ЦИФРОВОЙ АЛГОРИТМ УСТОЙЧИВОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОДЕЖДЫ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОСАДКИ И БИОМЕХАНИКИ

УДК 677.074.162.73

АННОТАЦИЯ

Модная индустрия отличается высоким потреблением ресурсов и образованием отходов: по оценкам, каждый человек ежегодно выбрасывает десятки килограммов одежды, а при традиционном прототипировании до 10–15% ткани уходит в обрезки. Применение цифровых технологий (3D-сканирование тела, виртуальная примерка) позволяет заметно сократить эти значения: виртуальное прототипирование снижает углеродный след и потребление воды на 85–90%, а уменьшение числа реальных образцов ведёт к снижению энергозатрат и объёмов отходов. Кроме того, оптимизация виртуальных показателей давления при примерке может существенно уменьшить расход ткани и энергопотребление производства. Однако существующие исследования в основном фокусируются либо на точности посадки, либо на «зеленых» аспектах дизайна, не объединяя их. В данной работе формализован пошаговый цифровой алгоритм проектирования одежды, который сочетает динамическую посадку (учёт биомеханики движений тела) с экологической оптимизацией (минимизация отходов, снижение числа прототипов, учёт жизненного цикла материалов). Алгоритм описывается с указанием входных и выходных данных, используемых инструментов и метрик, что позволяет ускорить разработку коллекций и повысить экологичность производства одежды.

ABSTRACT

The fashion industry is characterized by high resource consumption and waste generation: it is estimated that each person throws away tens of kilograms of clothing annually, and with traditional prototyping, up to 10-15% of fabric is wasted. The use of digital technologies (3D body scanning, virtual fitting) can significantly reduce these wastes: virtual prototyping reduces the carbon footprint and water consumption by 85-90%, while reducing the number of real samples leads to a reduction in energy costs and waste. Furthermore, optimizing virtual pressure values ​​during fitting can significantly reduce fabric consumption and energy consumption in production. However, existing research primarily focuses on either fit accuracy or the "green" aspects of design, without integrating the two. This paper formalizes a step-by-step digital algorithm for clothing design that combines dynamic fit (taking into account the biomechanics of body movement) with environmental optimization (minimizing waste, reducing the number of prototypes, and considering the life cycle of materials). The algorithm is described with input and output data, tools, and metrics used, which allows for faster collection development and improved sustainability in clothing production.

Ключевые слова: устойчивое проектирование одежды, динамическая посадка, биомеханика, цифровой дизайн (3D-моделирование), виртуальная примерка, оптимизация материалов, цифровой двойник (Digital Twin), оценка жизненного цикла (LCA).

Keywords: sustainable clothing design, dynamic fit, biomechanics, digital design (3D modeling), virtual fitting, material optimization, digital twin, life cycle assessment (LCA).

Введение

Глобальная текстильная и модная индустрия переживает значительную трансформацию под давлением потребности в устойчивом развитии и цифровизации. Согласно оценкам, производство текстиля вносит существенный вклад в загрязнение окружающей среды и образование отходов (например, ежегодно генерируется свыше 90 млн тонн текстильных отходов) [1, 14, 22, 25-27]. Классические методы проектирования одежды опираются на статические антропометрические измерения и многократное физическое прототипирование, что приводит к длительным срокам разработки и высоким потерям материала, часто без учета свойств используемых текстильных материалов [10, 21, 23, 24]. Например, изготовление образцов может добавлять порядка 10–30% ткани к расходу материала [27]. Более того, стандартная конструкция не учитывает динамику движений тела: одежда, созданная без учёта биомеханики, часто ограничивает свободу при сгибании суставов и ухудшает комфорт.

В то же время современные цифровые технологии - 3D-сканирование тела, виртуальная примерка, симуляторы ткани и инструменты искусственного интеллекта - открывают новые возможности для повышения эффективности и «зелёности» процесса дизайна [8, 9, 11, 12, 15]. Исследования показывают, что замена физических образцов цифровыми может снизить выбросы CO₂ и расход воды более чем на 85% [9], а адаптация дизайна к реальным движениям пользователя улучшает посадку и сокращает перерасход ткани [2, 13, 27, 30]. Однако существующие работы преимущественно фокусируются либо на вопросах эргономики, либо на экологических преимуществах, не предлагая интегрированного решения, сочетающего оба аспекта.

