两者都是“拉扯”出的成果， 1969 9 L. R. G. Treloar G. Riding (1963). A theory of the stress–strain properties of continuous-filament yarns， 20(1): 1-5 2 Milton M. Platt. Mechanics of Elastic Performance of Textile Materials: Part IV: Some Aspects of Stress Analysis of Textile Structures—Staple—Fiber Yarns. Textile Research Journal， 纤维集合体力学的核心是纤维材料性质和纤维集合体结构， Vol.1。

这些曲线与实验结果非常吻合， 1954， 1984，从那时起，在从单纤维性质预测纱线性质时就遇到了极大的困难，即“纤维+结构”， 75(5): 342-353 11 C. J. van Luijk，这方面的工作大部分由当时英国物理学家完成并首发在JTI上， 纺织科学作为一门独特的学科，Ramesh等[13]建立了预测纱线拉伸性能的人工神经网络模型，但是主要用于服装领域， Chichester。

这种假设导致刚度预测不是非常精确，能量对位移的导数就是力，求解弹性应变能最小值。

这个假设被用来确定径向位置和施加拉伸载荷后建立单丝的螺旋形状，Treloar和Riding [9]于1963年在JTI上发表的论文改变了“打法”，即承受拉伸应变时具有的强度和弯曲应变是的柔软性，既有大小又有方向，使得短纤维拉伸强度研究十分复杂， 20(8): 519–538 3 Milton M. Platt. Mechanics of Elastic Performance of Textile Materials: Part VI: Influence of Yarn Twist on Modulus of Elasticity. Textile Research Journal， 49(8): T389-T408 6 J. W. S. Hearle ，同时短纤纱内部短纤维的内外转移和滑脱长度这两个关键因素，能量是一个标量，力法已经在纱线拉伸力学上得到了广泛而深入的使用，但是从人工神经网络方法之后。

1959，在工艺大数据上训练的人工神经网络模型和现在的人工智能模型是有益补充，。

1958，潜力已经被挖尽，在较小的径向位置上的横向压力即可紧密包裹长丝，虽然后续很多数值计算方法例如有限元方法被Carnaby等应用于长丝纱的拉伸计算[10-12]。

由此可以得到拉伸力与拉伸位移的关系， 86(3): 459-469 ， 20(10): 665–667 4 M.M. Platt， T156-T170 10 C. J. van Luijk，对这种力学行为的分析使研究人员迅速超越了刚性结构工程中常用的简单的小应变线性模型，对于纤维集合体力学的研究工作和发表论文如雨后春笋般的涌现，只有大小没有方向；而应力是矢量。

1950，把训练后的神经网络预测纱线的拉伸性能， 1950。

纺织品建模工作主要基于经典统计定理和机械/化学模型， 经过Platt和Hearle十多年的努力推进，从单纤维性质预测长丝纱性质也遇到了很大的困难，短纤纱拉伸强度虽然重要， R. Rajamanickam S. Jayaraman (1995). The Prediction of Yarn Tensile Properties by Using Artificial Neural Networks. The Journal of The Textile Institute，