馬希明 丁殷佳 王利君

摘要： 文章為分析出汗過程對運(yùn)動服面料熱濕阻變化的影響，選取15種常見運(yùn)動服面料作為研究對象，運(yùn)用自行研制的動態(tài)出汗裝置和SGHP10.5服裝熱濕阻測試系統(tǒng)，測量織物從吸濕到干燥整個(gè)動態(tài)過程的熱阻和濕阻。以織物的性能參數(shù)為影響因素，構(gòu)建了線性回歸模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提出了熱、濕阻變化率兩個(gè)指標(biāo)來分析織物的動態(tài)熱濕傳遞性能。結(jié)果表明：線性回歸模型數(shù)據(jù)預(yù)測誤差較大，而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的熱、濕阻變化率平均絕對百分誤差分別為2.2968%和2.0862%，預(yù)測精度高。

關(guān)鍵詞： 顯汗?fàn)顟B(tài);運(yùn)動服面料;熱濕舒適性;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);熱、濕阻變化率

中圖分類號： TS101.923文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號： 10017003（2020）02000607

引用頁碼： 021102DOI： 10.3969/j.issn.10017003.2020.02.002

Prediction of dynamic thermal and wet comfort of sportswear fabric under the sweat state

MA Ximinga， DING Yinjiaa， WANG Lijuna，b

（a. School of Fashion Design & Engineering; b. Zhejiang Provincial Research Center of Clothing Engineering Technology，

Zhejiang SciTech University， Hangzhou 310018， China）

Abstract： For analyzing the effect of the sweating process on the changes of thermal and wet resistance of sportswear fabric， 15 kinds of common sportswear fabrics were selected as the research objects to measure the thermal and wet resistance of fabrics in the dynamic process from moisture absorption to drying by the selfdeveloped dynamic sweating device and SGHP10.5 thermal and wet resistance test system for clothing. Based on the performance parameters of the fabric， a linear regression model and a RBF neural network model were constructed. And two indexes of thermal and wet resistance change rate were proposed to analyze the dynamic thermal and wet transfer performance of fabrics. The results show that the data prediction errors of the linear regression model are large. The mean absolute percentage errors of thermal and wet resistance change rate predicted by RBF neural network respectively are 2.2968% and 2.0862% respectively， indicating the high prediction accuracy.

Key words： sweat state; sportswear fabric; thermal and wet comfort; RBF neural network; thermal and wet resistance change rate

在人體運(yùn)動出汗的過程中，伴隨著熱量和水分的散失。如果汗液無法及時(shí)散去，而熱量散失過快，皮膚長時(shí)間處于濕冷狀態(tài)，容易引發(fā)健康問題，因此研究顯汗?fàn)顟B(tài)下汗液對人體熱濕舒適性的影響十分重要。許多學(xué)者都曾對潤濕狀態(tài)下織物的熱濕舒適性進(jìn)行了研究。李億光等[1]從理論上分析了織物特性對其熱濕傳遞性能的影響，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明，織物的熱阻主要受織物厚度、孔隙率影響，液態(tài)濕傳遞主要取決于纖維的物理和化學(xué)性能，織物結(jié)構(gòu)對液態(tài)水的傳遞也有一定的影響。曹娟等[2]在3種不同厚度的消防服隔熱舒適層上噴灑等量的水分后，相同材料情況下織物的厚度越大，它的隔熱性能越好。余涵等[3]測量了5種織物在干燥狀態(tài)和汗?jié)駹顟B(tài)下的單位厚度熱阻，發(fā)現(xiàn)潤濕狀態(tài)下織物的熱阻均明顯下降。Goldenman[4]提出干態(tài)暖體假人上附著高吸濕棉織物來模擬出汗皮膚，汗水通過噴霧器噴上去，但該方式出汗是不連續(xù)的，實(shí)驗(yàn)過程中需要不斷地打開衣服補(bǔ)充汗水。

