CN111719322A - 涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种纺织印染技术领域，特别是一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法，该方法包括：步骤一，通过神经网络预测得出色差值随工艺参数变化的规律确定优化工艺参数；步骤二，在优化工艺参数基础上制备染料；步骤三，在优化工艺参数基础上对毛圈针织物染色。本发明解决了“涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物实现同浴染色”的技术问题，将涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物通过一浴一缸染色，不仅染色时间相对较短，省时省力，而且用水量也大大降低，从而实现降低生产成本的目的。
Description
技术领域
本发明涉及一种纺织印染技术领域，特别是一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法。
背景技术
目前市场上较为流行的涤/锦复合纤维是用涤纶、锦纶两种原料以一定的比例和米字形复合截面制取的，该类纤维经过碱减量处理可以剥离获得超细纤维。
分散染料是一类水溶性较低的非离子型染料，其分子量较低，结构上不含水溶性基团，借助于分散剂的作用在染液中高度均一分散而进行染料，通常对涤纶纤维、涤锦纤维进行染色。
阳离子染料因含有阳离子基团，因此水溶性较好，且染色后色泽鲜艳，通常对腈纶纤维进行染色，也可对阳离子改性涤纶纤维（例如，阳离子涤锦复合纤维）染色。
而对于含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的织物，通常需要同时采用分散染料和阳离子染料进行染色。目前均是采用二浴染色工艺，但这样耗时耗能，生产成本较高。
人工神经网络是用计算机模拟人脑神经网络的结构与功能特征的一种信息处理系统。由于具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构, 人工神经网络适用于相关因素众多、影响复杂、难以建立确定数学模型的对象, 是一种理
想的非线性预测模型。
在人工神经网络的实际应用中, 绝大部分采用基于误差反向传播算法的BP网络及其变化形式。BP神经网络由1个输入层, 1个输出层和至少一个隐含层组成, 具有设计简单、计算速度快的特点。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有技术的不足而提供一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法。
为了实现上述目的，本发明所设计的一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法，其采用阳离子染料、分散染料同浴法染色，包括如下的具体操作步骤：
步骤一，在实验数据的基础上，采用MATLAB编程，通过建立涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色工艺参数与色差值关系的BP神经网络模型，对色差值进行分析预测，通过神经网络预测得出色差值随工艺参数变化的规律确定优化工艺参数，即染料浓度3～5 g/L，染料pH值4.0～4.5，上染温度60～120℃及上染时间30～40 min；具体步骤为：
a网络结构与参数选取
采用一个输入层、一个隐含层和一个输出层结构的网络；输出层和输入层的神经元个数分别为目标值毛圈针织物的色差值及其影响因素染液浓度、染液pH值、上染温度以及上染时间；并通过对不同隐含层结点数的考察，综合比较迭代次数，预测误差后，确定隐含层结点数为20；同时，采用的算法为Levenberg-Marquardt，学习速率为0.03；
b样本数据与网络训练
运用神经网络进行预测和分析时，需要能够覆盖输入参数变化范围的实验数据作为样本数据；上染温度变化范围为5～150℃，染液浓度2～8 g/L，染液pH值4～9，上染时间20～60 min，进行不同工艺条件下的染色实验，测定目标值毛圈针织物的色差值；
实验所得数据共87组，其中81组用于建模时训练网络，另外随机选择的6组用于预测即模型验证；用81组实验数据进行网络训练，迭代到622次时，网络收敛；
步骤二，分散染料用40℃温水化料，阳离子染料则需90℃的热水化料，化料时要搅拌均匀，待完全溶解后的分散染料与阳离子染料要分开并分别过滤，然后冷却至室温，再与醋酸、匀染剂、乳化剂以及沉淀防止剂一同加入到染色机内，以作为染液备用，染液浓度3～5g/L，pH 值在4.0～4.5 之间；
步骤三，将含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物浸入上述步骤二染液中上染，上染温度60～120℃，上染时间30～40 min。
上述含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物为涤锦纤维与阳离子涤锦复合纤维交织的毛圈针织物或者涤锦纤维与阳离子涤锦复合纤维混纺的毛圈针织物。
