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本发明公开了一种单面导湿的纬编三明治结构织物及其生产方法，其中织物其由两针道的上针盘和两针道的下针筒编织而成，编织的花型六路为一个循环，本发明方案的纬编三明治结构织物具有保暖性好，其配合吸湿排汗功能性材料的应用，将使织物具有气候的微调节功能，使织物具有更好的穿着舒适性；同时，因为吸湿排汗原料的使用，单面导湿功能织物，不需要在后整理过程中添加吸湿排汗助剂，整个后整理的添加剂为零，织物的生产过程更加环保。

本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的纬编针织物分类方法，属于针织物分类技术领域，方法包括：获取多种纬编针织物的样本图像，建立样本数据集；对各样本图像进行标准化处理，建立标准化数据集；将标准化数据集划分为训练集、验证集与测试集；构建神经网络模型；采取权值共享策略处理训练集的样本图像，并将得到的特征向量融合得到融合特征向量；根据得到的融合特征向量对输入的样本图像组进行分类；利用训练集的损失值，使用验证集的预测准确率评估训练效果，调整神经网络模型的超参数，保留验证集的预测准确率最高的模型作为最优神经网络模型，将测试集样本输入至最优神经网络模型，并根据测试集的预测准确率，以确定最终的神经网络模型。

本发明提供一种密度非均匀分布纬编针织物变形仿真方法，涉及计算机图形学领域，包括：根据产品需求，绘制织物密度分布图；读取织物密度分布图，并将其转换为织物密度矩阵；根据转换获得的织物密度矩阵确定织物弹簧—质点模型的初始状态；在所述织物弹簧—质点模型初始状态的基础上结合力学分析，生成网格变形图；在所述网格变形图的基础上建立曲线线圈模型，形成织物变形模拟图，解决了现有技术中的纬编针织物变形仿真技术主要针对线圈级别的变形，缺少针对密度非均匀分布的纬编针织物的变形仿真方法的技术问题。