張吉生， 蔣高明

(江南大學(xué) 教育部針織技術(shù)工程研究中心， 江蘇 無(wú)錫 214122)

組織工藝參數(shù)對(duì)經(jīng)編送經(jīng)量的影響

張吉生， 蔣高明

(江南大學(xué) 教育部針織技術(shù)工程研究中心， 江蘇 無(wú)錫 214122)

為提高經(jīng)編送經(jīng)量的預(yù)測(cè)精度，測(cè)試了5種不同組織工藝參數(shù)下38種試樣的送經(jīng)量，并采用IBM SPSS19進(jìn)行單因素分析和多元線性回歸分析，得出各組織工藝參數(shù)因素與送經(jīng)量間的關(guān)系；建立送經(jīng)量多元線性回歸預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果表明：針背橫移、針前橫移與送經(jīng)量成正相關(guān)且影響程度大，牽拉密度、機(jī)號(hào)與送經(jīng)量成負(fù)相關(guān)且影響程度較小，總穿經(jīng)率對(duì)送經(jīng)量的影響程度很?。唤M織工藝參數(shù)對(duì)送經(jīng)量影響程度由大到小排序依次為針背橫移、針前橫移、牽拉密度、機(jī)號(hào)和總穿經(jīng)率；得出的多元線性預(yù)測(cè)模型具有較好預(yù)測(cè)精度，可為送經(jīng)量的預(yù)測(cè)提供一定的參考。

送經(jīng)量； 經(jīng)編； 組織工藝參數(shù)； 線性回歸

送經(jīng)量為編織480橫列各梳櫛所耗紗線的長(zhǎng)度(單位為mm/臘克)，是經(jīng)編織物生產(chǎn)中的重要工藝參數(shù)[1]。此前送經(jīng)量的預(yù)測(cè)研究主要集中在以模擬線圈幾何模型進(jìn)行估算方面[1-3]，但由于經(jīng)編織物的復(fù)雜性，送經(jīng)量影響因素較多，單一的幾何模型仍難以精確預(yù)測(cè)送經(jīng)量。目前，經(jīng)編織物在設(shè)計(jì)方面已實(shí)現(xiàn)CAD數(shù)值化設(shè)計(jì)；在生產(chǎn)方面實(shí)現(xiàn)了橫移機(jī)構(gòu)與送經(jīng)機(jī)構(gòu)的自動(dòng)化[4]。但由于缺少準(zhǔn)確預(yù)測(cè)送經(jīng)量的方法，經(jīng)編織物的設(shè)計(jì)與生產(chǎn)調(diào)試仍需依靠技師反復(fù)上機(jī)調(diào)試，耗費(fèi)較多時(shí)間、人力及原料[5-6]。為研究織物組織工藝參數(shù)對(duì)送經(jīng)量的影響，并為經(jīng)編送經(jīng)量的預(yù)測(cè)提供一定的參考，本文通過(guò)測(cè)試針前橫移、針背橫移、牽拉密度、總穿經(jīng)率和機(jī)號(hào)等5種組織工藝參數(shù)在不同取值下的送經(jīng)量值，并將結(jié)果進(jìn)行單因素和多因素分析，得出各組織工藝參數(shù)與經(jīng)編送經(jīng)量間的關(guān)系及送經(jīng)量的多元線性預(yù)測(cè)模型。

1 試驗(yàn)部分

1.1 影響因子選取

織物組織工藝參數(shù)是影響送經(jīng)量的主要因素，其主要包括：針前橫移、針背橫移、牽拉密度、機(jī)號(hào)、總穿經(jīng)率。針前橫移與針背橫移由經(jīng)編組織墊紗數(shù)碼所決定，其中針前橫移針數(shù)決定該梳櫛是否形成線圈結(jié)構(gòu)；針背橫移則影響延展線跨越的針數(shù)從而影響送經(jīng)量的大小。牽拉密度即織物的機(jī)上縱密影響線圈長(zhǎng)度；機(jī)號(hào)決定相鄰織針間距，為梳櫛移動(dòng)單針的距離的主要因素，從而影響延展的長(zhǎng)度；總穿經(jīng)率即各把梳櫛穿經(jīng)率之和，可能影響線圈圈弧的大小，因此，本文選取上述5種影響送經(jīng)量的織物組織工藝參數(shù)作為單針床經(jīng)編送經(jīng)量的主要影響因子；各織物組織參數(shù)及其常規(guī)最大值和最小值如表1所示。

