A Novel Approach for Fit Analysis of Protective Clothing Using Three-Dimensional Body Scanning
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to explore a proposed approach to quantitatively characterize a threedimensional (3-D) fit.A 3-D body scanning technique was applied to capture the contour of nude and clothed manikin.The mesh model formed from nude and clothed scan by Rapidform software was aligned, superimposed and sectioned.From the neck to cuff, total 72 horizontal sections with equal interval of 2 cm were developed.The air gap size and distribution of overall and local body surface were analyzed.The total air volume was also calculated.Fit analysis was conducted on several protective clothing.The effect of fabric properties on air gap distribution was explored.The results indicated that average air gap of the fit clothing is around 25~30 mm and the overall air gap distribution is similar.The air gap showed uneven distribution over the body and it related to the body geometry and fabric properties.Larger size of air gap in legs and abdomen was observed.The air gap in chest, pelvis and arms, however, is minimal.The air gap over convex area is smaller than that of concave area.Coverall made of stiff fabric provided large air gap size.The research finding provides a technical base for clothing engineer to understand the overall fit associated with protection, thermal and movement comfort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».