针对现有丝袜机电磁阀驱动电路路数多、布线复杂、相互干扰、可靠性差、系统不稳定等问题，开展高可靠低时延电磁阀组驱动控制技术研究，提出一种菊花链式全双工串行总线传输结构的丝袜机电磁阀组驱动控制方案。该方案以差分串行信号形式与多个集成驱动电路模块进行数据传输，通过硬件功能化配置的方法，使电磁阀工作在高压开启、PWM保持状态，进行驱动模块故障自保护、自诊断功能设计，有效减少了电气接线，减少了互扰，提高了系统稳定性和智能化水平。利用示波器对传输信号波形进行观察，并在不同的参数下对电磁阀进行工作测试。结果表明：该方案下数据传输速度快、抗干扰能力强，满足丝袜机高速动作要求；在高压开启时间300 ms，PWM占空比62.5%，频率50 kHz条件下，电磁阀能够有效执行动作且功耗较低，同时该方案能够及时检测到多种故障并处理，提高了工作可靠性，证明了该技术方案的可行性和有效性。

    为探究不同形貌Cu₂O/PAN纳米纤维膜对降解染料污染水中的有机染料的效率,以亚甲基蓝(MB)为模型污染物,采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见吸收光谱(UV-vis)等表征方法,评价了不同形貌Cu₂O/PAN纳米纤维膜在可见光下对MB光催化脱色性能的影响。结果表明：在室温、pH值5.6、初始染料用量30 mL(15 mg/L)、催化剂量0.05 g时,500 W氙灯照射120 min后,十二面体Cu₂O/PAN纳米纤维膜对MB的脱色率最高,可达94.75%;复合膜重复使用5次后,可见光照射120 min降解率仍保持在85%,表明复合纳米纤维膜具有可重复性。研究结果表明:形貌不同的Cu₂O/PAN纳米纤维膜的光催化效果不同;该纳米纤维膜的可重复性高,可高效率降解有机污染物。

    蚕茧作为具有特殊几何特性的天然材料，表现出了优异的性能，在仿生应用领域中是良好的参考模型。从仿生学的角度出发，对两种代表性蚕茧做了全面的测试和比较，对茧壳的尺寸、各层级的表面形貌、蚕丝直径、孔隙率、透气性、力学性能和热传导性能进行了表征、分析和总结。基于对蚕茧层级和性能的研究，仿生设计了一种层级结构，可应用于隔热服上，使其具有良好隔热性能和透气透湿性能。当外界温度发生骤降时，能够使温度缓慢变化到达人体，并接近体温，避免了高温给人体带来的不适。

    介绍了SMS非织造材料在医用防护领域的应用特点，聚焦阻隔性、抗静电性、舒适性、力学性能等要求，分析了不同功能性整理技术在该领域的研究应用。随着人们对医用防护要求和穿着舒适性的不断提高，非织造医用防护材料未来会呈现多功能化、舒适化和智能化的发展方向。

    采用Barmag环吹技术熔体直纺生产超细旦纤维，对133.3 dtex/144f细旦多孔聚酯预取向丝(POY)纺丝组件的设计和组装工艺进行了研究。理论和生产实践表明：133.3 dtex/144f品种喷丝板直径为88 mm，孔排列成4圈时情况最佳；喷丝板微孔长度为0.15 mm 、微孔长径比选择为3.33时比较合适；特殊设计的喷丝板山峰槽导流结构，砂杯、导流板、分配板有效避免了组件内部的死角，增强了熔体的混合效果；当七层滤网规格为700目，搭配60目100 g金属砂和80目200 g金属砂时，组件的上机压力为15.2 MPa，上机成功率96.6%，使用周期45 d；实际生产中，组件预热炉温度设定为325 ℃，预热时间为8 h并恒温4 h，可以满足生产需求。

    目前羊毛羊绒类产品的抗菌处理，一般是通过与各类抗菌功能性纤维混纺或在织物后整理工艺负载抗菌剂来实现。本文采用色纺散纤在染色后处理阶段进行抗菌处理，然后通过半精纺色纺工艺生产抗菌羊毛羊绒混纺纱线，对其抗菌性能进行了测试。研究表明：通过在散纤染色后处理阶段对纤维进行抗菌处理生产出的羊毛羊绒抗菌混纺纱线其纱线指标与抗菌性能优良，纺纱过程生产顺利，抗菌处理过程没有对纱线基本性能指标造成明显影响，具有大规模生产抗菌纱线的工艺可行性。

    通过分析织物内部组织结构，将组织循环内纱线分布按规律分6类，包括交织点纱线重叠区域、经(纬)纱交替穿越区域、经(纬)纱悬浮区域、孔隙区域。通过截面积相等的方式将不规则纱线等效转化为规则的几何体。通过分析组织循环内各区域纱线与空气分布情况，结合复合材料等效热导率串并联模型，建立各微元的等效热导率数值模型。在已建立的模型基础上进行算例分析，得到在维持其他纱线参数不变情况下，经纬纱高度增加，织物整体等效热导率增加；经纬纱间距增加，织物整体等效热导率降低；织物交织结构越复杂，悬浮区域数量占比越大，织物等效热导率降低，其中悬浮区域数量为0的平纹织物等效热导率相对最大。