表1 影響因子及其常規(guī)取值范圍

1.2 試驗(yàn)儀器與原料

送經(jīng)量測(cè)定采用德國(guó)卡爾邁耶公司生產(chǎn)的3臺(tái)機(jī)號(hào)分別為E24、E28和E32的HKS4_EL單針床特里科型高速經(jīng)編機(jī)。該機(jī)型具有電子橫移系統(tǒng)更改組織參數(shù)方便且具備可精確測(cè)量送經(jīng)量的EBC積極送經(jīng)系統(tǒng)，送經(jīng)量測(cè)量誤差為±0.1%。采用德國(guó)施密特ZF-02型紗線張力測(cè)量?jī)x測(cè)量試織過(guò)程中的經(jīng)紗張力[7-8]。選用福建錦江科技有限公司生產(chǎn)的線密度適中的6.67 tex/24 f滌綸FDY為測(cè)量送經(jīng)量所用原料；送經(jīng)量測(cè)試在室溫為(25±2)℃、相對(duì)濕度為(65±4)%的環(huán)境下進(jìn)行。

1.3 試驗(yàn)方法

本文結(jié)合單因素試驗(yàn)與正交試驗(yàn)，選取38個(gè)具有不同組織工藝參數(shù)的經(jīng)編織物為測(cè)試樣本，試樣的工藝參數(shù)如表2所示。

表2 試樣工藝參數(shù)

所需送經(jīng)量值的測(cè)定。試織過(guò)程中調(diào)整送經(jīng)量，并測(cè)量織造過(guò)程中的經(jīng)紗張力。被測(cè)樣本送經(jīng)量調(diào)試完成的評(píng)定依據(jù)為：以單根經(jīng)紗平均張力為(3±0.5)cN且試樣可于800 r/min的機(jī)速下穩(wěn)定織造5 min無(wú)斷紗。每個(gè)試樣測(cè)試3次取平均值。運(yùn)用IBM SPSS19[10]對(duì)單因素試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行單元線性回歸，分析在其余組織工藝參數(shù)不變的情況下，各因子對(duì)送經(jīng)量的影響；以極差值法對(duì)正交試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行無(wú)量綱化處理，并使用IBM SPSS19對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸，分析各組織工藝參數(shù)對(duì)送經(jīng)量的影響權(quán)重并推導(dǎo)經(jīng)編送經(jīng)量多元線性預(yù)測(cè)模型。

2 結(jié)果與討論

2.1 單因素分析結(jié)果

2.1.1 牽拉密度對(duì)送經(jīng)量的影響

F=1針表明該梳櫛形成線圈；F=0則表示組織不成圈，僅形成延展線。圖1示出牽拉密度與送經(jīng)量間關(guān)系的線性擬合曲線，其中B=1針、J=200%、E=28針/2.54 cm。

圖1 牽拉密度與送經(jīng)量間的關(guān)系

如圖1所示，在成圈或不成圈的2種情況下，隨著牽引密度C增大，送經(jīng)量均逐漸減小；當(dāng)F=0時(shí)，牽拉密度與送經(jīng)量的回歸方程見(jiàn)式(1)；當(dāng)F=1針時(shí)，牽拉密度與送經(jīng)量的回歸方程見(jiàn)式(2)。

y=-398.3lnC+2 423.8，R2=0.98

(1)

式中y表示送經(jīng)量，mm/臘克。

y=-93.2lnC+595.9，R2=0.95

(2)

由此表明在其余工藝參數(shù)相同的條件下，送經(jīng)量與牽拉密度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)；隨牽拉密度的增大，送經(jīng)量呈對(duì)數(shù)型減小，且減小速度逐漸趨緩。

