应用BP神经网络估算服装铺料长度

针对传统估算方法存在事后性和经验依赖性等缺点,提出应用BP神经网络来估算铺料长度。该方法避开了先打板,再排料,后估算等过程,直接从订单的信息分析入手,通过实验从中提取出有关铺料长度的影响因素,并将其作为输入参数,建立估算铺料长度的BP模型,实验证明该模型具有较好的预测效果。在实际应用中,如将企业实际生产的样本输入模型,通过训练可使估算长度更加接近于企业生产的实际铺料长度,为实现快速准确地估算面料消耗,设计出优化的分床裁剪方案提供指导。     

圆股点接触钢丝绳计算机辅助设计

通过分析点接触钢绳股内各层钢丝的组成规律，建立数学模型，开发出《钢绳辅助设计系统》中点接触钢绳模块。该模块能根据输入的钢绳直径、绳径偏差、麻芯压合系数、钢绳长度、捻距及其结构参数，设计计算出制绳钢丝直径、中心丝直径、钢丝长度、总重量等数值。将计算结果同实际生产工艺参数对比，表明软件精度高，完全可取代人工计算，给生产带来方便。     

毛精纺前纺工艺参数重要性的BP网络定量评价法

在BP神经网络建模技术的基础上,提出利用神经网络输入层与输出层之间的网络权值及其分布来求各输入参数重要程度的方法。将采集到的毛精纺企业前纺工艺参数运用BP神经网络分别建立了粗纱CV值和粗纱单重的预测模型。结果表明:所建模型的平均相对误差都低于3%;采用样本数据验证,其预报值与实测值间的相关系数都高于0.95。对所建模型的网络权重进行提取,分别计算出13个输入参数对粗纱CV值和粗纱单重的重要性,挖掘出显著而有效的参数。经对比认为,BP网络法比多元回归显著性分析(MRSA)更为精准,可用于对实际生产加工的预报和控制。     

横编毛衫原料消耗预测模型

为了分析毛衫生产中原料消耗的问题,将包含5种基本结构的毛衫为例并对其进行研究分析。通过在一定假设基础上,根据针床编织状态有关参数,经过分析推导,建立了毛衫常用组织结构编织模型图,进而推导出5种基本组织的线圈长度几何模型。并根据毛衫线圈个数与纱线线密度通过矩阵形式写出有关参数向量,建立毛衫消耗模型的表达式。根据所建模型,对包含基本组织结构的毛衫进行消耗面密度的预测,经实验认证表明,该模型达到对毛衫消耗面密度预测的误差在3%之内,验证了该模型的准确性。为毛衫企业生产用纱及生产成本核算提供有效的参考。     

量子遗传算法及其在发酵中的应用

提出基于通用发酵动力学的分批发酵特征解析模型,并将量子遗传算法应用于求解该模型的参数。最后以赖氨酸分批发酵过程模拟为例,实验结果表明:用量子遗传算法可有效地解决赖氨酸分批发酵动力学模型这类复杂的非线性函数的参数估算问题。同POWELL与BP神经方法估算结果作比较,量子遗传算法能进一步提高赖氨酸分批发酵过程状态变量的计算值与实验值的吻合程度。     

针织服装裁剪工程生产能力的预估方法

通过市场调研,确定出影响针织服装裁剪作业总时间的相关要素为铺料时间、断料时间、划样时间、裁剪时间、操作准备时间、打号验片时间和分扎时间,进而找出影响各因素的相关子要素,并利用统计软件对裁剪作业总时间与铺料时间、分扎时间、划样时间、打号时间、裁剪时间等进行相关性分析和回归分析,建立了各个要素加工时间的计算公式,以及裁剪作业总时间的计算模型。进一步推导出裁剪作业总加工时间与铺料层数、套排件数、打号件数之间的关系公式。该公式可用于预估针织服装裁剪的生产能力,为现代服装企业裁剪工程的精细化管理,提高裁剪工程的工作效率提供了理论依据和指导意义。     

