孔令剑[1]2004年在《应用神经网络预测织物热湿传递性能》文中研究说明织物的热湿传递性能是评价服装舒适性的重要指标。在研究织物热湿传递时,影响热湿传递的因素比较复杂,包括纤维种类与性能、纱线结构与性能、以及织物的结构与性能等。这些因素共同的作用影响了织物的热湿传递,并与织物热湿传递性能之间存在复杂的非线性关系,因此,用传统的数学、物理方法进行这方面的研究就受到了一定的限制。 人工神经网络具有自学习、自组织和自适应、固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、容错性等功能和特点,在复杂系统的建模问题上表现了它的优越性。在生物、商业、环境、金融、制造业、医学、军事、通信等方面已经获得广泛应用,在纺织行业的研究及生产中,也越来越得到重视。 本研究主要对神经网络求解织物热湿传递问题进行深入研究。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。开发织物热湿传递预测专用软件。开展这方面的研究,可提高我国在纺织测试领域中的应用水平,也为节省人力,提高测试速度与精度以及节省购买测试仪器开支提供一条行之有效的解决途径,因而应用前景广阔。
孔令剑[2]2009年在《基于神经网络的麻类织物热湿传递性能研究与预测》文中指出织物的热湿传递性能是评价服装舒适性的重要指标。前人对纺织品和服装的传热和传湿性能做了许多研究,并在基本概念、基本规律、测试方法、评价指标、纤维品种、热湿舒适性机理等方面取得了许多成果,但是仍有许多理论与实际问题尚未解决。在研究织物热湿传递时,由于影响热湿传递的因素有纤维性质,纱线结构与性质以及织物的结构与性质。这些因素共同影响织物的热湿传递,并与织物热湿传递性能之间存在复杂的非线性关系。本文着重研究论述了织物在穿着过程中的热湿传递机理,并从理论上对织物的热湿传递进行了公式推导,给出了人体—服装—环境之间热湿传递的计算公式。先将织物考虑为固体进行热湿传递研究,再将织物作为多孔材料进行分析。但通常它们是在假定织物各相均匀排列的前提下进行的,会造成较大的计算结果误差。利用分形理论,对织物的几何结构进行较为精确的描述,认为其具有明显的分形特性,克服了常温环境下经典几何方法所建立的导热系数理论模型的不足。实验验证表明,所求得的透湿性能值更逼近于它的实测值。对YG-601型电脑式织物透湿仪进行改进,比起用微气候仪测试动态透湿性,改进后的织物透湿仪测试数据更可靠,重复性更好,与静态数据具有可比较性。根据研究目标,选取了25种试样,其中18种是纯苎麻织物或含麻的织物,其余为性能上与麻类织物接近的竹纤维织物,以利于分析与比较。这些织物在经纬密度、经纬细度、厚度、平方米重、组织结构等方面有一定的差异,这些参数对深入研究麻类织物热湿传递性能和预测服用舒适性有非常重要的意义,是本研究结果正确性与实用性的基本保证。本文还分析了基于神经网络技术对织物传热和透湿性能进行预测的原理,探讨了建立神经网络预测模型的基本方法,并结合麻类织物传热和透湿性能预测实例,检验神经网络模型的可行性.以及提出了需要进一步研究的问题。从神经网络麻类织物传热和透湿性能预测实例分析表明,建立神经网络预测模型是合理的,只要提供有代表性的学习样本,通过模型训练,预测结果完全能够满足精度要求。体现了这种模型实施容易、运行速度快、误差修正方便、操作简单、运行灵活等优点。本文最后综合运用灰度理论、模糊相似优先比和神经网络对麻类织物热湿舒适性进行了研究,提出了新的织物热湿舒适性评价指标、改善分析与处理的方法,使得所应用的数据更加客观和准确。由于评价是一个模糊概念,故应用5个模糊子集作为评语集,使得两种相邻状态具有模糊的分界,使之能更好地反映出对麻类织物热湿舒适性的评价效果。
