随着社会的进步、经济水平的提升、人们的生活质量也在逐步提升。在选购服装时，越来越多的人开始注重服装的穿着舒适性，而不是一味的追求外在的美观。纺织品的触感特性是影响穿着舒适性的关键因素，在一定程度上也影响了人们的生活质量。本文就纺织品触感特性的表征方法进行研究，通过对纺织品样本进行客观测试，获得各项动态指标数据，并与温暖环境下的主观测试结果相关联，对纺织品触感特性进行表征。本文提出了纺织品材料触感特性表征方法，包括纺织品触感特性主观测试，客观评价指标的分级方法、指纹图表达方法，以及在主客观测试评价基础上建立主观特性的预测模型，并对基于触感特性主观评价指标的纺织品分类方法进行了初步研究，给出了温暖条件下的分类结果。本文提出并采用前臂内侧对纺织品进行压、揉、捻等方式模拟人体与服装的动态接触过程的方法对纺织品触感特性进行主观评价，拟定了干湿感、柔软感、光滑感、粗糙感和刺痛感5个指标对纺织品触感进行主观评价。由不同地域、不同年龄、不同性别的100位志愿者感受12种典型的纺织品样本并填写主观调查表，建立了小样本数据库。对实验结果进行数据分析后得到，100位志愿者对纺织品触感特性5个主观指标的评价具有一致性，并与性别、年龄、地域无关，从而可以提取主观评价的共性结果。本课题组研制的测试系统对100种常见纺织品布料进行了客观测试，得到了每种纺织品的17项特性指标。对每项指标进行数据统计分析，根据数据的分布情况将各项指标分为9个级别。将医学上的指纹概念引入纺织品触感特性表征的研究中，依据客观指标分级方法提出了纺织品触感特性指纹图的表达方法。将纺织品触感特性的主观指标作为输出层神经元，客观指标作为输入层神经元,由主客观测试得到的样本数据对神经网络模型进行训练、测试，运用BP神经网络模型对纺织品材料的触感特性5项主观指标进行预测，结果表明4项指标预测具有较好的准确性(相对误差<10%)。本文基于纺织品触感特性的主观指标，对纺织品材料按触感特性的分类方法进行了初步研究，根据所提出分类方法及分类流程图将纺织品材料分为了6大类：保暖坚硬型、凉爽坚硬型、柔软保暖粗糙型、柔软保暖光滑型、柔软凉爽刺痛型、柔软凉爽柔和型。本文所提出的纺织品材料触感特性的表征方法，为建立纺织品触感特性的标准化测试与评价方法提供了理论基础。