CN111826794A - 一种添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，包括选纱、针织物编织、取样测克重及模型构建三大主要步骤，编织步骤包括倒筒、织针排列、换纱调参数和故障处理及编织落布标记，取样测克重及模型构建步骤包括预处理、取样标记、单因素回归分析和模型构建及权重分析。本发明可以得到面纱细度、面纱含棉量、衬垫纱细度、衬垫纱含棉量和面纱线圈长度五种工艺参数对添纱衬垫针织物克重的影响权值，能根据纱线的细度、组分和纱长预测成形后针织物的克重，有助于加快成产过程中经济核算和成本控制的速度，解放人工测量，减少经济损失，提高产品质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种添纱衬垫针织物克重的预测模型的构建方法。
背景技术
克重作为考核针织物质量的主要指标之一, 其综合性较强，不仅影响针织物的物理机械性能和穿着舒适性能，而且也是生产过程中进行经济核算和成本控制的重要依据。针织布易于变形，难以进行人工控制，在生产中经常出现单位面积重量不合格的产品，造成经济损失。若克重过小，会使针织物的性能下降；若克重过大，既会使针织物的性能不符合要求，又会增大生产成本，使企业遭受经济损失。
对于同一组织的针织物，当纱支一定时，线圈长度是克重的决定性因素，其与针织物克重呈正相关，与针织物密度呈负相关。通过建立线圈理论模型可得到理想线圈长度的几何计算公式，但与实际值有一定误差。目前对于纬编平纹、罗纹等基础组织的克重研究已较为完善，但用于三线卫衣的添纱衬垫组织需要三个编织系统，组织更为复杂，相关研究较少。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种添纱衬垫针织物克重的预测模型的构建方法，基于非线性回归的多元预测模型，更为便捷地预测到添纱衬垫针织物的克重，提高生产方的生产效率，降低试制成本，减少收货方的品质风险。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：该添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，包括如下步骤：
测试纱线原料的截面形态、捻度、条干和力学性能并进行综合比较，从中选取性状优良的纱线原料用于编织添纱衬垫组织；
步骤二、设计5种不同的工艺参数，结合控制变量法在圆纬机上编织添纱衬垫针织物试样，具体操作步骤如下：
（1）倒筒：将所用纱线分别倒成40个筒子供上机使用；
（2）织针排列：用圆纬机进行添纱衬垫针织物的编织，织针按针踵高低A、B、C三根一组排满针筒；
（3）换纱调参数：将筒子纱置于纱架的对应位置并接头，根据设定的纱长调整调纱盘和纱长控制器的刻度，输入设定的转数后缓慢启动圆纬机，并调整纱线张力均匀；
（4）故障处理及编织落布标记：用配有的断纱自停装置及时处理故障，并编织完成落布标记；
步骤三、取样测克重值，在数据处理后进行单因素和多元回归分析，构建克重预测模型；具体操作步骤如下：
（1）预处理：在相同环境下对所有试样进行预处理；
（2）取样标记：在每种试样上选取位置相同的15个点做取样标记，将这15个取样点的克重的平均值作为每种试样的克重；
（3）单因素回归分析：使用MATLAB工具箱中的基本拟合功能，对比线性、多项式、指数、对数、幂函数回归，以调整后决定系数为参考值，确定回归方程及拟合曲线；
（4）模型构建及权值分析：使用IBM SPSS统计分析软件分析5种工艺参数对克重的影响权重，影响权重由训练结果输出，预测模型由多元回归输出。
进一步地，本发明所述的添纱衬垫针织物由面纱、地纱、衬垫纱三种纱线组成，面纱和地纱构成添纱地组织，所述添纱地组织为纬平针添纱，衬垫纱周期地在面纱的部分圈弧上形成不封闭的悬弧，衬垫纱的衬垫比为1：1至1：3。纬平针的添纱地组织具有较好的延伸性，衬垫纱能在组织表面形成花纹，实现绣花效果。