2.1.2 針背橫移對(duì)送經(jīng)量的影響

圖2為針背橫移對(duì)送經(jīng)量影響的線性擬合圖，其中C=24橫列/cm、J=200%、E=28針/2.54 cm。

圖2 針背橫移與送經(jīng)量間的關(guān)系

如圖2所示，在成圈與不成圈2種狀態(tài)下，隨著針背橫移B由0增大至5針時(shí)，送經(jīng)量均呈增大趨勢(shì)。當(dāng)F=1針時(shí)，針背橫移與送經(jīng)量間關(guān)系的回歸方程如式(3)所示；當(dāng)F=0時(shí)，針背橫移與送經(jīng)量間關(guān)系的回歸方程如式(4)所示。當(dāng)針背橫移由0增大到1針時(shí)，送經(jīng)量增加較緩慢；當(dāng)針背橫移由1針增大到2針時(shí)，送經(jīng)量增大速度相比由0增大到1針時(shí)顯著提高；當(dāng)針背橫移由2針增大至5針時(shí)送經(jīng)量趨于線性增加。由此表明，在其余工藝參數(shù)不變的條件下，針背橫移針數(shù)與送經(jīng)量間成二次項(xiàng)型正相關(guān)。

y=31.6B2+150.7B+1 036.3，R2=0.99

(3)

y=34.2B2+178B+149，R2=0.98

(4)

2.1.3 針前橫移對(duì)送經(jīng)量的影響

如圖1、2所示，F(xiàn)為1針時(shí)的送經(jīng)量值與F為0時(shí)的值相比均有明顯增長(zhǎng)，其最小增長(zhǎng)幅度為37%，最大增長(zhǎng)幅度為443%，平均增長(zhǎng)幅度為229%。由此可見(jiàn)，針前橫移與送經(jīng)量呈顯著正相關(guān)，針前橫移對(duì)送經(jīng)量影響程度高。當(dāng)B=1針、J=200%、E=28針/2.54 cm時(shí)，如圖1所示，隨著牽拉密度的增大，F(xiàn)為1針與F為0這2種情況下的送經(jīng)量差值逐漸減小，說(shuō)明牽拉密度越小，針前橫移對(duì)送經(jīng)量的影響越顯著；如圖2所示，隨針背橫移的增大，F(xiàn)為1針?biāo)璧乃徒?jīng)量與F為0所需送經(jīng)量的差值逐漸緩慢減小，說(shuō)明隨針背橫移的增大，針前橫移對(duì)送經(jīng)量影響的顯著性略有下降。

2.1.4 機(jī)號(hào)對(duì)送經(jīng)量的影響

圖3示出機(jī)號(hào)與送經(jīng)量間的線性關(guān)系，其中F=0、C=24橫列/cm、J=200%。

圖3 機(jī)號(hào)與送經(jīng)量間的關(guān)系

如圖3所示，隨機(jī)號(hào)E的增大，送經(jīng)量逐漸減小且減小的速度逐漸放緩。由于因子E主要影響針背橫移單針的距離，因此當(dāng)針背橫移B針數(shù)越大時(shí)，隨機(jī)號(hào)的增大，送經(jīng)量的減小速度越快。當(dāng)B=0時(shí)，機(jī)號(hào)與送經(jīng)量間關(guān)系的回歸方程如式(5)所示；當(dāng)B=2針時(shí)，機(jī)號(hào)與送經(jīng)量間關(guān)系的回歸方程如式(6)所示；當(dāng)B=4針時(shí)，機(jī)號(hào)與送經(jīng)量間關(guān)系的回歸方程如式(7)所示。由此表明，在其余工藝參數(shù)不變的前提下，機(jī)號(hào)與送經(jīng)量成指數(shù)型負(fù)相關(guān)；由于系數(shù)為-0.001，易知-0.001E變化幅度很小，因此表明當(dāng)B=0針時(shí)，機(jī)號(hào)對(duì)送經(jīng)量的影響很小，可忽略；比較式(5)、(6)、(7)中系數(shù)，易知0.024>0.018>0.001且4 711>2 555>1 099，可見(jiàn)隨B的增大，機(jī)號(hào)對(duì)送經(jīng)量的影響越來(lái)越明顯。

y=1 099e-0.001E，R2=0.96

(5)

y=2 555e-0.018E，R2=0.98

(6)

y=4 711e-0.024E，R2=0.99

(7)

