导读:本文包含了接触舒适感论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:量化,接触舒适感,FTT织物触感测试仪,FAST
接触舒适感论文文献综述
江海星,简志光,郑化龙[1]（2016）在《量化织物皮肤接触舒适感的快速测量方法研究》一文中研究指出介绍了一种新型的,可用于量化织物皮肤接触舒适感的多指标集成测量方法,即FTT(Fabric Touch Tester)织物触感测试仪法。此方法通过集成热传递测试模块、压缩测试模块、弯曲测试模块及表面测试模块于一台仪器上,通过10分钟的快速测量即可以分别获得经纬双向、正反两面的一系列与织物的热传递属性、纹理属性和变形属性相关的物理量,从而得出织物的柔软度、光滑度及冷暖感进而评估织物的接触舒适感。(本文来源于《中国纤检》期刊2016年09期）
邹晓霞[2]（2009）在《基于复合神经网络的精纺毛织物接触舒适感的预测》一文中研究指出服装除了要考虑款式、尺寸、花色、光泽等因素外,另一重要是穿着舒适性,而接触舒适性是舒适感知的重要部分。通常,消费者在选购服装时会直接依靠触觉来鉴别面料的质地和物理性质,同时感觉服装作用于皮肤的舒适感。能否根据实际穿着者或购买者的真实感觉,建立对服装接触舒适性的预测,不仅对消费者来说具有实用意义,而且对纺织服装的加工企业有着指导意义。本文在前人研究和表达的基础上,阐述了织物接触舒适感和与之相关的四种感知(刺痒感、刚柔感、冷暖感、粗糙感)及其影响因素;给出接触舒适性预测的研究背景、现状与问题,进而坚实了该研究的基本意义,由此提出了本课题。在本研究中,运用了一种改进的心理评价标尺,选用30名身体健康,年龄在20-30岁的男女学生来评价织物的接触舒适感。鉴于接触舒适感与手感的相关性和某些概念上的模糊认识,本论文对两种感觉进行了单独评价,并比较了两种感觉的相关性及其差异。同时,分析了两种感觉与以上四种感觉因子的关系和差异。在此基础上,设计了一系列客观试验,对客观和主观试验数据进行了服装感觉舒适性预测的建模。首先,采用了多元回归的方法建模。由于回归方程中客观变量繁多,且部分变量与各主观变量的相关性不明显,故本文采用了叁种不同的剔除法,即向前剔除法、向后剔除法、逐步引入-剔除法,构建了多元回归模型。回归建模预测结果表明:其一,剔除法多元回归模型对上述意图的实现较好,能选出主要的影响因子,回避变量的非独立性,以保证模型的算法有效并具有一定的拟合预测价值;其二,即便如此,其拟合和预测的精度不高,存在一定的局限。于是,本文采用灰色模型(GM)+径向基神经网络(RBF)的方式,即先用灰色关联理论对客观实验数据进行预处理和筛选,将筛选后的变量构建灰色RBF径向基复合神经网络预测模型,并与回归模型和单一RBFANN模型进行比较,发现该复合模型(GM+RBF)具有很高的拟合精度和良好的泛化预测性能,拟合精度达10~(-4),对主观感觉评分的泛化预测误差在15%以内,预测结果具有一定的可靠性和实用价值。(本文来源于《东华大学》期刊2009-02-01）
邹晓霞,于伟东[3]（2008）在《精纺毛机织物接触舒适感与手感的相关研究》一文中研究指出基于手臂与手掌结构和感觉的不同,通过主观标尺评分的方法对24块精纺毛机织物的接触舒适感、手感以及和这两种感觉相关的四种感觉因子进行评分,通过多种数理统计方法发现:接触舒适感与手感具有极高的相关性,手臂对刺痒感的敏感程度高于手掌,而对粗糙感和刚柔感的敏感程度则不及手掌。对四种感觉因子与接触舒适感和手感进行多元回归分析,并验证了回归模型的可靠性。(本文来源于《天津纺织科技》期刊2008年04期）
接触舒适感论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
服装除了要考虑款式、尺寸、花色、光泽等因素外,另一重要是穿着舒适性,而接触舒适性是舒适感知的重要部分。通常,消费者在选购服装时会直接依靠触觉来鉴别面料的质地和物理性质,同时感觉服装作用于皮肤的舒适感。能否根据实际穿着者或购买者的真实感觉,建立对服装接触舒适性的预测,不仅对消费者来说具有实用意义,而且对纺织服装的加工企业有着指导意义。本文在前人研究和表达的基础上,阐述了织物接触舒适感和与之相关的四种感知(刺痒感、刚柔感、冷暖感、粗糙感)及其影响因素;给出接触舒适性预测的研究背景、现状与问题,进而坚实了该研究的基本意义,由此提出了本课题。在本研究中,运用了一种改进的心理评价标尺,选用30名身体健康,年龄在20-30岁的男女学生来评价织物的接触舒适感。鉴于接触舒适感与手感的相关性和某些概念上的模糊认识,本论文对两种感觉进行了单独评价,并比较了两种感觉的相关性及其差异。同时,分析了两种感觉与以上四种感觉因子的关系和差异。在此基础上,设计了一系列客观试验,对客观和主观试验数据进行了服装感觉舒适性预测的建模。首先,采用了多元回归的方法建模。由于回归方程中客观变量繁多,且部分变量与各主观变量的相关性不明显,故本文采用了叁种不同的剔除法,即向前剔除法、向后剔除法、逐步引入-剔除法,构建了多元回归模型。回归建模预测结果表明:其一,剔除法多元回归模型对上述意图的实现较好,能选出主要的影响因子,回避变量的非独立性,以保证模型的算法有效并具有一定的拟合预测价值;其二,即便如此,其拟合和预测的精度不高,存在一定的局限。于是,本文采用灰色模型(GM)+径向基神经网络(RBF)的方式,即先用灰色关联理论对客观实验数据进行预处理和筛选,将筛选后的变量构建灰色RBF径向基复合神经网络预测模型,并与回归模型和单一RBFANN模型进行比较,发现该复合模型(GM+RBF)具有很高的拟合精度和良好的泛化预测性能,拟合精度达10~(-4),对主观感觉评分的泛化预测误差在15%以内,预测结果具有一定的可靠性和实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
接触舒适感论文参考文献
[1].江海星,简志光,郑化龙.量化织物皮肤接触舒适感的快速测量方法研究[J].中国纤检.2016
[2].邹晓霞.基于复合神经网络的精纺毛织物接触舒适感的预测[D].东华大学.2009
[3].邹晓霞,于伟东.精纺毛机织物接触舒适感与手感的相关研究[J].天津纺织科技.2008
标签：量化; 接触舒适感; FTT织物触感测试仪; FAST;