基于神经网络的织物折皱回复性能预测

探讨了将神经网络理论用于织物折皱回复性能的直接预测。根据研究对象特征,通过选取织物原料组成、经纬密度、抗弯长度、织物厚度及重量等重要影响因子作为神经输入元,将折皱回复角值作为输出目标,比较了径向基函数RBF、BP和广义回归GRNN 3种神经网络对织物折皱回复角的预测结果。试验结果表明,通过神经网络方法对织物的折皱性能预测具有较好的满意结果,且在预测织物的整体折皱回复性能时,BP模型与GRNN网络模型的预测值与实测值之间的相对误差要比RBF的小。利用输入神经元织物参数进行折皱回复性能的预测更有利于工艺与织物结构设计优化与质量控制,通过对输入神经元试验与优化有望达到满意的预测结果。     

服装生产台产量的学习曲线及应用

目前大多数国内服装生产企业仅能根据实际生产经验制定大概的生产计划,而不能通过对生产效能(生产效率、能力和利润)的科学、合理的估算制定出准确的生产计划,这样会造成生产混乱,给企业带来一定风险。针对这一现状,引入了学习效应的概念,应用统计分析方法证明了学习效应符合机织服装生产的规律,即单件服装生产时间随累计生产数量增加的变化规律,服装台产量的变化满足学习曲线规律,从而为科学合理地估算服装生产效能和降低服装生产成本等提供了一种新的方法。     

热泵式长豇豆干燥工艺优化

为保证热泵干燥后长豇豆产品的复水性和色泽等品质参数良好,同时降低豇豆干燥过程中的能量消耗,提高豇豆干燥生产的效率,采用Box-Behnken试验设计,分析干燥温度、漂烫时间和铺料密度3 个因素对豇豆产品的复水率、色差、单位耗能量和耗时4 个参数的影响,建立多元回归模型,并对干燥工艺参数进行优化,得到热泵式长豇豆干燥工艺的最佳条件为漂烫时间3 min、铺料密度2 kg/m2、干燥温度50 ℃。在该工艺条件下,实际测得长豇豆复水率1.15,色差值22.39,单位耗能量14.31（kW·h）/kg,耗时7 h,与预测值误差极小,为豇豆在实际热泵式干燥设备生产加工中的应用提供一定的理论依据。     

粮食收购智能定等系统的研究

根据粮食水分和容重确定粮食等级的标准,研究开发了以AT89C51单片机为核心的粮食收购智能定等系统。将模糊神经网络技术应用于该系统中,建构了BP网络─隶属度串联模型。该模型将BP网络的输出作为模糊系统的输入,计算出实测样本属于粮食三个等级的隶属度值,最终输出为测试样本的等级。在虚拟仪器LabVIEW软件平台上开发了系统的工作软件,实现了对水分、容重和等级的一体化检测。实验表明,该系统能够较准确地确定粮食的等级,并具有稳定性好,操作简单,工作界面友好等特点。     

人工排料与计算机排料利弊谈

工业排料是成衣生产中的一个重要环节，技术含量高。一个产品排料图的设计过程，是在满足设计．制作等要求的前提下．将服装各规格的所有衣片样板在指定的面料幅宽内进行科学的排列，以最小面积或最短长度排出用料定额，目的是使面料的利用率达到最高，以降低产品成本，同时给铺料、裁剪等工序提供可行的依据。目前服装排料方法有手工排料和计算机排料两种．     

基于神经网络逆模型的残碱控制系统

讨论了一个比较复杂的纸浆洗涤过程的数学模型，经过多次搜寻，可用五层串并联叠层BP神经网络来模拟这种多输入单输出高价模型，给出了该生产过程的神经网络逆模型结构及其主要内部特征，以及用该神经网络逆模型进行了仿真的情况，并运用此神经网络逆模型，设计出一套基于神经网络逆模型的残碱开环控制系统，再附加一个残碱串级反馈控制作为主控系统的辅助监督控制，或主控故障时的备用控制。     

