基于自适应模拟退火算法的整经准备车间排产模型

为解决织造企业整经准备车间在多约束条件下的生产效率低下及经轴利用率低的问题,在考虑经纱总根数、订单米数、经轴绕卷纱线长度、经轴绕卷纱线根数等约束条件的情况下,以开轴数和加工时间为目标函数,建立满足拼缸条件的整经准备车间生产关系主从优化关联模型。提出了基于自适应模拟退火算法的整经准备车间生产调度方案,通过引入自适应退火因子有效解决传统模拟退火算法计算效率低及容易陷入局部最优解的缺点,并根据企业实际生产案例进行仿真实验。结果表明:该自适应模拟退火算法能够有效地提升纺织企业整经生产调度效率,提升经轴利用率;且该方法提升整经准备车间运行效率和经轴利用率的能力要优于其它算法。

变化蜂巢织物基压力传感器的制备及性能研究

为改善织物基柔性压力传感器的灵敏度、响应性和稳定性,通过机织结构设计将微结构引入棉织物中,织造了具有圆顶形微表面结构的变化蜂巢组织织物。以变化蜂巢织物、炭黑(CB)和聚乙烯醇(PVA)为原料,采用浸烘法制备了不同的传感织物。测试了炭黑质量分数与传感器电阻的关系,并对制备的传感器结构形貌和力学传感性能进行表征,探讨其在人体运动监测中的应用。结果表明:在炭黑质量分数为5%时,传感器电阻降至20 kΩ/cm,制备的传感器具有较高的灵敏度,较小的迟滞性,在不同压力和压缩速率条件下均能保持良好的稳定性、重复性及耐用性。认为:制备的传感器可以应用于人体运动监测,包括手指按压、指关节、手腕和肘关节弯曲运动等。

全智能筒纱输送与包装系统的流程及效率分析

为充分发挥全智能筒纱输送与包装系统的设备效能、提高生产水平,对筒纱输送与包装系统各个模块的功能以及处理单个筒纱所需时间进行分析,并对输送线与打包线前后衔接的因素以及影响进行了探讨。阐述了品种因素、耗材更换、报警处理等对生产效率的影响。最后通过理论数据分析与现场实测得出:全智能筒纱输送与包装系统单日理论产量约为32 t。认为:提高报警处理速度、优化下纱缓冲通道和码垛位置可增加输送与打包速度,进一步提升设备工作效率。

对位芳纶导电纸的制备与性能表征

利用短切对位芳纶纤维制备对位芳纶原纸,并对原纸进行导电整理制成对位芳纶导电纸。实验结果表明:芳纶原纸分子结构保持了对位芳纶纤维的分子结构特征,但其结晶度降为57.37%;700℃时,对位芳纶原纸的质量残存率为35%左右,相比短切对位芳纶纤维,其热学性能、结晶度均有所下降;当氧化石墨烯在导电整理剂中的占比为8%时,对位芳纶导电纸表面电阻为200Ω/m^(2)左右,验证了用该工艺制备兼具热学性能与电学性能的对位芳纶导电纸的可行性。

基于ISSA-BP神经网络的棉纱条干均匀度预测

为解决棉纱条干均匀度难以预测的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。首先,将棉纱成形过程中采集到的12个原棉指标进行特征提取,作为BP神经网络预测模型的输入变量。接着,利用佳点集策略,Levy飞行策略和锦标赛学习策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进。最后,利用ISSA搜索BP神经网络最优的初始权值和阈值,建立ISSA-BP神经网络模型。为验证改进算法的有效性,利用Python进行训练和仿真,并与BP模型、GA-BP模型、PSO-BP模型和SSA-BP模型进行预测结果对比。结果表明:ISSA-BP模型在棉纱条干均匀度预测中平均相对误差为1.52%,预测性能较优,误差较小,预测结果较为理想,可以有效预测棉纱条干均匀度。