相比较现有技术，本发明得到的一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法，其具备如下的显著优点：
1）本发明一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法，分散染料与阳离子染料的同浴染色，即一浴一缸染色，不仅染色时间相对较短，省时省力，而且用水量也大大降低，从而实现降低生产成本的目的。
2）本发明一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法，将人工神经网络的方法用于织物染色的色差值预测和工艺参数的优化，最大程度上解决色花、色斑等疵点的问题。
附图说明
图1是神经网络模型的示意图；
图2是网格训练时的误差曲线示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应该属于本发明保护的范围。
作为本发明的一种实施方式，本实施例中所提供的一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法。
其中，含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物为涤锦纤维与阳离子涤锦复合纤维纬编交织的毛圈针织物。其由连云港元丰机械制造有限公司的YF3860型号的针织圆形纬编机针织得到。
原料由浙江化纤联合集团有限公司生产，原料的具体规格如下：普通涤锦、阳离子涤锦复合变形丝，规格均为180 dtex/72根，涤、锦的比例为80∶20，复合截面为米字形。
其中，分散染料选择SE型染料：Y－UNSE 0.0012％、B－UNSE 0.1300％。
其中，阳离子染料：YELLOW－GL 0.24％、RED－GRL 0.13％、BLUE－FGL 0.60％。
其中，涤锦纤维在染色前的处理过程中，纤维各部位由于受热和张力等作用不均匀而引起的超分子结构不匀会在同浴染色时暴露出来。因此要染均匀的色泽，应在染色时添加非离子性的匀染剂以增加染料的匀染性。
其中，毛圈针织物在纺织织造过程中会加入油剂和蜡质等人工杂质，为了省略前处理步骤而节省能源，同时保证染色的稳定性，可在染液中加入乳化剂SEM－35以去除织物上的杂质。
其中，分散染料中虽然没有阴离子基团，但是会含有60％～70％的分散剂，其中阴离子性的居多。在分散染料和阳离子染料同浴染色中，阳离子染料会与分散染料相互吸引，降低染液的分散稳定性，增加染料粒子的凝聚现象。此时，可在染液中加入沉淀防止剂，这不仅可防止同类染料粒子之间的凝聚，也可阻隔两种染料粒子间的互相吸引，避免因染料凝聚而产生的色迹现象。
因此，本实施例的同浴染色方法中助剂选用：醋酸 1g/L、匀染剂RDT－27 1g/L、乳化剂SEM－35 2g/L、沉淀防止剂 1g/L。
本实施例中采用阳离子染料、分散染料同浴法染色，具体操作步骤如下：
步骤一，在实验数据的基础上，采用MATLAB编程，通过建立涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色工艺参数与色差值关系的BP神经网络模型，对色差值进行分析预测，通过神经网络预测得出色差值随工艺参数变化的规律确定优化工艺参数。
具体的步骤为：
a网络结构与参数选取
神经网络的结构包括层数、各层中的神经元数以及神经元的连接方式。网络的层数和各层的神经元数取决于构造网络的用途,通常用试差法确定。对于网络模型隐含层的神经元数的确定，目前在理论上并无规律可循，可通过对不同神经元数的网络性能进行综合比较来确定。
本实施例中采用一个输入层、一个隐含层和一个输出层结构的网络；输出层和输入层的神经元个数分别为目标值毛圈针织物的色差值及其影响因素染液浓度、染液pH值、上染温度以及上染时间，见图1；并通过对不同隐含层结点数的考察，综合比较迭代次数，预测误差后，确定隐含层结点数为20，部分数据见下表1。
| 结点数 | 迭代次数 | 6组误差率和 | 相对误差最大值 | 相对误差最小值 |
| 16 | 1293 | 7.9112 | 3.4325 | 0.8562 |
| 20 | 1394 | 7.1974 | 1.6581 | 0.8957 |
| 24 | 1230 | 7.9078 | 3.6593 | 0.3981 |
| 26 | 1244 | 9.1368 | 4.3548 | 0.4794 |
| 28 | 1235 | 9.2875 | 3.9656 | 0.8113 |
| 32 | 564 | 9.7725 | 4.0526 | 1.1596 |
另外，除网络结构外，学习速率和算法(训练函数)的选择对网络性能的影响也很重要。采用不同的算法训练网络会导致不同的收敛速度和预测效果。
本实施例中采用的算法为Levenberg-Marquardt，学习速率为0.03。
b样本数据与网络训练
神经网络模型是依赖于经验的黑箱模型，BP算法是一种有监督的学习方法。
本实施例中运用神经网络进行色差值预测和分析时，需要能够覆盖输入参数变化范围的实验数据作为样本数据；本实施例中上染温度变化范围为5～150℃，染液浓度2～8g/L，染液pH值4～9，上染时间20～60 min，进行不同工艺条件下的染色实验，测定目标值毛圈针织物的色差值；