进一步地，本发明所述圆纬机为单面多针道舌针衬垫圆纬机，所述圆纬机的机号为22G，配备有双片颚沉降片，圆纬机绕一转的编织横列数量为36个，每个横列设有三路进纱和三个编织系统，每个编织横列对应一个筒子架和一个备用筒子架。由于添纱衬垫针织物采用面纱、地纱、衬垫纱三根纱线编织，因此每个编织横列都需要三个编织系统。
进一步地，本发明所述5种不同的工艺参数包括面纱细度、面纱含棉量、衬垫纱细度、衬垫纱含棉量和面纱线圈长度。本发明不考虑地纱对添纱衬垫针织物克重的影响。
进一步地，本发明所述面纱采用普通环锭纺纱, 面纱使用的纱支范围为21-40S；面纱使用的含棉量范围为0～100%；面纱使用的纱长有3种，分别为41cm/100针、44.1cm/100针、47.2cm/100针。
进一步地，本发明所述地纱采用75D涤纶低弹丝，使用的纱长为31.5 cm/100针。涤纶低弹丝不仅具有一般涤纶断裂强度高、回弹性好、易洗快干等特点，还具有蓬松隔热、手感舒适等优点。
进一步地，本发明所述衬垫纱采用精梳环锭纺纱，衬垫纱使用的纱支范围在10-21S；衬垫纱使用的含棉量范围为0～100%；衬垫纱使用的纱长为19.5cm/100针。
进一步地，本发明所述试样的长为10米，幅宽为2米，取样点的位置为长度方向的2米、3.5米、5米、6.5米、8米处，幅宽方向的0.5米、1米、1.5米处。
进一步地，本发明所述IBM SPSS统计分析软件的具体分析方法为：将5种工艺参数和测得的克重值进行无量纲化处理，消去参数因子的不同单位；输入标准化工艺参数为输入层，标准化试样克重为输出层；使用多层感知器，选择7：2：1前馈人工神经网络模型，将试样分为培训、检验和支持三个阶段，在培训阶段建立的模型可靠性由检验阶段进行评估。SPSS统计分析软件的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，有助于降低本发明的预测模型的构建难度。在分析软件的协助下，能够得到预测模型的克重计算公式，具体为：
Y=-55.590+4.461F+0.074C1+1.760B+0.069C2+84.014K
其中，Y表示针织物的克重，单位为g/m2，F表示面纱细度（tex），C1表示面纱含棉量(%)，B表示衬垫纱细度（tex），C2表示衬垫纱含棉量(%)，K表示面纱与地纱的纱长比值。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本发明提供了一种添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，所建模型对象为添纱衬垫组织形成的纬编针织物，可以得到面纱细度、面纱含棉量、衬垫纱细度、衬垫纱含棉量和面纱线圈长度五种工艺参数对添纱衬垫针织物克重的影响权值，根据纱线的细度、组分和纱长即可预测成形后织物的克重，加速了成产过程中经济核算和成本控制的速度，能够解放人工测量，减少经济损失，提高产品质量。
附图说明
图1是本发明实施例1模型构建流程图。
图2是本发明实施例1添纱衬垫针织物编织工艺流程图。
图3是本发明实施例1一隔一添纱衬垫针织物织针排列图。
图4是本发明实施例1一隔一添纱衬垫针织物三角配置图。
图5是本发明实施例1一隔一添纱衬垫针织物结构意匠图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1。
参见图1至图5，本实施例的所建模型对象为一隔一添纱衬垫组织形成的纬编针织物，该添纱衬垫组织由面纱、地纱、衬垫纱三种纱线组成，面纱和地纱构成具有较好延伸性的纬平针添纱地组织，衬垫纱周期地在面纱的部分圈弧上形成不封闭的悬弧，从而在织物表面形成花纹，实现绣花效果。衬垫纱的存在也降低了织物的横向延伸性，提高了织物的尺寸稳定性，衬垫纱采用的衬垫比为1：1。
本实施例中的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，具体步骤为：
步骤一、测试纱线原料的截面形态、捻度、条干和力学性能并进行综合比较，从中选取性状优良的纱线原料用于编织添纱衬垫针织物；面纱采用普通环锭纺纱，地纱采用75D涤纶低弹丝，衬垫纱采用精梳环锭纺纱。