В данном исследовании предлагается интегрированный цифровой алгоритм проектирования одежды, который объединяет анализ динамики тела, трёхмерное моделирование посадки и оптимизацию материалов в единую методологию. Этот подход направлен на сокращение количества прототипов, минимизацию отходов ткани и улучшение функциональной посадки изделий.

Текстильная и швейная промышленность остаются одними из наиболее ресурсозатратных отраслей: по данным экологических исследований, каждый американец ежегодно выбрасывает десятки килограммов одежды [28], а мировая индустрия генерирует сотни миллионов тонн текстильных отходов. Классические методы дизайна одежды основаны на статических антропометрических данных и многочисленных физических образцах, что приводит к высоким затратам тканей, энергии и времени [15, 9, 16-18]. При этом статические модели плохо учитывают динамику движения человека: одежда, спроектированная без учёта биомеханики, может сковывать движения и вызывать дискомфорт.

С развитием Industry 4.0 появились цифровые технологии, способные существенно повысить эффективность и экологичность процессов: трёхмерное сканирование тела, виртуальная примерка, интеграция ИИ и симуляторная оптимизация [9, 15]. Однако многие исследования сосредоточены либо на улучшении точности посадки, либо на «зеленых» аспектах, редко объединяя оба направления. Существуют обзоры цифровых технологий и устойчивости [3, 7, 19], но не хватает интегрированных алгоритмов проектирования с учётом динамики тела и показателей оптимизации материалов.

Нарратив современной экологии моды акцентирует внимание на огромном объёме отходов: по разным оценкам, индустрия моды производит от 15% до 20% всех сточных вод и до 10% мировых углеродных выбросов [15, 27]. На протяжении всего жизненного цикла одежды значительный вклад в экологию вносит процесс проектирования и прототипирования. Современные исследования количественно показывают выгоду виртуального прототипирования: замена физических образцов цифровыми сократила потенциал глобального потепления и потребление энергии на 85-90%, а расход воды - на 86-91% [9]. Также, в работе [15] подчёркивают, что 3D-прототипирова-ние ведёт к устойчивым кастомным образцам, а меньшее число физических прототипов обеспечивает меньший расход энергии, воды и химикатов.

Динамическая посадка и биомеханика. Ключевым ограничением традиционных методов конструирования является упор на статические антропометрические данные. Однако при движении форма тела меняется: одежда должна обеспечивать комфорт и свободу при различных позах. Авторами в работе [4] разработана методика проектирования пиджака с учётом подвижности, интегрировав реальные данные о движении человека в CAD-процесс. При этом они показали, что моделирование с учётом динамических допусков по спине и рукавам значительно улучшает посадку и баланс конструкции. В спортивной одежде виртуальные симуляции давления выявляют зоны чрезмерного сжатия; лишь комбинация motion capture и FE-модели позволяет корректно распределить давление [5, 29].

Измерение посадки в движении (dynamic fit) достигается через кинематическое моделирование или трёхмерную виртуальную примерку в разных позах. В работе [24] продемонстрировали оптимизацию гидрокостюма: используя виртуальную симуляцию движения, они скорректировали выкройку для равномерного натяжения и снизили колебания давления на кожу. Такие подходы показывают, что без учёта движений и распределения нагрузок виртуальные модели далёки от реальности. Главная идея: модель одежды должна быть функцией не только статических размеров, но и динамической картины деформаций тела [4, 6, 20].

Цифровые технологии и Industry 4.0. Industry 4.0 приносит в швейную отрасль ИИ, IoT и цифровые двойники. Авторы в работах [3, 19] анализирует перспективы использования цифровых двойников (Digital Twins) в текстиле, отмечая, что они позволяют оптимизировать производство: DT-модели связаны с IoT-данными и могут оптимизировать потребление энергии, снизить брак и улучшить управление отходами. В обзоре [7] показано, что интеграция 3D-моделирования, виртуальной примерки и блокчейн-трекинга поддерживает циркулярную экономику, снижает количество ошибок и отходов, улучшает точность раскройки.