实验所得数据共87组，其中81组用于建模时训练网络，另外随机选择的6组用于预测即模型验证，部分用于训练的实验数据见下表2；
| 序号 | 温度/℃ | 浓度（g▪mL-1） | pH值 | 时间/min | 色差值 |
| 1 | 5 | 2 | 4.0 | 20 | 82.62 |
| 2 | 30 | 4 | 5.0 | 35 | 82.97 |
| 3 | 60 | 6 | 4.0 | 45 | 87.12 |
| 4 | 100 | 7 | 7.0 | 35 | 87.74 |
| 5 | 120 | 8 | 9.0 | 60 | 89.07 |
用81组实验数据进行网络训练，迭代到622次时，网络收敛，网格训练的误差曲线见图2。
上述建立的BP神经网络为3层4输入单输出网络结构, 隐含结点数为20 个, 训练函数为trainlm, 学习率为0.03。完成训练的神经网络用于色差值的预测, 其预测精度较高, 最大相对误差约为5.11680%。根据预测得出的涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色优化工艺参数为染料浓度3～5 g/L，染料pH值4.0～4.5，上染温度60～120℃及上染时间30～40 min。
步骤二，分散染料用40℃温水化料，阳离子染料则需90℃的热水化料，化料时要搅拌均匀，待完全溶解后的分散染料与阳离子染料要分开并分别过滤，然后冷却至室温，再与醋酸、匀染剂RDT－27、乳化剂SEM－35以及沉淀防止剂一同加入到染色机内，以作为染液备用，染液浓度3～5 g/L，pH 值在4.0～4.5 之间。
步骤三，将含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物浸入上述步骤二染液中上染；在整个染色过程中严格控制染液升降温速率以及上染时间；首先，染液升温至60℃并保持温度，升温速率2.0℃/min，上染时间5 min；接着，染液升温至100℃并保持温度，升温速率1.0℃/min，上染时间5 min；然后，染液升温至120℃并保持温度，升温速率1.5℃/min，上染时间30 min；最后，染液降温至80℃并取样，降温速率1.5℃/min。
上述方法制备的含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物经取样检测，其整体色泽匀称，无色花、色斑等疵点问题。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均应该落在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色方法，其特征是采用阳离子染料、分散染料同浴法染色，包括如下的具体操作步骤：
步骤一，在实验数据的基础上，采用MATLAB编程，通过建立涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色工艺参数与色差值关系的BP神经网络模型，对色差值进行分析预测，通过神经网络预测得出色差值随工艺参数变化的规律确定优化工艺参数，即染料浓度3～5 g/L，染料pH值4.0～4.5，上染温度60～120℃及上染时间30～40 min；具体步骤为：
a网络结构与参数选取
采用一个输入层、一个隐含层和一个输出层结构的网络；输出层和输入层的神经元个数分别为目标值毛圈针织物的色差值及其影响因素染液浓度、染液pH值、上染温度以及上染时间；并通过对不同隐含层结点数的考察，综合比较迭代次数，预测误差后，确定隐含层结点数为20；同时，采用的算法为Levenberg-Marquardt，学习速率为0.03；
b样本数据与网络训练
运用神经网络进行预测和分析时，需要能够覆盖输入参数变化范围的实验数据作为样本数据；上染温度变化范围为5～150℃，染液浓度2～8 g/L，染液pH值4～9，上染时间20～60 min，进行不同工艺条件下的染色实验，测定目标值毛圈针织物的色差值；
实验所得数据共87组，其中81组用于建模时训练网络，另外随机选择的6组用于预测即模型验证；用81组实验数据进行网络训练，迭代到622次时，网络收敛；
步骤二，分散染料用40℃温水化料，阳离子染料则需90℃的热水化料，化料时要搅拌均匀，待完全溶解后的分散染料与阳离子染料要分开并分别过滤，然后冷却至室温，再与醋酸、匀染剂、乳化剂以及沉淀防止剂一同加入到染色机内，以作为染液备用，染液浓度3～5g/L，pH 值在4.0～4.5 之间；
步骤三，将含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物浸入上述步骤二染液中上染，上染温度60～120℃，上染时间30～40 min。
2.根据权利要求1所述的一种涤锦和阳离子涤锦复合纤维毛圈针织物的同浴染色工艺，其特征在于：
所述含有涤锦纤维和阳离子涤锦复合纤维的毛圈针织物为涤锦纤维与阳离子涤锦复合纤维交织的毛圈针织物或者涤锦纤维与阳离子涤锦复合纤维混纺的毛圈针织物。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200929 |