基于神经网络的织物折皱回复性能预测

探讨了将神经网络理论用于织物折皱回复性能的直接预测。根据研究对象特征,通过选取织物原料组成、经纬密度、抗弯长度、织物厚度及重量等重要影响因子作为神经输入元,将折皱回复角值作为输出目标,比较了径向基函数RBF、BP和广义回归GRNN 3种神经网络对织物折皱回复角的预测结果。试验结果表明,通过神经网络方法对织物的折皱性能预测具有较好的满意结果,且在预测织物的整体折皱回复性能时,BP模型与GRNN网络模型的预测值与实测值之间的相对误差要比RBF的小。利用输入神经元织物参数进行折皱回复性能的预测更有利于工艺与织物结构设计优化与质量控制,通过对输入神经元试验与优化有望达到满意的预测结果。

棉秆皮纤维化学脱胶工艺初探

依据GB5889-86测定棉秆皮的化学成分,采用均匀试验设计方法研究棉秆皮的化学脱胶,得出最优工艺。分析经此处理后棉秆皮纤维的特点及其潜在的应用价值。

基于MSP430的织物纬斜检测系统

针对当前纬斜检测的现状与要求,介绍了基于MSP430为核心器件的织物纬斜检测的新方法及系统的工作原理、软硬件的实现方法。MSP430通过采集织物纬斜数据,实现纬斜检测的同时通过与上位机之间的通信,对所测数据进行分析处理,从而进一步研究织物纬斜存在的规律,根据纬斜检测数据的测量值控制步进电机的动转,构成自动检测装置。

纺织检测及上位机通信系统的设计与实现

本文介绍了16位单片机MSP430在纺织检测领域的应用。在硬件设计的基础上,PC机上采用监控软件,通过串口通信实时监控系统的状态。实验结果表明该检测和通信系统的硬件结构简单,测量精度高,是具有较高的智能化程度的纺织检测系统。