仿人体出汗比例的Walter暖体假人皮肤制备

为了使Walter暖体假人各个部位具有与真人类似的相对出汗强度,采用了硅胶涂层的方法制备了非均匀出汗皮肤。通过对不同组分和不同厚度的硅胶涂层透湿率的分析,确定了最佳涂层工艺,以此工艺制备了3种具有自相似结构的硅胶涂层,通过对3种涂层的分形维数的计算和热阻,湿阻的测量,选择出最佳涂层结构。使用此涂层结构制备了整套非均匀出汗皮肤。实验测量了使用非均匀出汗皮肤和均匀出汗皮肤的暖体假人的裸态与着装状态的热阻和湿阻。结果显示:分形维数最接近黄金分割数的涂层方法可使非均匀出汗皮肤具有最佳热湿性能;所制备的非均匀出汗皮肤与原始均匀出汗皮肤对比,假人裸态和着装状态下的热阻、湿阻测量结果均有增加。     

新型有机磷氮系阻燃剂的制备及其棉织物阻燃整理研究

以生物基甘油、磷酸和尿素为原料,通过一锅法制备新型无卤、无甲醛的有机磷氮系阻燃剂。通过红外光谱对阻燃剂结构进行了鉴定,对阻燃整理后的阻燃效果,亲水性,耐久性等进行了研究。结果表明,经整理后的棉织物白度有所上升、接触角降低,棉织物的润湿性能所有改善。红外光谱的研究阻燃剂以共价键的方式结合在棉织物上,水洗3次后,仍能维持10%以上的增重率。垂直燃烧结果表明,经整理后的棉织物具有良好的阻燃性能,其中阻燃剂浓度为80 g/L时,具有较佳的阻燃性价比和阻燃效果。     

超细纤维合成革基布的制备及其性能

为提高聚酯/聚酰胺6(PET/PA6)中空超细纤维合成革基布的透湿性、柔软性,将聚丙烯腈(PAN)纳米纤维与PET/PA6超细纤维混合,通过水刺固网的方法制备出PAN-PET/PA6微/纳米超细纤维合成革基布并进行碱处理,分析了PAN纳米纤维质量分数对革基布透气性、透湿性、吸湿性、柔软度及力学性能的影响。结果表明:当革基布面密度一定时,随着PAN纳米纤维质量分数的增加,革基布的透湿性、吸湿性、柔软度、撕裂性能提升,而透气性能和断裂强力有所下降;当PAN纳米纤维质量分数为20%时,革基布的透湿率提升了15.19%,吸水量提高了23.53%,柔软度增加了38.17%;经碱处理后,革基布的亲水性有了明显改善,透湿率提升了23.81%,吸水量提高了42.26%,柔软度提高了23.20%。     

服装局部热阻与总热阻的动静态关系及其模型

为研究人体在静止站立和行走时服装局部热阻之间的比例关系,以及真人测试和假人测试服装总热阻之间的关系,利用热流计法测定人体设定的10个部位的热流密度,计算得到服装局部的热阻,通过面积系数计算得到站立和行走状态的服装总热阻;然后对不同测试条件下各部位服装的动静态热阻进行线性拟合,得到拟合斜率,并探讨了不同状态对服装热阻的影响。结果显示:动态热阻明显低于静态热阻,10个部位动静态模拟斜率依次为0.72、0.75、0.87、0.74、0.76、0.83、0.82、0.90、0.61、0.64;斜率小于或等于0.76的部位受运动的影响显著。最后得到真人测试的静态热阻和动态热阻,真人和假人测试得到的静态热阻以及动态热阻之间的数字模型。     

针刺工艺对UHMWPE非织造材料防刺性能的影响

为了研究超高分子量聚乙烯纤维(UHMWPE)针刺非织造材料的结构特征与防刺性的关系,制备了多组不同针刺工艺的样品;测试并分析了样品的孔隙率、纵横向拉伸强力和静态防刺性能,并对孔隙率与静态防刺力进行了回归分析。研究结果表明,UHMWPE针刺非织造材料的孔隙率受针刺深度和针刺密度的影响,并表现出随着针刺深度和针刺密度的增加而逐渐降低;样品在针刺深度5.16~11.17 mm和针刺密度521.91~1 012.63刺/cm2的工艺范围内,防刺能力随着针刺密度和针刺深度的增大而增大。二次方回归方程置信度较高,可用于UHMWPE针刺非织造材料的静态防刺力与平方米质量、孔隙率的关系研究。     

基于组合技术的先进非织造材料创新方法及其应用

先进非织造材料不仅可以充分发挥纤维的特性优势,还具有多种功能性结构特征,是先进纤维材料领域的研究热点和新产品开发的突破点。文章对先进非织造材料相关的组合创新理念、纤维组合创新和工程结构等进行了综述,并概述了典型的非织造组合技术在先进非织造材料中的应用实例。研究认为非织造组合技术可增强先进非织造材料的流体定向传输和高效低阻过滤等“智能”特性,进而提升其在医疗卫生、过滤分离和能源等领域的“可持续”应用。     

针刺工艺对UHMWPE非织造材料可穿戴舒适性的影响

探究超高分子量聚乙烯纤维(UHMWPE)针刺非织造材料的针刺工艺与结构特征和可穿戴舒适性的物理关系,制备了多组不同针刺工艺的样品;测试并分析了样品的特征性能和舒适性指标,并对孔隙率、透气性与透湿性进行了二次多元回归分析。结果表明,结构特征(孔隙率)和舒适性(透气性、透湿性和弯曲刚度)受针刺深度和针刺密度的影响显著,所建立的二次多元回归方程置信度较高,可用于UHMWPE针刺非织造材料的舒适性研究。     

基于聚类与改进最小二乘法支持向量机算法的汽车总装输送装备故障预警方法

汽车总装工艺复杂、生产节拍快、产量大,百分之六十以上的时间都在进行主辅物料输送,因此输送装备由于故障引起的停机会造成巨大的经济损失。为了对生产物料输送装备的健康状态作出评估,并在可能发生故障时作出预警,提出一种基于生长型神经气聚类算法与改进最小二乘法支持向量机(LS-SVM)回归模型的汽车总装输送装备故障预警方法。首先根据传感器的历史信号数据进行特征提取和降维处理,获得特征向量;运用生长型神经气聚类算法,将正常状态数据划分为多种工况,得到若干聚类中心,并计算当前运行数据的特征向量与聚类中心的欧式距离从而得到相似度趋势;同时构建了历史记忆矩阵,并通过改进粒子群算法优化LS-SVM回归模型参数,计算残差值,并结合残差值与相似度趋势,得出风险系数,对装备状态进行评估和预警。将所提方法应用于汽车总装物料输送设备,将减速器与轴承的振动值的均方根输入模型,得出设备的风险因子,证明了该方法的有效性。