(57)【要約】      （修正有）【課題】布帛の物理特性パラメータにより布帛の接触温冷感を評価する方法の提供。【解決手段】下記の（式１）または（式２）を用いて布帛の接触温冷感を評価する方法。（式１）接触温冷感１＝０．４６７Ｗ＋０．４４２Ｂ−０．３３１Ｑ−０．１３７、（式２）接触温冷感２＝０．５８９Ｔ＋０．６２０Ｂ−０．１３７。ただし、Ｗ＝（ｌｏｇ１０ｗ−２．２３）／０．１３６、Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４、Ｑ＝（ｑ−０．０２３９）／０．００６１８、Ｔ＝（ｌｏｇ１０ｔ＋０．１６９）／０．２３２、ｗ：目付け（ｇ／ｍ２）、ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、ｑ：ｑｍａｘ（表）（ｃａｌ／ｃｍ２／ｓｅｃ）、ｔ：厚さ（ｍｍ）【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記の（式１）または（式２）を用いて布帛の接触温冷感を評価することを特徴とする布帛の評価方法。
（式１）接触温冷感１＝０．４６７Ｗ＋０．４４２Ｂ−０．３３１Ｑ−０．１３７
ただし、
Ｗ＝（ｌｏｇ１０ｗ−２．２３）／０．１３６、
Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４、
Ｑ＝（ｑ−０．０２３９）／０．００６１８、
ｗ：目付け（ｇ／ｍ２）、
ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、
ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、
ｑ：ｑｍａｘ（表）（ｃａｌ／ｃｍ２／ｓｅｃ）である。
（式２）接触温冷感２＝０．５８９Ｔ＋０．６２０Ｂ−０．１３７
ただし、
Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４、
Ｔ＝（ｌｏｇ１０ｔ＋０．１６９）／０．２３２、
ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、
ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、
ｔ：厚さ（ｍｍ）である。
【請求項２】
前記接触温冷感１または接触温冷感２が１．０以上である布帛を、温感布帛であると評価する、請求項１に記載の布帛の評価方法。
【請求項３】
前記接触温冷感１または接触温冷感２が−１．０以下である布帛を、冷感布帛であると評価する、請求項１に記載の布帛の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、布帛の物理特性パラメータにより布帛の接触温冷感を評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、布帛の接触温冷感は、試験者が布帛に直接接触したり、専用の評価装置を用いて評価する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。しかしながら、布帛の物理特性パラメータにより布帛の接触温冷感を評価する方法はこれまであまり提案されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−８９９７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上記の背景に鑑みなされたものであり、その目的は、布帛の物理特性パラメータにより布帛の接触温冷感を評価する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らは上記の課題を達成するため鋭意検討した結果、質感脳情報を活用することで布帛の物理特性パラメータにより布帛の接触温冷感を評価することが可能であることを見出し、さらに鋭意検討を重ねることにより本発明を完成するに至った。
【０００６】
かくして、本発明によれば「下記の（式１）または（式２）を用いて布帛の接触温冷感を評価することを特徴とする布帛の評価方法。」が提供される。
（式１）接触温冷感１＝０．４６７Ｗ＋０．４４２Ｂ−０．３３１Ｑ−０．１３７
ただし、
Ｗ＝（ｌｏｇ１０ｗ−２．２３）／０．１３６
Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４
Ｑ＝（ｑ−０．０２３９）／０．００６１８
ｗ：目付け（ｇ／ｍ２）、
ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、
ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、
ｑ：ｑｍａｘ（表）（ｃａｌ／ｃｍ２／ｓｅｃ）である。
【０００７】
（式２）接触温冷感２＝０．５８９Ｔ＋０．６２０Ｂ−０．１３７
ただし、
Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４
