纺织学报
紡織學報
방직학보
JOURNAL OF TEXTILE RESEARCH
2010年
10期
92-97
,共6页
缩率%减量率%织物结构%弯曲刚度%非线性回归%BP神经网络
縮率%減量率%織物結構%彎麯剛度%非線性迴歸%BP神經網絡
축솔%감량솔%직물결구%만곡강도%비선성회귀%BP신경망락
为改善涤纶衬里织物的弯曲性能,确定织物在染整加工中结构变化对其弯曲刚度产生的具体影响,通过实验室模拟染整生产工艺,改变生产工艺条件,使织物在不同缩率和碱减量率下发生结构参数变化,获得不同的织物结构及弯曲刚度,并通过多项式回归分析确定织物结构参数与弯曲刚度之间的关系,建立一元、多元非线性回归方程.根据染整加工中变化的织物结构参数,采用BP神经网络预测织物弯曲刚度,相对误差较小,预测精度较高.
為改善滌綸襯裏織物的彎麯性能,確定織物在染整加工中結構變化對其彎麯剛度產生的具體影響,通過實驗室模擬染整生產工藝,改變生產工藝條件,使織物在不同縮率和堿減量率下髮生結構參數變化,穫得不同的織物結構及彎麯剛度,併通過多項式迴歸分析確定織物結構參數與彎麯剛度之間的關繫,建立一元、多元非線性迴歸方程.根據染整加工中變化的織物結構參數,採用BP神經網絡預測織物彎麯剛度,相對誤差較小,預測精度較高.
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