基于系统方法的混纺纺织品设计研究.doc

基于系统方法的混纺纺织品设计研究 摘要：将系统论的思想应用于混纺织品的设计研究中，是一种新型的设计方法，基于系统方法，研究混纺比对织物性能及混纺纱线的影响，建立起多目标化的模型，以此确定出织物性能与纤维的混纺比的关系，并运用Matlab遗传算法来进行优化计算，以此来确定出能够使纺织品系统整体优化的混纺比方案，并通过将此配比方案应用于实际的混纺纺织品设计中，通过对织物及纱线的性能进行测试，分析设计的效果，探讨基于系统方法的混纺纺织品设计。关键词：系统方法；混纺纺织品；设计；研究目前系统方法已经逐渐取代传统的还原论广泛的渗入到科学研究的各个领域成为前沿的研究学科，将系统方法应用于混纺纺织品的设计当中，有助于改变混纺纺织品设计中以经验和直觉为主的传统的设计方式，使得混纺纺织品的设计方法更加的客观、科学、全面，本文以竹浆纤维混纺织物的设计作为生产实例，对织物的混纺比进行了基于Matlab优化工具的设计，对纺织品设计的设计模式、设计思路、设计过程进行了全新视角的探索，为纺织品及纺织材料的设计的设计理论与实践研究提供了新的研究思路。1、 系统法应用于混纺纺织品设计的试验1、 试验方法在本次试验中，采用相同的纺纱工艺来制造两种纤维，通过两种纤维来纺织出七种不同混纺比的混纺纱，其中，棉纺纤维选用的是实验室保存的细绒棉329，而竹浆纤维选用河北省化纤厂制造的竹浆纤维，其规格为1.65dtex38mm，两种纤维的捻度为62.4捻/10cm，线密度为28tex，棉纤维与竹浆纤维的混纺比分别为0/100、30/70、40/60、50/50、60/40、70/30、100/0，将这7种混纺纱采用相同的参数织成结构完全相同的平织物共七种。2、 试验测试方法本次试验参照GB/T12704-1991来测试织物的透湿性，采用LFY-216C织物透湿量测定仪来进行测量，对于织物悬垂性的测定，参照FZ/T01045-1996，用YG811型织物悬垂性测定仪来进行测定，参照FZ/T01058-1999来进行纱线耐磨性的测定，采用TM型纱线抱合力试验机来进行测定。3、 试验的工艺及设备对于不同的原料采用不同的处理方式能够很好的节省原料，并且能够有效的减少纤维的损伤，棉纤维与竹浆纤维的混合采用条混法，采用2道井条，所有织物的纺织工艺都在自动的小样织机上来完成；纺纱及纺织的主要设备有：FA401A型的粗纱机，A272型的并条机，A186型的梳棉机，ASL-2000型的自动的小样织机以及AS511A型的细纱机。4、 试验数据的处理对于本次试验的数据的处理，采用遗传算法来进行系统的优化，试验曲线的拟合应用Origin软件来进行拟合，采用Matlab遗传算法工具箱来进行试验优化模型的求解。2、 系统法应用于混纺纺织品设计的试验结果分析1、 建立混纺比研究的优化模型为了在混纺纺织品的研究中成功应用系统方法，在本次研究中同时引入多目标优化的理论进行研究，运用此理论可以实现纺织品各设计参数的优化，基于系统方法的混纺纺织品设计是认为织物、纱线、纤维等三个层次构成了混纺纺织品这个复杂的系统结构，通过对混纺纺织品进行系统分析，构建出混纺纺织品的功能与结构的数学模型，结合混纺纺织品的总体设计目标，来对系统的结构参数进行优化，以此来确定出合理的混纺比设计方案，在本次研究中，将织物及竹浆纤维混纺纱线的各项的性能指标作为多目标优化的目标函数，表示为F1（x）,而竹浆纤维的混纺比将作为决策的变量表示为x，为了方便研究，对于目标函数的确定，只选取混纺纺织品系统的部分性能来进行考察，本次研究中主要选取混纺纺织品的加工性能、混纺纺织品的舒适性、混纺纺织品的外观美感来作为主要的设计对象。在衡量混纺纺织品的加工性能、舒适性能、外观美感性能时，选择织物的纱线耐磨性、透湿性及悬垂性作为主要的衡量指标，同时这也是纺织品优化设计的主要依据，悬垂性能良好的织物，能够使所形成的混纺纺织品具有光滑流畅的曲面造型，给人带来良好的视觉享受，由此可见，织物的悬垂性能的好坏是决定混纺纺织品的视觉美感的一个十分重要的因素，如果纱线具有很好的耐磨性能，这有利于混纺纺织品的加工，在混纺纺织品的制造过程中能够有效的减少制造过程中的断头现象，衡量服装面料穿着的舒适性的非常重要的一个指标就是织物的透湿性。