SiO_(2)气溶胶含量对其原位聚合涤纶性能影响的研究

通过不同用量的SiO_(2)气溶胶与对苯二甲酸(PTA)、乙二醇(EG)进行原位聚合,制备气溶胶涤纶长丝,测试其导热系数、克罗值、密度、拉伸强度、伸长率。研究结果表明,低含量的SiO_(2)气溶胶对导热系数有增大趋势,而随着SiO_(2)气溶胶含量进一步增加,导热系数剧烈下降;同样拉伸强度、伸长率也有先增大后减小的现象。而保暖性(克罗值)的变化则相反,呈现出先减小后增大的趋势;体积密度则随着SiO_(2)气溶胶含量的增加渐渐减小。研究结果对提高涤纶面料的保暖性,降低服装负重感,改善织物的抗起毛起球性有重要的意义。

基于二维高斯核密度估计的有色纤维颜色特征提取方法

为提高基于显微高光谱成像的有色纤维颜色测量的准确性和可重复性,研究了一种基于二维高斯核密度估计的有色纤维颜色特征提取方法。首先通过显微高光谱成像测色系统采集有色纤维的高光谱图像,选择400~700 nm、波段间隔为10 nm的光谱反射率,将其转换为色度值CIE L^(*)a^(*)b^(*),计算纤维区域中的颜色均值与每个像元颜色的色差ΔE_(00),建立色差ΔE_(00)与L^(*)相关联的二维数据;再基于二维高斯核密度估计方法计算像元的密度值,并确立了有色纤维的密度截断阈值估计方法,用于截断舍弃低密度的离散异常像元;最后根据像元的密度值计算加权光谱反射率并转换为相应的色度值。选取有色羊毛纤维进行实证分析,结果表明:影响颜色测量结果准确性和可重复性的离散异常像元主要存在于二维空间密度分布中的“尾部”区域,离散异常像元越多,“尾部”越长,对测量结果影响越严重;相比均值法和明度加权法,本文通过截断舍弃离散异常像元以减小其对测色结果影响的方式,提高了有色羊毛纤维颜色测量的准确性,且测量结果的可重复性最优,在有色羊毛纤维的染配色和混配色预测模型研究中具有实际应用价值。

BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色

为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行对比。结果表明:采用BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的配色方法比其他2种传统优化方法在颜色预测精确度上都有提高。在99个羊毛混色纱试验样本中,BP神经网络优化方法得到的平均色差最小,为1.1773,其中色差小于1的样本占54%,结合颜色特征采用BP神经网络优化的Stearns-Noechel模型参数具有较好的效果,对羊毛色纺纱的颜色预测精确度有较大的提高。

复合型无氟聚丙烯酸酯乳液的制备及其防水性能

针对含氟拒水整理剂存在生物毒性、耐久性较差等问题,合成了一种聚丙烯酸酯型无氟防水剂。将丙烯酸十八酯(SA)分别与丙烯酸乙基己酯(2-EHA)和甲基丙烯酸环己酯(TMCHMA)进行细乳液聚合,制备了成膜等性能不同的2种SA共聚物胶乳;2种胶乳经复合后用于织物的无氟防水整理,借助原子力显微镜观察了复合胶乳涂膜的表面形貌,研究了复合比例及用量对整理织物表面结构以及防水性的影响。结果表明:与2-EHA共聚可提高胶乳的成膜性,而TMCHMA的引入则可增强胶乳的保形性;2种胶乳复合后,在整理后的织物表面形成微纳疏水结构,整理织物的防水性能显著提升,其静态接触角最高可达152°,防水等级达到5级,经50次耐磨损测试后仍保持良好的疏水性能。