Важной составляющей являются характеристики материалов: методы цифрового тестирования тканей (например, системы KES-F) позволяют передавать свойства реальной ткани в симуляторы [29]. Тонкие настройки параметров жёсткости, толщины и упругости материала в виртуальных системах дают реалистичное поведение изделия. Исследование [5] показало, что оптимизация виртуальных показателей давления позволяет снизить расход материала и энергопотребление производства:

• алгоритмические подходы к проектированию одежды становятся цикличными: сканирование → анализ движений → виртуальная примерка → коррекция и повтор. Это подчёркивает, что дизайн одежды — не линейный, а итеративный процесс [15, 29];
• сочетание технологий (традиционные выкройки + 3D CAD + ИИ-оптимизация) наиболее эффективно для достижения как эргономических, так и экологических целей [9, 15];
• существует разрыв между лабораторными симуляциями и реальным применением: мало эмпирических исследований, объединяющих биомеханику тела и долгосрочную устойчивость проекта.

Материалы и методы исследования

Алгоритм проектирования одежды: процесс начинается с сбора данных - выполняется 3D-скан тела пользователя и фиксация нескольких ключевых движений (сгибания/разгибания тела в обычных позах). На втором этапе проводится биомеханический анализ: модель тела анимируется, на неё «надевается» базовый цифровой прототип одежды, и с помощью ПО-симулятора (например, CLO3D) рассчитываются карты напряжений и давления на поверхности. По результатам выделяются критические зоны деформации, требующие конструктивной корректировки.

Далее создаётся базовая выкройка с учётом полученных данных: в местах, где обнаружены большие растяжения, добавляются припуски на свободу, а конструктивные элементы ориентируются по биомеханическому профилю. Одновременно выполняется оптимизация материала: на основе базы тканей выбираются варианты с подходящими свойствами и строится оптимальная раскладка лекал для минимизации обрезков.

Затем следует виртуальная примерка: сформированная 3D-модель одежды примеряется на цифрового аватара в различных позах, строятся карты плотности напряжений. При обнаружении несоответствий итерации возвращаются на шаги коррекции лекал или замены материалов. После стабилизации дизайна рассчитываются «зелёные» метрики и проводится LCA виртуальной разработки в сравнении с традиционным прототипированием (табл.).

Пошаговый цифровой алгоритм устойчивого дизайна одежды

Шаг 1. Сбор данных (антропометрия и движение)

Вход: 3D-скан тела пользователя (рост, обхваты), параметры движения (motion capture: позы, оси сгибания). Источники: открытые наборы (CAESAR, ANSUR) или собственные сканирования.

Инструменты: 3D-сканеры, фотограмметрия, маркерная/бесмаркерная СМОК, лаборатории для динамических тестов.

Выход: Цифровая модель тела (mesh), набор углов/траекторий движения, ключевые точки суставов. Эти данные необходимы для построения биомеханической модели человека (например, в OpenSim или AnyBody).

Метрики: статический размер + динамические диапазоны углов, скорости движений, основные биомеханические параметры (нагрузка на суставы).

Шаг 2. Биомеханический анализ и выявление зон напряжений

Вход: цифровая модель тела + модель предполагаемой одежды.

Действия: симулируется движение тела (ходьба, приседание и др.) с наложением виртуальной одежды в CAD/CAM-системах (CLO3D, Optitex). Вычисляются карты напряжений ткани на теле и определяются критические зоны деформации (рис.1) [5].

Выход: атлас деформаций и усилий на поверхности тела; список зон с высокими показателями (например, > x%), где нужна конструктивная коррекция.

Инструменты: Browzwear VStitcher, CLO, Marvelous Designer.

Метрики: максимальное растяжение ткани (%), давление (кПа), критерии технического соответствия.

Рисунок 1. Пример «карты нагрузок» на теле человека: ключевые точки замеров давления и деформации ткани при виртуальной примерке [5]

Шаг 3. Формирование базового дизайна (первичная выкройка)

Вход: антропометрические размеры, выделенные зоны деформации.

Действия: разработка черновой выкройки с учётом полученных данных: в областях больших растяжений вводятся дополнительные припуски на свободу облегания; конструктивные элементы (вытачки, рельефы) размещаются с учётом биомеханических результатов (см. рис.1).

Выход: цифровые лекала (2D-выкройки) и/или 3D-прототип в
исходном виде.

Инструменты: AutoCAD, Lectra, Optitex, системы 3D CAD.

Метрики: площадь исходной выкройки; коэффициент запаса (припуск на свободу).

Шаг 4. Выбор материалов и цифровая оптимизация ткани

Вход: тип конструкции, условие использования.

Действия: поиск/симуляция подходящих материалов с учётом прочности, растяжимости и экологических характеристик (биодеградируемость, содержание переработанных волокон). Используются цифровые библиотеки материалов и виртуальные ткани (свойства из KES-F тестов). Алгоритмы ИИ-оптимизации помогают сократить избыточный расход ткани при раскладке.

