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为了选择适于评价新型纺织品热湿舒适性能的测试方法,本文对比了两类热湿传递性能的方法标准,分析了各自的特点及其差异,认为单项指标评价法简单易行,但适用范围窄;综合指标评价法快速全面,但仪器复杂,测试时间长,在稳态条件下测得的舒适性能难以全面反映人体穿着时的实际感觉。建议进一步完善热湿传递理论、建立新标准,并结合主观评价方法综合评判。 相似文献
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针对当前空调制冷与供暖中造成的能源消耗激增与实现“双碳”的全球目标之间出现巨大矛盾,实现由智能织物对人体自身热湿舒适性调节从而降低能耗成为亟需解决的问题。根据当前热湿舒适性智能织物的研究,概述了人体热湿舒适性调节原理;介绍了由高性能材料(如高红外线反射、高导热、高红外线透过材料)制备的热湿舒适性智能织物以及通过纤维或织物结构控制实现的智能织物(如保暖、吸湿快干、智能热湿调节织物)。分析了不同调节方式的智能织物制备方法及现阶段面临的困难和挑战;提出可制备新型热湿刺激响应纤维,通过纤维的低成本、大规模生产达到智能热湿调节织物的生产及广泛应用;展望了热湿舒适性智能织物在“双碳”背景下,推动智能服装发展的应用前景。 相似文献
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采用Coolplus(酷帛丝)长丝织物、纯棉织物、普通涤棉织物及Porel~纤维织物,设计组织结构相同、克质量类似的面料,测试织物的速干性、吸水性、芯吸高度、克罗值、透湿指数、透气性等指标,分析各类面料对人体舒适性的影响。结果表明:PorelR纤维织物对液态水的调控能力较其他材料更优,既能改善棉织物在夏季运动状态下穿着时产生的湿热感及冬季的湿冷感,又能克服Coolplus等化纤面料由于难以调节人体湿热平衡而产生的闷热感,其透湿、隔热性能均较好,具有优异的热湿调节能力,是贴身穿着服装的理想选择。 相似文献
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木棉是一种天然纤维素纤维,中空度85%以上,非常适合制作保暖材料,但是由于传统木棉絮料的强力低,持久回弹性差,使其用量越来越小,所开发的木棉絮料制作新技术克服了上述缺陷。为进一步探明木棉絮料的综合性能,比较研究了木棉絮料和其他现有絮料的静态热阻和对流散热量,发现木棉絮料的保暖性仅次于羽绒,明显优于四孔、七孔涤纶棉絮料和喷胶棉,与化纤絮料相比木棉纤维将絮料中的空隙分割的很小,使得絮料的对流散热量大幅度降低,而且木棉絮料的传导热阻也明显高于现有化纤絮料。 相似文献
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为了解酚醛纤维织物的热湿舒适性,将酚醛纤维织物应用于消防领域,以酚醛纤维织物及消防服常用的阻燃棉布、芳纶1313 织物、聚酰亚胺织物为研究对象,对隔热性、保温性、透湿性、透气性和输水性这5 个指标进行测试,研究相同面密度的不同种类织物的热湿舒适性。利用灰色聚类分析理论对5 个指标进行聚类分析,对这4 种织物在不同环境下的热湿舒适性能做了综合评价。结果表明:在高温条件下,酚醛纤维织物具有较好的热湿舒适性,聚酰亚胺织物与阻燃棉布次之,芳纶1313 织物最差;在低温条件下,酚醛纤维织物也具有良好的热湿舒适性,聚酰亚胺织物次之,芳纶1313 物与阻燃棉布最差。 相似文献
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为了探讨经编无缝服装贾卡组织对热湿舒适性的影响,通过实验的方法研究具有代表性的9种贾卡组织的热湿舒适性能,并结合灰色理论中的聚类方法分析经编贾卡组织面料的热湿舒适性.根据人体各部位热湿程度的不同,将胸、肩、下胸围、背部等上身各代表性部位进行分区设计,针对不同区域选择不同贾卡组织的面料.研究表明:贾卡网孔组织结构较稀松,透气性和透湿性很好,其热湿舒适性能较好.通过分区设计的方法使不同厚薄组织的面料应用于正确的服装部位,可以有效地提高经编无缝服装贾卡组织的热湿舒适性. 相似文献
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按照用1.0 N碱性次氯酸钠溶解全毛细化防缩产品,经常会发现无法全部溶解的现象,从羊毛细化技术的发展状况和细化机理入手,结合羊毛与碱性次氯酸钠的反应原理分析了造成羊毛无法全部溶解的原因,并提出了鉴别细化羊毛产品的方法. 相似文献
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为探讨凉爽锦纶纤维的热湿性能,测试分析了纤维的细度不匀、拉伸性能、摩擦抱合性能、沸水收缩率和含油率等基本性能;在此基础上,通过差热分析、热重分析、降温实验、吸湿实验和放湿实验分别研究了凉爽锦纶纤维的热性能、降温性能和吸放湿性能。结果表明,凉爽锦纶纤维的细度不匀、拉伸性能和摩擦抱合性能比普通锦纶略差,沸水收缩率和含油率与普通锦纶相似;凉爽锦纶纤维的差示扫描量热曲线与普通锦纶存在一定差异,在织造、染整等加工过程中的控制温度应低于370℃;凉爽锦纶纤维的降温性能、吸放湿性能均优于普通锦纶。 相似文献
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选用精梳细特纯羊毛丝光纱,采用纬编针织设备,生产适合于可贴身穿着的针织内衣产品.介绍了编织、染整生产工艺. 相似文献
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基于贝叶斯方法的山羊绒与细羊毛的鉴别 总被引:3,自引:0,他引:3
根据细羊毛与山羊绒的鳞片形状与结构特征的不同,提出智能识别2类纤维的方法。通过CCD系统获取2类纤维的灰度图像,采用图像技术将灰度图像处理成单像素宽度的二值图,从二值图中提取描述2类纤维鳞片形状特征的4个比对指标。在样本数据库上基于4个比对指标的统计假设建立辨识细羊毛与山羊绒纤维的贝叶斯分类模型。仿真结果表明:该模型具有较好的纤维鉴别能力,对山羊绒纤维的识别准确度达到83%,对细羊毛则达到90%;并且随着参数的增加,模型有进一步提高鉴别精度的可能。 相似文献