CN119392508A 一种纱线表面处理方法 （如皋市丁堰纺织有限公司）

2根据纱线的类型和性能要求，选择合适的聚合单体和引发剂，通在去除纱线表面残留的聚合物和杂质的同时，最大限度地减少漂洗剂对纱线的损伤和变根据纱线类型和性能要求，从聚合单体数据库中选择合适的聚合单将选定的聚合单体和引发剂输入到聚合反应控制系统中，通过神经根据优化后的聚合反应条件，在反应釜中进行聚合反应，通过将聚合反应过程中获取的数据输入到聚合物性能预测模型中，通过支持向量机算法，3采用摩擦试验机对涂覆后的纱线进行耐磨性能测试，通过图像识别将纱线性能测试数据与预设的性能阈值进行比对，若测试结果满足性能3.根据权利要求1所述的一种纱线表面处理方法，其特征在于，所述针对涂层后的纱在去除纱线表面残留的聚合物和杂质的同时，最大限度地减少漂洗剂对纱线的损伤和变根据涂层纱线的类型和涂层材料，建立漂洗剂种类和浓度的备选构建漂洗效果评价指标体系，综合考虑纱线表面残留物基于关联规则分析结果，采用多目标优化算法搜索最优漂洗工艺参数组验证优化后的漂洗工艺参数组合，通过对比试验确认其在提高涂层根据纱线品种和填充要求，建立填充材料种类和粒径的选择规采用模糊逻辑控制算法，根据纱线品种和填充材料特性等输入参数，通过计算机视觉技术，对填充后的纱线内部结构进行图像采集和分析建立纱线力学性能和染色性能的预测模型，通过填充材料参数4采用机器学习算法如支持向量机或神经网络，根据历史生产数据训练通过大数据分析技术，挖掘不同纱线品种和填充要求下的最优填将填充智能优化控制系统与企业ERP和MES等信息系统集成对收集的数据进行预处理，剔除异常值，通过相关性分析筛选出与纱采用多元非线性回归方法，以筛选出的关键工艺参数为自变量，纱在建立的回归模型基础上，采用响应面分析方法，研究各工将实验数据随机划分为训练集和测试集，采用人工神经网络算法对结合响应面分析结果和神经网络预测模型，进行多目将优化得到的工艺参数设置在生产线的控制系统中，通过实时采集各工序的参数数针对各关键参数，选择合适的传感器进行实时数据采集，传感器5将处理后的数字信号传输至中央处理单元，中央处理单元基于预设的数学模型和算通过在线检测与反馈控制系统的闭环控制，持续监测和调整纱线表通过对获取的原料选择数据进行分析，判断原料是根据工艺参数设置数据，采用支持向量机算法对设备操作参数将优化后的设备操作参数输入到设备控制系统中，通过自动化控在纱线生产过程中，采用在线检测系统获取纱线的物理性根据纱线表面处理的质量评价体系，采用机器学习算法建立纱采用计算机视觉技术对纱线表面形貌进行在线检测，获取纱线结6通过建立智能化表面处理设备的数字孪生模型，采用仿真优化算法对根据市场需求和应用范围，采用知识图谱技术对纱线产品功通过构建纱线表面处理的专家知识库和案例库，采用案例推理算采用自然语言处理技术对纱线产品的市场反馈信息进行情感分析和语义挖通过构建纱线产品全生命周期管理平台，采用区块链技术对产品质量78本发明公开了一种纱线表面处理方法，该方法通过选择合适的聚合单体和引发9引发剂数据库中匹配出5种最佳引发剂。将选定的聚合单体和引发剂输入到聚合反应控制用傅里叶变换红外光谱仪每5分钟采集一次反应物光谱数据，实时监测聚合反应转化率和留物去除率和纱线损伤程度为优化目标，搜索得到最优漂洗工艺参数组合为:碱性漂洗剂直径超差5%，强力低于标准值10%等不合格情况，则采用遗传算法对工艺参数进行再次优过构建纱线产品全生命周期管理