毛纺织工艺设计智能化模型研究与实践

毛纺产品的工艺设计是一个严重依赖于专家知识、经验的思维过程，完整准确的数学描述显得十分困难。文章提出了毛纺织工艺设计智能化模型，通过基于案例(CBR)和基于规则的推理(RBR)以及人工神经网络(ANN)等关键技术的引入，提高了系统解决实际问题的能力。实践表明，智能化技术在毛纺工艺设计中具有广阔的应用前景。     

基于案例推理的毛纺工艺推荐模型设计

为了提高纺纱工艺重用效率,以毛纺工序为研究对象,从工艺设计人员对历史工艺重用的思维方式出发,采用基于案例推理(CBR)的方法构建毛纺工艺推荐模型.基于纱线特征和纤维指标对工艺设计的影响,确定了用于推荐的特征属性,建立了案例库,并分别通过纱线和纤维两个方面特征属性的综合相似度来推荐毛纺工艺;采用层次分析法(AHP)和专家...     

基于CBR和ANN的精纺纱智能化加工研究与实践

基于事例的推理(CBR)和人工神经网络(ANN)技术,建立了精毛纺纱线质量智能预报加工模型.通过CBR,根据所加工产品的主要特征,能够从历史数据库中快速提取出与设计特征参数最为相似的案例,相似性高的案例排在检索案例前面.利用ANN预报模型对所调整方案的效果进行评价,一方面可以通过调整相应的加工工艺参数及产品质量指标,预测所加工纱线的质量指标,并与实际要求比较,确定最终的加工参数;另一方面,根据所要加工纱线的质量要求,反演所需毛条的相关质量指标,以便企业能够用较低的原料成本生产同样质量的纱线.     

专家系统在毛纺工艺设计中的应用

介绍了在Windows Xp环境下使用VB.net开发毛纺工艺设计专家系统的技术环节。讨论丁毛纺工艺设计中各种工艺参数影响的因素后．系统采用B／S结构构造了知识库。并采用推理机制结构模糊推理方法实现推理机制。该系统具有友好的人机界面．可智能化的进行毛纺产品工艺设计。     

精毛纺纱罗组织面料的开发生产

采用纱罗组织设计生产的精毛纺面料具有光洁、滑糯、蓬松等特点，如果上机工艺调节不合理，生产难度非常高。本文根据实际批量生产时积累的经验，介绍了纱罗组织精毛纺花呢的工艺设计和在G6300剑杆织机上改造生产的工艺参数。     

高比例超短羊绒/蚕丝精梳高支机织纱研制

长度30mm以下的超短羊绒纤维难以精梳成条,在轻薄高档机织面料的应用上受到限制。为纺制高比例超短羊绒/桑蚕丝精梳高支机织纱,以精梳毛纺工艺系统为基础,对B262和毛机、B272梳毛机进行了合理改造,探讨了精梳、针梳、粗纱和细纱等工序的工艺参数配置。结果表明所纺高支纱的强力、伸长、毛粒和捻度等指标达到了机织纱质量要求,适合用于生产高档机织面料。     

粗梳毛纺彩虹纱产品的开发

为了满足消费者个性化需求,利用粗梳毛纺散纤维染色后再进行纺纱的工艺特性,按纱线设计的颜色循环顺序采用单色称量喂入梳毛机,直接生产出带彩段的粗纱,再以2条粗纱同时喂入走锭细纱机进行牵伸加捻,开发出了具有独特外观效果和个性化的彩虹纱线产品.纺出的彩虹纱线上分布有长度、间隔、色彩变化的彩段,反映在织物上各色相连、相互渗透、依次变化,透射出虚拟渐变的“彩虹”外观.粗梳毛纺彩虹纱产品的成功开发,拓展了毛纺企业开发生产花式纱线的空间,提高了毛纱的附加值,具有较好的市场前景.     

JWF1416型粗纱机工艺设置及质量控制体会

探讨JWF1416型粗纱机的性能特点、工艺设计及质量控制。介绍了新型粗纱机的技术优点,对粗纱机罗拉隔距、粗纱定量、牵伸倍数、粗纱捻度、粗纱成形及张力等工艺参数设计及粗纱质量控制进行了分析和论述。指出:应根据新型粗纱机的特点和纺纱要求,正确设计工艺参数,加强设备维修管理、温湿度控制及运转清洁管理,才能正常发挥其优势,满足纺纱质量和生产的要求。认为:合理优化粗纱工艺配置和加强粗纱质量控制是使用好新型粗纱机的关键。     

三组分耦合段彩纱工艺准备系统设计

针对三组分耦合段彩纱纺纱工艺准备过程中存在的粗纱混配色困难、段彩纱数据量大、管理繁琐等问题,设计了三组分耦合段彩纱工艺准备系统。该系统基于KUBELKA-MUNK双通道理论,可实现3种粗纱的混配色;设计工艺参数计算模块可实现参数的自动生成;利用以太网通信将生产工艺参数输出到PLC控制器,实现对三组分耦合段彩纱纺纱装置的生产控制;利用数据库管理不同类型段彩纱的数据。测试结果表明,该系统可简化段彩纱工艺准备工作,满足设计要求。     