為更好地分析顯汗?fàn)顟B(tài)下織物的熱濕阻變化，多位學(xué)者研制了不同的動態(tài)出汗裝置，進(jìn)一步模擬顯汗?fàn)顟B(tài)下人體出汗的過程。何超英等[5]自主設(shè)計(jì)了發(fā)汗量可控和相對濕度均勻穩(wěn)定的出汗暖體軀干，模擬了皮膚表面的相對濕度數(shù)值，進(jìn)行了服裝面料熱濕性能的研究。陳益松等[67]采用被動式出汗原理研制了微氣候儀，在溫控壓力水的作用下實(shí)現(xiàn)了可計(jì)量出汗、對衣下空間微氣候狀態(tài)參數(shù)的實(shí)時(shí)測量和被測面料濕阻的估算，在30℃和35℃兩種控制溫度下，對8塊不同纖維成分與組織結(jié)構(gòu)的面料熱濕阻進(jìn)行了測量，發(fā)現(xiàn)低出汗率情況下儀器的靈敏度相對較高?？聦氈閇8]設(shè)計(jì)改造了一種模擬人體軀干形態(tài)的出汗圓筒儀來測試織物微氣候的動態(tài)熱濕傳遞性能，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析，提出了反映織物動態(tài)熱濕舒適性能的5個(gè)特征指標(biāo)。

前人設(shè)計(jì)的動態(tài)出汗裝置主要側(cè)重于對出汗量的控制和人體持續(xù)穩(wěn)定出汗?fàn)顟B(tài)的模擬，但實(shí)驗(yàn)測試環(huán)境中的風(fēng)速、溫度、濕度等的改變也會影響織物的熱濕阻測試值。基于此，本文利用SGHP10.5服裝熱阻濕阻測試系統(tǒng)和自制出汗裝置營造了穩(wěn)定的測試環(huán)境，模擬了人體的持續(xù)穩(wěn)定出汗?fàn)顟B(tài)，避免了實(shí)驗(yàn)測試中外界環(huán)境改變帶來的誤差，實(shí)現(xiàn)了對顯汗?fàn)顟B(tài)下織物動態(tài)熱、濕阻的連續(xù)測試，研究汗液從出現(xiàn)到蒸發(fā)的整個(gè)過程對運(yùn)動服面料熱濕舒適性的影響。

1實(shí)驗(yàn)

1.1材料與儀器

材料：汗布、衛(wèi)衣布等15種常見運(yùn)動服面料（市售）。

儀器：YG（B）141D數(shù)字式織物厚度儀、YG（B）871型毛細(xì)效應(yīng)測定儀、YG（B）216Ⅱ型織物透濕量儀（溫州際高檢測儀器有限公司），電子天平（沈陽龍騰電子有限公司），LLY27纖維細(xì)度分析儀（濟(jì)寧市同創(chuàng)機(jī)械有限公司），DST52008紡織品干燥速度測定儀（大榮科學(xué)精器制作所），YG461Ⅲ型數(shù)字式織物透氣量儀（武漢國量儀器有限公司），SGHP10.5服裝熱阻濕阻測試系統(tǒng)（美國西北測試科技公司）及自制模擬出汗裝置（寧波大禾儀器有限公司）。

Prediction of dynamic thermal and wet comfort of sportswear fabric under the sweat state顯汗?fàn)顟B(tài)下運(yùn)動服面料動態(tài)熱濕舒適性預(yù)測1.2面料性能參數(shù)測試

根據(jù)GB/T 6529—2008《紡織品 調(diào)濕和試驗(yàn)用標(biāo)準(zhǔn)大氣》對試樣進(jìn)行預(yù)處理。厚度、平方米質(zhì)量和線密度分別根據(jù)國標(biāo)GB/T 3820—1997《紡織品和紡織制品厚度的測定》，GB/T 4669—2008《紡織品 機(jī)織物 單位長度質(zhì)量和單位面積質(zhì)量的測定》和GB/T 16256—2008《紡織纖維 線密度試驗(yàn)方法 振蕩儀法》進(jìn)行測量。

