应用人工神经网络预测转杯纱性能

应用人工神经网络对不同混纺比转杯纱的性能进行预测。研究中使用的原料为棉、聚酯纤维、粘胶纤维和亚麻。这些纤维以不同混坊比进行随机混合,在Uster MDTA 3设备上加工成条子。然后,在一台转杯纺小样机上将这些条子纺制成388个转杯纱纱样。测试了纱线的拉伸性能、条干不匀率、毛羽和捻度。研究中采用基于误差反向传播算法的人工神经网络软件ITANET-3.7预测纱线性能。通过对不同网络参数进行优化得到了最佳的网络结构,还研究了该网络的性能。