新型FN201B1型系列化四联式梳毛机性能简介

1　概述随着毛纺工业的不断发展 ,毛纺产品向轻、薄型 ,高支纱方向发展 ,而我国现有的毛纺梳理设备与国外还有较大差距 ,为了满足我国毛纺工业的发展 ,提高国产梳毛机的技术水平 ,青岛胶南东佳纺机集团有限公司通过调研、消化吸收国外先进技术 ,成功研制出FN2 0 1B1型系列化四联式梳毛机 ,如图 1所示。经用户分别对W 6 2 2 0黑色羊绒回丝、W 92 6 0B灰色羊绒、35 0 1紫绒、R6 10 2A灰色羊绒等原料试纺 ,均纺 2 4Nm纱 ,出条粗纱光、紧、圆 ,品质条干好 ,细纱断头率较低 ,完全达到了设计要求 ,符合FZ930 0 1- 93国家标准 ,现将该机主要结…     

主成分分析的BP神经网络在精毛纺粗纱工序中的应用

1.Textile Materials and Technology Laboratory;Donghua University;Shanghai 201620;China;2.College of Garment and Art Design;Jiaxing University;Jiaxing;Zhejiang 314001;China;3.Cellege of Textiles;Donghua University;Shanghai\ 201620;China     

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。     

基于Markov预测的服装辅助设计模型

阐述服装流行要素对服装设计的影响,提出基于Markov预测(Markov prediction,MP)技术和采用案例推理(case-based reasoning,CBR)搜索匹配技术的服装辅助设计模型,解决现代服装企业设计过程中设计智能化问题。该模型将信息系统大容量记忆、高速运算和细节分析等特点和设计人员在经验基础上的主观判断相结合,从MP预测模型中得到服装流行要素的预测集合,再通过趋势分析得到合理的服装流行要素组合(流行趋势)。CBR搜索匹配历史设计案例库和预测得到的流行趋势,在服装设计人员的修改和整合下得到设计结果。最后,通过企业的服装辅助设计应用实例对该模型进行了验证。     

F2461型自动落纱毛纺粗纱机

介绍了F2461型无捻粗纱机的机架、传动、牵伸、搓板等主要机构的特点,以及自动落纱机构的自动化控制装置和全自动落纱升头方式.经过生产试验,确定了采用该机型纺制全毛、混纺纱的前纺工艺流程和粗纱主要工艺参数以及纺制不同纱线后的粗纱质量指标.     

长丝-须条间距对棉/涤纶长丝Sirofil成纱性能的影响

以低弹涤纶长丝和精梳纯棉粗纱为原料,在其他工艺参数不变的情况下,采用全试验法纺制不同长丝一须条间距的棉／涤纶长丝Sirofil复合纱,测试了纱线的强力、条干和毛羽。分析比较得到实验范围内棉／涤纶长丝Sirofil复合纱的最优长丝一须条间距为8mm。     

精纺毛织物染整专家系统初探

毛织物品质和风格特点主要是由毛织物的后整理即染整工艺来实现的。在系统分析和总结毛织物品质风格和染整工艺关系的基础上，提出了毛织物染整专家系统的设计思想和体系框架。根据毛织物染整工艺的知识特点，对于染整工艺的选择采用产生式规则知识表达方法，而对于染整工艺条件的确定则采用神经网络的推理及学习机制，给出了该专家系统知识库的实现步骤和方法。     

差别化纤维及花式线在精纺呢绒开发中的应用

通过对高性能、差别化、生物源纤维的原料研究,开发了羊毛与天丝、大豆蛋白复合纤维、竹、棉等混纺交织产品。系统阐述纱线支数、纺纱工艺条件、织物组织及规格,精心设计各道工序工艺参数和技术要点。产品试制结果证明:生产工艺能够满足产品品质要求,合理的混纺比可使产品手感滑糯,光泽明亮柔和,既有蚕丝般的光泽,又有羊绒般的手感,各种纤维的性能得以充分发挥和互补,大大提高了精纺毛织物的服用性能,提高了精纺呢绒面料的档次和附加值,多种差别化纤维及花式线应用于精纺毛织物的生产中是完全可行的,具有巨大的经济效益和社会效益。     

控制粗纱伸长提高粗纱质量

粗纱伸长率是反映粗纱质量的一个综合指标,对粗纱质量影响很大,因此必须进行控制.通过对粗纱机张力参数进行优化,对卷绕工艺参数进行了调整.调整后有效控制了粗纱伸长及大、小纱的伸长差异率,提高了粗纱的条干和质量不匀率,降低了粗纱断头.     

Optimization of ring-spinning process parameters using response surface methodology

Several processes are involved in textile industry for yarn production. Ring spinning is the most versatile machine for producing the spun yarn. It is necessary to optimize the ring-spinning process parameters in order to curtail cost and increase the production rate without affecting the yarn quality. In this study, the effects of spinning process parameters namely, spindle speed, roving twist multiplier (roving TM) and yarn TM are studied and have been optimized using three variable Box–Behnken design of Response Surface Methodology. It is determined that spindle speed of 17,000?rpm with 4.1 TM for yarn and 1.3 TM for roving results are the best optimal responses.