织物力学性能研究的神经网络方法

评述了织物力学性能研究的现状及存在的问题，介绍了人工神经网络及其在纺织中的应用，指出神经网络技术的织物力学性能研究中的应用前景。     

涤纶“新合纤”织物的力学性能和织物风格

最近在日本开发了许多由聚酯纤维制造的新型机织物,即所谓的“新合纤”。它们是通过开发特殊形式的人工制造纤维,使用合适的纱线和织物结构,再辅以适当的后整理工艺而得到的,现已风摩全球。一般来说,“新合纤”织物可根据它们的手感分为四类,即仿真丝、桃皮绒表面、人丝(干)触感和仿毛型。     

织物组织结构对机织物力学性能的影响

纺织品组织结构对织物的外观和应用性能具有普遍的适用性,织物的最终用途在很大程度上取决于所用的材料及其物理特性。因此,织物的结构参数直接决定了织物的性能。研究了不同组织结构对织物力学性能(包括拉伸性能、撕裂性能和耐磨性能)的影响,主要探讨了平纹、斜纹和方平组织对织物力学性能的影响。     

Tencel与Model织物力学性能的比较

分别对天丝、莫代尔的平纹织物和斜纹织物进行力学性能测试,结果表明：天丝织物的拉伸断裂强度和撕裂强力优于莫代尔织物,但是耐磨性能不如莫代尔织物;对于同种纤维的织物．平纹织物的拉伸断裂性能、耐磨性能优于斜纹织物,而斜纹织物的撕裂强力却优于平纹织物。     

间隔织物的广泛应用

间隔织物是一种三维织物,是在两层外部地组织中引入一根间隔纱,将两层织物连接起来并使两层织物隔开,间隔纱主要为单丝.间隔织物的应用领域非常广泛,如应用于医用纺织品、家用纺织品、军用纺织品、汽车用纺织品、航空用纺织品及运动用纺织品.阐述了间隔织物的性质、市场前景及应用.     

三向织物及其力学性能研究进展

现在对织物的结构和性能要求越来越高,一方面从原材料如纤维纱线的角度进行研究,另一方面对织物结构的研究也备受关注.三向织物(triaxial woven fabric,TWF)是一种各向异性差异得到改善的织物结构,其各向同性较强,力学性能较高.文章首先介绍了三向织物的结构,其次总结了三向结构织物在力学性能方面的应用进展,...     

多喷织物力学性能及刚柔性的研究

对采用一次引纬引入多根纬纱的多喷织物的力学性能及刚柔性进行研究,该织物可以增大织物纬密,增加织物厚度,使织物具有独特的风格。随着纺织技术的不断发展,人们对织物性能的要求越来越多、越来越高,也使得这种多喷织物成为新的发展趋势。     

预测织物热传递性能上的BP神经网络应用研究

织物的热传递性能是评价服装舒适性的重要指标之一。纤维性质 ,纱线结构与性质 ,以及织物的结构与性质 ,均会影响织物的热传递性能 ,它们之间存在着复杂的非线性关系。主要对神经网络求解织物热传递问题进行了深入研究。利用计算机建立神经网络模型 ,选择最佳网络参数并对网络进行训练。通过应用实例 ,提出了处理实验数据的方法 ;并通过建立大量的BP网络进行比较 ,来提高训练速度和仿真精度 ,筛选出最具应用价值的网络。     

灯芯条织物基本力学性能与织物成形性的灰色关联

利用KES织物风格仪测试7种不同的灯芯条织物的基本力学性能，应用灰色系统理论得出了织物基本力学性能与织物成形性的关联度，并对其排序，分析后认为影响织物成行性的主要基本力学性能指标依次是B、2HB、G、2HG5、SMD、T0，并定性说明了这些因素如何影响其织物的成形性。     

织物键盘的研究现状及应用

本文首先介绍了织物键盘的研究现状，然后简单介绍了织物键盘的应用，并指出其潜在的市场前景。     

日晒对织物（纤维）色牢度和力学性能影响的研究

服装在服用过程中将经受日晒而老化,研究日晒对织物性能的影响具有重要意义。回顾和总结了日晒对织物（纤维）色牢度和力学性能影响的国内外研究,明确研究中存在的空白点和有待进一步研究的方向。     

机织物增强水泥基复合材料的力学性能研究

通过对碳纤维织物、玻璃纤维织物和尼龙纤维织物增强水泥基复合材料的三点弯抗折强度试验 ,分析 3种典型纤维的机织物增强水泥基复合材料的全载荷 挠度曲线、弹性模量、抗折性能和断裂能。     

三维玻璃纤维织物增强不饱和树脂的力学性能研究

以不饱和树脂为基体,三维玻璃纤维织物为增强体,采用手糊/模压工艺,制得三维玻璃纤维增强复合材料,并对其力学性能进行了研究。结果表明,当增强材料的质量分数为10%时,复合材料的拉伸强度和弯曲强度分别为89.38MPa和147.45MPa。与二维玻璃纤维织物增强复合材料相比,其拉伸强度和弯曲强度分别提高了37.46%和21.91%,与短纤维增强复合材料相比,其拉伸强度和弯曲强度分别提高了64.30%和35.83%。另外,为进一步改善基体的力学性能,还考察了刚性粒子(碳酸钙)对复合材料的影响。结果表明,碳酸钙能提高复合材料的韧性,且当碳酸钙质量分数达到20%时韧性最佳。     

等离子体处理对芳砜纶机织物力学性能的影响

为改善芳砜纶机织物的服用性能,对其进行了低温等离子体处理.对处理前后织物力学性能指标的测试数据作数理统计分析表明,处理后织物的力学性能有一定程度降低,但不影响其使用性能;除悬垂性外,处理工艺中因素的各水平对其他力学性能没有显著影响.     

基于BP神经网络织物疵点检测识别

根据疵点的特征对简单的织物疵点进行识别,先采用直方图均衡化、小波分解、二值化等方法对织物图像进行一系列的预处理,然后提取出织物疵点的特征值,再利用3层BP神经网络对织物疵点进行训练识别分类,试验结果表明识别率达95％。     

长丝纱的结构与织物的基本力学性能,表面性能的研究

本论文通过实验调查了常见的精梳毛型短纤维纱线、化学长丝仿毛的空气变形纱、低弹网络丝、长丝与短纤维的ｓｉｒｏ型复合纱和并捻型复合线的结构差异给织物的基本力学性能及表现性能造成的差异，发现其注要差异表现在织物的抗弯刚度及其弯曲滞后常数、抗剪切刚度及其剪切滞后常数、厚度方向的压缩性能、织物表现摩擦系数的平均差不匀率，并探明了纱线的结构种类与这些织物性能相关的具体规律。     

RBF神经网络在织物风格评价中的应用

 采用先进的径向基函数神经网络(RBF)对织物风格进行评价,较之常用的BP神经网络,RBF的识别能力更强,训练时间也大大缩短,对解决织物风格评定问题具有一定的可靠度和精度,在织物风格评定中具有一定的应用价值。     

基于卷积神经网络的机织物密度均匀性检测

针对目前基于机器视觉的机织物密度自动检测时织物检测视野小、精度低、品种适应性差的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络的检测方法.首先设计了一套离线图像采集系统连续采集织物图像,并建立一个包含详细织物参数的织物图像数据集;然后采用一种具有不同大小局部感受野的多尺度卷积神经网络适应不同大小的织物结构特征,定位纱线位置;最后...