步骤二、设计面纱细度、面纱含棉量、衬垫纱细度、衬垫纱含棉量和面纱线圈长度五种不同的工艺参数，含棉量采用棉涤混纺比表示，结合控制变量法在单面多针道舌针衬垫圆纬机上编织添纱衬垫针织物试样，面纱细度有26S、28S、30S、32S共四种，面纱的棉涤混纺比有100：0、80：20、60：40共三种，面纱的线圈长度有41cm/100针、44.1cm/100针、47.2cm/100针共三种；地纱的纱长为31.5 cm/100针，衬垫纱的细度有12S、14S、16S、18S共四种，衬垫纱的棉涤混纺比有100：0、80：20、60：40共三种。所用圆纬机的机号为22G，配备有双片颚沉降片，圆纬机的编织横列数量为36个，由于添纱衬垫针织物采用面纱、地纱、衬垫纱三根纱线编织，因此每个横列设有三路进纱和三个编织系统，并且每个编织横列均对应一个筒子架和一个备用筒子架。圆纬机的编织步骤如图2所示，包括倒筒、织针排列、换纱调参数和故障处理及编织落布标记，具体为：
（1）倒筒：将所用纱线分别倒成40个筒子供上机使用；
（2）织针排列：用圆纬机进行添纱衬垫针织物的编织，织针按针踵高低A、B、C三根一组排满针筒；
（3）换纱调参数：将筒子纱置于纱架的对应位置并接头，根据设定的纱长调整调纱盘和纱长控制器的刻度，输入设定的转数后缓慢启动圆纬机，并调整纱线张力均匀；
（4）故障处理及编织落布标记：用配有的断纱自停装置及时处理故障，并编织完成落布标记；
步骤三、取样测克重值，在数据处理后进行单因素和多元回归分析，构建克重预测模型；具体操作步骤如下：
（1）预处理：在相同环境下对所有试样进行预处理；
（2）取样标记：在每种试样上选取位置相同的15个点做取样标记，本实施例的试样长为10米，幅宽为2米，取样点的位置选择在长度方向的2米、3.5米、5米、6.5米、8米处和幅宽方向的0.5米、1米、1.5米处，将这15个取样点的克重的平均值作为每种试样的克重；
（3）单因素回归分析：使用MATLAB工具箱中的基本拟合功能，对比线性、多项式、指数、对数、幂函数回归，以调整后决定系数为参考值，确定回归方程及拟合曲线；
（4）模型构建及权值分析：使用IBM SPSS统计分析软件分析5种工艺参数对克重的影响权重，具体方法为：将5种工艺参数和测得的克重值进行无量纲化处理，消去参数因子的不同单位；以输入标准化工艺参数为输入层，以标准化试样克重为输出层；使用多层感知器，选择7：2：1前馈人工神经网络模型，将试样分为培训、检验和支持三个阶段，在培训阶段建立的模型可靠性由检验阶段进行评估，影响权重由训练结果输出，预测模型由多元回归输出。SPSS统计分析软件的运用有助于降低本发明的预测模型的构建难度。预测模型的计算公式为：
Y=-55.590+4.461F+0.074C1+1.760B+0.069C2+84.014K
其中，Y表示针织物的克重，单位为g/m2，F表示面纱细度（tex），C1表示面纱含棉量(%)，B表示衬垫纱细度（tex），C2表示衬垫纱含棉量(%)，K表示面纱与地纱的纱长比值。
实施例2。
本实施例的内容与实施例1内容基本相同，相同部分内容不再重复，与实施例1不同的是:编织针织物时，面纱的棉涤混纺比变为90：10、70：30、50：50共三种；衬垫纱的棉涤混纺比有变为90：10、70：30、50：50，衬垫纱的衬垫比变为1：2。
实施例3。
本实施例的内容与实施例1内容基本相同，相同部分内容不再重复，与实施例1不同的是:
编织织物时，面纱细度变为28S、30S、32S、34S共四种；衬垫纱细度变为10S、12S、14S、16S共四种，衬垫纱的衬垫比变为1：3。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。凡依据本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、测试纱线原料的截面形态、捻度、条干和力学性能并进行综合比较，从中选取性状优良的纱线原料用于编织添纱衬垫针织物；