李敏[3]2010年在《基于新型功能针织面料的舒适性评价及湿传递性能预测》文中认为随着科学技术的发展及人们生活水平的不断提高,服装面料的研发越来越强调功能性与舒适性,国家“十一五”规划要求纺织行业大力发展高档功能性差别化纤维,因此开发新型功能性面料及建立全面、科学的舒适性评价方法非常重要。论文进行了功能性珍珠共混纤维素纤维针织内衣面料的产业化关键技术研究,形成了针织内衣面料的热湿舒适性评价体系；对开发的夏季吸湿排汗COOLMAX/棉双面效应针织面料进行了舒适性评价,形成了夏季针织面料的湿舒适性评价体系；对以上功能性针织面料进行液态水动态湿传递研究,并建立了神经网络预测OMMC的模型。具体工作和成果如下：首先,为了开发新型功能性针织内衣面料,研究了珍珠共混再生纤维素纤维产业化技术,通过粒径仪测试得到的数据,筛选了纳米级珍珠粉形成珍珠浆料进行湿法纺丝。通过对珍珠共混再生纤维素纤维进行的一系列功能性测试,以及产生功能的机理分析探讨,证实珍珠共混再生纤维素纤维具有护肤、抗紫外线、发射远红外线的功能。测试了实验用纱线的基本指标及织物的基本服用性能,通过各项实验综合比较,由于珍珠/天丝/莫代尔混纺纱线具有较理想的基本服用性能,因而具有较好的产业化前景。对珍珠共混纤维素纤维及其混纺针织面料的热湿舒适性指标进行了测试,建立了芯吸高度、透气率、透湿速率、保暖性作为聚类指标的针织内衣评价方法。通过主观实验的评分,对安静状态下、跑步运动状态下的面料舒适性进行了聚类分析,证明珍珠纤维/天丝/莫代尔有良好的吸湿透气性。通过模糊综合评判对珍珠纤维纯纺及混纺针织内衣在主观实验四个不同阶段的舒适性进行了综合的评判。其次,研究了COOLMAX/棉双面效应针织面料为主的夏季运动针织面料的舒适性。选取透气率、透湿量、芯吸高度、回潮率、蒸发率、保水率六个指标做为湿舒适性能的评价指标。对主观实验数据进行分析,得出实验服装在四个实验阶段各个单项主观感觉的差异和变化规律,对九项主观感觉进行聚类分析得到热湿感觉、触感、压感叁类,依据这叁种分类对实验服装进行样本聚类分析,得出在四个实验阶段实验服装在热湿感觉、触感、压感方面的分类结果。对主观感觉实验数据进行因子分析,得到热湿因子、触觉因子和压感因子3个潜在的感觉因子,分析了因子平均值在四个阶段的变化趋势,通过多元线性回归分析方法得出单项主观感觉预测主观总体评价的预测模型方程。对所测得的客观物理性能指标数据进行因子分析,得到湿传递因子、热传递因子、气传递因子3个潜在的主因子,通过多元线性回归分析方法得出织物物理性能预测主观综合评价的线性模型方程。由于客观实验容易进行,而主观实验数据则较难获取,因此论文利用MATLAB神经网络工具箱,通过客观实验数据对夏季针织面料的第叁阶段即运动阶段主观舒适性感觉进行预测,该模型有助于运动型面料开发时的服用性评价,其精度远高于多元线性回归模型。最后,论文研究了功能性针织面料的动态湿传递性能。通过香港理工大学液态水动态传递性能测试仪,对功能性针织面料按照液态水动态传递性能等级划分原则归为六类。通过对织物的液态水动态测试指标进行聚类,得出织物吸湿能力的最大浸湿半径MARb、表征织物扩散和干燥能力的下表面最大吸水变化速率SS_b与表征液态水从织物一边传向另一边的单向传递能力的OWTC可表征液态水在织物上的动态传递过程。对客观静态实验、动态实验和主观实验热湿舒适性指标或因子之间的相关性进行了分析。