    综述了灰水足迹核算与评价的研究进展，对纺织服装产品灰水足迹核算与评价中涉及的多污染物影响、时间效应、"潜在水环境影响稀释"和区域评价等关键性问题进行了重点讨论。基于纺织服装产品生产排放废水中污染物种类繁多且理化性质复杂的特点，分析得出：进行纺织服装产品灰水足迹核算时仅考虑特征污染物会导致核算结果偏高，应重点关注多种污染物对水体水质的影响；废水污染物进入水体后会发生不同程度的降解或累积，评价对水环境的影响时需考虑时间效应，以提高灰水足迹核算的准确性；相较于"浓度稀释"，从"潜在水环境影响稀释"角度更能体现废水污染物对水环境的实际影响；灰水足迹的核算与评价时纳入区域的水压力指数，可以更准确的评价纺织服装产品生产对区域水资源环境的影响。

    针对现如今消费者对服装合体性和个性化的需求，将青年女性躯干形态进行细分研究并与中国现有服装号型进行对比分析。通过采集209名18～25岁青年女性的人体尺寸信息，首先对采集的样本尺寸数据进行聚类分析，然后分析计算出各类体型身高与胸围、腰围的覆盖率，最后将聚类结果及国标分类结果与号型标准进行对比。结果表明：青年女性体型可分为I、H、S、O 4类，分别占样本总数的34.80%、28.92%、23.04%和13.24%；其中H、I体型中身高/胸围覆盖率最大的都为160/80，O体型身高/胸围覆盖率最大的是165/92，S体型身高/胸围覆盖率最大的是160/88；聚类中H、S体型与国标中A体型较接近，O体型与B体型较接近。该结论可以为服装企业合理配置号型提供参考。

    针对织物图像特征提取和检测问题,研究了一种基于卷积神经网络U-net模型的织物印花分割算法,并根据织物印花的特点对原有模型进行改进,从而更精确地实现对织物印花图像的分割。实验选取100张原始织物印花图像,并利用人工标注的方法标注出分割好的图像,作为训练的标签,将训练图像和标签通过翻转、裁剪等数据增强算法得到1000张图像和对应标签进行训练。实验对比了本文算法和一些传统分割算法,结果表明,本文的分割算法能够更有效地分割出织物印花图案。

    为探讨丝胶蛋白整理到腈纶织物对其透气透湿性能的影响，将太古油与丝胶在超声波作用下充分混合制成丝胶改性液，然后将经碱减量处理后的腈纶织物采用两步法浸渍氮丙啶交联剂溶液和丝胶改性液，以此获得丝胶改性后的腈纶织物。研究了丝胶整理前后织物的回潮率、耐水洗性、断裂强力、透气透湿性、红外光谱、表面形貌等性能。结果表明：丝胶通过氮丙啶交联剂的作用已整理到腈纶织物表面；丝胶整理后腈纶织物回潮率由原来的1.76%提升至2.92%～8.34%；经水洗后其回潮率稳定在2.03%左右；改性后腈纶织物的经向断裂强力较原样降低17.55%、硬挺度降低18.91%，纬向断裂强力较原样降低18.54%、硬挺度降低12.95%。

    从蓝标(bluesign® system)生态纺织品认证要求出发，跟踪世界时尚产业发展方向，站在全产业链的角度考虑生态纺织品的可持续发展。提出按照蓝标(bluesign® system)生态纺织品认证要求建立、健全质量、环境、职业健康安全、社会责任管理体系。在生产管理中从输入源控制着手，控制有害物质，能达到事半功倍的效果，就能满足相关方的要求。对中国相关行业(时尚行业(纺织品行业)、认证行业)给出了加快时尚产业可持续发展管理体系融合建设的建议。

    采用喷雾式抗菌后整理设备，用纳米金作为负载将纳米银抗菌整理剂整理喷在涤纶针织面料上，制备具有良好耐久性能的抗菌面料。用X射线光电子能谱仪和电子扫描显微镜对抗菌整理后的织物进行表征。结果表明：纳米银成功附着于涤纶织物上，颗粒圆润。对比分析面料整理前后的结构参数、机械性能和舒适性能变化，并对面料进行抗菌耐水洗性能测试。经过抗菌后整理过程对涤纶面料基本性能的影响不大；水洗50次后，试样仍具有抗菌性，耐久性能良好。

    针对虚拟试衣状态下着装应力散点式采样的局限性，利用图像分析方法,对服装应力可视区域分布效应进行分析和评价。采用交互式或样板预分割的方式，对服装部位进行划分；对采样区域进行图像分割、应力分区和应力匹配处理；提取应力均匀度、偏斜度、波动度3项特征指标，对受力区域应力效应进行分析和比对。此外，通过多部位联合应力分布计算，可以输出服装整体应力分布效应值。实验部分采用紧身衣作为示例，结果表明：利用开发的分析软件评定各部位的应力分布情况，应力综合评价值为0.636，偏向高应力分布区间，各部位应力分析时间损耗小于0.4 s。融合图像分析的应力动态反馈方式，可辅助虚拟试衣时合体性评价，提高服装产品设计效能。

    为了实现提花织物疵点自动检测，提出了一种结合视觉显著性和卷积神经网络的提花织物疵点检测方法。针对提花织物背景干扰的问题，利用视觉显著性模型(Context-aware,CA)抑制背景信息，突出疵点区域的显著性来获得图像的显著图；为了区分织物图像中是否存在疵点，使用在通用数据集上训练过的VGG16神经网络模型对提花织物图像的显著图分类。结果表明：该方法在提花织物疵点检测上平均准确率为97.07%，比直接利用VGG16模型对提花织物疵点检测的准确率提高了19.44%，是一种适合提花织物疵点检测的方法。