肖遠發(fā)，于偉東
精紡毛織物加工中，后整理對織物外觀質(zhì)量和風格特征起決定性作用，其加工工藝和參數(shù)的選擇非常重要。目前，工藝參數(shù)的選擇一般憑經(jīng)驗，客觀性和準確性差，而工藝流程與參數(shù)的確定是優(yōu)選和系統(tǒng)問題，存在多重因素。除了羊毛原料、紗線品質(zhì)和產(chǎn)品設(shè)計規(guī)格外，后整理工藝是提高和改善實物產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵。合理的后整理工藝，能使羊毛的優(yōu)良性能得以發(fā)揮。BP(Back-Propagation)網(wǎng)絡(luò)是由非線性傳遞函數(shù)神經(jīng)元構(gòu)成的，是采用誤差反傳作為其學習算法的靜態(tài)前饋網(wǎng)絡(luò)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理的功能和良好的非線性映射逼近性能，近來在預測技術(shù)中得到重視與應(yīng)用。本文嘗試應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，根據(jù)已知原料、紗線的品質(zhì)和后整理工藝參數(shù)預測織物的質(zhì)量，根據(jù)織物質(zhì)量反演工藝參數(shù)和原料參數(shù)，對加工工藝參數(shù)和原料參數(shù)進行優(yōu)化，為生產(chǎn)加工提供指導。
1 精紡后整理質(zhì)量預報與反演模型的確定1．1 預報與反演模型的輸入輸出參數(shù)1．1．1 預報模型的輸入輸出參數(shù)預報模型的基礎(chǔ)是輸入?yún)?shù)的篩選和轉(zhuǎn)換函數(shù)(輸出函數(shù))的確定。本模型運用企業(yè)中實用并能較全面反映出織物質(zhì)量的8個指標：經(jīng)向縮水率、緯向縮水率、折皺彈性角、經(jīng)脫縫、緯脫縫、落水變形、經(jīng)向汽蒸收縮率和緯向汽蒸收縮率作為輸出參數(shù)，即預測參數(shù)。而輸入?yún)?shù)包括原料、紗線品質(zhì)和后整理工藝參數(shù)等近40個參數(shù)，按其對上述8個輸出參數(shù)的重要性篩選所得。將纖維長度及長度離散、纖維細度及細度離散、經(jīng)紗線密度、緯紗線密度、經(jīng)紗捻度、緯紗捻度、經(jīng)密、緯密、浮點長、洗縮時間、煮呢時間、蒸呢時間和壓力組合共14個參數(shù)作為輸入?yún)?shù)。在對不同指標預測時，要進行篩選，最后確定總的主要輸入指標數(shù)或輸入?yún)?shù)。1．1．2 反演模型的輸入輸出參數(shù)反演作為預報的反過程，其實質(zhì)是把織物質(zhì)量指標作為輸入?yún)?shù)，原料參數(shù)或工藝參數(shù)作為輸出；其目的就是進行工藝的優(yōu)化。本模型選用以上所提及的8個指標作為輸入?yún)?shù)。預
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