Трёхмерное проектирование умной одежды: биомеханический подход к интеграции e-textile технологий

Традиционные подходы к проектированию e-textile рассматривают электронные компоненты как дополнение к готовому изделию, не учитывая биомеханических нагрузок на текстильную матрицу при профессиональных движениях. Следствием этого являются: преждевременный отказ проводящих дорожек, артефакты сигнала при смене позы и потеря точности измерений именно в критических фазах рабочего цикла. Данная статья посвящена разработке и верификации пошагового алгоритма совместного биомеханического и электрического проектирования умной рабочей одежды, в котором топологическая карта зон деформации непосредственно определяет архитектуру размещения сенсорных узлов. В статье представлен восьмиэтапный цифровой алгоритм проектирования умной рабочей одежды с интегрированными электронными элементами (e-textile), объединяющий профессиональную биомеханику, топологическое картирование деформации ткани и оптимальное размещение сенсоров. Расширена кластерная модель HCE за счёт электрических параметров тканей. Введена шестая категория зон деформации - стабильная зона (St, ε < 5%) - как целевая область для сенсорных узлов. Предложен индекс стабильности сенсора (SSI) в качестве новой метрики оценки конструкции. Практическое применение алгоритма позволило повысить SSI с 0,72 до 0,93 и сократить число итераций прототипирования с 5 до 1.

1. Grand View Research. Smart Textiles Market Size & Trends, 2024–2030. San Francisco: GVR, 2024.

2. Сурикова О. Трёхмерное проектирование одежды: новые возможности для индустрии моды // Легпром ревю. — 2022. — №1(3). — С. 56–59.

3. CLO Virtual Fashion Inc. CLO 3D User Manual. Version 7.2. Seoul, 2024.

4. Tyurin I.N., Tashpulatov S.S., Akhmedova Z.M. Biomechanics of the Human Upper Limb for Smart Clothing Design // E3S Web of Conferences. — 2023. — Vol. 460. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202346010050

5. Castano L.M., Flatau A.B. Smart fabric sensors and e-textile technologies: a review // Smart Materials and Structures. - 2014. - Vol. 23(5). - 053001.

6. Akhmedova Z.M., Shin I.G., Tyurin I.N., Tashpulatov S.S. Design of Functional Clothing for Patients through Modeling the Joints Biomechanics // BIO Web Conf. — 2024. — Vol. 130. https://doi.org/10.1051/bioconf/202413004011

7. Cherunova I., Kuleshova A., Tashpulatov S. et al. The environment and ergonomics of clothing in the design of a human comfort system // E3S Web of Conferences. — 2024. — Vol. 531. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202453101035

8. Ashimova E., Tyurin I. et al. Anthropodynamic Optimization and Virtual Fitting of Workwear // Textiles. — 2026. — Vol. 6. — P. 33. https://doi.org/10.3390/textiles6010033

9. Stoppa M., Chiolerio A. Wearable electronics and smart textiles: a critical review // Sensors. — 2014. — Vol. 14(7). — P. 11957–11992.

10. Dunne L.E. et al. Garment-integrated wearable sensing for knee rehabilitation // Proc. ISWC. — 2014.

11. Tyurin I., Tashpulatov S. et al. Digital Design of Clothing Made from Reflective Textile Materials // AIP Conf. Proc. 3304. — 2024. — 030011. https://doi.org/10.1063/5.0269030

12. Cherunov P., Cherunova I., Tashpulatov S. et al. Investigation of electrical properties of textile clothing materials // BIO Web of Conferences. — 2024. — Vol. 116. — 04013.

13. Tyurin I.N., Kuzmin A.G., Komisaruk L.V., Tashpulatov S.S. E-Textile Touch Button Placement for Smart Sportswear // E3S Web of Conferences. - 2023. - Vol. 431.

14. Wang C. et al. Development of Made-toMeasure Clothing Using 3D Digital Modeling and ML // Int. J. Computational Intelligent Systems. — 2023. — Vol. 16.

15. Zheng, Fang & Lu, Yanping & Lee, Junghee & Liu, Hongyan & Wang, Dandan & Kim, Myun. (2026). An AI-Driven Decision Support System for Sustainable Smart Clothing Design Based on Flexible Material Properties and Environmental Metrics. Applied System Innovation. 9. 104. 10.3390/asi9050104.