模糊逻辑预测：绣花织物纵向刚度的精确评估

本文主要探讨了在现代服装工业中，计算机刺绣作为织物表面装饰的常见选择，如何影响织物的物理、机械和功能性特性。绣花线的添加使得对绣花织物的纵向主观刚度（flexural stiffness）的测量和理解变得尤为重要，因为这直接影响到服装的舒适度和外观。为了克服传统方法可能存在的不确定性，研究人员利用模糊逻辑（fuzzy logic），一种软计算（soft computing）技术，开发了一种预测模型。 模糊逻辑是一种处理模糊信息和不确定性的数学工具，它能够模拟人类决策过程中的不精确性。在本研究中，该模型基于织物的特定基础参数，如纤维类型、线密度、绣花设计的复杂性和密度等，通过模糊推理系统来预测绣花织物在受力时的纵向主观刚度。这种方法的优势在于能够处理非线性关系，并且对于数据的噪声和缺失具有一定的鲁棒性。 研究人员在实验中测试了多种新的绣花样品，通过图形分析和统计研究，验证了模糊逻辑模型的预测精度非常高。这些实验结果表明，模糊逻辑在绣花织物纵向刚度预测方面具有显著的效果，为服装设计师和制造商提供了一种实用的工具，帮助他们更好地理解和控制绣花工艺对织物性能的影响，从而优化产品设计和生产过程。 此外，论文还将其研究成果归类在多个学术领域，如模式识别、机器智能、机器人学、数据挖掘、大数据分析以及云计算和物联网（IoT）等，反映出这项工作不仅限于纺织工程，而且具有广泛的跨学科应用潜力。通过将模糊逻辑应用于纺织品科学，本文为纺织品科学和技术的发展开辟了新的研究方向，展示了软计算在实际工业问题解决中的价值。