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文檔簡(jiǎn)介
1、本文在闡述前人有關(guān)織物熱濕傳遞機(jī)理研究的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了一系列具有透氣導(dǎo)濕性能的針織面料,然后從實(shí)驗(yàn)出發(fā),對(duì)36種針織面料的靜態(tài)熱濕傳遞指標(biāo)及動(dòng)態(tài)熱濕傳遞過(guò)程中微氣候的溫、濕度變化曲線(xiàn)進(jìn)行了測(cè)試與分析,再將36種面料制作成服裝,通過(guò)穿著試驗(yàn)對(duì)織物的熱濕舒適性能進(jìn)行評(píng)定。論文建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的以靜態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測(cè)模型和以動(dòng)態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測(cè)模型及評(píng)定模型。并利用Matlab編程
2、語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的面向織物主觀熱濕舒適性的智能預(yù)測(cè)軟件。具體包括以下幾個(gè)方面的內(nèi)容。
針對(duì)現(xiàn)有三線(xiàn)添紗組織添紗效果差、地紗易于露底的問(wèn)題,自行設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一種適合于大筒徑編織的緯編三線(xiàn)添紗導(dǎo)紗器,利用該導(dǎo)紗器開(kāi)發(fā)了具有熱濕舒適性能的三線(xiàn)添紗彈力針織面料,采用吸濕性良好的棉紗位于織物外層,對(duì)水分疏導(dǎo)性良好的細(xì)旦化纖長(zhǎng)絲或異形截面長(zhǎng)絲位于織物內(nèi)層,氨綸彈力絲位于織物中間的組織結(jié)構(gòu)。同時(shí)利用芯吸效果良好的“U”形截面
3、滌綸長(zhǎng)絲開(kāi)發(fā)了一系列具有透氣導(dǎo)濕功能的針織面料。
本文共選取了36種適合于制作運(yùn)動(dòng)服或夏季休閑穿著的針織面料(包括自行開(kāi)發(fā)的面料),對(duì)面料的6個(gè)靜態(tài)熱濕傳遞指標(biāo)如透氣率、透濕率、芯吸高度、回潮率、散濕率和熱阻等指標(biāo)進(jìn)行了測(cè)試與分析。
針對(duì)現(xiàn)有微氣候熱濕傳遞測(cè)試裝置主要集中于出汗熱平板,只能進(jìn)行一維傳熱傳濕的問(wèn)題,自行設(shè)計(jì)改造了一種新的微氣候測(cè)試裝置——出汗圓筒儀來(lái)測(cè)試織物的熱濕傳遞性能。該微氣候測(cè)試裝置能模擬
4、人體的軀干形態(tài),進(jìn)行二維傳熱傳濕的測(cè)試,比普通的出汗熱平板微氣候測(cè)試裝置更接近人體的實(shí)際穿著情況。利用自行設(shè)計(jì)的出汗圓筒儀對(duì)36種織物從模擬皮膚開(kāi)始出汗到出汗結(jié)束整個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程中微氣候的溫、濕度連續(xù)變化曲線(xiàn)進(jìn)行了跟蹤測(cè)試。同時(shí)從溫、濕度變化曲線(xiàn)中創(chuàng)新性的提出了能全面反映織物動(dòng)態(tài)熱濕舒適性能的5個(gè)特征指標(biāo)KTS、Tequ、△T、KTe、RHequ。對(duì)比分析了不同纖維類(lèi)型和不同組織結(jié)構(gòu)的織物的溫、濕度變化曲線(xiàn),說(shuō)明了影響織物動(dòng)態(tài)熱濕舒適性能的
5、因素。
將36種織物制作成服裝,進(jìn)行主觀穿著試驗(yàn),設(shè)計(jì)主觀舒適性問(wèn)卷調(diào)查表,得出服裝在穿著運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的4個(gè)主觀感覺(jué)值悶熱感、潮濕感、粘體感和運(yùn)動(dòng)后的冷感。采用專(zhuān)家估測(cè)法,獲得悶熱感、潮濕感、粘體感和運(yùn)動(dòng)后的冷感對(duì)服裝總體熱濕舒適評(píng)定過(guò)程中的權(quán)重值,再采用加權(quán)求和的方法,得出織物的主觀熱濕舒適性綜合評(píng)分值,并對(duì)織物的主觀熱濕舒適性好壞進(jìn)行評(píng)定。結(jié)果表明,具有良好芯吸性能的“U”形截面纖維長(zhǎng)絲編織的單面網(wǎng)眼針織物具有最好的熱濕
6、舒適性。
在織物靜態(tài)客觀實(shí)驗(yàn)、動(dòng)態(tài)客觀實(shí)驗(yàn)和主觀實(shí)驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上,分別建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的以靜態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測(cè)模型和以動(dòng)態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測(cè)模型。同時(shí)對(duì)兩種網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果表明兩種模型均具有較高的預(yù)測(cè)精度。而以動(dòng)態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度更高。為了與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行對(duì)比,論文還分別建立了基于多元線(xiàn)性回歸的以靜態(tài)客
7、觀指標(biāo)為自變量的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測(cè)模型和以動(dòng)態(tài)客觀指標(biāo)為自變量的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測(cè)模型。從模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比分析,說(shuō)明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比多元線(xiàn)性回歸模型的預(yù)測(cè)精度要高。
將可視化技術(shù)應(yīng)用于織物的主觀熱濕舒適性評(píng)價(jià)。利用Matlab編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的織物主觀熱濕舒適性智能預(yù)測(cè)軟件。該軟件可以實(shí)現(xiàn)在線(xiàn)輸入5個(gè)動(dòng)態(tài)熱濕舒適性客觀指標(biāo)值或輸入6個(gè)靜態(tài)熱濕舒適性客觀指標(biāo)值即可直接預(yù)測(cè)織物的4個(gè)主觀
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