Ｔ＝（ｌｏｇ１０ｔ＋０．１６９）／０．２３２
ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、
ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、
ｔ：厚さ（ｍｍ）である。
ここで、前記接触温冷感１または接触温冷感２が１．０以上である布帛を、温感布帛であると評価することが好ましい。
【０００８】
また、前記接触温冷感１または接触温冷感２が−１．０以下である布帛を、冷感布帛であると評価することが好ましい。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、布帛物性により布帛の接触温冷感を評価することができ、ネット販売や通販のような消費者が直接商品を触ることが出来ない場合でも、その商品を着用した時に暖かい、もしくは涼しいと感じることができるのかを事前に知ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】左：６８素材について計測した２０種類の物理特性パラメータである。右：２０パラメータ間の相関を示す行列である。
【図２】触覚的印象の予測結果である。左：式１による触覚的涼暖感の予測である。右：式２による触覚的涼暖感の予測である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
繊維素材の外観からその質感を予測するには、適切な視覚的特徴を選択し、使用することが重要である。一般被験者を対象として、繊維素材の涼暖感を評定する質感認知実験を行った。各被験者は、背景、照明、温度、湿度が統制された環境下で、ランダムに提示された６８素材を手で触り、涼暖感（涼しい・暖かい）を７段階で主観評価した。本実験には２２名の被験者が参加した。
本実験では、計６８点の繊維素材（主にカットソー地とシャツ地）を選定し、それらの物理特性を計測した。選定した素材については、ポリエステル繊維製品を中心としたが、可能な限り偏りをなくすため、ポリエステル繊維と他繊維（綿、麻、羊毛などの天然繊維、レーヨンやキュプラなどの再生繊維、ナイロンやアクリルなどの合成繊維）からなる複合繊維素材や、ポリエステル以外の単一素材からなる繊維素材も選定した。また、生地の物理特性に偏りがないよう、春夏向け素材、秋冬向け素材を万遍なく選定した。
計測する物理特性は、過去の知見と従来の分析・評価技術をもとに以下の表１に示す２９項目に決定した。これらの計測手段としては、ＪＩＳ、ＫＥＳ、ＩＳＯ等の標準測定法を可能な限り用いることとした。測定条件についても、各標準測定法に極力準拠し、第三者機関でも計測できるものとした。
【００１２】
【表１】
2017008452.tif 000002
【００１３】
これら２９項目のうち、全サンプルで測定可能であった２１項目（番号１−２１）を主に解析に使用した。これら２１項目のうち、目付、厚さ、嵩高性、通気度、吸水速度、ＭＭＤ（経・緯）、剛軟度（経・緯）、保温率、吸湿発熱については、対数変換を行った。また、項目間の相関を低減するために、拡散径、ｑｍａｘ，ＭＩＵ，ＭＭＤ，剛軟度については、経・緯の二方向のデータの平均値と差（絶対値）を求め、これらを使用した。また吸湿率については２０℃・３０℃のデータは平均した。これらの変換後の計２０パラメータをｚ変換により標準化し、物理特性パラメータとしてモデル導出に用いた。
【００１４】
図１に６８素材について得られた物理特性２０パラメータとパラメータ間相関を示す。一部のパラメータ間には強い相関があるため、これら相関を考慮したモデル解析を行った。
【００１５】
図１において、左は、６８素材について計測した２０種類の物理特性パラメータである。縦軸の番号は左の一覧に示した物理特性パラメータである。横軸番号は素材番号を表す。各パラメータはそれぞれ平均０、分散１となるよう行ごとに標準化されており、６８素材の中での相対的な値の大きさを濃淡で示している（淡色は相対的に大きな値、濃色は小さい値を示す）。表２〜５に図1左の各素材についての物性パラメータの数値を示す。
右は、２０パラメータ間の相関を示す行列である。（淡色は強い正の相関、濃色は強い負の相関を示す）。表６に図１右の相関行列の数値データを示す。
【００１６】
【表２】
2017008452.tif 000003
【００１７】
【表３】
2017008452.tif 000004
【００１８】
【表４】
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【００１９】
【表５】
2017008452.tif 000006
【００２０】
【表６】
2017008452.tif 000007
【００２１】
６８点の繊維素材について、計測した物理特性パラメータを使用し、それらの線型加算により、質感認知実験で得た触覚的印象を予測する物理特性のみによる触覚的印象（涼暖感）の予測モデル式を導出した。