计算机辅助配棉技术研究进展

为探索计算机辅助配棉技术的未来发展,促进棉纺企业精细化管理水平与生产效益的提升,介绍了计算机辅助配棉的系统框架,围绕其中技术模块及技术内涵,总结与分析了其发展应用情况。针对计算机辅助配棉过程中的2个关键模块—纱线质量预测、配棉方案制定所采用的核心技术作了重点解析,并指出联通云端市场数据、适应企业个性化生产模式是未来的发展方向。当前研究对大数据的处理效率以及对生产模式普适性还需进一步提升,同时需从特征表达、模型结构、优化算法方面探索提高模型高效性、准确性和泛用性的方法。

金属长丝复合导电纱的纺制与性能

为了探讨金属长丝在纺织上的应用,选用铜镁合金长丝、金属铜长丝与不锈钢长丝,利用赛络菲尔和赛络纺工艺制备金属长丝复合导电纱,对比测试了不同产品的力学性能和电热性能。对照FZ/T 12071—2021《导电纱线》产品标准,复合导电纱的断裂强度达到相应技术要求,导电性能达到A类产品要求。结果表明:金属长丝复合导电纱具有优良的定伸长循环拉伸、定负荷循环拉伸性能;金属铜长丝、铜镁合金长丝较不锈钢长丝具有更为优良的电热性能。通过复合纱的设计和纺制,金属长丝导电纱力学性能达标、电热性能优良,可以用于开发功能纺织产品。

基于改进Mask R-CNN的服装图像细粒度实例分割

服装图像实例分割是人工智能辅助服装设计中的关键环节,为实现对服装图像中细粒度属性的识别与定位,提出了基于深度学习的细粒度分割方法。该方法在原始Mask R-CNN的基础上,改进ResNet残差网络的结构,并在主干层网络中引入双向特征融合模块和双重注意力机制,从而提高模型的特征提取能力,在缩短信息路径的同时帮助网络模型关注更重要的区域。将该分割网络在iMaterialist Fashion数据集上进行验证与评价,结果表明该分割网络较原模型相比分割精度提高了约2.7%,该方法能够更加精准地进行细粒度实例分割,可为人工智能辅助服装设计的视觉系统研究提供新的思路。

PAN基功能性纳米纤维复合纱线的试纺与性能分析

以聚丙烯腈(PAN)、纳米级二氧化钛(TiO_(2))、纳米银颗粒(AgNPs)和棉纤维为原料,用棉纺试验机和无喷头环形静电纺丝机纺制了防紫外线PAN基纳米纤维复合纱线、防辐射PAN基纳米纤维复合纱线、PAN基纳米纤维复合纱线和纯棉纱线,并利用电脑横机分别织造了4种相同规格的针织物,测试分析了纱线的基本性能和织物的防紫外线、防辐射性能。结果表明:PAN基功能性纳米纤维和PAN基纳米纤维在复合纱线中分布均匀;PAN基功能性纳米纤维复合纱线和PAN基纳米纤维复合纱线的吸湿性较差,捻度比较接近,都大于纯棉纱线的捻度,拉伸性能也比纯棉纱线好;PAN基功能性纳米纤维织物的防紫外线性能和防辐射性能良好。

基于数字孪生的包覆加弹一体机车间模型构建

针对包覆加弹一体机车间虚实交互性差、生产效率低和实时监控难等问题,提出了一种基于数字孪生的包覆加弹一体机车间建模方法。首先搭建包覆加弹一体机车间的数字孪生体系架构,然后从包覆加弹一体机、人、纱线、环境4个角度,阐述孪生模型构建方法,详细介绍了几何属性、物理属性和生产行为;以采集车间生产过程数据为基础,采用Unity 3D和3ds Max协同开发的方式,对车间物理实体向虚拟车间的位置和生产行为进行实时映射,同时将虚拟车间数据与物理实体数据进行集成分析,优化孪生模型。最后以某企业包覆加弹一体机车间为例,验证了其可行性,有效提高了车间可视化监控能力、车间数据虚实交互能力以及生产效率。

