[花样设计]常用服装绣花英语对照

本文介绍了服装绣花中常见的专业术语,包括衬背的作用及其类型、豆形针的应用及线束现象的原因等,帮助读者更好地理解服装绣花的技术细节。

常用服装绣花英语对照(仅供参考)

4
Backing(衬背)- Material used underneath the item to be embroidered to provide stability and support for the needle

penetration. Best performance given when hooped with the item, but also can be placed between the item to be embroidered and

the needle plate on flat bed machines. Available in many styles and weights most commonly referred to as cutaway or tearaway.

(
用在要绣的图案下面用于稳定和支撑针进行绣花的材料。当图案被用绣框框住时效果最好,但衬背也可以放在将要绣的图案和平板机器的

针板之间。衬背的样式和重量有很多,一般所提到的有剪切式和撕裂式。

5
Bean Stitch (豆形针)- Three stitches placed back and forth between two points. Often used for outlining, because it

eliminates the need for repeatedly digitizing a single-ply running stitch outline.
(在两点之间有三个针来回地放置,一般用于打

包边,因为这样可以避免重复地打单层单挨针包边。)

6
Birdnesting(线束) - Collection of thread between goods and needle plate, resembling a bird's nest. Formation of a

birdnest prevents free movement of goods and may be caused by inadequate tensioning of the top thread, top thread not through

take-up lever, top thread not following thread path correctly or flagging goods.
(图案和针板之间的线的总称,人们形象地成为鸟

巢。鸟巢的形成阻碍了图案的自由移动,它可能是因为顶部的线张力不够,顶部的线未穿过紧线器杆,顶部的线未正确地沿着线的轨迹,或者是

图案下垂了)。

STM32电机库无感代码注释无传感器版本龙贝格观测三电阻双AD采样前馈控制弱磁控制斜坡启动内容概要:本文档为一份关于STM32电机控制的无传感器版本代码注释资源,聚焦于龙贝格观测器在永磁同步电机(PMSM)无感控制中的应用。内容涵盖三电阻双通道AD采样技术、前馈控制、弱磁控制及斜坡启动等关键控制策略的实现方法,旨在通过详细的代码解析帮助开发者深入理解基于STM32平台的高性能电机控制算法设计与工程实现。文档适用于从事电机控制开发的技术人员,重点解析了无位置传感器控制下的转子初始定位、速度估算与系统稳定性优化等问题。; 适合人群:具备一定嵌入式开发基础,熟悉STM32平台及电机控制原理的工程师或研究人员,尤其适合从事无感FOC开发的中高级技术人员。; 使用场景及目标:①掌握龙贝格观测器在PMSM无感控制中的建模与实现;②理解三电阻采样与双AD同步采集的硬件匹配与软件处理机制;③实现前馈补偿提升动态响应、弱磁扩速控制策略以及平稳斜坡启动过程;④为实际项目中调试和优化无感FOC系统提供代码参考和技术支持; 阅读建议:建议结合STM32电机控制硬件平台进行代码对照阅读与实验验证,重点关注观测器设计、电流采样校准、PI参数整定及各控制模块之间的协同逻辑,建议配合示波器进行信号观测以加深对控制时序与性能表现的理解。
【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究”展开,通过Matlab代码实现对该优化算法的复现与应用。研究聚焦于微电网群在复杂运行环境下的经济调度问题,提出一种改进的秃鹰算法以提升传统优化算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的不足。文中详细阐述了微电网群的系统架构、目标函数构建(如最小化运行成本、降低碳排放)、约束条件(功率平衡、设备出力限制等),并通过仿真实验验证了所提算法在优化调度方案上的有效性与优越性。该研究为微电网群的低碳、经济、高效运行提供了可行的技术路径和仿真支持。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握智能优化算法(特别是改进秃鹰算法)在电力系统经济调度中的建模与实现方法;②复现高水平学术论文中的优化模型与算法,用于科研验证或二次开发;③为微电网群的能量管理、低碳调度等课题提供算法参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数设计、约束处理机制及算法迭代流程。同时可对比其他智能算法(如遗传算法、粒子群算法)的优化效果,深入分析改进秃鹰算法的优势与适用边界。
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