[发明专利]一种确定柔软体仿真参数的方法和装置

权利要求书

1.一种确定柔软体仿真参数的方法，所述方法包括：

确定KAWABATA物理参数的相关性；

选定KAWABATA物理参数中对应于柔软体仿真的参数；

建立织物风格和柔软体仿真参数的模糊系统；

建立RBF神经网络，利用RBF神经网络来学习模糊系统的输入输出；

通过输入织物风格获得柔软体仿真参数，根据柔软体仿真结果反馈，训练调整RBF神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，确定KAWABATA物理参数的相关性和选定KAWABATA物理参数中对应于柔软体仿真的参数的操作包括:

计算16个KAWABATA参数之间的协方差，使用一阶线性回归方法确定参数关系；

使用最小二乘法确定相关系数；

通过判断协方差确定物理参数和仿真参数的对应。

3.根据权利要求1所述的方法，Kawabata物理参数包括：拉伸性能，线性度，拉伸功，拉伸恢复率，剪切刚度值，剪切滞后值2HG,剪切滞后值2HG5,弯曲刚度，弯曲滞后矩，压缩线性度，压缩能，压缩回弹能，平均摩擦因数，摩擦因数的平均差，织物面密度，织物厚度。

4.根据权利要求1所述的方法，建立织物风格和柔软体仿真参数的模糊系统的步骤包括：

构造以织物风格为输入，以柔软体仿真参数为输出的模糊系统；

划分模糊区间，模糊区间的数目为5至8个；

使用高斯函数或三角函数作为隶属度函数；

使用线性最大最小蕴含模糊推理，使用加权法进行清晰化。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，模糊区间的数目为5个，隶属度函数为高斯函数。

6.根据权利要求1所述的方法，建立RBF神经网络的步骤包括：

建立三层RBF神经网络，使用高斯函数作为径向基函数，第一层神经元为输入神经元，包括硬挺度, 滑糯度和丰满度，第二层神经元为隐层神经元，包括至少4个隐层神经元，第三层神经元为输出神经元，为柔软体仿真参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中利用RBF神经网络来学习模糊系统的输入输出的操作包括：初始学习对象是模糊系统的模糊规则，采用梯度下降法学习参数，使用最小二乘法调整参数。

8.根据权利要求1所述的方法，所述通过输入织物风格获得柔软体仿真参数，根据仿真结果反馈，训练调整RBF神经网络的步骤包括：输入柔软体的硬挺度，滑糯度，丰满度，给出柔软体仿真参数，根据柔软体仿真结果将输入输出数据作为训练数据，反馈调整RBF神经网络。

9.一种确定柔软体仿真参数的装置，包括：用于确定KAWABATA物理参数的相关性的部件；用于选定KAWABATA物理参数中对应于柔软体仿真的参数的部件；用于建立织物风格和柔软体仿真参数的模糊系统的部件；用于建立RBF神经网络，以及利用RBF神经网络来学习模糊系统的输入输出的部件；以及用于通过输入织物风格获得柔软体仿真参数，根据柔软体仿真结果反馈，训练调整RBF神经网络的部件。