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基于速度滑冰上肢动态皮肤形变的服装结构研究

2022-03-07胡紫婷胡志远郭萌萌王清懿母晴晴

毛纺科技 2022年2期
关键词:肘关节滑冰上肢

吴 妍,胡紫婷,胡志远,郭萌萌,王清懿,母晴晴,刘 莉

(北京服装学院 中国服饰科学技术研究院,北京 100029)

皮肤作为人体第三运动特征,在运动过程中会产生不同程度的伸缩变化,这种变化可用于指导紧身服装结构和面料参数的设计[1]。高性能速度滑冰竞赛服的结构设计由人体静止姿态和运动动态共同决定[2-3],在滑冰过程中,若竞赛服不能满足合体性和功能性[4],即由人体动作牵引所带动的服装造型的变化未能满足体表皮肤的变化,会显著影响到运动员动作的发挥。

近年来,国内外众多学者对皮肤形变规律进行了研究,如传统的石膏带法[6]、体表描线法[7]、贴线法[8]、未拉伸线法、捺印法等手工测量方式。随着3D技术的发展,利用三维扫描技术获取形变规律的研究更加成熟[9],即通过获取人体静态模型,借助三维软件获取人体测量数据,得到姿态变化前后的形变规律,与传统方法相较更便捷且更准确。

目前国内外学者对于动态皮肤形变规律的研究多基于数个特定的姿态,没有真正意义上对连续形变进行分析,且较少关注于接缝线对高性能紧身装备的影响。接缝不仅会使织物厚度叠加,还会引起织物拉伸性的降低,这会限制运动员的肢体活动,从而影响运动表现。

1 实 验

人体大臂内侧根部与肘关节都有许多褶皱,这些褶皱在人体运动时因肌肉群的伸展与屈曲极易产生拉伸变形[11],将形变规律应用于纸样设计应尽可能地选低拉伸区域[12]作为接缝线位置[13-14]。为研究速滑运动员在滑冰过程中的动态上肢形变特征,使用VIC-3D非接触变形测量系统获取模拟速滑摆臂动作的上肢各部位主应变数据。

1.1 实验设备

实验设备有:软尺、直尺、量角器、眉笔、散斑点印章、人体彩绘颜料、毛巾、马丁测量仪、体重秤、水平仪、剪刀、标记带以及VIC-3D非接触变形测量系统。

图1所示为VIC-3D非接触式三维变形测量系统[15],其采用双目高速摄像机采集物体表面各个时段的散斑图像,通过追踪物体表面随机点的变形进行匹配,计算点的三维坐标并准确直接得到物体表面应变率。

图1 VIC-3D非接触式三维变形测量系统Fig.1 VIC-3D non-contacting deformation measurement system

1.2 实验对象

以8名退役速度滑冰运动员作为研究对象,年龄在20~28岁、身高(180±5) cm、胸围(98±4) cm、实验对象基本数据如表1所示。受试者被告知实验程序,同意参与,并签署同意书。

表1 实验对象基本数据Tab.1 Basic data of subjects in this study

1.3 上肢动作采集

速度滑冰运动员运动时肢体呈现典型的周期性和对称性特征:右腿蹬冰时,肩关节为轴向前摆臂,同时肘关节屈曲;右腿回复过程中,肩关节带动手臂向后伸展过程中,肘关节也逐渐伸展。考虑到实验条件,滑冰过程中的手臂动作难以捕捉,故通过模拟躯干前倾一定角度,对上肢摆臂进行拍摄,动作采集如图2所示。

图2 动作采集Fig.2 Test action.(a)Camera 1;(b)Camera 2;(c)Camera 3

1.4 实验过程

实验在温度为(22±2.5) ℃,相对湿度为(50±2.5)%的实验室进行,拍摄人员2名,绘制人员2名,调整人员1名。

实验过程:①受试者在上身赤裸状态下进行实验,休息30 min以适应环境。②自然站立,均匀呼吸,使用唇线笔在受试者右臂完成计测点和计测线的绘制。③使用散斑点印章在右臂完成随机散斑点的拓印,要求散斑点随机分布、清晰且不易磨损。④使用量角器对受试者的摆臂角度进行调整,以确保动作的一致性。⑤对拍摄机位进行调整,确保3台设备能拍摄到足够的共同区域,熟悉2次之后进行实验。