芯吸高度、干燥速度、透濕量、透氣率分別根據(jù)FZ/T 01071—2008《紡織品 毛細(xì)效應(yīng)試驗(yàn)方法》，GB/T 21655.1—2008《紡織品 吸濕速干性的評定 第1部分：單項(xiàng)組合試驗(yàn)法》，GB/T 12704.1—2009《紡織品 織物透濕性試驗(yàn)方法 第1部分：吸濕法》和GB/T 5453—1997《紡織品 織物透氣性的測定》。

根據(jù)ISO 11092標(biāo)準(zhǔn)，采用SGHP10.5服裝熱阻濕阻測試系統(tǒng)，分別測量織物包含空氣層的熱濕阻和未放置織物時(shí)環(huán)境箱中空氣層的熱濕阻。通過兩者相減得到織物去掉空氣層的熱濕阻，即干態(tài)熱濕阻。試樣性能參數(shù)測試結(jié)果見表1。

1.3面料動態(tài)熱濕阻測試

1.3.1模擬出汗裝置設(shè)計(jì)

自制模擬出汗裝置如圖1所示，主要由水箱、電加熱裝置、微型流量調(diào)節(jié)器和導(dǎo)管組成。通過該裝置可以實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)用水的加熱、控制水的流量、將水輸送到出汗點(diǎn)等功能，即模擬人體毛孔出汗、汗液溫度及人體出汗量等。電加熱管可將實(shí)驗(yàn)用水加熱至35℃，與熱板溫度一致。壓力閥門可控制水流量。導(dǎo)管前端的針頭可探入測試面料與熱板之間，將水輸送到模擬出汗點(diǎn)。

1.3.2出汗率的確定

魏洋等[9]通過對實(shí)驗(yàn)對象全身出汗率的測定發(fā)現(xiàn)，以09～2.68m/s的速度跑步時(shí)，20～28℃環(huán)境下人體胸部腹部及背部的平均出汗率為237～302g/（m2·h），盛夏季節(jié)步行時(shí)出汗率為300g/（m2·h），個(gè)體間存在一定差異。綜合考慮ISO 11092規(guī)定的熱濕阻測量儀器SGHP10.5的測試環(huán)境為溫度（20±0.1）℃、濕度65%±3%、風(fēng)速（1±0.05）m/s，有效熱板面積為20cm×20cm。最終將實(shí)驗(yàn)設(shè)置為30min持續(xù)出汗5mL，即模擬250g/（m2·h）的出汗率。

1.3.3動態(tài)熱濕阻測試

面料動態(tài)熱濕阻測試采用SGHP10.5服裝熱阻濕阻測試系統(tǒng)配合自制模擬出汗裝置，將模擬出汗裝置的針端插入織物與熱板之間，出汗點(diǎn)調(diào)整至熱板中心處[10]。當(dāng)待測織物在環(huán)境箱內(nèi)達(dá)到ISO 11092標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的熱濕平衡狀態(tài)后，控制實(shí)驗(yàn)裝置模擬人體持續(xù)穩(wěn)定出汗，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程無需打開實(shí)驗(yàn)箱，不會破壞內(nèi)部穩(wěn)定環(huán)境。

從動態(tài)實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)中提取面料熱濕阻從出汗至恢復(fù)到初始狀態(tài)的信息，為排除邊界空氣層因素的影響，去除空氣層的熱濕阻，得到模擬出汗動態(tài)過程中運(yùn)動服面料每一分鐘的熱阻和濕阻數(shù)據(jù)。以5#和8#面料為例，模擬出汗動態(tài)全過程的熱、濕阻測試結(jié)果曲線如圖2所示。

