粒子群算法在计算机自动配棉优化中的应用

为提高计算机配棉的自适应性和通用性,对于多约束条件的计算机配棉优化设计,提出了基于粒子群优化算法优化求解的方法。通过对自动配棉问题进行数学建模,将其转化为多约束条件下多维函数优化问题,再将粒子群优化算法引入模型的求解中,保证了方程组中每个可能的解都能被精确搜索到。实例证实了该方法能够快速、有效求得优化解,而且达到最优化的组合。

基于惯性权重粒子群算法的自动配棉优化研究

采用MATLAB7.0编程,研究基于惯性权重模型的粒子群算法的自动配棉优化组合,此法能适合用于解决计算机自动配棉优化问题。

湿摩擦牢度提升剂FY-208的工艺研究与应用

采用自制水溶性湿摩擦牢度提升剂FY-208处理深色织物来提高染色织物的耐摩擦性。通过探讨确定了浸轧法处理染色织物的最佳工艺:湿摩擦牢度提升剂30 g/L,pH 5～6,焙烘温度160℃,焙烘时间120 s。处理后织物的耐摩擦色牢度明显提高,并且对织物色光、吸水性有一定改善,而对织物的其他色牢度以及物理性能影响不大。

基于BP神经网络的牛仔织物上浆率预测研究

文章采用MATLAB 7.0环境编程,充分利用人工神经网络对非线性系统很强的模拟能力以及根据具体问题灵活处理的柔性的网络结构来研究基于BP神经网络的牛仔织物上浆率的预测。