香港理工大学(PolyU)博士（PhD）申请攻略及导师简介

导师简介

如果你想申请香港理工大学时装与纺织学博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港理工大学的Prof. Yip的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

导师是香港理工大学(PolyU)时装与纺织学院的教授，同时担任副院长一职。她在香港理工大学获得纺织技术学士学位(一等荣誉)和博士学位，博士研究方向为聚酰胺的低温等离子体和准分子激光处理。在加入香港理工大学之前，导师曾在美国莱斯大学担任访问研究员，进行仪器实验研究。

导师在纺织和材料科学领域发表了100多篇论文，展现了其在学术研究方面的卓越成就。除了学术背景，导师还拥有丰富的行业经验。她曾在贴身内衣行业工作，积累了广泛的材料、质量要求和生产技术知识，这些经验为她后续的研究和教学工作奠定了坚实的基础。

研究领域

作为香港理工大学的教授，导师主要教授贴身内衣和运动服装相关课程。她的研究兴趣广泛，主要集中在以下几个方面：

• 脊柱侧弯功能性服装设计
• 新材料和新技术开发
• 纺织品表面处理
• 贴身内衣和运动服装中使用的模塑或无缝技术

这些研究领域涵盖了从基础材料科学到应用服装设计的多个方面，体现了导师在纺织和服装领域的深厚专业知识和广泛研究兴趣。

研究分析

1) "Design and characterize of kirigami-inspired springs and the application in vertebrae exoskeleton for adolescent idiopathic scoliosis brace treatment"

该论文发表在Frontiers in Mechanical Engineering期刊上。

这项研究聚焦于青少年特发性脊柱侧弯(AIS)的支具治疗，提出了一种创新的基于折纸艺术(kirigami)的弹簧设计，并将其应用于脊柱外骨骼中。研究团队设计并表征了这种新型弹簧，并将其集成到AIS支具中。研究结果表明，这种设计可以提供更好的压力分布和舒适度，同时保持必要的矫正力。这项研究为改进AIS支具设计提供了新的思路，有望提高患者的治疗依从性和效果。

2) "Adolescents' Experience during Brace Treatment for Scoliosis: A Qualitative Study"

这篇文章发表在International Journal of Environmental Research and Public Health上。

该研究采用质性研究方法，深入探讨了青少年在脊柱侧弯支具治疗过程中的体验。研究结果揭示了患者在治疗过程中面临的身体、心理和社交挑战，以及他们采用的应对策略。这项研究为医疗专业人员提供了宝贵的见解，有助于改进支具设计和治疗方案，提高患者的生活质量和治疗依从性。

3) "A Novel Force-Sensing Smart Textile: Inserting Silicone-Embedded FBG Sensors into a Knitted Undergarment"

这篇论文发表在Sensors期刊上。

研究团队开发了一种新型的力感应智能纺织品，通过将硅胶嵌入式光纤光栅(FBG)传感器插入针织内衣中实现。这种设计不仅能够准确感应压力，还保持了织物的柔软性和舒适性。研究结果表明，该智能纺织品在不同压力下表现出良好的线性响应和重复性。这项创新为开发功能性服装和医疗监测设备提供了新的可能性。

4) "Electromyographic Analysis of Paraspinal Muscles of Scoliosis Patients Using Machine Learning Approaches"

该研究发表在International Journal of Environmental Research and Public Health上。

研究团队使用机器学习方法分析了脊柱侧弯患者的椎旁肌肉肌电图数据。通过比较不同机器学习算法的性能，研究发现支持向量机(SVM)在分类脊柱侧弯患者和健康对照组方面表现最佳。这项研究为脊柱侧弯的早期诊断和治疗效果评估提供了新的工具和思路。

5) "Biofeedback Posture Training for Adolescents with Mild Scoliosis"

这篇文章发表在BioMed Research International上。

研究探讨了生物反馈姿势训练对轻度脊柱侧弯青少年的效果。研究结果表明，生物反馈训练可以显著改善患者的姿势控制能力和椎旁肌肉的对称性。这种非侵入性的治疗方法为轻度脊柱侧弯患者提供了一种新的干预选择，有潜力延缓疾病进展并改善患者生活质量。

6) "Development of an intelligent manikin for personalized pattern making of tight-fitting sportswear"

这项研究发表在International Journal of Clothing Science and Technology上。导师与团队开发了一种智能人体模型，用于个性化紧身运动服装的制版。该模型结合了3D人体扫描技术和参数化建模方法，能够根据个体的身体特征自动生成服装版型。这项创新大大提高了运动服装的定制化程度和舒适性，为服装行业的智能制造提供了新的解决方案。

项目分析

1) "智能可穿戴设备用于脊柱侧弯监测和治疗"

这个项目旨在开发一种智能可穿戴设备，用于实时监测脊柱侧弯患者的姿势和脊柱曲度。该设备集成了柔性传感器和无线通信模块，能够收集患者的活动数据并提供实时反馈。项目的创新之处在于将先进的传感技术与服装设计相结合，为脊柱侧弯患者提供了一种舒适、方便的监测解决方案。这项研究不仅有助于提高治疗效果，还为个性化治疗方案的制定提供了数据支持。

2) "功能性运动服装的智能设计与制造"