基于LSTM循环神经网络的织机了机预测

不同织机由于生产情况和影响参数各异,实际的织布效率和了机时间也存在着很大的差别。针对利用预先设定好的计划生产静态参数对织机了机时间进行计算时,存在理论计算值与实际织机了机时间偏差过大的问题,提出了一种基于长短时记忆(Long short term memory,LSTM)循环神经网络的织机了机预测方法。从织机经纬向停车情况、人员工作效率、加工布匹品种3个方面出发,分析影响织机了机时间的各类因素,构建了具有时间序列特性的织机生产情况数据集。通过设置时间进度系数动态调整模型在织轴整个生命周期内的预测情况,并从损失程度和训练耗时两方面考虑对模型性能进行优化。最后,利用8组实验数据对模型的可靠性进行验证。结果表明:模型在了机预测截止时间的前30 h至前6 h,模型的预测结果值与实际值之间的平均误差范围为0.84 h至1.52 h,满足对实际生产时的所需指标要求。

转轮集聚纺纱装置与工艺设计

针对目前负压式集聚纺能耗大的问题,设计了转轮集聚纺纱装置。选用粗纱定量为6.33 g/(10 m)的普梳棉粗纱为原料,采用转轮集聚纺纱装置与传统环锭纺,设计纺纱线密度分别为32.4、24.3、19.4 tex纺制纱线,并对其单纱线密度、断裂强度、毛羽、条干均匀度和捻度进行测试对比,客观评价该转轮集聚纺纱装置的应用效果。结果表明:与环锭纱相比,转轮集聚纱4 mm以上有害毛羽减少量达40%~80%,单纱断裂强度下降1%~3%,断裂强力不匀率下降25%~50%,24.3和19.4 tex的单纱条干均匀度有3%~6%的轻微恶化,捻度基本无影响,说明使用转轮集聚纺纱装置可显著减少纱线的有害毛羽;转轮集聚纺纱装置安装在前罗拉下方,可在环锭细纱机上快速安装与拆卸,实现传统环锭纺与集聚纺的便捷切换,同时该装置具有构造简单、能耗低等优点。

基于NSGAⅡ和神经网络的织造车间大规模调度

为解决遗传算法在织造车间大规模调度中容易陷入局部最优的问题,提出了NSGAⅡ-NN125调度算法。首先,根据织造车间大规模调度的特点,以最小化逾期损失、完工时间和改车次数为优化目标,建立了织造车间调度模型。然后设计了以神经网络模型NN125为主体的调度模块,其可根据织轴和织机特征信息生成调度方案。最后,设计了以NSGAⅡ为主体的优化模块,其根据方案优劣对调度模块中的NN125进行优化。结果表明:NSGAⅡ-NN125的调度质量随着调度规模的不断增大始终非常稳定,而且已优化的调度模块可直接用于相似问题的调度,调度性能较好,由于省去了优化过程,调度速度(约50个织轴/s)也有较大提升,具有较好的实用价值。

角蛋白植酸涂层棉织物的协同阻燃效果

为了更好地推广生物质材料的阻燃应用,以角蛋白(WK)和植酸(PA)为阻燃剂,采用浸轧喷涂法对棉织物进行阻燃整理,研究两者对棉织物的协同阻燃效果。通过红外光谱仪、极限氧指数仪、热分析仪和微型燃烧量热仪等测试不同棉织物的燃烧性能。结果表明:随着整理次数的增加,WK/PA复配整理织物损毁长度减少,由30 cm下降至15 cm,最低4.5 cm;极限氧指数增大,由原来的18%增加到28.4%,最高到33.3%,且无续燃和阴燃发生,产生了较好的阻燃效果。认为:该方法可以有效解决棉织物的阴燃,为棉织物的阻燃改性提供了一种有效的解决方案。