2結(jié)果與分析

2.1面料性能參數(shù)與干態(tài)熱濕阻關(guān)系

熱濕阻是評價(jià)面料熱濕舒適性的重要指標(biāo)，面料干態(tài)熱濕阻同原料自身的性能參數(shù)之間存在著一定的映射關(guān)系[11]。為探究運(yùn)動服面料性能參數(shù)對干態(tài)熱濕阻的影響程度，在關(guān)聯(lián)度系數(shù)0.5的條件下，以15種面料的厚度、平方米質(zhì)量、線密度、經(jīng)向芯吸、緯向芯吸、干燥速率、透濕量、透氣率為比較數(shù)列，干態(tài)熱阻或干態(tài)濕阻為參考數(shù)列進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，結(jié)果如圖3所示。通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可知：面料的性能參數(shù)與干態(tài)熱濕阻關(guān)聯(lián)度均超過0.5，線密度與干態(tài)熱濕阻關(guān)聯(lián)度最大，緯向芯吸與干態(tài)熱濕阻關(guān)聯(lián)度最小。

為進(jìn)一步探究面料各性能參數(shù)與干態(tài)熱阻之間的定量關(guān)系，在顯著水平0.05條件下，以厚度X1、平方米質(zhì)量X2、線密度X3、經(jīng)向芯吸X4、緯向芯吸X5、干燥速率X6、透濕量X7、透氣率X8作為自變量進(jìn)行多元逐步線性回歸分析。干態(tài)熱阻回歸方程的決定系數(shù)R2=0.990，相應(yīng)的概率P值是0.000，小于0.05。經(jīng)檢驗(yàn)厚度X1、線密度X3的概率P值分別為0008和0.000，與干態(tài)熱阻顯著線性相關(guān)，其他性能參數(shù)與干態(tài)熱阻非顯著線性相關(guān)。逐步回歸法在回歸計(jì)算過程中能夠動態(tài)引入有意義的變量，刪除無意義的變量，使得生成的模型最優(yōu)。干態(tài)熱阻的線性回歸模型為：

Y干態(tài)熱阻=0.008X1+0.001X3（1）

同理可得干態(tài)濕阻回歸方程的決定系數(shù)R2=0.991，相應(yīng)的概率P值是0.000。分析各指標(biāo)的概率P值，只有厚度X1和線密度X3與干態(tài)濕阻線性顯著相關(guān)，分別為0.014和0.000。干態(tài)濕阻的線性回歸模型為：

Y干態(tài)濕阻=1.195X1+0.16X3（2）

2.2面料性能參數(shù)與動態(tài)熱濕阻關(guān)系

2.2.1動態(tài)熱濕阻評價(jià)指標(biāo)

夏季運(yùn)動時(shí)，外界溫度高加上運(yùn)動產(chǎn)生大量熱量，皮膚溫度容易急劇上升，此時(shí)應(yīng)選擇出汗后熱阻變化大的面料，幫助人體盡快散熱，保持身體涼爽;而春秋季節(jié)天氣轉(zhuǎn)冷，在室外運(yùn)動時(shí)需避免熱量散失過快，同時(shí)減少汗液與皮膚接觸的時(shí)間，因此應(yīng)選擇熱阻變化較小而濕阻變化較大，透濕放濕功能好的面料。不同季節(jié)、不同外界條件人體對面料熱濕阻變化快慢的要求不同，因此研究熱阻濕阻的變化具有重要意義。

參考唐世君等[12]采用新指標(biāo)相對散熱速率R研究顯汗條件下動態(tài)熱濕舒適性，本文提出了采用熱、濕阻變化率R熱阻和R濕阻來表征顯汗?fàn)顟B(tài)下織物的散熱透濕能力，其定義分別為：

R熱阻=ΔRCFRCF1（3）

式中：ΔRCF為運(yùn)動服面料干態(tài)熱阻值與模擬出汗?fàn)顟B(tài)所達(dá)到的最小熱阻的差值;RCF1為織物在ISO 11092標(biāo)準(zhǔn)下測得去除空氣層的織物干態(tài)熱阻值。

