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4．2堿減量率對(duì)織物透氣性的影響

滌綸織物經(jīng)堿減量處理后，纖維表面受到堿的剝蝕作用而變細(xì)，產(chǎn)生凹坑使得滌綸纖維之間的孔隙增加，同時(shí)由于減量后織物結(jié)構(gòu)疏松，處理后織物的透氣性增大。將熱定型后的織物進(jìn)行堿減量處理，在不同的堿減量條件下，測(cè)得織物減量率和減量處理后的總縮率。由于織物在前道工序已產(chǎn)生較為充分的收縮，因此織物的總縮率變化不大。取表2中11—34號(hào)試樣，建立堿減量率對(duì)透氣性的影響回歸方程：

4．3縮率及減量率對(duì)透氣性的影響

在堿減量處理中，織物的收縮和減量同時(shí)進(jìn)行，這2個(gè)因素同時(shí)影響織物的透氣率。為確切反映這2個(gè)因素對(duì)透氣率的影響程度，將縮率茗．和減量率?。鹤鳛樽宰兞浚笟饴首饕蜃兞?，對(duì)表2中1．24號(hào)試樣進(jìn)行多元非線(xiàn)性回歸。

4．4利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)透氣率

量處理過(guò)程中，織物會(huì)產(chǎn)生少量收縮，對(duì)織物結(jié)構(gòu)的緊密程度存在一定影響，而織物的緊密程度直接影響堿減量率?？椢锝Y(jié)構(gòu)疏松，堿液容易滲透，堿減量率會(huì)隨之增加，因此織物縮率與堿減量率之間存在一定的相關(guān)性。用回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)，需要消除多元共線(xiàn)性問(wèn)題，當(dāng)自變量之間存在相關(guān)性時(shí)，求解精度較低。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是經(jīng)過(guò)有限次迭代計(jì)算而獲得一個(gè)反映實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)使其輸入與期望輸出相符合。特別適合處理需要同時(shí)考慮多重因素的不精確和模糊的信息處理問(wèn)題，有效地解決了自變量之間的相關(guān)性問(wèn)題。

本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)織物的透氣率進(jìn)行預(yù)測(cè)。先將表2中l(wèi)l一34號(hào)試樣進(jìn)行歸一化處理。建立3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：第l層是輸入層，共輸入表2中織物縮率和堿減量率的歸一化值，每個(gè)試樣有2個(gè)相關(guān)因素，因此輸入層設(shè)定2個(gè)神經(jīng)元；第2層是隱含層，隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時(shí)所產(chǎn)生的誤差大小而確定，設(shè)為7個(gè)神經(jīng)元。第3層是輸出層，輸出參數(shù)為透氣率，設(shè)1個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)。反復(fù)訓(xùn)練調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后確定該模型采用kvenbe曙Marquardt算法，實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，模擬復(fù)雜程度不高的非線(xiàn)性關(guān)系，采用這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以達(dá)到比較好的效果，在訓(xùn)練25次后精度已達(dá)到10～，滿(mǎn)足預(yù)設(shè)精度，訓(xùn)練成功，如圖5所示。

固定以上訓(xùn)練模型的各權(quán)值和閾值作為預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，見(jiàn)表4。對(duì)表2中35～39號(hào)試樣進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果見(jiàn)表5。

5 結(jié)論

在前處理加工中滌綸織物會(huì)多次受到物理及化學(xué)作用，這些作用的工藝條件綜合反映在縮率和堿減量率2個(gè)方面?？椢锝Y(jié)構(gòu)的變化導(dǎo)致織物的透氣性發(fā)生變化。通過(guò)對(duì)縮率和堿減量率的一元非線(xiàn)性回歸，認(rèn)為縮率與透氣率呈負(fù)相關(guān)，即縮率越大，透氣率越?。欢鴫A減量率與透氣率呈正相關(guān)，堿減量越大，透氣率越大。對(duì)縮率和堿減量率進(jìn)行多元非線(xiàn)性回歸，結(jié)果表明堿減量率的影響程度更為顯著。采用多元回歸方程和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)織物的透氣率進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值較為接近，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相對(duì)誤差更小，預(yù)測(cè)精度更高。