基于订单的纺纱排产信息化系统开发及应用

针对目前纺纱车间加工工序复杂多样、生产部门间信息交互闭塞、订单按期交货能力不足以及人力物力调配不合理等痛点问题,以企业实际生产车间为对象,在对生产现状分析的基础上进行排产流程设计以及生产订单分析,并采用微服务架构进行合理的纺纱排产信息化系统设计。应用结果显示该系统为以订单为导向的生产计划排产和车间作业执行提供了科学、高效的管理模式,保证了纱线订单正常生产进度和按期交货,为企业后续信息化发展奠定了基础。

基于视觉特征强化的环锭纺细纱断头 在线检测方法

针对动态生产环境下纱线特征弱、纱线目标小而导致的断头检测正确率低问题,提出了一种基于视觉特征强化提取的细纱断头在线检测方法。为验证算法有效性,搭建了巡游检测装置及图像采集系统,提出了针对纱线弱特征问题的强化算子,实现对拖影纱线特征的强化;设计了针对纱线小目标问题的启发于谷底的小目标分割算法,可自适应地从强化特征后的纱线图像中准确提取纱线特征;最后利用欧拉距离判别法进行纱线断头的检测。通过采集某纺纱厂1000张细纱图片进行实例验证,结果表明本方法检测准确率能够达到97.3%,每张图的处理时间为59.76 ms,能够实时有效地进行断头检测。

基于Fluent的三维和二维集聚纺流场模拟与分析

为了深入了解三维(3D)和二维(2D)集聚纺系统的流场差异,对两种系统的关键部件进行模型重构,分析两种集聚纺系统的结构特点;通过对Fluent进行流场模拟,获得集聚区的气流速度分布场;通过建立关键特征面和特征线的方式,分析关键位置的气流速度变化。结果表明:3D集聚纺系统采用更小的钳口间距,形成特殊的3D集聚效果;极简的集聚空间增加了气流的利用率;低负压的条件下,对稳定气流具有更好的效果。认为研究3D集聚装置的设计思路可为集聚纺系统的再创新提供参考,后续需针对实物进行细化试验。

静电纺聚酰胺纳米纤维复合织物制备工艺优化

为提高纳米纤维膜与织物的界面结合力,优化静电纺纳米纤维复合机织物制备工艺,考察了接收基材织物的导电性、聚酰胺56(PA56)纺丝液浓度、接收基材种类对纤维膜表面形貌的影响,以及接收基材对复合织物黏附性的影响。结果表明:PA56最佳静电纺丝液质量分数为12%~18%;接收性较好的基材为棉、粘胶织物;抗静电处理可提升涤纶织物对纳米纤维的沉积性能;不使用黏合剂,静电纺膜梯度沉积法可提升纳米纤维与织物间的界面结合力;以棉织物为基材、PA56低质量分数(6%,10~20 min)纳米纤维膜为中间层、PA56高质量分数(15%,40 min)纳米纤维膜为表层的复合织物,其剥离强力比常规沉积法提升2~3倍。

绿色棉纺织品的开发途径

以棉纺织产品为重点 ,从纤维生产、染料助剂选择、纺织染清洁生产三方面阐述了开发绿色棉纺织品的主要途径 ;开发绿色有机棉纤维、天然彩色棉纤维、天然“不皱棉花” ,选用绿色浆料、绿色染料、绿色整理剂 。

棉纺细纱机后区牵伸力的在线检测

为解决细纱牵伸过程中由于牵伸力与握持力不相适应而造成纺纱断头的问题,在分析牵伸力理论的基础上,提出一种关于棉纺细纱机后区牵伸力的测定方法。运用力学分析方法,建立棉纺细纱机后区牵伸力的数学模型及针对不同罗拉中心距时检测装置与纤维须条包围角的数学模型。结果表明:利用自主设计的棉纺细纱机后区牵伸力在线检测装置测得的后区牵伸力的变化曲线与Martindale J.G.的理论牵伸力变化曲线相吻合;能够真实反映后区牵伸力的大小及波动情况,可进行棉纺细纱机后区牵伸力的在线检测,为合理选择细纱牵伸工艺参数提供了一种新方法。