由于液态水动态传递综合指数OMMC能较接近地反映人体在运动时大量出汗时的湿传递情况,即与真实着装时感觉较相近。OMMC与湿舒适性主、客观综合评价结果一致性较好,因此OMMC作为湿传递性的评价指标是客观、合理的。由于影响OMMC的因素较多,因此论文建立了神经网络预测OMMC的模型。BP网络的输入向量为面料厚度、克重、回潮率、保水率、透气率、透湿率、蒸发率、芯吸高度,织物的OMMC(水分综合管理能力)作为输出向量,预测值与实测值的相关系数达到0.947,平均误差为4.47%,预测精度理想。
潘月[4]2015年在《服用面料粘合后的力学与热湿传递性能研究》文中研究说明本文主要研究服用面料粘合后的力学性能和热湿传递性能与粘合前的变化关系。论文主要包括理论推导和实验验证两大部分。理论部分推导并建立了面料粘合后力学性能和热湿传递性能相关指标的理论公式。实验部分是分别选取叁种普通单面粘衬和两种双面粘衬与22种秋冬服用面料进行粘合组合,并测试粘合前后面料的力学和湿热传递性能相关指标。通过对测试结果的数据分析来观察理论结果与实际测试结果的吻合度,从而完成对理论推导结果的检验。研究构建了粘合后复合面料的拉伸模量、弯曲刚度、剪切刚度、热阻和湿阻指标与粘合组成面料对应参数的函数模型。在模型分析中,还利用求导、求极限的方法、MATLAB编程得到了粘后面料的拉伸模量、弯曲刚度、透湿指数等指标的值域范围。同时利用VB语言设计了面料粘合前后的弯曲效果展示和计算界面。在实验结果分析中,拉伸模量的实际测试值的相关系数值为0.88,且非线性回归模型与推导公式十份接近。弯曲刚度的分析结果显示:经单面衬粘合后的各组复合面料的弯曲刚度值与双层材料弯曲模型的理论推导值的相关系数值在0.97到1.2之间,模型的R方值都为0.9左右;而经双面衬粘合的复合面料的实际值与双层材料弯曲理论值的线性度出现一定程度的降低(相关系数值范围是0.7到0.95,R方值都在0.8左右)。进一步采用叁层弯曲模型的理论推导公式进行计算分析,发现弯曲刚度的实际值与理论值的线性相关度得到提升(相关系数值范围是0.9到1.1,R方值都在0.9以上)。这说明经双面衬粘合的复合面料更适合用叁层弯曲模型来解释其弯曲行为。剪切刚度的数据分析结果也基本满足粘后面料剪切刚度为组成面料剪切刚度之和的推导结论。在悬垂性的分析中引入新的变量P来衡量粘合前后几个悬垂性指标的变化率。热阻和湿阻的实验数据分析也都基本符合推导结果中“相加”的规律,但是又同时表现出实际值总是低于理论值的特点,对此笔者认为是由于粘合复合面料厚度变薄(与理论值比)和复合面料与测试板间缝隙变小的原因。本研究建立并验证了粘合后面料力学性能和热湿传递性能与粘合前组成面料的本构关系。其结果有助于帮助企业和个人更好地理解及预测织物粘合后的外观风格和热湿舒适性的变化,且为今后开展带有粘衬工艺的服装叁维虚拟仿真研究提供参考。
吴宣润[5]2011年在《基于色彩参数的服装动态湿传递测试方法及在舒适性预测中的运用》文中研究说明本文的研究目的是为了深入探讨基于色彩参数的面料动态湿传递测试方法及运用该方法建立针织弹力紧身裤主观舒适性预测模型。“动态表面湿传递”法运用氯化钻遇水变色的原理来测试织物表面的水传递,这个方法致力于研究汽态水分在织物表面的变化并且是瞬间发生的反应。织物表面的水分量可以从浸泡了氯化钴的织物颜色变化中直观看出。用氯化钴浸泡的织物在模拟出汗系统的装置上进行试验发现,用氯化钴浸泡过的白色织物在烘干后呈蓝色,随着面料吸收汽态水,面料的颜色逐渐由蓝色变成紫色及粉红色。