众所周知,裙装设计的关键因素是面料及其造型能力。对于相同款式的服装而言,面料的性能决定了最终的造型。面料的造型能力是指静止时面料对服装三维曲面的适合程度及在人体运动中由面料构成的服装形体美感。本课题主要研究静止时,斜裙外廓型与面料的力学性能之间的关系。研究面料的造型能力与其性能的规律,有助于对服装造型的把握,能客观地指导生产,控制质量,并且对设计师的裙装设计工作具有指导意义。随着计算机技术的不断发展,越来越多的国内外学者将灰色系统,模糊数学,神经网络,数据挖掘等用于服装悬垂性研究,并建立客观评价体系；其中数据挖掘越来越为人们所认识,其优点在于能从嘈杂的数据库中提取非凡的、隐含的及有潜在价值,融合了多个领域的理论和技术如机器学习、数据库、人工智能、统计学等。而决策树是其最广泛的应用之一。决策树精度高,输出结果容易理解,在经济医疗领域已经有广泛应有,但是在纺织领域中应用较少。结合本科题面料性能指标多,数据嘈杂的特点,本课题提出将决策树与纺织领域相结合预测面料性能对服装造型能力的影响。本课题选择了斜裙作为研究对象,将可变因素控制在最少,准确建立了与实际联系紧密的面料性能预测模型。通过输入数据的不同,建立两种预测模型,分析与比较两者预测结果的准确性和差异性。主要研究内容及成果如下：(1)实验人台的设计及投影面积的获取普通人台只满足穿衣功能,不能进行底面投影照射。为了获取底面投影面积,本课题对实验人台进行设计。将相机及灯光设计为可调节档,从而获得较好的视角。获得的底面投影图通过Matlab编程进行图像处理计算,采用Ostu阈值算法,得到黑白二值图像,并根据二值图像计算轮廓内的所有像素点,即面积。(2)基于决策树对面料造型因素的探讨分析测试影响面料造型因素的相关性能(经纬向的拉伸性能、弯曲刚度、剪切刚度、表面摩擦性及经纬向抗弯刚度、450斜向抗弯刚度、悬垂性能等),并将其数据归一化处理后建立数据库,分别构建了低负荷力学性能——斜裙造型能力、悬垂性能和抗弯刚度——斜裙造型能力决策树图。得出了低负荷力学性能影响斜裙外造型指标(角度、波浪数及投影面积)的重要影响因素有经向拉伸功回复率,纬向拉伸功回复率,经向拉伸比功,经向线性度,经向剪切刚度,纬向剪切刚度,经向平均摩擦系数,经纬密,克重；悬垂性能和抗弯刚度影响斜裙外造型指标(角度、波浪数及投影面积)的重要影响因素有斜向弯曲刚度指标,经向弯曲刚度指标,纬向弯曲刚度指标,静态悬垂系数,经密,克重。(3)建立了两种面料造型能力的预测模型模型一是以低负荷力学性能为输入数据,以斜裙外造型(角度、波浪数及投影面积)为输出数据,通过决策树分割点的计算建立得到的面料造型能力预测模型。通过另外两种试样验证,本模型有着较好的预测结果,误差较小,有使用价值。模型二是以试样的悬垂性能和抗弯刚度为基础的面料造型能力预测模型。通过两种试样验证,预测的角度、波浪数及投影面积有误差,其准确度和稳定性不如第一个预测模型好。