该项目致力于运用人工智能和大数据技术优化运动服装的设计和制造过程。研究团队开发了一个智能设计系统，该系统能够根据运动员的身体特征、运动类型和环境条件自动生成最优的服装设计方案。同时，项目还探索了3D打印和智能织造技术在运动服装生产中的应用。这项研究为运动服装行业的数字化转型提供了新的思路和技术支持。

3) "纺织品表面等离子体处理及其在功能性服装中的应用"

这个项目研究了等离子体技术在纺织品表面处理中的应用。研究团队系统地探讨了不同等离子体处理参数对各种纺织材料性能的影响，包括防水、防油、抗菌等功能。项目的一个重要成果是开发出一种新型的等离子体处理方法，可以在保持织物柔软性的同时显著提高其功能性。这项研究为开发高性能功能性服装提供了新的技术支持，有望在运动服装、防护服等领域得到广泛应用。

研究想法

1) 智能自适应脊柱侧弯矫正系统

- 结合人工智能和柔性电子技术，开发一种能够实时监测和自动调节矫正力的智能支具系统。

- 利用机器学习算法分析患者的活动模式和姿势变化，自动优化支具的压力分布和矫正策略。

- 探索个性化3D打印技术，为每位患者定制最佳的支具结构和材料组合。

2) 多功能智能运动服装系统

- 开发一种集成生理监测、环境感知和性能优化功能的智能运动服装系统。

- 利用纳米材料和微电子技术，在服装中嵌入多种传感器，实时监测运动员的心率、体温、肌肉活动等生理指标。

- 设计智能温控系统，根据环境温度和运动强度自动调节服装的保暖或散热性能。

- 集成力反馈系统，通过微振动或压力变化提供实时的姿势矫正和技术指导。

3) 生物启发的自修复功能性纺织品

- 研究模仿生物自愈合机制的纺织材料，开发具有自修复功能的高性能运动服装。

- 探索微胶囊技术，将自修复材料封装在纤维中，在服装受损时自动释放并修复破损部位。

- 结合纳米技术和生物材料，开发具有抗菌、自清洁和自修复功能的多功能纺织品。

4) 虚拟现实辅助的个性化服装设计系统

- 开发一种结合3D人体扫描、虚拟现实和人工智能的个性化服装设计平台。

- 利用虚拟现实技术，让设计师和客户能够在虚拟环境中实时交互，共同完成服装设计和修改。

- 集成人工智能算法，根据客户的身体特征、个人喜好和使用场景自动生成初始设计方案。

- 探索虚拟试衣技术，让客户能够在虚拟环境中体验服装的穿着效果和功能性。

5) 基于区块链的智能服装供应链管理系统

- 开发一个利用区块链技术的服装产业链追溯和管理系统。

- 实现从原材料到成品的全程透明化追踪，提高产品质量控制和供应链效率。

- 集成智能合约功能，自动化管理生产订单、质量检验和支付流程。

- 探索基于区块链的分布式设计和生产模式，实现更灵活和高效的个性化服装生产。

申请建议

1) 深入研究导师的学术成果

- 仔细阅读导师近5年发表的重要论文，特别是关于脊柱侧弯功能性服装、智能纺织品和可穿戴技术的研究。

- 分析这些论文的研究方法、创新点和局限性，思考可能的改进或延伸方向。

- 整理一份导师研究工作的综述，突出其研究主线和核心贡献。

2) 强化跨学科知识储备

- 除了纺织和服装设计知识，还需要加强对生物医学工程、材料科学和计算机科学的学习。

- 特别关注人工智能、物联网和柔性电子等前沿技术在纺织领域的应用。

- 学习数据分析和机器学习的基本理论和工具，为future研究做准备。

3) 开展相关的研究或项目实践

- 参与或独立开展与导师研究方向相关的小型研究项目，如开发一个简单的智能服装原型。

- 尝试复现导师某篇论文中的部分实验，并思考可能的改进方法。

- 参加相关的学术会议或工作坊，了解该领域的最新进展和热点问题。

4) 提升实验和技术能力

- 熟练掌握纺织品性能测试和表征技术，如SEM、FTIR等。

- 学习3D建模和服装CAD软件，为智能服装设计做准备。

- 掌握至少一种编程语言（如Python），学习数据处理和机器学习的基本技能。

5) 制定有针对性的研究计划

- 基于对导师研究的深入理解，提出1-2个创新性的研究想法。

- 详细阐述研究背景、意义、方法和预期成果，突出其与导师研究的契合点。

- 考虑研究的可行性和潜在影响，展现自己的学术洞察力和创新思维。

6) 关注产业动态和社会需求

- 了解纺织和服装行业的最新发展趋势和技术需求。

- 思考如何将学术研究与产业应用结合，提高研究的实用价值。

- 关注相关的社会问题（如可持续发展、健康老龄化等），思考研究如何应对这些挑战。

博士背景

Freya，中央圣马丁艺术与设计学院服装设计博士生，专注于可持续时尚与智能纺织品研究。擅长融合传统工艺和前沿科技，开发环保创新面料。曾获国际羊毛标志大赛金奖，研究成果发表于《Fashion Theory》和《International Journal of Fashion Design, Technology and Education》等权威期刊。擅长相关方向PhD申请指导和文书撰写。