新型運(yùn)動面料的開發(fā)及織物主觀熱濕舒適性智能預(yù)測模型的建立.pdf

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，開發(fā)了一系列具有透氣導(dǎo)濕性能的針織面料，然后從實驗出發(fā)，對36種針織面料的靜態(tài)熱濕傳遞指標(biāo)及動態(tài)熱濕傳遞過程中微氣候的溫、濕度變化曲線進(jìn)行了測試與分析，再將36種面料制作成服裝，通過穿著試驗對織物的熱濕舒適性能進(jìn)行評定。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)測模型和以動態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測模型及評定模型。并利用Matlab編程

2、語言開發(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)測軟件。具體包括以下幾個方面的內(nèi)容。
　　 針對現(xiàn)有三線添紗組織添紗效果差、地紗易于露底的問題，自行設(shè)計開發(fā)了一種適合于大筒徑編織的緯編三線添紗導(dǎo)紗器，利用該導(dǎo)紗器開發(fā)了具有熱濕舒適性能的三線添紗彈力針織面料，采用吸濕性良好的棉紗位于織物外層，對水分疏導(dǎo)性良好的細(xì)旦化纖長絲或異形截面長絲位于織物內(nèi)層，氨綸彈力絲位于織物中間的組織結(jié)構(gòu)。同時利用芯吸效果良好的“U”形截面

3、滌綸長絲開發(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)動服或夏季休閑穿著的針織面料(包括自行開發(fā)的面料)，對面料的6個靜態(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)行了測試與分析。
　　 針對現(xiàn)有微氣候熱濕傳遞測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題，自行設(shè)計改造了一種新的微氣候測試裝置——出汗圓筒儀來測試織物的熱濕傳遞性能。該微氣候測試裝置能模擬

4、人體的軀干形態(tài)，進(jìn)行二維傳熱傳濕的測試，比普通的出汗熱平板微氣候測試裝置更接近人體的實際穿著情況。利用自行設(shè)計的出汗圓筒儀對36種織物從模擬皮膚開始出汗到出汗結(jié)束整個動態(tài)過程中微氣候的溫、濕度連續(xù)變化曲線進(jìn)行了跟蹤測試。同時從溫、濕度變化曲線中創(chuàng)新性的提出了能全面反映織物動態(tài)熱濕舒適性能的5個特征指標(biāo)KTS、Tequ、△T、KTe、RHequ。對比分析了不同纖維類型和不同組織結(jié)構(gòu)的織物的溫、濕度變化曲線，說明了影響織物動態(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，設(shè)計主觀舒適性問卷調(diào)查表，得出服裝在穿著運(yùn)動過程中的4個主觀感覺值悶熱感、潮濕感、粘體感和運(yùn)動后的冷感。采用專家估測法，獲得悶熱感、潮濕感、粘體感和運(yùn)動后的冷感對服裝總體熱濕舒適評定過程中的權(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分值，并對織物的主觀熱濕舒適性好壞進(jìn)行評定。結(jié)果表明，具有良好芯吸性能的“U”形截面纖維長絲編織的單面網(wǎng)眼針織物具有最好的熱濕

6、舒適性。
　　 在織物靜態(tài)客觀實驗、動態(tài)客觀實驗和主觀實驗結(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)測模型和以動態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測模型。同時對兩種網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值與實測值進(jìn)行了對比分析，結(jié)果表明兩種模型均具有較高的預(yù)測精度。而以動態(tài)客觀指標(biāo)為輸入?yún)?shù)的網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度更高。為了與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測精度進(jìn)行對比，論文還分別建立了基于多元線性回歸的以靜態(tài)客

7、觀指標(biāo)為自變量的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測模型和以動態(tài)客觀指標(biāo)為自變量的織物主觀熱濕舒適性預(yù)測模型。從模型的預(yù)測值與實測值的對比分析，說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比多元線性回歸模型的預(yù)測精度要高。
　　 將可視化技術(shù)應(yīng)用于織物的主觀熱濕舒適性評價。利用Matlab編程語言開發(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)測軟件。該軟件可以實現(xiàn)在線輸入5個動態(tài)熱濕舒適性客觀指標(biāo)值或輸入6個靜態(tài)熱濕舒適性客觀指標(biāo)值即可直接預(yù)測織物的4個主觀