Моделирование одежды

Циклически ориентированные костюмологические ГСИ представляют собой вероятностные образования и могут быть рассмотрены как художественно упорядоченные самоорганизующиеся во времени и в пространстве системы. Идеологически важной в этом контексте становится задача построения иерархизированного пространства статистических показателей в пределах рассматриваемых систем. Акцент анализа смешается в сторону определения взаимосвязей ГСИ по вертикали и горизонтали с рассмотрением структуры ежегодных модных коллекций, выделения в них групп и подгрупп статистической упорядоченности. Доминирующими в анализе становятся понятия гармонии и культурного архетипа формы, отбор устойчивых компоновочных структур и порождаемых ими инноваций. Эта самостоятельная задача решается в два этапа:
1) статистическое наблюдение за ограниченным числом признаков для конкретного ассортимента изделий;
2) автоматизированная обработка данных с выводом на экран дисплея статистических распределений и вероятностной структуры модных коллекций одежды каждого года.
Материал отбирается на основе механической выборки. Входящие в нее модели различаются по характеру реализации социальной функции моды: повседневные платья и костюмы, нарядная и летняя одежда. Каждая группа представляется десятью моделями в обшей выборке в 40 единиц. Для поставленной задачи эта выборка является репрезентативной.
При проведении статистического наблюдения отбираются наиболее значимые симметрийные признаки, между которыми установлена положительная линейная зависимость. Среди них-4, 5, 5'; 19, 20; 33, 39, 29, 30; 9, 24, 36; 7, 22, 35, 11, 26; 6, 21, 34; 14, 28; 37, 40. Для каждого наблюдаемого признака принята 2...5-уровневая качественно-количественная шкала измерений. Так, для признаков 4, 5 принимается 4-уровневая оценка: 1 — нормальная линия талии; 0 — завышенная линия талии; 2 — заниженная линия талии; 3 — линия талии не фиксирована — цельнокроеные модели.
Для признаков 19, 20 также принята 4-уровневая шкала оценки: 1 — длина юбок на уровне колена; 0 — длина юбок выше уровня колена; 2 — длина юбок до середины щиколотки; 3 — длина юбок до низа.
Для признака 5' — длина рукава, которая ранее не рассматривалась, принята 5-уровневая шкала оценки: 0 — отсутствие рукава; 1 — короткий рукав; 2 — длина рукава до уровня локтя; 3 — длина рукава 3Д; 4 — длинный рукав.
Для признака 33 — наклон рукава к пройме — принята 5-уровневая шкала оценки: 0 — отвесное положение рукава; 1 — угол у = = 10°; 2 —угол у = 30°; 3 — угол у = 60°; 4 — угол у = 90°.
Для признака 39 — изгиб рукава фронтальный — принята 2-уровневая шкала оценки: 0 — нет изгиба; 1 — есть изгиб.

• Comments Off

Рассмотрим последовательность циклов появления, функционирования и отмирания каждого симметрийного признака.
Сами ГСИ с неизбежностью повторяют себя через определенные периоды времени. В этом отношении их можно считать симметрическими системами и рассматривать их состав и строение в характерной композиционной последовательности, определяемой хронологией.
Представление процесса в виде системы позволяет выявлять законы композиции в характерных алгоритмах для обнаружения их в прошлом или предвидения появления в будущем.
Как видим, модная женская одежда с ее неповторимым образно-стилистическим содержанием на уровне симметрийных признаков обнаруживает системное сходство циклических сменяющихся ГСИ, оставаясь стилистически и образно разной.Например, продолжительность цикла систем в XIX в. составляла 76 лет, не считая периодов формирования, а в XX в. — в среднем 16 лет (23 и 9 лет). Период формирования системы в XX в. охватывает два-три года.
Для периода формирования всех систем характерно одновременное существование в моде нескольких длин и пропорциональных отношений. Четко просматривается тенденция к укорачиванию частей формы посредством изменения модной фигуры, манеры ношения вещей.
Признаки 15, 16, соответствующие преобразованию бокового сдавливания, указывают в этот период на появление в моде нового типа формы. Если это трапециевидная форма, то ей свойственно затягивание по талии в большей или меньшей степени, если это прямая форма, то уплощение по профилю; и тогда оно формирует морфологическую структуру в первую очередь на стадии утверждения главных пропорций.

• Comments Off

Чтобы сгруппировать статистические распределения, отражающие количественную упорядоченность исторического процесса формообразования, временные ряды совмещают по осям х и у и рассматривают по степени их однородности. Визуально обнаруживают прямые и обратные связи в распределении признаков симметрии (симметрических признаков). Условно определяют хронологические границы между циклами смены признаков. Все входящие в хронологический цикл признаки объединяют в группы.
До сих пор мы говорили о группах в математическом понимании и строгом разграничении преобразований каждой группы. При хронологическом подходе обнаруживаются множества смешанных групп преобразований, которые характеризуют специфику изменений модной формы конкретного исторического периода. Для создателей костюма наиболее близко рассмотрение группы структурных инвариантов (ГСИ), не связанных жесткими математическими определениями. Такую группу можно задать в виде периодической системы последовательно развивающихся признаков.
Каждый цикл будем рассматривать как условную группу структурных инвариантов, циклически повторяющихся, например период 1970—1980 гг., по каждой части формы (лиф, юбка, рукав) во фронтальной и профильной плоскостях. Группы обозначим А, Б, В, Г.
В группу А входят симметрийные признаки 4, 5, 15, 16, 25, 19, 20. Это преобразования аффинной и криволинейной симметрии. В период 1790—1980 гг. выявлено четыре цикла таких групп: А,, А2, А3, А4 в лифе и А,', А2', А3', А/ в юбке.

