【摘 要】
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本文利用人工神经网络(ANN)技术,采用子网组模式,建立纱线粗节、细节、毛粒、不匀率、断头率、断裂伸长率、毛羽以及强力模型,通过对纱线加工和质量的预报,对纱线的虚拟加工进行初步研究.根据经验和理论分析,通过调整网络结构参数,所得最优化模型的平均相对误差均低于6％.采用未参与建模训练的测试样本,除毛羽和强力外,其余指标预报模型的模拟结果与实测结果间的相关系数R2均高于0.90.利用所建立模型研究纤维
【机 构】
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东华大学,纺织学院,上海,200051;无锡出入境检验检疫局,江苏,无锡,214101 东华大学,
【出 处】
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2006中国国际毛纺织会议暨IWTO羊毛论坛
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本文利用人工神经网络(ANN)技术,采用子网组模式,建立纱线粗节、细节、毛粒、不匀率、断头率、断裂伸长率、毛羽以及强力模型,通过对纱线加工和质量的预报,对纱线的虚拟加工进行初步研究.根据经验和理论分析,通过调整网络结构参数,所得最优化模型的平均相对误差均低于6％.采用未参与建模训练的测试样本,除毛羽和强力外,其余指标预报模型的模拟结果与实测结果间的相关系数R2均高于0.90.利用所建立模型研究纤维细度对纺纱的影响,对相同粗细的纱线(13tex),纤维越粗,则纱线粗节、毛羽、不匀率和纺纱断头率增加,而细节、毛粒、强力和断裂伸长率则减少.通过调整加工纱线毛条的毛粒参数,能够改善纱线的毛羽和断裂伸长率两项质量指标,而且断头率显著下降.
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