为了研究优化模型，对混纺比对织物的透湿性、悬垂性、纱线的耐磨性的影响进行研究，本文的研究计算重点就演变成对maxF(x)的求解，F（x）可以表示为：F（x）=F1(x),F2(x),F3(x),，这是一个多目标变量的求解问题，其中x作为决策变量表示的是竹浆纤维的混纺比，F1(x)表示的含义是纱线的耐磨性，F2(x)表示的含义为织物的悬垂性，F3(x)表示的含义为织物的湿透性。对于一个系列的的品种而言，对其悬垂性的测试最好的方法是用经过染整加工的成品布来进行测试，但是要得出具有对比性的相对结果，还需要对胚布进行测试，对于试验数据的处理要首先进行归一化的预处理，通过对试验曲线进行拟合来得到织物的透湿性、织物的悬垂性能、纱线的耐磨性能与竹浆纤维混纺比的关系函数，整个拟合过程是采用Origin来进行，具体的函数表达关系式见表1。表1 纤维的混纺比与纺织品性能的函数表达式性能指标函数表达式R织物的透湿性F1(x)=0.73304+0.298x0.97485织物的悬垂性F2(x)=-0.96895+0.59331X0.99139纱线的耐磨性F3(x)=1.03343-0.4904x-0.37755x20.96615对于不同用途的纺织品，根据其用途对性能有不同的要求，在计算时要为目标函数选择相应的加权系数来进行计算，例如，用于外衣制造的织物，要注重织物的美感要求，相应的要注重织物的悬垂性，对于用作内衣制造的纺织品，要考虑的首要因素是舒适性，相应的需要加大织物的透湿性的加权系数，织物的耐用性的加权系数可以适当减小，织物的悬垂性性能可以予以较少的考虑，在设计工作服所需的织物时，要着重考虑织物的耐用性能。在基于系统方法的纺织品的设计过程中，要实现不同预期的纺织品的设计，可以通过加权系数的变化来进行系统中的各个要素的不同方式的组合来来实现不同要求的纺织品的设计，在本次研究中，主要的设计目的是为了突出纺织品的外观美感、加工性能、舒适性等方面的纺织品设计，通过对加权系数的调整，确定了以下三种不同的方案，具体的方案设计见表2.表2 三种不同的混纺比的设计方案方案编号特色w1w2w31加工性能0.40.30.32外观0.40.50.13舒适性0.30.20.5方案1的纱线耐磨性的加权系数最大，这是为了在混纺织物的加工过程中，具有较好的加工性能；方案2是为了纺织物具有较好的外观，悬垂性能较好，适用于外衣的制造，方案3强调织物的舒适度，适用于贴身衣物的制造。2、 基于Matlab的遗传算法的计算本文在评价函数时，依据目标优化模型的特点，将多目标的优化转化为单目标的优化，再利用遗传算法来进行系统的优化，模型的求解利用Matlab遗传算法来进行，得出不同设计方案中的目标函数的加权系数为0.3,0.2,0.5，0.4,0.5,0.1，0.4,0.3,0.3，竹浆纤维的含量分别为53%，43%，24%。3、 混纺比的检验与计算将计算得到的混纺比用于混纺纺织品的计算，相应的进行混纺纺织物的性能的测试，通过比较来对设计的效果进行判断，所有的混纺纺织物的织造方法保持一致，这样再评价测试结果及所建立的数学模型的测试结果时，二者才具有可比性，具体的设计效果的评价见表3。表3 设计效果的评价方案编号混纺比织物的透湿性织物的悬垂性纱线的耐磨性预测实测预测实测预测实测124/76499.95454.8853.1548.9556.9860.38243/57535.05492.2445.9042.2347.9846.54353/47553.57608.2742.0847.9742.5444.75从测试结果可以看出，预测值与实测值能够基本保持一致，但是曲线拟合造成了一定的系统误差还有待改进。结束语本文通过系统方法及多目标函数法确定混纺比的方案，将其应用于混纺纺织物的制造，并通过测试实际的混纺纺织物的性能对设计效果进行评价