モデル予測値はｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ法による交差検証により評価した。すなわち、ある素材の質感予測値をその素材を除く６７点の素材のデータを用いて導出したモデルにより求めた。モデルを評価、比較する指標にはこれら予測値の平均誤差、並びに予測値と実測評定値との相関係数を用いた。
計測コストの面から、予測モデルに用いる物理特性は少数であることが望ましい。また、多数の変数を用いると過剰適合の問題が生じ、逆に予測精度が低下することも考えられる。以上の理由から、少数の物理特性パラメータで心理的印象を予測するモデルを導出することを目標とした。モデル導出は以下のステップで行った。
【００２２】
まず、２０種類の物理特性パラメータから、まず互いに相関の低いパラメータ群で構成されるグループを多数作成し、さらにステップワイズ回帰法により、各グループ内で不必要なパラメータを除外した。ステップワイズ回帰法は多数の説明変数の中から重要な少数の説明変数のみを選択するのに有効な手法である。この結果をもとに、計１１パラメータを候補パラメータとして絞り込んだ。
【００２３】
次に、候補パラメータを様々に組み合わせて重回帰を行い、最も予測精度の高いモデルを最終モデルとして導出した。
以上のステップを経て触覚温冷感（Ｔｗａｒｍ−ｃｏｏｌ）の予測モデルとして以下の２式を導出した。
【００２４】
（式１）接触温冷感１＝０．４６７Ｗ＋０．４４２Ｂ−０．３３１Ｑ−０．１３７
ただし、
Ｗ＝（ｌｏｇ１０ｗ−２．２３）／０．１３６、
Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４、
Ｑ＝（ｑ−０．０２３９）／０．００６１８、
ｗ：目付け（ｇ／ｍ２）、
ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、
ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、
ｑ：ｑｍａｘ（表）（ｃａｌ／ｃｍ２／ｓｅｃ）
（式２）接触温冷感２＝０．５８９Ｔ＋０．６２０Ｂ−０．１３７
ただし、
Ｂ＝（ｌｏｇ１０（ｂｈｂｖ）−２．７８）／０．３７４
Ｔ＝（ｌｏｇ１０ｔ＋０．１６９）／０．２３２
ｂｈ：剛軟度（経）（ｍｍ）、
ｂｖ：剛軟度（緯）（ｍｍ）、
ｔ：厚さ（ｍｍ）
Ｔｗａｒｍ−ｃｏｏｌは＋３〜−３の値を取る７段階評定値
【００２５】
上式の重み係数は全６８素材のデータを用いて決定
式１は従来モデルにおいて涼暖感の指標として用いられるｑ−ｍａｘを含むが、式２は含まないものである。両モデルの予測値と実測評定値との相関係数（ｒ）はともに０．８５であり非常に高い。また、予測平均誤差はそれぞれ±０．５７，０．５６であり目標とする精度（±１）を大きく上回ることができた。両モデルの精度はほぼ同じであるため、状況に応じて使い分けることも可能である。
ここで、前記接触温冷感１または接触温冷感２が１．０以上の布帛を、温感布帛である評価することが好ましい。また、前記接触温冷感１または接触温冷感２が−１．０以下（絶対値が１．０以上のマイナス値）の布帛を冷感布帛である評価することが好ましい。
式１、２のモデルの精度を従来モデルと比較するため、触覚的涼暖感、薄厚感の従来モデルの精度を求めたところ、今井らの涼暖感（１物性）モデルの予測平均誤差は±０．９７、相関係数は０．４３であった。式１、２のモデルは従来モデルの予測精度を上回っている。
【００２６】
図２は触覚的印象の予測結果である。左は式１による触覚的涼暖感の予測である。右は式２による触覚的涼暖感の予測である。
横軸は実測評定値（７段階）を表し、＋３は「暖かい」、−３は「涼しい」、０は「どちらでもない」を意味する。縦軸は交差検証による予測値を表す。数字は素材番号を示す。青線（原点から伸びる傾斜角４５度の線）に近いほど予測が正確であることを意味する。
【００２７】
現在、すでに衣料品についてもネット通販等で商品を実際に見ることなく、消費者が購入することができる。一方で、購入前に思い描いた商品に期待するイメージと、実際に手元に届いた商品とがミスマッチしている状況が多い。本発明の予測モデルを活用し、商品開発を行うことで、このようなミスマッチを減らすことが期待でき、更なるアパレル産業の活性化に繋がるものと考えられる。また、繊維素材は衣料品に限らず、私たちの生活に関わる様々な用途に使用されている。本発明は、衣料品だけでなく、カーテン、カーペット、寝具などのインテリア用品、自動車、航空機等の椅子材、壁材としてモビリティ産業での利用を促進することで、心理的快適性を向上させ、冷暖房等のエネルギー使用を低減させる事も可能である衣料だけに留まらない新規快適素材として持続可能な社会構築の実現に貢献することが期待できる。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
本発明によれば、布帛の物理特性パラメータにより布帛の接触温冷感を評価する方法が提供され、その工業的価値は極めて大である。
【図１】
2017008452.tif 000008
【図２】
2017008452.tif 000009