本发明涉及充绒量的计算方法，属于羽绒服充绒量计算方法领域，具体涉及一种羽绒服充绒量的计算方法。
背景技术：
随着纺织行业的不断发展和进步，人们对羽绒服的保暖性提出了更高的要求。轻便保暖的羽绒服成为了人们的首选。羽绒服的保暖程度取决于充绒量的多少，充绒量太多或者太少都起不到保暖的效果，因此，对羽绒服充绒量的计算方法成为了人们研究的热点话题，市场前景广阔。然而，目前对羽绒服充绒量的计算方法仅停留在以经验进行估算，相同裁片面积的蓬松度低，计算数据不准确，精确度低，不能满足人们的日常生产需求。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本发明公开一种羽绒服充绒量的计算方法，计算数据准确，精确度高。
本发明的目的是这样实现的：
一种羽绒服充绒量的计算方法，包括以下步骤：
步骤一，确定裁片面积：依次计算各待充绒裁片面积，并累积相加计算出总裁片面积。
步骤一所述各待充绒裁片通过划分，形成若干个规则图形，计算出每个规则图形面积，累计相加得到每个待充绒裁片面积，依次类推，最后将所有待充绒裁片累计相加得到总裁片面积。
进一步地，步骤一所述待充绒裁片包括前幅面和后幅面。
进一步地，所述前幅面和后幅面均包括面布、内胆和里布，所述内胆夹在面布和里布中间。
进一步地，所述面布、内胆和里布的裁片个数比为1:4:1。
步骤二，确定裁片充绒量：根据步骤一计算得出的参数，确定出各待充绒量。
步骤二所述裁片充绒量计算公式为：
式中，
步骤三，建立回归方程：通过步骤一和步骤二计算得到的参数建立二元线性回归方程。
步骤三所述建立回归方程具体过程包括：⑴根据四个保暖指标拟合二元线性回归曲线，设二元线性回归曲线模型：
式中，
优选地，步骤三所述二元线性回归方程显著水平取值为0.05。
步骤四，确立最优解：通过二元线性回归中的抛物线回归计算出最优解，确定最佳充绒量。
通过步骤三得出的曲线方程，经过检验分析，确定二元线性回归曲线的正确性，从而得出各待充绒裁片的最佳充绒量。
进一步地，所述二元线性回归方程的检验方式为判定系数检验、回归系数显著性检验和回归方程显著性检验的一种或多种。
进一步地，所述步骤四确定最优解的计算方法为广义最小二乘法。
本发明与现有技术相比，具有如下有益效果：根据本发明公开的一种羽绒服充绒量的计算方法，具有良好的计算精确度，回归方程的运用可以使所得数据更具普适性，使得羽绒服达到一个理想的充绒效果，羽绒服蓬松效果强，保暖效果好，具有一定的现实意义。
具体实施方式
一种羽绒服充绒量的计算方法，包括以下步骤：
步骤一，确定裁片面积：依次计算各待充绒裁片面积，并累积相加计算出总裁片面积。
进一步地，步骤一所述待充绒裁片包括前幅面和后幅面。
进一步地，所述前幅面和后幅面均包括面布、内胆和里布，所述内胆夹在面布和里布中间。
进一步地，所述面布、内胆和里布的裁片个数比为1:4:1。
步骤二，确定裁片充绒量：根据步骤一计算得出的参数，确定出各待充绒量。
步骤三，建立回归方程：通过步骤一和步骤二计算得到的参数建立二元线性回归方程。
优选地，步骤三所述二元线性回归方程显著水平取值为0.05。
步骤四，确立最优解：通过二元线性回归中的抛物线回归计算出最优解，确定最佳充绒量。
进一步地，所述二元线性回归方程的检验方式为判定系数检验、回归系数显著性检验和回归方程显著性检验的一种或多种。
进一步地，所述步骤四确定最优解的计算方法为广义最小二乘法。
本实施例提供一种基于回归方程的羽绒服充绒量的计算方法，而传统羽绒服充绒方法是计算出各裁片的面积，通过经验将总充绒量按照各裁片的面积比分配充绒，这样的分配使得羽绒服的蓬松度和散热量均无法保证，与现有充绒方法相比较，本发明所公开的一种羽绒服充绒量的计算方法，在羽绒服相同裁片面积的情况下，羽绒服的蓬松度提高了21.7%，羽绒服的散热量降低了31.8%，提高了羽绒服的保温效果。
应该理解，以上描述是为了进行说明而不是为了进行限制。通过阅读上述描述，在所提供的示例之外的许多实施方式和许多应用对本领域技术人员来说都将是显而易见的。因此，本发明的范围不应该参照上述描述来确定，而是应该参照前述权利要求以及这些权利要求所拥有的等价物的全部范围来确定。出于全面之目的，所有文章和参考包括专利申请和公告的公开都通过参考结合在本文中。在前述权利要求中省略这里公开的主题的任何方面并不是为了放弃该主体内容，也不应该认为申请人没有将该主题考虑为所公开的申请主题的一部分。
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