纬编双面两色提花织物原料比估算

为了估算纬编双面两色芝麻点提花织物的耗纱量与原料比,提出花型意匠图与编织意匠图之间的变换关系。在深入研究这类织物结构特征的基础上,将织物分为4种基本单元,建立织物理想状态下线圈结构的基本模型并提出计算方法,探讨花型意匠图与线圈长度的对应规律,从理论上估算纬编双面两色提花织物的原料比。通过设计6款不同类型的纬编双面两色提花织物,测量并计算其实际原料比,对该模型的可行性进行验证。试验结果表明,建立的三维几何模型能较为准确地估算纬编双面两色提花织物的原料比,可为纬编CAD系统估算线圈长度与原料比提供一定的参考。     

基于TRIZ理论的陶瓷零件快速成型机铺料装置

根据一种陶瓷零件快速成形的专利技术,应用TRIZ理论设计了一种新的铺料装置,克服了铺料效率低。质量差的缺点。通过解决实际的技术冲突,说明了TRIZ理论解决产品创新问题的过程。重点阐述了如何利用冲突矩阵和发明原理来解决实际工程技术问题。     

基于神经网络的精纺毛纱性能预测模型比较

为比较BP与RBF神经网络对精纺毛纱性能的预测能力,采集前纺与后纺的工艺参数作为输入节点,表征精纺毛纱性能的条干不匀率与断裂强力分别作为输出节点,采用软件计算工具中的反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络分别建立细纱条干不匀率与断裂强力的预测模型,从统计学角度反映2种模型的预测性能。实验结果表明,在输入样本数较大、输入维数较高、精度要求相同的情况下,RBF神经网络模型的训练速度明显快于BP神经网络模型,但BP神经网络模型的预测性能略优于RBF函数神经网络模型,特别是遇到异常样本时,BP神经网络模型表现出更强的容错能力。     

啤酒糟旋转闪蒸干燥过程建模与优化

对啤酒糟旋转闪蒸干燥过程进行了实验研究。应用改进的BP神经网络对干燥过程建模，并基于该模型采用遗传算法进行优化计算，给出在一定生产能力条件下，满足产品湿度要求的最佳操作参数，使能耗最低。结果表明该模型具有较高的精度，优化结果对实际干燥过程的操作具有指导作用。     

服装批量定制中面料利用率与省布率的关系

针对服装企业生产中面临的材料浪费的实际情况,推导出了布料的利用率与省布率之间的相关关系,实验分析了批量生产中排料方式、尺码组合等因素对面料利用率的影响。     

整经长度与转数和内外周长的关系及应用研究

通过对整经盘头及其上丝线的分析,借鉴等差数列公式,推导出整经长度与转数和内外周长之间的数学关系式,并举例介绍该关系式的3种应用情况:求转数、测根数、估算整经盘头上的丝线质量。该研究为经编工艺参数的计算提供参考,为经编生产管理提供方便。     

BP神经网络在玉米干燥含水率预测中的研究

针对粮食干燥后含水率不一致这一问题,本研究根据农场测得实验数据为依据,采用入机初始含水率,烘干塔热风温度,入机玉米温度为输入量,排粮电机转速为输出量,构建BP神经网络玉米出机含水率预测模型。实验证明,通过与实际排粮电机转速作比较,该模型预测排粮电机转速误差在-5～5 r/min,预测值和实际值相关系数R为0.98419,证明该模型可以有效预测排粮电机转速和出机玉米含水率。     

蚁群神经网络传感器故障识别法在二次测爆装置中的应用

文章针对煤矿井下二次测爆装置中传感器主要故障,提出利用蚁群神经网络故障识别的新方法。通过蚁群算法对数据进行多次寻优,找到理想的权值,再将它们输入BP神经网络系统进行训练。此法有收敛速度快,能防止BP网络陷入局部极小点的优势。最后根据实际矿井情况模拟仿真,实验证明这种方法对比单纯使用BP网络算法,效果明显提升。