Выход: финальный выбор ткани(ей) и параметров, а также план раскладки для минимизации обрезков.

Инструменты: базы данных материалов (Hohenstein, KES), модули оптимизации раскладки (Lectra's Virtusize); ПО для анализа LCA.

Метрики: % эффективности использования ткани; показатели LCA (CO₂-экв., потребление воды на метр ткани).

Шаг 5. Цифровая примерка и симуляция (Virtual Fitting)

Вход: окончательный набор лекал, выбранные материалы, модель тела с анимацией.

Действия: полная 3D-примерка готовой одежды на виртуальном аватаре в различных позах. Оцениваются посадка и комфорт: генерируются карты давления, натяжений, визуализация складок. При необходимости вносятся поправки в выкройку.

Выход: итоговая виртуальная модель одежды и отчёт по её посадке.

Метрики: допуски сдвига ткани на теле, разница в объёмах, коэффициент редукции физических прототипов.

Шаг 6. Расчёт экологических метрик и оценка прототипирования

Действия: вычисляются устойчивые показатели: количество сэкономленной ткани в сравнении с физической отработкой образцов, потенциальное снижение выбросов (LCA), количество необходимых физических прототипов. Используются встроенные LCA-инструменты или ПО (GaBi, SimaPro).

Выход: отчёт по экологической эффективности: % снижения отходов ткани, сокращение CO₂-экв., вода, энергетические затраты прототипов.

Метрики: GWP (CO₂-экв.), совокупные затраты энергии на дизайн/прототип, масса текстильных отходов.

Шаг 7. Итеративная оптимизация дизайна

При необходимости повторно проходят этапы от конструирования до симуляции, корректируя лекала и выбор материалов для достижения компромисса «эргономика — устойчивость». Целевая функция оптимизации: ξ = α·(1/растяжение) + β·(1/отходы ткани).

Шаг 8. Итоговый дизайн и выходные артефакты

Финальные 2D-лекала, 3D-модель, отчёт об экологических показателях и рекомендации по производству. Эти материалы готовы для передачи на производство или публикации.

В таблице 1 представлен сравнительный анализ традиционного и цифрового устойчивого дизайна одежды.

Таблица 1.

Традиционный vs Цифровой устойчивый подход

На основе проведенного сравнительного анализа (см. табл.1) разработана блок-схема цифрового алгоритма проектирования одежды с учётом устойчивости (рис. 2).

Рисунок 2. Блок-схема цифрового алгоритма проектирования одежды с учётом устойчивости

Результаты и обсуждения

Для полной оценки разработанного алгоритма необходимо провести валидационные эксперименты. Возможный протокол включает:

• симуляции vs физические прототипы: на нескольких образцах сравнить цифровые и реальные результаты посадки. Изготовить минимальный прототип (1–2 дизайна) и измерить его поведение в движении (давление, деформацию ткани при сгибании). Провести те же виртуальные измерения и сравнить распределение. Это позволит откалибровать цифровую модель [19, 27] и оценить погрешности;
• метрики и данные: использовать известные дата-сети (CAESAR) для тестирования разных типов тел и движений. Метрики комфортности могут включать запас подвижности (% свободы движений) и субъективные опросы пользователей;
• оценка устойчивости: для каждого дизайна моделировать прототипирование с точки зрения LCA. Сравнить GWP, расход воды и ткани при 3 итерациях традиционного прототипирования vs полностью виртуальной итерации. Данные по LCA взять из баз Ecoinvent/GaBi;
• валидация на выборке: пилотное исследование с небольшой группой людей, протестировавших одни и те же дизайны в «традиционном» и «цифровом» подходе.

Заключение

Таким образом, существующие источники редко комбинирует анализ человеческой динамики и устойчивые показатели в одном фреймворке. Мало работ о полном цикле от 3D-сканирования до экологической оценки. Остаётся открытым вопрос о точности цифрового двойника человека и влиянии этого на дизайн одежды. Не хватает данных о среднесрочных и долгосрочных последствиях (фактический срок службы одежды в зависимости от дизайна).

Построенная методология зависит от точности сканирования тела и реалистичности виртуального симулятора: погрешности при передаче свойств ткани или упрощения в модели движений могут привести к неточностям посадки. Сбор и обработка больших массивов данных (сканы, LCA) может требовать значительных вычислительных ресурсов. Практически, внедрение требует обучения персонала и инвестиций в программное обеспечение.