R濕阻=ΔREFREF1（4）

式中：ΔREF為運(yùn)動服面料干態(tài)濕阻值與模擬出汗?fàn)顟B(tài)所達(dá)到的最小濕阻的差值;REF1為織物在ISO 11092標(biāo)準(zhǔn)下測得去除空氣層的織物干態(tài)濕阻值。

熱阻變化率反映的是織物在顯汗條件下的散熱效率，織物散熱效率越高，說明織物的散熱效果越好，適合作為夏季運(yùn)動服面料;織物散熱效率低，說明織物在顯汗條件下的保暖效果較好，適合作春秋運(yùn)動服面料。濕阻變化率反映的是面料在顯汗條件下的散濕效率，濕阻變化率越大，說明織物的散濕效果越好，人體的舒適度越高。

2.2.2熱、濕阻變化率線性回歸模型

提取所有樣品的熱阻變化率，探究面料的性能參數(shù)與熱阻變化率的相關(guān)性，結(jié)果見表2。在0.05的置信度下，熱阻變化率與實(shí)驗(yàn)測試的9個(gè)性能參數(shù)均顯著相關(guān)。將面料的各性能參數(shù)分別對熱阻變化率做線性回歸分析，概率P值均接近0.000，小于0.05，結(jié)果表明單個(gè)面料參數(shù)與熱阻變化率之間呈線性關(guān)系。為保證所有自變量都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且得到最優(yōu)模型，選擇逐步回歸法對9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多元回歸分析。經(jīng)多元線性回歸分析并驗(yàn)證，熱阻變化率回歸方程的決定系數(shù)R2=0.925，相應(yīng)的概率P值是0.000。進(jìn)而得到該模型各指標(biāo)中只有緯向芯吸X5和干態(tài)熱阻X9與熱阻變化率線性顯著相關(guān)，其概率P值分別為0.048、0.000。熱阻變化率Y熱阻變化率的回歸模型為：

Y熱阻變化率=505.982+5.191X5-17168.127X9（5）

同理經(jīng)檢驗(yàn)可知，在0.05的置信度下，濕阻變化率與實(shí)驗(yàn)測試的各項(xiàng)性能參數(shù)也顯著相關(guān)，結(jié)果見表3。濕阻變化率回歸方程的決定系數(shù)R2=0.804，相應(yīng)的概率P值是0.000。干燥速率X6和干態(tài)濕租X10的概率P值分別為0.037、0.031，與濕阻變化率線性顯著相關(guān)。濕阻變化率Y濕阻變化率的回歸模型為：

Y濕阻變化率=30.045+1.270X6-3.961X10（6）

通過對面料性能參數(shù)和熱、濕阻變化率的相關(guān)性分析可知，各屬性指標(biāo)均與熱、濕阻變化率具有顯著相關(guān)性。線性回歸模型預(yù)測的熱、濕阻變化率與試樣實(shí)際測試值如表4所示，通過比較發(fā)現(xiàn)：預(yù)測的熱阻變化率平均絕對百分誤差為22.83%，最小誤差為2.53%，最大誤差為106.59%。預(yù)測的濕阻變化率平均絕對百分誤差為29.21%，最小誤差為12.02%，最大誤差為47.81%。

2.2.3熱、濕阻變化率RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

為進(jìn)一步減少誤差，提高擬合度，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測熱、濕阻變化率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層采用激活函數(shù)，對任意函數(shù)具有自學(xué)能力，為預(yù)測熱、濕阻變化率提供了一種方便有效的方法。楚艷艷等[13]曾利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了熱濕阻預(yù)測模型，利用織物的5個(gè)參數(shù)達(dá)到了較好的預(yù)測結(jié)果。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，RBF的泛化能力更加優(yōu)異，它幾乎能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完全逼近，并且能夠避免陷入局部最優(yōu)解。

