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1.
为研究压烫工艺对聚氨酯形状记忆纤维(SMF)/棉机织物的折痕保持性能,采用不同的压烫温度和压烫时间制备了25个试样,并进行折痕保持性(CR值)的测试。结果表明,在压烫时间不变的情况下,随着压烫温度的提高,织物的CR值呈上升态势;只有当外界作用温度高于形状记忆纤维定型温度一定幅度时,织物的CR值才达到最高值(5级);最佳压烫工艺为温度190℃,时间50 s。对6个CR值达到5级的试样进行形变固定率、形状回复率、缩水率和平整度的测试,结果显示经过压烫定型整理后的SMF/棉机织物具有较高的形变固定率和形状回复率,以及优于纯棉织物的布面平整度和尺寸稳定性。  相似文献   
2.
金关秀  祝成炎 《纺织学报》2022,43(12):75-81
为探究非织造布复合前后孔隙尺寸的变化规律,以纤维根数、纤维平均直径、纤维直径变异系数为变量生成数字图像(复合单元)对非织造纤维网进行模拟,并采用将2个复合单元叠加的手法来模拟复合后的非织造纤维网。用2个复合单元的孔径差异百分比(Er)和孔径变异系数的平均值(MV)表征复合前孔隙尺寸;孔径复合指数(IP) 和孔径变异系数复合指数(IV)用于表征复合后孔隙尺寸。结果显示非织造布复合前后的孔隙尺寸呈复杂的非线性关系。将ErMV作为支持向量机模型的输入分别对IPIV进行预测,其绝对百分比误差分别为1.84%和1.92%,误差很小。验证实验的结果进一步印证支持向量机模型具有很高的预测准确度。  相似文献   
3.
4.
为预测熔喷非织造布的过滤性能,提出基于属性约简和支持向量机的预测方法。运用粗糙集理论在ROSETTA环境下对含有9个参数的熔喷非织造纤网结构参数全集进行约简,得到6个各含3个参数的约简集。分别将参数全集及各个约简集作为输入建立基于支持向量机(SVM)和BP神经网络(BP-ANN)的28个过滤性能预测模型,运用交叉验证法进行模型结构参数优化。结果表明:以含厚度、纤维直径和孔径的约简集为输入,基于SVM模型预测准确度最高;其对过滤效率和过滤阻力的预测精度均超过98%,且CV值均小于2%,表明这3个参数是影响熔喷非织造布过滤性能的核心要素;基于SVM模型的预测准确度总体优于基于BP-ANN模型的。  相似文献   
5.
温敏形状记忆织物的开发及其起拱回复性研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
探讨棉温敏形状记忆聚氨酯包芯纱织物的加工方法及其起拱回复性能。通过分析形状记忆聚氨酯纤维的性能及其作用原理,设计了棉温敏形状记忆聚氨酯包芯纱织物,并将其与纯棉织物和棉氨纶包芯纱织物进行了起拱回复性能的对比试验。试验结果表明,温敏形状记忆聚氨酯包芯纱织物经过热处理后,热回复率高于其他织物,具有良好的形状记忆功能。  相似文献   
6.
采用三段式升温法对涤纶仿真丝织物进行起皱加工,再于常温进行碱减量加工;之后,采用专用复合糊料EW 50配以硫酸铵和防染盐S,对织物进行上浆处理,轧余率控制在80%~90%,100 ℃烘干3 min,随后进行喷墨印花;印花后,使用热转移印花以热轧方式固色。印制产品反面表观得色量达到正面的75%以上,印花清晰度超过80%,染色牢度高,符合后续加工及服用要求。  相似文献   
7.
针对国内纺织面料产业经营环境变化和产品研发存在问题,介绍了该领域先进国家和地区在纺织产品研发策略和方式上值得借鉴的做法,以及我们应学习的地方。  相似文献   
8.
金关秀  莫穷  胡金莲等 《印染》2014,40(16):30-32
在不影响纤维形状记忆性能的前提下,对聚氨酯形状记忆纤维/棉包芯纱的筒纱进行染色。包芯纱松式络筒卷绕密度应适中偏小,且筒子质量不宜大于800 g;碱氧一浴一步法前处理中,使用纯碱,温度不超过95℃,且严格控制升温速度;染色中均匀加入元明粉,染料和纯碱均采用曲线加料法加入,主泵循环采用正五反三的方式进行。成品纱线测试结果表明,染色后纱线的形变固定率和形状回复率均高于85%,筒纱内外层色差小,染色牢度较高。  相似文献   
9.
为有效预测纺粘非织造布的孔径及其分布,通过改变计量泵频率和网帘频率制备了30种聚丙烯纺粘非织造布,运用数字图像处理技术测取样品的孔径。以计量泵频率和网帘频率为输入,并通过改变隐含层神经元个数建立了7个BP神经网络模型,对孔径和孔径变异系数进行预测。结果表明,7个模型预测的平均绝对百分比误差均小于5%,其中神经元个数为5的模型的预测精度最高。验证实验的结果进一步印证了BP神经网络模型具有很高的预测准确度。此外BP神经网络模型预测的效果优于多元线性回归模型。  相似文献   
10.
介绍了人工智能技术及其在纺织行业的应用现状,展望了人工智能在纺织行业的应用前景.指出今后智能纺织CAD将得到开发,人工神经网络技术可在流行趋势研究中得到应用,计算机视觉将成为纺织品创新技术的重要组成部分,纺织专家系统的研发有望得到不断深化,模拟退火算法将获得更多应用.  相似文献   
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