2.1.5 總穿經(jīng)率對(duì)送經(jīng)量的影響

圖4示出總穿經(jīng)率與送經(jīng)量間的關(guān)系，其中F=0、B=1針、C=24橫列/cm、E=28針/2.54 cm。

圖4 總穿經(jīng)率與送經(jīng)量間的關(guān)系

如圖4所示，當(dāng)總穿經(jīng)率J由100%增大至400%時(shí)，送經(jīng)量逐漸增大，且增大的速度基本保持一致?？偞┙?jīng)率與送經(jīng)量間關(guān)系的回歸方程如式(8)所示；當(dāng)總穿經(jīng)率由100%增大3倍至400%時(shí)，送經(jīng)量?jī)H增大6.17%，增長(zhǎng)幅度較小。由此可見(jiàn)，當(dāng)其余組織工藝參數(shù)不變時(shí)，總穿經(jīng)率與送經(jīng)量間成線性正相關(guān)，并且其對(duì)送經(jīng)量的影響程度很小。

y=0.23J+1 111.2，R2=0.99

(8)

2.2 多元回歸分析結(jié)果

2.2.1 各因子對(duì)送經(jīng)量影響的顯著性分析

對(duì)各因子分別進(jìn)行單元線性回歸分析，各回歸方程的相關(guān)系數(shù)R2均大于0.90，表明各自變量與送經(jīng)量間具有較為顯著的線性關(guān)系，可使用多元線性回歸的方法分析各因子的影響權(quán)重。首先采用極差法，如式(9)所示，對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱，自變量的極大和極小值如表1所示；然后運(yùn)用SPSS19以進(jìn)入法進(jìn)行多元線性預(yù)回歸分析，回歸系數(shù)R2為0.96，說(shuō)明各因子與送經(jīng)量間存在較顯著的線性關(guān)系，回歸模型具有較高可靠性。

(9)

式中，J′、C′、F′、B′、E′、y′分別表示與J、C、F、B、E、y無(wú)量綱化后的標(biāo)準(zhǔn)值。

各因素與送經(jīng)量間顯著性如表3所示。其中因子J的Sig.值大于0.05且統(tǒng)計(jì)量t值為0.139，表明J與送經(jīng)量間關(guān)聯(lián)顯著性低，在各因子中對(duì)送經(jīng)量影響程度最?。黄溆嘁蜃拥腟ig.值均小于0.05且統(tǒng)計(jì)量t值均大于1，說(shuō)明除J外的其余因子對(duì)送經(jīng)量影響較為顯著。由于F與B的非標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)大于0，表明F、B與送經(jīng)量呈正相關(guān)；C與E的非標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)小于0，可得C、E與送經(jīng)量呈負(fù)相關(guān)；由于各因子回歸系數(shù)絕對(duì)值由大到小排序?yàn)?.135>0.654>|-0.382|>|-0.214|且統(tǒng)計(jì)量t絕對(duì)值排序順序相同，因此組織工藝參數(shù)對(duì)送經(jīng)量影響程度由大到小排序依次為：針背橫移、針前橫移、牽拉密度、機(jī)號(hào)和總穿經(jīng)率。針背橫移和針前橫移對(duì)單針床經(jīng)編送經(jīng)量的影響程度高；牽拉密度與機(jī)號(hào)的影響程度相對(duì)較?。豢偞┙?jīng)率對(duì)送經(jīng)量影響程度很小。

表3 多元回歸系數(shù)及因子顯著性

2.2.2 送經(jīng)量多元回歸預(yù)測(cè)模型

2.2.2.1 預(yù)測(cè)模型的建立 由于因子J的Sig.值過(guò)大，不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，因此將因子J從多元線性預(yù)測(cè)模型中剔除；由表3可知標(biāo)準(zhǔn)化的送經(jīng)量回歸預(yù)測(cè)方程如式(10)所示。將式(9)代入式(10)中，可得基于織物組織工藝參數(shù)的經(jīng)編送經(jīng)量多元線性回歸模型，如式(11)所示；回歸系數(shù)R2為0.96，說(shuō)明該多元線性預(yù)測(cè)模型可解釋絕大數(shù)的測(cè)試樣本，具有較高的擬合度，因此可為經(jīng)編送經(jīng)量的預(yù)測(cè)提供一定參考。

y′=0.266-0.383C′+0.654F′+

1.135B′-0.214E′

(10)

y=855.3-20.3C+866.6F+

334.2B-14.9E

(11)