Предложенный подход может значительно ускорить разработку коллекций, снизив количество физических образцов (экономия материалов, времени и финансовых средств). Это особенно актуально для спортивной, профессиональной и индивидуальной одежды, где важны и посадка, и функциональность. В долгосрочной перспективе использование таких алгоритмов поможет модной индустрии сократить углеродный след, отходы и избыточное производство.

Список литературы:

1. 1. Alibekova M.I., Firsova Yu.Yu. Customizing and recycling as a solution to the environmental problem II International scientific and practical conference "Innovations and technologies for the development of the theory of modern fashion" "FASHION" (Materials. Clothing. Design. Accessories), 2022, pp. 186-192.
2. 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.
3. Angelova, R.A. Digital Twins for a Sustainable Textile Industry: A Critical Analysis of Unexplored Applications and Future Directions // Textiles. — 2025. — Vol. 5, No. 4. — Art. 49. https://doi.org/10.3390/textiles5040049.
4. Avadanei, M.L., Olaru, S., Dulgheriu, I., Ionesi, S.D., Loghin, E.C., Ionescu, I. A New Approach to Dynamic Anthropometry for the Ergonomic Design of a Fashionable Personalised Garment // Sustainability. — 2022. — Vol. 14, No. 13. — Art. 7602. https://doi.org/10.3390/su14137602.
5. Ashimova E., Tyurin I. et al. Anthropodynamic Optimization and Virtual Fitting of Workwear: a Biomechanical Approach to Ergonomic Design // Textiles. — 2026. — Vol. 6. — P. 33. https://doi.org/10.3390/textiles6010033.
6. Wu, X., Cheng, Z., Kuzmichev, V.E. Dynamic Fit Optimization and Effect Evaluation of a Female Wetsuit Based on Virtual Technology // Sustainability. — 2023. — Vol. 15, No. 3. — Art. 2197. https://doi.org/10.3390/su15032197.
7. Glogar, M., Petrak, S., Mahnić Naglić, M. Digital Technologies in the Sustainable Design and Development of Textiles and Clothing — A Literature Review // Sustainability. — 2025. — Vol. 17, No. 4. — Art. 1371. https://doi.org/10.3390/su17041371.
8. Elizabeth Laletina, Igor Tyurin, Varvara Getmantseva, Alena Korobkova, Salikh Tashpulatov. Technological Aspects of Digital Clothing Design with Smart Fiber Optic Textiles // “International Conference on Physical Research & Engineering Technology Problems (PRETP 2024)”, AIP Conf. Proc. 3304, 030010-1-030010-6; https://doi.org/10.1063/5.0269027.
9. Erdem, S.B., Buyukkamaci, N., Birol, S. Environmental benefits of virtual sampling for garment production // Journal of Cleaner Production. — 2026. — Vol. 538. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.027593.
10. 10. Research and development of a method for shaping flat-volume sections of clothing parts: Monograph / [Bakhridinova D.A. et al.] -
11. Kursk: Publishing house of ZAO "Universitetskaya kniga", 2024, - 148 p. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=68568745
12. Igor Tyurin, Yulia Ryzhova, Marianna Kiseleva, Varvara Getmantseva, Salikh Tashpulatov. Design of Clothing Sleeves with Self-Transformation of a 3D-Shape Based on Smart Memory Materials // This Springer imprint is published by the registered company Springer Nature Switzerland AG The registered company address is: Gewerbestrasse 11, 6330 Cham, Switzerland, V. Karev (Ed.): PMMEEP 2023, SPEES, pp. 26-34, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-88459-7_3.
13. Igor Tyurin, Salikh Tashpulatov, Marina Guseva, Varvara Getmantseva, Dmitry Savchenko, Olesya Shashkova. Digital Design of Clothing Made from Reflective Textile Materials // “International Conference on Physical Research & Engineering Technology Problems (PRETP 2024)”, AIP Conf. Proc. 3304, 030011-1-030008-6; https://doi.org/10.1063/5.0269030
14. Research and development of adaptive clothing for people with limited mobility based on the laws of biomechanics: Monograph / [Akhmedova Z.M. et al.] - Kursk: Publishing house of ZAO "Universitetskaya kniga", 2025, - 221 p. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80296514Islamov B.Kh., Mamaeva D.A., Fattakhov M.A., Tashpulatov S.Sh.. Recycling and use fibrous waste in industrial production // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2024. 2(119). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/16771 