用色彩变化来区分面料吸湿量的分布,为动态湿传递研究提供了一个简洁有效的方法。本论文所做的工作如下：(1)选择了包括棉、麻、粘胶、涤纶、腈纶、莫代尔、毛等在内的共48种面料用自行搭建的模拟出汗装置进行了动态表面湿传递实验,建立了这48种面料动态透湿变色的正、反面照片的数据库、蒙赛尔颜色HV/C值数据库、光谱光度仪下反射率数据库、光谱光度仪下HV/C值数据库、光谱光度仪下L*A*B*值数据库、含水率数据库。(2)对模拟出汗装置的模拟皮肤进行了蒙赛尔颜色HV/C值测试并进行了方差分析,方差分析发现不同模拟皮肤之间的实验结果不存在差异。进一步对四种备选模拟皮肤材料进行了保水率实验,通过保水率及面料组织形态综合选定棉织物作为模拟皮肤的表层,人造麂皮作为模拟皮肤的里层。(3)对面料样本蒙塞尔HV/C值变化规律的基本分析发现：实验时间到达15分钟与25分钟时是各种面料吸湿特性出现差别的特征时间段。但在初始时间段,如0分钟时,48种面料有37种面料的蒙塞尔色彩指数为2,用该指标无法辨别面料吸水特性,从折线图总体看来,蒙塞尔色彩HV/C叁个指标均重复的样本数量没有超过5个样本,占实验试样的10%左右。因此,仅用蒙塞尔色彩指数测量面料的动态湿传递不能很好的区分面料的透湿性能,需要综合考虑蒙塞尔色彩HVC叁个指标的信息。在以上基本分析的基础上,对48种面料的蒙赛尔颜色HV/C值及含水率进行了灰色关联分析,分析发现面料的蒙赛尔颜色HV/C值中色相H值与明度V值与含水率关联度系数为最大值的品种数所占比例相同,这样定量证明了按现有方法仅以蒙赛尔明度H值换算而来的色彩指数评价面料动态湿传递性能就遗漏了蒙赛尔色彩明度V值及蒙赛尔色彩彩度C的相关信息,因此综合考虑蒙赛尔色彩HV/C值完整标号的信息,建立动态表面湿传递评价的综合指标是必要的。(4)运用模糊综合评判的原理构建了面料的蒙赛尔颜色HV/C值的模糊综合算法,并应用该算法计算了0到30分钟七个时间点的面料的蒙赛尔颜色HV/C模糊综合指标,结果表明：所建立的蒙赛尔颜色HV/C值的模糊综合指数比蒙赛尔颜色H值能更直观的区分面料吸水后颜色的变化,为直观、科学地评价面料的动态透湿性能提供了一个新的方法。(5)分别建立了蒙赛尔色彩指数及蒙赛尔颜色HV/C值的模糊综合指数与含水率的一元线性回归模型。通过计算两个线性方程的判定系数R2看到蒙赛尔色彩指数与含水率的一元线性回归模型的判定系数R22为0.8798,小于蒙赛尔颜色HV/C值的模糊综合指数与含水率的一元线性回归模型的判定系数RM2值0.9002,进一步证明了蒙赛尔颜色HV/C值的模糊综合指数比蒙赛尔色彩指数能更精确的反应面料的动态透湿性能。(6)通过对全部样本光谱光度仪下反射率与波长曲线图的分析发现了在波长为600nm-700nm区间时,样本反射率区分度最大,确定了以波长为650nm时的反射率作为测量面料动态表面湿传递的特征值。 通过分析L*,a*,b*值与含水率的线性相关性判定系数R2,提取了与含水率相关性系数最高值最多的L*作为测量面料动态表面湿传递的另一个特征值。通过建立含水率与反射率的线性模型及含水率与L*值的线性模型比较分析发现,运用650nm时的反射率预测含水率比用L*值预测含水率精度更高。(7)用聚类分析的方法,结合从图4-15含水率折线图分析发现实验时间到15分钟时,各样本的含水率区分度最清晰,故选择十五分钟时的含水率作为代表值来研究。建立了15分钟时光谱光度仪下L*(X)、a* (X2)、b* (X3)、C* (X4)、ho* (X5)与含水率的BP神经网络模型。