2.2.2.2 模型檢驗(yàn) 通過(guò)將織物的實(shí)測(cè)送經(jīng)量與預(yù)測(cè)送經(jīng)量值進(jìn)行比較，可對(duì)多元線性回歸模型的送經(jīng)量預(yù)測(cè)精度進(jìn)行檢驗(yàn)。在單針床經(jīng)編織物中隨機(jī)選取3個(gè)檢驗(yàn)樣本。將樣本織物組織工藝參數(shù)代入預(yù)測(cè)模型，如式(11)，易得檢驗(yàn)樣本的送經(jīng)量模型預(yù)測(cè)值。

表4示出檢驗(yàn)樣本織物的工藝參數(shù)及樣本的實(shí)測(cè)送經(jīng)量與模型預(yù)測(cè)值的比較結(jié)果。由表可知， 6把梳櫛的送經(jīng)量預(yù)測(cè)值的誤差均在±15.8%的范圍內(nèi)，且預(yù)測(cè)平均預(yù)測(cè)誤差為8.53%。由此表明：該送經(jīng)量多元線性回歸預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度，且可較好地描述組織工藝參數(shù)對(duì)單針床經(jīng)編送經(jīng)量的影響。

表4 實(shí)測(cè)送經(jīng)量與模型預(yù)測(cè)值的對(duì)比

注：GB表示由機(jī)前向機(jī)后的梳櫛序號(hào)；穿經(jīng)方式均為滿穿。

3 結(jié) 論

1)單因素分析表明，在其余工藝參數(shù)相同的條件下，牽拉密度與送經(jīng)量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，隨牽拉密度的增大送經(jīng)量呈對(duì)數(shù)型減小，且減小速度逐漸趨緩。針背橫移與送經(jīng)量成二次項(xiàng)型正相關(guān)；針背橫移大于1針后，送經(jīng)量增大速度加快。針前橫移與送經(jīng)量成顯著正相關(guān)，針前橫移對(duì)送經(jīng)量影響的顯著性隨針背橫移的增大略有下降。機(jī)號(hào)與送經(jīng)量呈指數(shù)型負(fù)相關(guān)；隨針背橫移的增大，機(jī)號(hào)對(duì)送經(jīng)量的影響越來(lái)越明顯?？偞┙?jīng)率與送經(jīng)量間呈線性正相關(guān)且對(duì)送經(jīng)量的影響程度較小。

2)多因素影響分析表明工藝組織參數(shù)對(duì)送經(jīng)量影響程度由大到小排序依次為：針背橫移、針前橫移、牽拉密度、機(jī)號(hào)和總穿經(jīng)率；在組織工藝參數(shù)中，針背橫移與針前橫移是送經(jīng)量的主要影響因素；牽拉密度與機(jī)號(hào)是次要影響因素；總穿經(jīng)率對(duì)送經(jīng)量的影響很小，可忽略。由多元線性回歸得到基于織物組織工藝參數(shù)的單針床經(jīng)編送經(jīng)量預(yù)測(cè)模型，可為經(jīng)編送經(jīng)量的預(yù)測(cè)提供理論參考。

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Influence of weave parameters on warp-knitted run-in values

ZHANG Jisheng, JIANG Gaoming

(EngineeringResearchCenterforKnittingTechnology,MinistryofEducation,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu214122,China)

To improve prediction accuracy of warp knitting run-in values, run-in values of 38 samples with 5 different weave parameters were measured. Then, experimental results were analyzed by IBM SPSS19 to research the relationship between run-in values and fabric weave parameters. Moreover, a multiple linear regression model for forecasting run-in values were suggested. It is indicated by the result that both of overlap shogging and underlap shogging have significant positive correlation with the run-in values. Both of take-up density and machine gauge have negative correlation with run-in values. The run-in values are slightly positively affected by total rate of threading. The impact significance of the 5 factors from big to small is in the order of underlap shogging, overlap shogging, take-up density, machine gauge and total rate of threading. Furthermore, a multiple linear regression model was obtained to provide reference for predicting run-in values.

run-in value； warp knitting； weave parameter； linear regression

10.13475/j.fzxb.20151002206

2015-10-10

2016-04-22

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(JUSRP51404A)；江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20151129)；江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金-前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2015019-20)

張吉生(1988—)，男，博士生。主要研究方向?yàn)榻?jīng)編送經(jīng)量的預(yù)測(cè)。蔣高明，通信作者，E-mail: jgm@jiangnan.edu.cn。

TS 106.56

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