人棉织物印花用活性黑染料

将活性黑PGR和PXGR应用于人棉织物印花,并对两种活性黑在人棉织物上的各项性能进行比较。结果表明,活性黑PGR和PXGR在人棉织物上的提升力均较好;活性黑PXGR的工艺宽容性能优于活性黑PGR;经活性黑PXGR印花的人棉织物无渗化现象,且活性黑PXGR在人棉织物上的固色率达到90%以上。

人棉织物染整工艺探讨

本文分析了人棉织物纤维的结构特征和苛化作用能提高其上染率的原理,强调在加工人棉织物过程中的任何时候都不能对人棉织物进行急烘,较具体地提出了可行的人棉织物染整加工工艺。

人棉织物的特软整理

本文主要从生产技术和质量管理的角度,对影响特软整理的工艺、原料、设备和操作进行了分析、选择、优化和规范。提出了“优化人棉特软整理,提高产品质量效益”的命题,使原来的低水平、低档次和低效益的人棉产品发展成为高水平、高档次和高效益的产品。通过实践得出一个经验,抓质量、促效益,必须技术管理先行。

细号人棉织物生产工艺技术探讨

我厂生产人棉织物已有十多年历史,先后生产过中粗号纯粘、涤粘、粘棉、纯粘皱布等平纹,斜纹系列产品,生产机台一直维持在800台左右,经济效益显著。产品销往美国、德国、韩国、香港等国家和地区,供不应求。

优化人棉织物经纱上浆的分析探讨

本文从粘胶纤维的特性出发,较为详细地分析了人棉纱的浆纱工艺特点,探讨如何提高人棉纱浆纱质量,从络整工艺、浆料配方、上浆工艺等方面作了介绍。

人棉织物冷堆前处理工艺探讨

对人棉织物采用次氯酸钠、烧碱、食盐、煮练剂进行退浆、氯漂、碱苛化三合一冷堆前处理工艺试验.当有效氯浓度为10g/L、烧碱 30～50g/L、食盐 80～100g/L时,织物前处理效果较好.该工艺可缩短工艺流程,节约能源,提高染料给色量,降低染化料成本.

涂料在人棉织物印花中的应用

本文介绍了人造棉织物在圆网印花机上进行涂料印花的工艺,对涂料色浆组分进行了对比、筛选。

细支人棉织物生产技术探讨

细支(14.5tex)人棉织物,服用性能优于中粗支(19.5tex,29tex)人棉织物。我厂今年年初开发生产了细支人棉织物新品种,外销出口后深受客商青睐。本文对其生产工艺技术作一阐述。 我厂生产人棉织物已有十多年历史,是江苏省生产人棉织物最早的厂家,先后生产了中粗支纯粘、涤粘、粘棉、纯粘绉布等平纹、斜纹系列产品。产品销往美国、德国、韩国、香港等数十个国家和地区,深受客户青睐,产品供不应求。历年来生产机台一直维持在800台左右,为厂经济效益的提高起着举足轻重的作用。为了提高人棉布档次,繁荣市场。

人棉织物冷轧堆前处理工艺的探讨

本文总结和阐述了人棉织物冷轧堆前处理工艺的生产实践和可行性，以在生产过程中存在和遇到的问题，分析和提出解决这些问题的方法，这对人棉织物的冷轧堆生产有一定的积极意义。

人丝人棉织物拔染印花蒸化搭色疵病的成因及预防措施

分析了产生人丝人棉织物拔染印花蒸发搭色的各种因素，提出了预防措施，对合理制订拔染印花工艺具有一定的实用性。

人棉绉布织物的工艺实践

通过人棉绉布织物的工艺实践,使生产19.5×24.5tex 267.5×173 170cm人棉绉布的织机效率从50%左右提高到85%以上,为企业创造了较高的经济效益.

人棉印花用高固色率和高白地沾色牢度活性艳红

新型活性艳红WFG和WG能够提高人棉印花织物的固色率和白地沾色牢度,试验测试了两只染料的提升性能、印花工艺宽容性、固色率和各项色牢度等,并与活性艳红SGE进行比较。结果表明:两支新型染料在人棉织物上的固色率分别为83.2%和93.1%,白地沾色牢度可达4~5级,且具有较好的印花工艺宽容性,在相对湿度50%~80%条件下,印花人棉织物的表观色深变化不大,在实际生产应用时,蒸化时间可缩短至3 min,小苏打质量分数可低至1%。

人棉仿绸牛仔布的生产技术探讨

介绍了人根仿绸牛仔布的生产工艺，以供开发其他相关面料作参考。

问与答

问：为什么卷染直接耐晒荧绿时易出现黄边和黄头子？ 答：棉、粘胶织物（尤其是人丝、人棉织物）染荧绿色，由于带有十足的荧光，色光异常艳亮，所以，染色用染料大多采用大爱非尼尔艳嫩黄7GFF（瑞士）和直接耐晒翠蓝FBL（天津）。

印花面料营销走畅

近期以来，人棉织物成交量呈现放量攀升走势，对口花型面料成交活跃，创意花型面料销量增长。

深色人棉印花色花产生原因及改进措施

本文通过生产实践采用绳状退浆处理与轧尿碱相结合的方法进行处理，印花时合理选择工艺、染料改善了深色满底人棉印花色共现象，获得了良好的效果。

Prediction of the Performance of the Fabrics in Garment Manufacturing by Artificial Neural Network

An artificial neural network is used to predict the performance of fabrics in clothing manufacturing. The predictions are based on fabric mechanical properties measured on the FAST system. The influences of the different ANNs construct on the convergence speed and the prediction accuracy are investigated. The result indicates that the BP neural network is an efficiency technique and has a wide prospect in the application to garment processing.