综上,针对老年2型糖尿病患者采用家庭同步健康教育,可有效改善其负性情绪,提高生活质量,效果理想,故值得推广。

1.5 计测线的标识

为了明确上肢各区域的动态拉伸规律,对人体进行计测点和计测线的绘制,实验以人体右臂为观测对象。上肢计测点、上肢基础计测线如表2、3所示。

表2 上肢计测点Tab.1 Mark points on upper limbs

表3 上肢基础计测线Tab.1 Described lines on upper limbs

依据计测点的位置绘制基础计测线。横向线段有10条:肩点与前后腋点连线的二等分线;前后腋点连线;前后腋点连线与肘围线的1/4线;前后腋点连线与肘围线的1/2线;前后腋点连线与肘围线的3/4线;肘围线;肘围线与腕围线的1/4线;肘围线与腕围线的1/2线;肘围线与腕围线的3/4线;腕围线。纵向线段有6条:腋下纵线;后腋纵线;后腋纵线与肩长纵线的1/2线;肩长纵线;肩长纵线与前腋纵线;前腋纵线。计测线标识图如图3所示。

图3 计测线标识图Fig.3 Described lines

1.6 实验数据处理

使用VIC-3D配备处理软件VIC-3D9对实验获取图像进行处理。

新建z3d文件,导入拍摄部位的所有帧数tif文件,如move1-sys1-0000_0、move1-sys1-0000_1为第1个动作、第1个摄像机的双目图片;导入标定文件,编辑菜单选中所测量区域,选取1~3个定位点,将每个定位点的图像与初始0 000时刻的局部进行匹配,调整视图框的位置和形状,直至绿色表示完成匹配。所有帧数完成匹配后,保证误差值在0.1以下,计算勾选所有帧数,置信区域0.05,误差0.1个像素格,选取主应变,运行得到结果。数据结果选择面积提取,即可以直接输出每帧的主应变百分数。数据处理如图4所示。

图4 数据处理Fig.4 Data processing

1.7 实验数据获取

横纵向网格将人体上肢分割为54块单元,区域网格示意图如图5所示。用VIC-3D9软件沿皮肤表面网格选取区域,生成区域每个时刻的主应变值。每个时刻的形变率均是相较初始时刻而言的,初始时刻各处形变率为0。因拍摄角度限制,BA3-1、FA3-1、FA6-2、BA10-2、FA10-2区域数据缺失,不参与讨论。

图5 区域网格示意图Fig.5 Sketch of grids

2 结果与分析

紧身速度滑冰竞赛服相较于其他紧身服装,需要为穿着者提供更大的活动自由度,因此接缝位置的设计涉及到2个方面,一方面是运动过程中各部分动态皮肤形变率对面料拉伸率参数设计的参考,另一方面是分割线位置对三维纸样设计的参考。对于8名受试者在模拟速滑摆臂动作时的皮肤形变规律进行分析,为面料分区以及结构线的设计提供参考。

2.1 区域最大形变率的描述统计

对8名受试者摆臂动作中上肢最大形变率进行描述统计,将各区域均值绘制色图,0~10%为低拉伸区,10%~20%为较低拉伸区,20%~30%为较高拉伸区,30%~40%为高拉伸区,40%以上为极高拉伸区,上肢最大形变率色图见图6,由图示出,颜色越深表示该区域拉伸越大,空白为歧义值剔除区域。

图6 上肢最大形变率色图Fig.6 Area mapping of maximum deformation

上肢极大形变存在于4个区域,后腋、三角肌后侧、肘关节后凸侧以及前臂桡骨茎突末端。其中前2处的最大拉伸均出现在肘关节屈曲摆臂向前动作时,后2个区域最大拉伸出现在手臂向后伸展角度最大时。高拉伸区存在于极高拉伸区的周围,与肌肉形态和关节突出一致。在速滑摆臂动作中,上肢最大形变率BA3-2高达51.92%,由后腋窝处的前摆臂拉伸引起;其次为三角肌后外侧区域BA2-1,在三角肌前束收缩肩关节屈曲内旋时拉伸至50.25%;手臂向后伸展时肱三头肌帮助伸展,靠近尺骨肘端关节上方BA6-2区域拉伸也达到46.84%。腕关节处的拉伸基本都处于低拉伸区,BA4区域的拉伸较肩端三角肌覆盖区明显小,所以在设计结构线时,应特别注意为后腋处的高拉伸需求提供活动量。

2.2 区域动态形变率的聚类分析

在整个上肢摆臂动作过程中,获取的连续动态形变数据达上百帧,且人体上肢测量区域共49个,很难针对动态形变进行人工分类分析,故采用SPSS软件系统聚类对上肢网格单元的动态形变率进行分类。连续动态的形变率分析选取13个时刻,t1为初始时刻,t7为摆臂向前时刻,t13为手臂向后伸展时刻,其余时刻为匀速摆臂中的均匀选取,动态形变时刻选取如图7所示。

图7 动态形变时刻选取Fig.7 Experimental actions scans

系统聚类结果如图8所示,图8(a)示出聚合系数折线,k值从1~5畸变程度大,超过5时畸变程度显著减小,故将分类数定为5类。图8(b)示出沃德联接谱系,第1类包含15个网格面积,第2类包含7个网格面积,第3类包含19个网格面积,第4类包含2个网格面积,第5类包含5个网格面积。

