响应面中心组合设计法对棉针织物湿蒸染色工艺的优化

采用中心组合设计试验方案,用响应面分析法考察了雷马素金黄RGB在棉针织物湿蒸染色时,元明粉和纯碱质量浓度、汽蒸时间对染色织物K/S值的影响,建立了二次多项式回归方程的预测模型。通过模型的回归分析、3个影响因子方差分析,响应面图和等高线图的直观分析,以及所设计染色工艺的实验验证,证明响应面模型能够准确地预测棉针织物湿蒸染色中各工艺条件对K/S值的影响,最佳染色工艺条件为:元明粉质量浓度52.5 g/L、纯碱质量浓度53.8 g/L、饱和蒸汽下汽蒸152 s。

基于最小二乘支持向量机的棉针织物活性染料湿蒸染色预测模型

针对棉针织物在用活性染料连续湿蒸染色过程中出现的染色条件对织物色光难以控制和预测,易导致染色织物不符合预期产品要求的问题,选用雷马素金黄 RGB 对棉针织物进行湿蒸染色,研究了元明粉和纯碱浓度、汽蒸时间对织物表观染色深度(K/S值)的影响,同时基于最小二乘支持向量机(LS-SVM),将这些影响因素作为预测模型的输入变量,织物K/S值作为输出变量,建立了多因素模型并进行预测。结果表明,织物K/S实验值和模型预测值的相关系数高达0. 999 6,平均相对误差小于 1%,说明该模型具有较高的精度,该建模方法可用于预测织物K/ S 值,为棉针织物活性染料湿蒸染色工艺的优化提供参考。