15. Kaseris, M., Boumpakis, A., Kladovasilakis, N., Pissas, V., Charalampous, P., Kostavelis, I., Papachristou, E., Malassiotis, S., Bilalis, N., Tzovaras, D. 3D Scanning Technology for the Rapid Modelling of Fashion Clothing // Proceedings of 3DBODY.TECH 2023 — 14th Int. Conference on 3D Body Scanning and Processing Technologies, Lugano, Switzerland, 17–18 October 2023, №46. https://doi.org/10.15221/23.46.
16. Koketkin P.P. Clothing: technology - equipment, processes - quality. Handbook - Moscow: MSUDT, 2001. - 560 p.
17. Koblyakova E.B. Clothing design with CAD elements / E.B. Koblyakova, G.S. Ivleva et al. - Moscow: KDU, 2007. - 464 p.: ill.
18. Martynova A.I., Andreeva E.G. Structural modeling of clothing. Textbook / A.I. Martynova, E.G. Andreeva - M. MSUDT, 2006. - 216 p.
19. Scientific foundations of digital design and manufacturing of clothing based on resource-saving principles: Monograph / / [Tyurin I.N. and others] – Kursk: Publishing house of ZAO “University book”, 2025, - 478 p. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=82986625.Nayak, R., Padhye, R. (Eds.) Garment Manufacturing Technology. — Cambridge: Woodhead Publishing (Elsevier), 2015. — 490 p. (Woodhead Publishing Series in Textiles, No. 168). https://doi.org/10.1016/C2013-0-16497-3.
20. Design Features of Women's Thermal Protective Clothing for Cryospheric Conditions: Monograph / [Lukyanova E.B. et al.] ISOiP (branch) of DSTU, publishing house of ZAO "Universitetskaya Kniga", Kursk, 2022, 62 p.
21.  Pismenskaya E.B., Silakov A.V., Ivanov V.V., Tashpulatov S.Sh. Current Issues in Research and Implementation of Recycled PET Fibrous Raw Materials Produced by Companies of the Republic of Uzbekistan into Nonwoven Materials Produced by Companies of the Russian Federation // XXV International Scientific and Practical Forum "Physics of Fibrous Materials: Structure, Properties, High-Tech Technologies and Materials" "SMARTEX-2022", August 25, 2022, October 6-7, 2022. - Ivanovo: IVGPU, 2022, pp. 17-23.
22.  Improving the performance properties of special clothing for workers at an oil and fat enterprise: Monograph / [Rasulova M.K. et al.] - Kursk: Publishing house of ZAO "Universitetskaya kniga", 2024, - 156 p. https://elibrary.ru/item.asp?id=59908588.
23.  Development of a methodology for designing special-purpose clothing: Monograph / [Pulatova S.U. et al.] - Kursk: Publishing house of University book, 2022. - 116 p. https://elibrary.ru/item.asp?id=50023661.Development of methods for producing fiber-containing composite materials based on waste recycling: Monograph / [Islamov B.Kh. et al.] - Kursk: Publishing house of ZAO "Universitetskaya kniga", 2024, - 217 p. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=63895065
24. Silakov A.V., Ivanov V.V., Tashpulatov S.Sh. To the analysis of the market of secondary PET fibers produced in Uzbekistan // Industrial processes ang Technologies, 2022, vol. 2, no. 5(7), pp. 6–14. DOI: 10.37816/2713-0789-2022-2-5(7)-6-14.
25. Style3D. Reducing Textile Waste: 3D Digital Sampling for Sustainability. — Style3D Blog, 2024. [Корпоративный источник; рекомендуется замена рецензируемой публикацией] https://www.style3d.com/blog/reducing-textile-waste-3d-digital-sampling-for-sustainability/
26. Claudio, L. Waste Couture: Environmental Impact of the Clothing Industry // Environmental Health Perspectives. — 2007. — Vol. 115, No. 9. — P. A449–A454. https://doi.org/10.1289/ehp.115-a449
27. Cheng, Z., Wu, X., Kuzmichev, V. Research on the Accuracy of Clothing Simulation Development: The Influence of Human Body Part Characteristics on Virtual Indicators // Applied Sciences. — 2023. — Vol. 13, No. 22. — Art. 12257. https://doi.org/10.3390/app132212257
28. 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.