图8 聚类分析Fig.8 Hierarchical clustering.(a)Coefficient of polymerization;(b)Dendrograms of ward′s method

依照聚类结果和实际拉伸变化的大小绘制上肢动态形变率色图,如图9所示。第3类为低拉伸区,第1类为较低拉伸区,第2类为较高拉伸区,第5类为高拉伸区,第4类为极高拉伸区。动态形变的聚类结果与最大形变率的划分结果基本一致。

图9 上肢动态形变率色图Fig.9 Area mapping of skin variation

图10 5类动态变化量Fig.10 Skin variation

极高拉伸区出现于后腋和三角肌的后侧,即BA3-2和BA2-1处,高拉伸区出现于肘关节后凸侧以及外侧,即BA6-1、BA6-2、BA6-3、BA7-2以及FA6-1。前臂端,即BA8-1、BA8-2、BA8-3、BA9-1、BA9-2、BA9-3、BA10-1、BA10-3、FA8-1、FA8-2、FA8-3、FA9-1、FA9-3、FA10-1,3均基本处于低拉伸区,大臂内侧BA4-1、BA4-2、BA4-3拉伸较低,与后腋处差距明显。

各分类在连续动态中的变化表现如图10所示。第1类以FA7-2为例,变化率随时间增长逐步增大,至手臂向后伸展时达到最大值;第2类以FA2-1为例,变化率随肩关节的向前向后摆动而增大,即在t7时刻和t13时刻基本均能达到较高拉伸;第3类以BA9-1为例,变化率随时间增长逐步增加,至手臂向后时达到最大值,相较于一类变量而言,基本全程处于低拉伸区;第4类以BA2-1为例,变化率随手臂向前增大,t4至t9间一直处于高拉伸区,在t7时刻拉伸至最大值,而后随手臂向后伸展下降;第5类以BA6-2为例,变化率随时刻逐步增加,在t13时刻手臂拉向后伸展时达到最大值,自t7时刻肘关节带动手臂向后伸展起,一直处于高拉伸区。

2.3 区域形变率的相关性分析

对区域连续形变量进行相关性分析,得出各区域之间的相关性系数,依据结果绘制相关性热图如图11所示,颜色越深相关性越显著,上三角白色部分为显著性大于0.5,不具备统计学意义。

图11 相关性热图Fig.11 Pearson correlation

所研究区域的变量之间均具有一定程度的线性相关性,且均呈正相关,多数变量间相关系数值大于0.8成强相关,前臂末端即A9、A10区域与其他上肢区域的相关性相对较弱,臂根前三角区与其他区域变化率均呈弱相关性。由之前的动态形变分析可知,摆臂过程中,上肢极大形变率基本出现在屈肘摆臂至最前时和手臂伸展向最后时,结合相关性结果可知,臂根A1、A2、A3区域受肩关节活动影响较大,尤其是在前摆过程中受到三角肌前部纤维的作用;上肢A4、A5、A6、A7、A8区域则主要受到肘关节的屈曲和伸展而变化拉伸。

2.4 上肢结构线设计

依据以上分析结果对高性能速度滑冰竞赛服的上肢结构线进行设计,如图12所示,格纹覆盖区域为低拉伸区和较低拉伸区,斜纹覆盖区域为高拉伸区,分割线设计的原则应当避开图示高拉伸区域。由于本文仅针对上肢形变规律展开分析并给出结构线设计建议,袖窿线位置仅作为上肢与躯干分割参考,袖缝线自前腋点起,穿过FA3-3、FA4-3、FA5-3、FA6-3区域,前臂部分并入腋下纵线至腕部。大臂内侧设计分割线经过FA3-3、BA3-3、BA4-3,该区域需拼接高弹面料,为后腋的前摆臂提供活动量。

图12 结构线设计Fig.12 Garment structure line design. (a)Divisional design ;(b)Structure line

3 结 论

通过光学测量实验,对速滑运动员上肢动态皮肤变化的特征进行研究,通过描述性数理统计、动态聚类分析以及相关性分析探究其动态形变规律,针对速度滑冰竞赛服提出一种袖片结构设计方案。对最大形变率定量分析,得出以下结论:

①最大形变区域位于后腋下方、三角肌中束后侧以及肘关节上端区域,接缝位置应当避开这些区域。

②肘关节的运动对于前臂末端区域产生的拉伸极小。

③大臂内侧也基本处于低拉伸区,该区域的较小拉伸设计为插片能够解决后腋的活动需求。

④对于动态形变率进行聚类分析,发现各部位产生最大形变的时刻,后腋点区域在肩关节内旋前摆时刻达到最大拉伸,除此之外的肩端其他区域在向前摆臂和向后伸展时均能达到最大形变,大臂与前臂的最大形变量出现在肩关节外旋伸展至最后时刻。除此之外,各部位的最大拉伸率也为松量设计以及面料选择提供参考依据。

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