• Comments Off

В целях получения достоверной информации основное статистическое наблюдение проводится непосредственно на фотоматериале модных коллекций французских фирм «от кутюр». Для примера возьмем ассортимент легкого женского платья как наиболее тесно связанный с фигурой и сформируем статистическую совокупность по каждому году периода 1790—1980 гг. на основе случайной выборки. Объем выборки равен 100 моделям. При оценке наличие каждого признака будем отмечать знаком «+» в контрольной ведомости, представляющей собой систему статистических показателей.
Полученные таким образом данные проранжируем и установим процентное содержание моделей с каждым признаком во всем объеме просмотренных моделей.
В этом случае множества значений каждого статистического показателя будем рассматривать как совокупность наблюдений над многомерным комплексом, представленным в виде математического ряда Д/,), Д/2), ..., ДО.
В рассматриваемый период эти признаки регулярно повторялись, обнаруживая тем самым циклическую природу. Каждый из циклов имеет значительную протяженность во времени как в XIX, так и в XX в. Сравнение моделей между собой показывает, что между этими признаками существует взаимосвязь, выявленная уже на стадии предварительного изучения исторического материала: увеличение угла у (яф) в рукаве предвосхищает модный жест, а следовательно, и изменение покроя рукава.

• Comments Off

Предварительный беглый анализ позволяет выдвинуть следующие рабочие гипотезы:
1. В разные периоды в одних частях форм происходит симметризация (расширения систем), в других — дисимметризация (сужения систем).
2. При симметризации в систему включаются новые элементы симметрии (гомологии).
3. При дисимметризации из системы исключаются некоторые элементы или включаются новые подструктуры элементов.
4. Каждая отдельная часть формы может быть описана системой статистических показателей, имеющих циклическую природу смен.

• Comments Off

Программой наблюдения называется перечень вопросов, по которым собираются сведения. Она представляет собой перечень ряда выбранных для исследования признаков и их количественных показателей, вероятностным образом отраженных, например, в модных коллекциях одежды наблюдаемого периода. Программа оформляется в виде анкеты и прилагаемой к ней инструкции. Статистические наблюдения оформляются в виде таблиц и графиков, которые называют временным рядом.

• Comments Off

Главным понятием статистики является понятие статистической совокупности объектов или явлений общественной жизни, объединяемых общей связью, но отличающихся друг от друга отдельными признаками.
В ССК статистической совокупностью (Сс) будем называть Некоторое число моделей одежды или ее аксессуаров, ежегодно создаваемых ведущими международными фирмами и дающих направление творчества дизайнерскому сообществу. Если рассматривать модели, например, французских фирм «от кутюр» за конкретный год или период с точки зрения их количества, то получим их статистическую совокупность. Так же можно выбрать модели других фирм, рассмотреть их в качестве статистической совокупности и применять к ним соответствующие методы оценки симметрического (гомологического) состояния формы.
Совокупность называется качественно однородной (Со), если конкретный симметрийный признак является общим для всех рассматриваемых единиц. Например, все имеющиеся в такой совокупности модели характеризуются одним симметрийным признаком — преобразованием класса т или п.

• Comments Off

Термин «статистика» (от лат. status — государство, состояние) введен в науку в середине XVIII в. немецким ученым Г. АхенвалеМ-Как наука статистика возникла в XVII в. от слияния двух школ — немецкой описательной школы и английской школы политических арифметиков.
Видными представителями описательной школы считаются Г.Конринг (1606—1661), Г.Ахенваль (1719—1772), А. Бюшинг (1724— 1793). Основная цель этой школы — систематизация существующих способов описания различных государств и создание теории их описания.
Английской школе политических арифметиков свойственны два направления исследований — демографическое и статисти-ко-экономическое. Основными представителями демографического направления считают Д.Граунта (1620—1674) и Э. Галлея (1656—1742), а статистико-экономического — главу школы В.Петти (1623-1687).
Английская школа ставила своей целью изучение общественных явлений с помощью числовых характеристик. Она разработала теорию статистического учета и статистические методы обработки фактического материала. Школа заложила основы изучения массовых общественных явлений с позиции закона больших чисел. В XIX в. бельгийский ученый А. Кетле разработал учение о средних величинах.
В настоящее время статистика — отрасль знаний, разрабатывающая теоретические основы сбора, обработки, анализа массовых данных о различных явлениях общественной жизни.
Применение статистической логики как логики приближенных умозаключений при описании общественных явлений и анализе различных качественных показателей открывает широкие возможности для решения тех задач общественных наук, которые ныне решаются на интуитивном уровне. Нечеткость, расплывчатость, размытость понятий социальных наук, разноречивость приписываемых им значений, неоднозначность символики социокультурного мира, условность и ограниченность эмпирически фиксируемых взаимосвязей — все это можно наиболее эффективно описать методом математической статистики и теории вероятности вероятностно-статистических идей. Считается, что на данном этапе развития общественных наук математические средства служат своего рода мостом от языка содержательных проблем к формализованному языку математики, от вербального описания этих проблем к алгоритмическому манипулированию формально заданными символами.
Прогресс современной науки и прежде всего естествознания неотделим от интенсивного использования и развития вероятностно-статистических идей и методов. Важнейшее их значение состоит в том, что они легли в основу исследования уровней и независимости элементов внутри некоторого целого. Представление о Независимости важно как предпосылка для раскрытия природы автономности элементов в рамках целостных систем. Использование уравнений придает внутреннюю гибкость соответствующим оценкам, тем самым открывая возможность исследования строения и функционирования достаточно сложных систем.

• Comments Off