预测结果表明：运用神经网络模型对织物的含水率进行预测,具有较好的准确性(相对误差<5%),不仅对学习样本的拟合程度高,而且2个检验和验证样本的预测结果与实验值非常接近。(8)通过对物理指标与织物动态湿传递的色彩特征值的偏相关分析发现：反射率与热阻的偏相关性最高,其次是厚度;透湿率、回潮率和透气率与反射率也存在一定的关系,芯吸高度与反射率不存在偏相关性关系。热阻与反射率成正偏相关关系,厚度、透湿率、透气率和回潮率与反射率均成负偏相关关系。(9)选取七种有代表性的面料做成针织弹力紧身裤进行了主观舒适性的测试,并针对本次试验运用李科特量表进行了主观测量问卷设计。李科特初始量表选取18种主观感觉进行评价,经过对38位受试者的初步调查,去掉了辨别力低的问句,保留了辨别力高的九个主观感觉评价语句湿感、热感、束缚感、刺痒感、粘感、重量感、滑爽感、静态综合舒适感和运动结束5分钟后的综合舒适感,用这九个主观感觉评价语句设计了正式的主观实验问卷。对紧身裤主观舒适性进行了因子分析,得到了0分钟的两个主成分的线性组合,并将第一因子Z01重新命名为静态触感舒适因子,第二因子Z02重新命名为湿粘束缚舒适因子；15分钟的两个主成分的线性组合,并将第一因子Z151重新命名为为综合舒适因子。第二因子Z152重新命名为湿热舒适因子；30分钟的两个主成分的线性组合,并将第一因子Z301重新命名为热重量感舒适因子,第二因子Z302重新命名为刺粘舒适因子,第叁因子Z303重新命名为湿束缚舒适因子。(10)通过对运动0分钟、15分钟、30分钟主观舒适性22个逐步回归预测模型的分析表明：运用织物动态湿传递的色彩特征值可以很好的预测针织弹力紧身裤主观舒适性,且预测精度高,实测值与预测值的拟合误差小于5%。分析发现,模糊综合指数(X。)对主观舒适性的影响最为显着。在22个模型中作为主要特征值出现了8次。其次为L值(X3)在22个模型中作为主要特征值出现了3次。含水率(X1)、G中间值(X9)在22个模型中作为主要特征值出现了2次。反射率(X2)、主观指数(X4)、客观指数(X6)、G平均值(X7)、G偏差(X8)在22个模型中作为主要特征值出现了1次。RGB平均值(X10)、RGB标准偏差(X11)、RGB中间值(X12)、LAB平均值(X13)、LAB标准偏差(X14)LAB中间值(Xl5)没有作为主要特征值出现。(11)综合考虑因子分析与逐步回归分析的结果表明：运动0分钟时,在静态下,弹力紧身裤的感觉主要是静态综合舒适感与触感处在感觉阈限区域。此时的主要特征值是模糊综合指数(X5)、反射率(X2)、G平均值(X,),运动到15分钟时,弹力紧身裤的主观感觉是重量感与粘感处在感觉阈限区域。此时的主要特征值是模糊综合指数(X5)、含水率(X,)、G中间值(X9)、客观指数(X6)。运动到30分钟时,弹力紧身裤的主观感觉是热感、重量感与粘感处在感觉阈限区域。此时的主要特征值是L值(X3)、含水率(X1)、模糊综合指数(X5)、主观指数(X4)。
参考文献：
[1]. 应用神经网络预测织物热湿传递性能[D]. 孔令剑. 苏州大学. 2004
[2]. 基于神经网络的麻类织物热湿传递性能研究与预测[D]. 孔令剑. 东华大学. 2009
[3]. 基于新型功能针织面料的舒适性评价及湿传递性能预测[D]. 李敏. 东华大学. 2010
[4]. 服用面料粘合后的力学与热湿传递性能研究[D]. 潘月. 浙江理工大学. 2015
[5]. 基于色彩参数的服装动态湿传递测试方法及在舒适性预测中的运用[D]. 吴宣润. 东华大学. 2011