李翔
- 作品数：4 被引量：31H指数：3
- 供职机构：浙江理工大学材料与纺织学院更多>>
- 发文基金：浙江省重大科技专项基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 基于两种BP神经网络的精纺毛纱性能预测模型的比较被引量：2
- 2011年
- 在较大输入层样本数、较多输入层节点数的条件下,尝试使用单隐层BP神经网络模型与双隐层BP神经网络模型分别对精纺毛纱的条干不匀率与断裂强力进行预测,分析比较单、双隐层模型的预测性能。结果表明:隐含层节点数为9的双隐层BP神经网络模型预测性能最佳,相关系数值为0.920 5;对精纺纱的断裂强力进行预测时,隐含层节点数为8的双隐层BP神经网络模型预测性能最好,相关系数值为0.917 1。因此,在输入层样本数较大、输入层节点数较多的条件下,双隐层BP神经网络模型更适合对精纺毛纱的性能进行预测。
- 李翔顾宗栋薛元胡国樑
- 关键词：BP神经网络精纺毛纱
- 酶处理对兔毛纤维性能的影响被引量：6
- 2010年
- 为了克服兔毛纤维表面光滑、摩擦系数小而导致纤维之间抱合力小,可纺性差的缺点,用双氧水对兔毛预处理后,再使用蛋白酶进行处理,使纤维之间获得一定的抱合力。通过分析不同质量分数的蛋白酶对纤维断裂强力、摩擦系数及表面形态的影响,发现当蛋白酶质量分数占所处理纤维质量的5%时,纤维表面的形态结构发生明显改变,表面摩擦系数显著提高,从而增加了纤维之间的抱合力,能提高兔毛纤维的可纺性。
- 陈良李翔彭志勤何晓娜胡国樑陈维国
- 关键词：兔毛纤维蛋白酶处理
- 基于神经网络的精纺毛纱性能预测模型比较被引量：20
- 2011年
- 为比较BP与RBF神经网络对精纺毛纱性能的预测能力,采集前纺与后纺的工艺参数作为输入节点,表征精纺毛纱性能的条干不匀率与断裂强力分别作为输出节点,采用软件计算工具中的反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络分别建立细纱条干不匀率与断裂强力的预测模型,从统计学角度反映2种模型的预测性能。实验结果表明,在输入样本数较大、输入维数较高、精度要求相同的情况下,RBF神经网络模型的训练速度明显快于BP神经网络模型,但BP神经网络模型的预测性能略优于RBF函数神经网络模型,特别是遇到异常样本时,BP神经网络模型表现出更强的容错能力。
- 李翔彭志勤金凤英顾宗栋薛元胡国樑
- 关键词：精纺毛纱BP神经网络RBF神经网络
- 四组分长丝/短纤包芯复合纱的成纱工艺、结构及其性能被引量：3
- 2009年
- 研究了以涤纶、氨纶网络丝为芯丝,以羊毛、兔绒混纺须条为外包纤维,在FA506环锭细纱机上纺制四组分长丝/短纤包芯复合纱的成纱工艺。用电子单纱强力仪测试了复合纱芯丝(涤纶与氨纶的网络丝)及四组分长丝/短纤复合纱的力学性能,用纱线毛羽仪测试了四组分复合纱线的毛羽,用电子条干均匀度仪测试分析了四组分复合纱线的线密度不匀率。实验结果表明,四组分长丝/短纤复合包芯纱在小变形条件下具有良好的弹性回复率,纱线毛羽较少,条干均匀性较好,可作为一种新型毛衫针织用纱。
- 薛元李翔汤成坦
- 关键词：网络复合纱纱线结构
