纺织学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (08): 101-107.doi: 10. 13475/ j.fzxb.20191104407

• 服装工程 • 上一篇    下一篇

服装印花图案设计的感性研究

郑畑子1,2, 王建萍1,2,3   

  1. 1. 东华大学服装与艺术设计学院, 上海 200051;  2. 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室, 上海 200051;  3. 同济大学上海国际设计创新研究院, 上海 200092
  • 收稿日期:2019-11-20 修回日期:2020-04-28 出版日期:2020-08-15 发布日期:2020-08-21

Perceptual research on printing pattern design for clothing

ZHENG Tianzi1,2, WANG Jianping1,2,3   

  1. 1. College of Fashion and Design, Donghua University, Shanghai 200051, China;  2. Key Laboratory of Clothing Design and Technology, Ministry of Education, Donghua University, Shanghai 200051, China;  3. Shanghai International Institute of Design & Innovation, Tongji University, Shanghai 200092, China
  • Received:2019-11-20 Revised:2020-04-28 Online:2020-08-15 Published:2020-08-21

摘要:

为帮助企业更好地把握消费者对服装印花图案的感性需求,从而进行更精准的产品开发和推荐,以G 企业主营产品男衬衫为对象,首先采用层次结构表示法分解出图案设计的三大要素和23 个要素子类;运用问卷调查法和聚类分析建立男衬衫感性意象空间;然后进行专家访谈,获取其对设计要素和男衬衫感性意象的关联度评价;最后运用层次分析法分析调研结果。研究得出三大图案设计要素的综合权重值,利用权重值建立评价矩阵,可判断不同图案设计男衬衫的风格归属;通过印花男衬衫图案设计和感性意象的匹配关系,既可帮助设计师根据目标意象进行图案设计,又可帮助企业推荐满足消费者意象需求的产品;该研究方法可推广到其他服装品类。

关键词: 图案研究, 感性意象, 男衬衫, 层次分析法, 风格评估, 服装印花图案

Abstract:

In order to help enterprises better grasp consumers′ perceptual demand for clothing printing patterns, then carry out more accurate product development and recommendation, this study took men′s shirts of enterprise G, which is their main products, as the research object. Firstly, the hierarchical structure representation was used to decompose the three elements and 23 important sub-classes of pattern design. Then, the method of questionnaire and cluster analysis was used to establish the perceptual image
space of men′s shirts, and the evaluation of the relevance between the design elements and the perceptual image of men′s shirts was obtains by expert interviews. Finally, the investigation results were analyzed through the analytic hierarchy process. The study obtains the comprehensive weight values of the three major elements. The evaluation matrix is established according to the weight values and then the style attribution of men′s shirts identified with different pattern designs. On the one hand, the findings can help designers to design patterns according to the target image, and on the other hand, it can help enterprises to recommend products that meet the consumers′ perceptual needs. This research method has the possibility to be extended to other clothing categories.

Key words: pattern research, perceptual image, men′s shirt, analytic hierarchy process, style evaluation, colthing printing pattern

[1] 于欣禾, 王建萍. 互联网环境下男衬衫定制顾客感知价值评价方法[J]. 纺织学报, 2020, 41(03): 136-142.
[2] 周捷 李健 马秋瑞 黄晓杰. 基于改进层次分析法的特殊体型样板识别 [J]. 纺织学报, 2019, 40(05): 124-130.
[3] 徐玉梅. 男衬衫袖口制作工艺优化及其应用[J]. 纺织学报, 2018, 39(10): 110-114.
[4] 陈李红 严新锋 丁雪梅 高长春. 基于网络层次分析法的纺织服装产业可持续竞争力评价[J]. 纺织学报, 2018, 39(10): 162-167.
[5] 俞璐 王立川 陈雁. 服装生产过程碳排放量核算[J]. 纺织学报, 2016, 37(4): 160-164.
[6] 曹叶青 钱晓农 张宁 张苕珂. 淮阳泥泥狗艺术形式的男衬衫图案设计中的应用[J]. 纺织学报, 2016, 37(09): 111-116.
[7] 陈晓玲 聂存云 李纳纳. 女上装合体性与舒适性的综合评价[J]. 纺织学报, 2016, 37(05): 117-123.
[8] 周小溪 梁惠娥. 基于感性意象的服装面料设计效果评价[J]. 纺织学报, 2015, 36(04): 60-64.
[9] 周小溪 梁惠娥. 服装面料感性意象的评价与分析[J]. 纺织学报, 2015, 36(03): 99-104.
[10] 陈彩霞 杨以雄 孙妙迪. 服装仓储配送评价体系构建与案例分析[J]. 纺织学报, 2014, 35(8): 109-0.
[11] 庹武 郑攀 常亭亭 荣幸. 基于层次分析法的服装裁剪分床影响因素[J]. 纺织学报, 2013, 34(4): 148-152.
[12] 祝勇;王正肖;. 基于MIP和AHP的服装批发供应链多目标规划[J]. 纺织学报, 2010, 31(10): 146-150.
[13] 阎玉秀;金子敏. 男衬衫基型之研究[J]. 纺织学报, 2005, 26(3): 125-128.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 李兴弟;杨秀华. 分散染料用苯甲醇/水共沸蒸汽固色的研究[J]. 纺织学报, 1984, 5(08): 11 -15 .
[2] 张弘. 涤锦网络丝仿毛织物的染整工艺探讨[J]. 纺织学报, 1987, 8(01): 44 -45 .
[3] 徐一新. 微机财务管理系统[J]. 纺织学报, 1987, 8(01): 57 .
[4] 任吉云. 均匀送风管道设计计算方法的探讨[J]. 纺织学报, 1987, 8(02): 62 -64 .
[5] 张治国;尹红;陈志荣. 织物用柔软剂研究进展[J]. 纺织学报, 2005, 26(5): 128 -131 .
[6] 潘祖德. 纺粘法非织造布及其在产业方面的应用[J]. 纺织学报, 1996, 17(05): 27 -28 .
[7] 闵乃同. 桂林苧麻脱胶的研究[J]. 纺织学报, 1981, 2(04): 34 -37 .
[8] 吕丽华;吴坚;叶方. 织物结构对折皱弹性和硬挺度的影响[J]. 纺织学报, 2004, 25(05): 99 -100 .
[9] 王继唐. 河北省召开纺织品流行色学术报告会[J]. 纺织学报, 1983, 4(09): 42 .
[10] 黄茂福;陶乃杰;徐炯;杨玉琴. 涤纶织物氯化亚锡防白印花泛黄的原因及其克服方法[J]. 纺织学报, 1983, 4(10): 13 -18 .