прибавок, развертки деталей соответствуют развертке манекена.

В ходе описанной работы были получены виртуальные манекены, профильные и фронтальные виды которых представлены на рис. 2 и 3.

Рис. 2. Виртуальные манекены с сутулой, нормальной и перегибистой типами осанок

Полученные развертки поверхностей манекенов были транспортированы в программу Сот1еше для дальнейшего совмещения по двум линиям: линия талии, средняя линия спинки (переда) (рис. 4, а, 5, а). На совмещенных чертежах конструкций видны изменения в конфигурациях основных конструктивных линий.

Сравнивая схемы изменения лекал для исправления дефектов посадки изделий на фигуре человека (рис. 4, б), согласно работе Рахманова, Стахановой [4], и полученные результаты, можно найти соответствие в наложенных развертках, обусловленное совпадением принципов учета осанки в процессе построения чертежа. Аналогичные тенденции прослеживаются при рассмотрении наложений разверток манекенов с различной высотой плеч

(рис. 5, б). Принципы видоизменения лекал на фигуры с различной осанкой также соответствуют заключениям Кобляковой, но не согласуются с результатами исследований Э.К. Амировой [1].

Рис. 3. Виртуальные манекены с высокими, нормальными и низкими плечами

а) б)

Рис. 4. Развертки манекенов с различными значениями Пк (а) и корректировка лекал для исправления дефекта посадки на сутулую фигуру (б)

л

а) б)

Рис. 5. Развертки манекенов с различными значениями Вп (а)

и схема исправления дефекта посадки на высокоплечую фигуру (б)

На основании результатов проведенных исследований зарегистрирована динамика перемещения основных конструктивных точек и изменение формы конструктивных отрезков в зависимости от типа исследуемой фигуры. Кроме того, установлен высокий уровень чувствительности программы: при любом изменении исходных данных соответственно изменяется чертеж конструкции. Доказана возможность применения системы СТАПРИМ как инструмента для установления численных параметров взаимосвязей особенностей индивидуальных фигур и чертежей конструкций одежды. Также можно заключить, что, несмотря на общность принципов видоизменения лекал на фигуры с различной осанкой как для рассмотренных исследований Н.А. Рахманова и др., так и для автоматизированного алгоритма изменения лекал системы СТАПРИМ, последний обеспечивает высокую точность результирующих разверток деталей в соответствии с отклонениями фигуры от условно-типового телосложения.

Таким образом, применение программы СТАПРИМ для моделирования и теоретических исследований взаимосвязи пространственной формы тела человека и плоского чертежа конструкции одежды позволит добиться улучшения качества посадки швейных изделий путем внедрения в традиционный процесс проектирования расчетов, основанных на величинах дополнительных размерных признаков, или на величинах их отношений.

Список литературы:

1. Амирова Э.К. Конструирование одежды: учеб. для студ. учреждений сред. проф. образования / Э.К. Амирова, О.В. Сакулина, Б.С. Сакулин, А.Т. Труханова. - 2-е изд., стер. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 496 с.

2. Коблякова Е.Б. Конструирование одежды с элементами САПР / Под ред. д.т.н., проф. Е.Б. Кобляковой. - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Легпроиз-дат, 1988. - 463 с.

3. Раздомахин H.H. Аспекты биометрического обеспечения одежды: трехмерные координаты антропометрических точек на фотоизображениях фигу-

ры человека / Н.Н.Раздомахин // Швейная промышленность. - 2006. - № 1. -С. 45-46.

4. Рахманов Н.А. Конструктивные дефекты одежды и способы их устранения / Н.А. Рахманов, С.И. Стаханова. - М.: Легкая индустрия, 1979.

5. Фиш Р.П. Конструирование мужской одежды на фигуры с отклонениями / Р.П. Фиш. - М.: Легкая индустрия, 1971. - 144 с.

ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССА ГОРЕНИЯ ТВЕРДОГО ТОПЛИВА

© Прохоров Е.В.*, Мухутдинов А.Р.*

Казанский национальный исследовательский технический университет,

г. Казань

В работе проведен вычислительный эксперимент на основе нейросе-тевой модели горения твердого топлива, который выявил особенности процесса и установил новые его зависимости.

Ключевые слова компьютерное моделирование, горение твердого топлива, нейротехнологии, моделирование сложных процессов.

В настоящее время экономический показатель научных исследований играет не последнюю роль в выборе методов, а соответственно и точности исследований. Компьютерное моделирование является одним из наиболее прогрессивных методов научного исследования сложных процессов. Процесс горения твердого топлива (ТТ) - это сложный нестационарный процесс, зависящий от множества факторов. Моделирование процесса горения ТТ существующими методами вызывает сложность, т.к. выходная характеристика [скорость горения в теплогенерирующего оборудования (ТГО)] зависит от множества параметров (окружающей среды, давления, соотношения окислителя и горючего, дисперсности окислителя, направления распространения фронта горения, материала оболочки, диаметра и плотности заряда, а также введение добавок). Соответственно, при увеличении размерности задачи сложность ее решения такими методами резко возрастает и, что немаловажно, делает невозможной единую программную реализацию для случаев произвольной размерности. Одним из перспективных путей решения данной проблемы является применение нейротехнологий, основывающихся на искусственных нейронных сетях (ИНС), обладающих широчайшими возможностями моделирования сложных процессов. Они позволяют, исходя из одного только эмпирического опыта,

* Аспирант кафедры Технологии твердых химических веществ.

* Профессор кафедры Технологии твердых химических веществ, доктор технических наук.