1）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建。為提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，采用插值的方法對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，選取40組數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，10組數(shù)據(jù)作為模型測試數(shù)據(jù)集。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層選用厚度、平方米質(zhì)量、線密度、經(jīng)向芯吸、緯向芯吸、干燥速率、透濕量、透氣率、干態(tài)熱阻或干態(tài)濕阻。隱含層采用Gauss（高斯）傳遞函數(shù)，表達(dá)式見式（7）;輸出層神經(jīng)元采用Purelin函數(shù)，表達(dá)式見式（8）。

a1=radbas（n）=e-n2（7）

a2=n（8）

Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)用格式為：

net=newrb（P，T，err_goal，sc，MN）

式中：P，T分別為訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù);err_goal為均方誤差目標(biāo);sc為擴(kuò)散系數(shù);MN為最大神經(jīng)元數(shù)目。

經(jīng)反復(fù)測試，當(dāng)擴(kuò)散速度為20，神經(jīng)元數(shù)目為25時(shí)預(yù)測精度最高。

2）預(yù)測結(jié)果驗(yàn)證。使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對10組驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)測值與實(shí)驗(yàn)測試值對比如圖4所示。圖4顯示，熱、濕阻變化率擬合度R2分別為0.9977和0.9815，平均絕對百分誤差分別為2.2968%和2.0862%，預(yù)測效果良好。從訓(xùn)練結(jié)果可以看出，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果穩(wěn)定，基本可以取代復(fù)雜的持續(xù)出汗過程實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對熱阻和濕阻變化率的預(yù)測。

3結(jié)論

本文以15種常見運(yùn)動服面料作為研究對象，探究了面料的性能參數(shù)與干態(tài)熱濕阻的關(guān)系，同時(shí)運(yùn)用自行研制的動態(tài)出汗裝置配合使用SGHP10.5服裝熱濕阻測試系統(tǒng)測量了織物整個(gè)動態(tài)變化過程中的熱濕阻，提出了采用熱、濕阻變化率來表征顯汗?fàn)顟B(tài)下織物的散熱透濕能力，并建立了面料性能參數(shù)與熱、濕阻變化率的定量關(guān)系，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了顯汗?fàn)顟B(tài)下運(yùn)動服面料熱、濕阻變化率的精準(zhǔn)預(yù)測。

1）運(yùn)動服面料的干態(tài)熱濕阻與面料的線密度關(guān)聯(lián)度最大，與面料的緯向芯吸關(guān)聯(lián)度最小，與面料的線密度、厚度線性相關(guān)。

2）運(yùn)用自制人體出汗裝置模擬人體出汗過程中運(yùn)動服面料吸濕、透濕及干燥后恢復(fù)至平衡狀態(tài)的整個(gè)動態(tài)過程，從中可以看出汗液對運(yùn)動服面料的熱濕舒適性影響顯著，運(yùn)用熱濕阻變化率可以有效表征面料散熱透濕能力。

3）顯汗?fàn)顟B(tài)下運(yùn)動服面料熱、濕阻變化率的線性回歸模型表明：熱阻變化率與面料的干態(tài)熱阻、緯向芯吸線性相關(guān)，濕阻變化率與面料的干態(tài)濕阻、干燥速率線性相關(guān)，但預(yù)測誤差較大。熱、濕阻變化率運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的平均絕對百分誤差分別為2.2968%和2.0862%，預(yù)測精度優(yōu)于線性回歸模型。

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收稿日期： 20190423; 修回日期： 20191207

基金項(xiàng)目： 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（11471287）;中國紡織工業(yè)聯(lián)合會項(xiàng)目（J201801）

作者簡介： 馬希明（1994），女，碩士研究生，研究方向?yàn)榉b舒適性。通信作者：王利君，副教授，wanglijunhz@zstu.edu.cn。