面料性能與室內健身服熱舒適性的關聯性研究

張薇薇，李艷梅，劉玉玲

（上海工程技術大學服裝學院，上海 201620）

近年來，隨著社會的發展和進步，人們強身健體的意識普遍增強，希望通過參加體育鍛煉和各類體育活動來提高自己的健康素質和生活質量，參加健身健美運動的人數日益增多.而室內健身服大多以束身、貼附為主，且健身健美運動是一個大量發熱、發汗的過程，過多的熱量會使人感覺不舒服，影響運動效率和體能[1]，因而要求健身服具有良好的吸濕排汗作用，使運動時產生的熱量能有效地排出，而這主要是由面料的性能來決定的[2].因此面料性能與室內健身服熱舒適性的關聯性研究對健身服的合理設計、選購具有重要的指導意義.本文采用灰色預測方法建立面料性能指標與室內健身服動態熱舒適性之間的關聯模型，以期實現對健身服熱舒適性的預測分析.

1 性能測試

為了研究面料性能與室內健身服熱舒適性之間的關系，本文首先對幾款新型面料的熱物理性能進行測試，包括保暖性、透濕性、導水性、透氣性以及彈性等5個方面，測得的各指標結果將與新型面料室內健身服的熱舒適性進行關聯性研究.需要特別指出的是，由于室內健身服主要以束身、貼附為主，面料的彈性也會影響到受試者的穿著舒適性，因此，本文增加了有關面料彈力的測試.本測試所采用新型面料的基本參數如表1所示.對8種新型面料進行保暖性、透濕性、導水性、透氣性以及彈性等5個方面的物理實驗測試，各項指標結果如表2所示.

表1 各種新型面料的基本參數Tab.1 Basic parameters of new fabrics

表2 各項性能測試指標Tab.2 Performance test indexes

2 關聯性分析

本文采用灰色關聯分析方法對面料性能與熱舒適性的關聯性進行分析.灰色關聯分析是研究事物、因素之間關聯性的一種因素分析方法，它以各因素的樣本數據為依據，用灰色關聯度來描述因素間關系的強弱、大小和次序，分析各個組成因素與整體的關聯大小.而灰色系統理論中的灰色預測法是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法.灰色系統內的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的，系統內各因素間具有不確定的關系.它主要通過對“部分”已知信息進行生成、開發，提供有價值的信息，實現對系統運行規律的正確描述和有效控制[3].室內健身服的熱舒適性就是一個灰色系統，其中有些因素是已知的，有些因素是不確定的，因此可以通過運用灰色系統理論來建立灰色預測模型，對室內健身服的熱舒適性進行預測.

2.1 確定參考數列和比較數列

根據灰色系統理論，將織物基本參數及其物理性能看作灰色系統；以熱舒適性評分作為參考數列，記X1={x1（k）}，k=1，2，…，8；以織物基本參數以及物理性能作為比較數列，記為Xi={xi（k）}，i=2，3，…，9，即X2為線密度，X3為厚度，X4為傳熱系數，X5為透氣量，X6為緯向芯吸高度，X7為經向芯吸高度，X8為透濕量，X9為彈性回復率.對1～8號面料的熱舒適性進行加權評分，其分值分別為:17、72、71、63、40、32、51和15.

2.2 無量綱化處理

對單位不同或初值不同的數列進行處理，使之無量綱化、歸一化.本文通過對每一個數列的所有數據均除以該列數據的平均值，得到無量綱數值，如表3所示.

表3 無量綱數值Tab.3 No dimensional values

2.3 兩級差

將不同面料的8種室內健身服的熱舒適性加權評分值減去各列數值，得到溫度值兩級差，如表4所示.

表4 溫度值兩極差Tab.4 Range of temperature

2.4 關聯系數與關聯度

由表4可知，m熱=minimink｜x1（k）－xi（k）｜=0.01，M熱=maximaxk｜x1（k）－xi（k）｜=1.77.關聯系數公式為:

式中:ρ為分辨系數，0＜ρ＜1，ρ越小，分辨率越高，一般取0.5.由該公式可以求出熱感關聯系數.

關聯度公式:

由該公式可以求出熱感關聯度，結果如表5所示.

