生活水平的提高和物质产品的极大丰富，使得消费者对服装的要求越来越高，同时也使其以更加理性的态度来进行服装消费。西服作为反映男性社会形象的常备服装款式之一，其衣袖结构造型及穿着舒适性往往成为消费者购买时的重要参考依据。我国当前的西服结构设计方法是在吸收了国外设计方法精髓的基础上，融合了我国传统的服装结构设计手法于多年前形成的。时过境迁，随着生活条件的改善，我国消费者的体型特征发生了一定的变化，为更好满足地当今消费者，西服的结构设计必须在整体与局部细节上均能适应当前我国消费者的体型特征。同时，在量身定制服装的批量生产成为世界服装业发展重要趋势之一的今天，服装企业中传统的结构设计方式已很难满足当今市场的需求，需要利用人工神经网络等其它学科领域的最新研究成果来进一步提升服装企业的生产效率和竞争力。基于上述几点提出了本研究课题-基于人工神经网络的男西服衣袖结构研究。 本研究旨在通过分析三维人体测量技术所采集的我国成年男性的人体数据，结合近年来的流行趋势，为广大的男性消费者提供工艺更精湛、结构更合理、造型更美观的西服制品，为广大西服企业提供结构制图有益的参考依据，以便于提高产品质量和生产效率，同时，吸取其他学科的研究新成果，探索服装结构研究的新思路，新方法，促进服装科研水平的提高。 本课题的主要研究思路和步骤： (1)根据研究的实际，利用非接触式三维人体扫描技术和传统测量相结合的方式采集200名我国成年男性相关部位的人体静态数据； (2)利用SPSS统计软件对所得人体静态数据进行深入地数据分析，得出了与衣袖结构设计密切相关部位净体数据的回归方程； (3)分析日常生活中男性人体上肢作典型动作时相关部位的动态数据及变化，并通过实验，结合人体解剖学，提出了男西服袖窿、袖片结构设计的制图参考算式； (4)利用构建好的人工神经网络，对男西服袖窿、袖片结构设计的制图参考算式进行优化，得到男西服两片袖的人工神经网络优化预测模型； (5)进行样衣试制、试穿，对网络模型和两片袖制图改进方案进行验证。 本研究利用三维扫描技术和传统测量方法相结合的方式采集人体数据，保证了数据的精度，再通过SPSS软件分析了与衣袖结构设计相关的人体部位的静态、动态数据，提出了融合传统比例分配法和基型法的优点的、更加符合我国成年男性人体体型特征的男西服两片袖结构设计新方案。在此基础上，构建了男西服两片袖结构的BP神经网络模型，通过训练、仿真预测，通过实际验证，表明基本可以实现两片袖结构设计所需制图数据的计算机自动生成，可以减轻制版师的工作量，并能提高纸样设计的效率和服装合体性，迎合了当今消费着越来越高的服装品位和要求，也顺应了服装企业生产向小批量、多品种转变的发展新趋势。