具体描述
作为从事计算机三线设计的相关行业人员，学会并熟练掌握Unigraphics（简称UG）设计软件是非常重要的。 UG是Unigraphics Solution公司开发的最新版本软件；它在继承原来版本的功能基础上，更优化了用户界面，增强了功能。该软件现已普遍应用于机械、医疗设备、电子等高新技术行业。 本书作者采用换位思维的方式、站在读者的角度、结合本人自学UG时遇到的问题和体会，很有说服力
《数字时代下的时装设计与可持续发展：跨学科视角下的前沿探索》 图书简介 本书旨在系统梳理和深入探讨数字技术在当代时装设计领域中的前沿应用，并将其与日益重要的可持续发展理念进行深度融合。全书跳脱出传统的设计流程和材料学的局限，以跨学科的研究视角，构建了一个关于“未来时尚生态系统”的理论框架与实践指南。 第一部分：数字赋能：从概念到生产的范式变革 本部分专注于剖析当前驱动时尚产业革新的核心数字技术，并探讨它们如何重塑设计、制造和供应链的每一个环节。 第一章：参数化设计与形态生成 本章详细介绍了参数化设计（Parametric Design）在时装结构、纹理和剪裁中的应用。我们摒弃了依赖经验和手绘的传统方法，转而探讨如何利用复杂算法和数学模型来定义服装的形态。重点分析了Rhino、Grasshopper等软件如何帮助设计师探索传统工艺难以实现的有机曲面和动态结构。内容涵盖： 算法驱动的廓形生成： 如何通过输入变量（如人体扫描数据、环境因素）来实时生成适应性强的服装结构。 拓扑优化在服装结构中的实践： 探讨如何通过有限元分析（FEA）优化面料用量，同时保证结构强度和穿着舒适性，尤其是在功能性服装和高级定制领域。 交互式设计界面构建： 介绍设计师如何构建自己的设计插件，实现对复杂几何体和图案的直观控制。 第二章：虚拟原型与实时仿真 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）正在取代大量物理样衣的制作。本章着重介绍先进的数字试穿技术和材料仿真引擎。 高保真织物模拟： 深入探讨现代仿真软件（如CLO3D的进阶功能）如何精确模拟不同纤维的物理特性（悬垂性、摩擦力、弹性），实现对真实面料手感的数字再现。 虚拟T台与数字走秀： 分析如何利用动作捕捉（MoCap）数据，将虚拟服装在数字人体模型上进行实时动态展示，极大地缩短了营销和评审周期。 数字孪生在供应链中的应用： 探讨建立服装产品的数字孪生体，用于质量控制、库存管理和售后维护的全生命周期追踪。 第三章：增材制造（3D打印）在时装中的角色转型 本章将3D打印从一个新奇技术提升到工业化生产的战略地位，尤其关注其对材料科学和定制化浪潮的推动作用。 柔性材料与可穿戴结构： 介绍新型柔性聚合物、生物基材料在选择性激光烧结（SLS）和喷射成型（Material Jetting）中的应用，讨论如何打印出具有织物般柔韧性的服装组件。 按需生产（On-Demand Manufacturing）： 分析分布式制造网络如何通过3D打印技术实现“零库存”的生产模式，以及这对快时尚和奢侈品供应链的颠覆性影响。 人机工学与生物反馈集成： 探讨将传感器和电子元件直接集成到3D打印结构中的方法，构建真正的智能可穿戴设备。 第二部分：可持续性与伦理：重塑时尚的价值体系 本部分将视角转向时尚产业最紧迫的挑战——环境责任和伦理规范，探讨数字技术如何成为实现可持续目标的关键驱动力。 第四章：循环经济模型与材料创新 本书强调，设计必须内嵌循环性的考量。本章聚焦于如何利用数字工具设计“可回收”和“可降解”的服装。 模块化设计与易拆解性： 介绍如何利用参数化工具强制执行“零废弃剪裁”和“易于拆卸”的设计原则，确保服装在使用寿命结束后能高效分离不同材料。 生物工程面料的兴起： 详细介绍利用合成生物学培育的菌丝体皮革、藻类染料等前沿材料，以及设计师如何与生物科学家合作，将这些“活的”材料转化为时装设计语言。 数字护照与可追溯性： 探讨区块链技术在创建服装“数字身份”中的作用，记录材料来源、生产过程和维修历史，保障消费者对产品真实性和可持续性声明的信任。 第五章：AI驱动的设计决策与消费行为预测 本章深入探讨人工智能（AI）在优化设计流程和减少浪费方面的潜力。 生成式设计（Generative Design）与风格迁移： 探讨如何训练AI模型学习特定历史风格或品牌DNA，快速生成符合市场趋势的初始设计草图，辅助设计师突破灵感瓶颈。 需求预测与小批量生产优化： 分析机器学习算法如何通过分析社交媒体趋势、历史销售数据和气候模型，更精准地预测特定款式和尺寸的需求量，从而指导设计师和制造商进行极小批量的试产。 去中心化设计社区与众包创新： 介绍新的协作模式，设计师、消费者和制造商通过数字平台共同参与产品迭代，缩短从概念到市场的反馈回路。 第六章：伦理设计与包容性表达 超越环境问题，本章关注时尚设计如何承担社会责任，推动更具包容性的行业未来。 无障碍设计（Accessibility Design）的数字化实现： 探讨如何使用身体扫描数据和适应性技术，设计出功能性强且兼顾美学的残障人士服装。 文化挪用（Cultural Appropriation）的数字审查机制： 介绍利用文本分析和图像识别AI工具，帮助设计团队在敏感元素的使用上进行自我校准和伦理风险评估的初步尝试。 透明度与工人福祉的数字化监控： 讨论物联网（IoT）传感器和可穿戴设备在追踪生产线上工人工作环境、工时合规性的应用潜力，建立更公平的价值分配体系。 结语：构建韧性与适应性的时尚未来 本书总结了数字技术与可持续理念的融合趋势，强调未来的时尚设计不再是单一的艺术创作，而是一个高度互联、数据驱动和具有社会责任感的系统工程。它要求设计师具备计算思维、材料科学的初步认知，以及对全球生态系统的深刻理解。本书为有志于引领行业变革的设计师、工程师、市场营销人员及政策制定者提供了必要的理论基础和前瞻性的实践路径。
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