表5 熱舒適性的關聯系數與關聯度Tab.5 Correlation coefficient and relational degree of heat comfort

從表5可以得出面料性能與熱舒適性的關聯性排序:厚度＞線密度＞透濕量＞傳熱系數＞經向芯吸高度＞彈性回復率＞透氣量＞緯向芯吸高度.從表5中還可以看出，各項指標與室內健身服的熱舒適性之間的關聯度均比較接近，表明這些指標都會對室內健身服的熱舒適性產生一定的影響.為了研究各項熱性能與室內健身服熱舒適性之間的關系，本文選擇了關聯度大于或等于0.7的熱物理性能指標作為預測模型當中的主要影響因素，包括厚度、線密度、透濕量和傳熱系數等.

3 關聯模型建立

本文采用灰色預測方法來建立面料性能與室內健身服熱舒適性之間的關聯性模型，而灰色預測是指以GM（1，1）模型為基礎所進行的定量預測.由于本文中的熱性能因素均含有多個數組變量，為了解各變量之間發展變化的協調關系，本文選擇了灰色系統模型中更適于對多數組變量進行預測的GM（1，N）模型來實現室內健身服的熱舒適性預測[4－5].

3.1 數據序列生成

將表1～表2中主要影響熱舒適性的熱物理性能指標如厚度、線密度、透濕量和傳熱系數等數據作為原始數據序列，將表3中的無量綱化數值作為新序列，用公式對其進行累加，得到累加數列如表6所示.

表6 累加生成新序列Tab.6 Accumulation array

3.2 模型建立

設一階微分預測模型為

式中:a為發展灰數；b2～b5為內生控制灰數.

3.3 精度檢驗

（1）白化方程即估計模型為:

（2）求近似時間響應函數:

表7 誤差檢驗表Tab.7 Error estimate

（4）進行累減還原值計算，從而得到殘差檢驗的各個指標，如表8所示.

表8 殘差檢驗Tab.8 Residual estimates

由表8可見，還原后模型計算值與實際原始值比較接近，且殘差在（0.00，0.27）之間；相對誤差控制在15%以內的有5個，占總體的71.43%，控制在15%～25%之間的有2個，占總體的28.57%；還原后模型計算值與實際原始值兩個數組之間的相關系數達0.95，表明二者間具有較高的相關度.因此，該模型可在款式一定的條件下實現對室內健身服熱舒適性的預測.

4 模型應用

對棉/氨面料的某些熱物理性能進行測試，結果如表9所示.

表9 測試指標Tab.9 Testing indexes

將厚度、線密度、透濕量、傳熱系數分別代入熱舒適性預測模型，得到:X=59.9.由此可知，棉/氨面料室內健身服的熱舒適性好于某些新型面料的室內健身服，但差于 Ho－cooling 室內健身服（2#）、尼龍/棉/氨綸室內健身服（3#）、莫代爾/牛奶絲/氨綸室內健身服（4#）等.因此，優于棉/氨面料的新型面料都可以應用到室內健身服上，從而提高室內健身服的市場競爭力，為消費者提供更多的選擇.

5 結束語

本文通過對8款新型面料的熱物理性能進行測試，得到了對室內健身服熱舒適性影響較大的性能指標.并在此基礎上，研究面料性能與室內健身服熱舒適性之間的關聯性，建立二者間的預測模型，從而能夠在得知面料某些熱性能的前提下完成對成衣熱舒適性的預測，并可以對更多面料制成的室內健身服進行動態熱舒適性的預測，節省了實驗量，提高了工作效率，還可為室內健身服的設計與選購提供參考依據.

[1]王革輝，張渭源.夏季服裝面料的舒適性研究[J].東華大學學報:自然科學版，2001，27（1）:74－ 77.

[2]李 毅.織物某些結構參數與熱濕舒適性物理指標的關系[J].紡織學報，1985，6（3）:13－17.

[3]吳煥琴.灰色理論中關聯系數公式的改進及新的數據生成方法[J].軍事系統工程，1995（Z1）:23－26.

[4]余建英，何旭宏.數據統計分析與SPSS應用[M].北京:人民郵電出版社，2003:163－186.

[5]李 勇，馮仲科，羅 旭.灰色關聯在建立樹木材積GM（1，2）灰色模型中的應用[J].安徽農業科技，2007，35（8）:199－220.