步骤二、设计5种不同的工艺参数，结合控制变量法在圆纬机上编织添纱衬垫针织物试样，具体操作步骤如下：
（1）倒筒：将所用纱线分别倒成40个筒子供上机使用；
（2）织针排列：用圆纬机进行添纱衬垫针织物的编织，织针按针踵高低A、B、C三根一组排满针筒；
（3）换纱调参数：将筒子纱置于纱架的对应位置并接头，根据设定的纱长调整调纱盘和纱长控制器的刻度，输入设定的转数后缓慢启动圆纬机，并调整纱线张力均匀；
（4）故障处理及编织落布标记：用配有的断纱自停装置及时处理故障，并编织完成落布标记；
步骤三、取样测克重值，在数据处理后进行单因素和多元回归分析，构建克重预测模型；具体操作步骤如下：
（1）预处理：在相同环境下对所有试样进行预处理；
（2）取样标记：在每种试样上选取位置相同的15个点做取样标记，将这15个取样点的克重的平均值作为每种试样的克重；
（3）单因素回归分析：使用MATLAB工具箱中的基本拟合功能，对比线性、多项式、指数、对数、幂函数回归，以调整后决定系数为参考值，确定回归方程及拟合曲线；
（4）模型构建及权值分析：使用IBM SPSS统计分析软件分析5种工艺参数对克重的影响权重，影响权重由训练结果输出，预测模型由多元回归输出。
2.根据权利要求1所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述的添纱衬垫针织物由面纱、地纱、衬垫纱三种纱线组成，面纱和地纱构成添纱地组织，所述添纱地组织为纬平针添纱，衬垫纱周期地在面纱的部分圈弧上形成不封闭的悬弧，衬垫纱的衬垫比为1：1至1：3。
3.根据权利要求1所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述圆纬机为单面多针道舌针衬垫圆纬机，所述圆纬机的机号为22G，配备有双片颚沉降片，圆纬机绕一转的编织横列数量为36个，每个横列设有三路进纱和三个编织系统，每个编织横列均对应一个筒子架和一个备用筒子架。
4.根据权利要求1所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述5种不同的工艺参数包括面纱细度、面纱含棉量、衬垫纱细度、衬垫纱含棉量和面纱线圈长度。
5.根据权利要求2所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述面纱采用普通环锭纺纱, 面纱使用的纱支范围为21-40S；面纱使用的含棉量范围为0～100%；面纱使用的纱长有3种，分别为41cm/100针、44.1cm/100针、47.2cm/100针。
6.根据权利要求2所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述地纱采用75D涤纶低弹丝，使用的纱长为31.5 cm/100针。
7.根据权利要求2所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述衬垫纱采用精梳环锭纺纱，衬垫纱使用的纱支范围在10-21S；衬垫纱使用的含棉量范围为0～100%；衬垫纱使用的纱长为19.5cm/100针。
8.根据权利要求1所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述试样的长为10米，幅宽为2米，取样点的位置为长度方向的2米、3.5米、5米、6.5米、8米处，幅宽方向的0.5米、1米、1.5米处。
9.根据权利要求1所述的添纱衬垫针织物克重预测模型的构建方法，其特征在于：所述IBM SPSS统计分析软件的具体分析方法为：将5种工艺参数和测得的克重值进行无量纲化处理，消去参数因子的不同单位；输入标准化工艺参数为输入层，标准化试样克重为输出层；使用多层感知器，选择7：2：1前馈人工神经网络模型，将试样分为培训、检验和支持三个阶段，在培训阶段建立的模型可靠性由检验阶段进行评估。
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