添纱衬垫织物平方米质量研究及预测模型构建

余月琳 顾学锋 吴乐元 陈慰来

摘 要：為了提高添纱衬垫织物平方米质量的预测精度，在生产过程中更便捷地管控品质和核算成本，根据平方米质量的经验计算公式选择5种不同组织工艺参数编织30种涤棉混纺添纱衬垫织物，测试平方米质量值后利用Matlab进行单因素和多元回归分析，探讨面纱线密度、面纱含棉量、衬垫纱线密度、衬垫纱含棉量、面纱与地纱长度比这5种组织工艺参数对平方米质量的影响规律;使用SPSS多层感知器分析各影响因子的权重;构建平方米质量预测模型。结果表明：其他参数固定时，5种组织工艺参数均与1隔1添纱衬垫织物平方米质量呈正相关;影响因子权值从大到小分别为衬垫纱线密度、面纱线密度、面纱与地纱长度比、面纱含棉量、衬垫纱含棉量;构建的多元回归预测模型相对误差在±2%以内，预测精度较好，可为添纱衬垫织物平方米质量的预测提供理论与实践指导。

关键词：添纱衬垫织物;平方米质量;涤棉混纺;多元回归;预测模型

中图分类号： TS184.1

文献标志码：A

文章编号：1009-265X（2021）06-0078-06

收稿日期：2020-06-29 网络首发日期：2021-01-25

基金项目：浙江理工大学研究生培养基金项目

作者简介：余月琳（1997-），女，浙江金华人，硕士研究生，主要从事针织产品与技术方面的研究。

通信作者：陈慰来，E-mail： wlchen193@163.com

Research on the Weight Per Square Meter of Invisible Fleecy Fabricand the Construction of a Prediction Model

YU Yuelin1，GU Xuefeng2，WU Leyuan3， CHEN Weilai1

（1.College of Textile Science and Engineering （International Institute of Silk）， Zhejiang Sci-TechUniversity， Hangzhou 310018， China;

2.Ningbo Myfitt Textile Technology Co.， Ltd.， Ningbo 315700，China;

3.Zhejiang Huzhou Meiyue Knitting Co.， Ltd.， Huzhou 313009， China）

Abstract： In order to improve the prediction accuracy of the weight per square meter of invisible fleecy fabric and control the quality and calculate the cost in the production process more easily， we chose 5 different process parameters to knit 30 kinds of polyester/cotton invisible fleecy fabric according to the empirical formula. After testing， Matlab was used to perform univariate and multivariate regression analysis to explore the influence law of 5 process parameters， i.e.， the linear density of face yarn， cotton content of face yarn， linear density of laid-in thread， cotton content of laid-in thread， and the length ratio of face yarn to ground yarn on the weight per square meter. An SPSS multilayer perceptron was adopted to analyze the weight of each influence factor， and a prediction model for weight per square meter was constructed. The research results show that： when other parameters are fixed， 5 kinds of knitting parameters are positively correlated with the weight per square meter of the fabric with 1 separator and 1 invisible fleecy; from large to small， the order of the weights of the influence factors are the linear density of laid-in thread， linear density of face yarn， the length ratio of face yarn to ground yarn and cotton content of laid-in thread. The relative error of the constructed multiple regression prediction model is within ±2%， and the prediction accuracy is good， which can provide theoretical and practical guidance for the prediction of weight per square meter of invisible fleecy fabric.

Key words： invisible fleecy fabric; weight per square meter; polyester/cotton; multiple regression; prediction model

平方米质量作为织物内在质量的重要物理指标，是成品布和服装贸易中需考核的重要参数。在国内、国际市场交易过程中，客户为了减少收货风险，常申请品质证书，其主要的考核指标往往是织物的平方米质量。一方面，平方米质量低于合同规定，会使织物降等;另一方面，若平方米质量过大，既达不到要求，又会使企业遭受经济损失。

国外对于平方米质量的研究主要集中在线圈结构和尺寸稳定性上[1-3]。同一种组织的织物，纱支一定时，线圈长度是平方米质量的决定性因素，它与织物平方米质量呈正相关，与织物密度呈负相关。Cuden等[4]通过建立线圈理论模型得到了经验线圈长度的几何计算公式，但与实际值有一定误差。李冉冉等[5]利用织物平方米质量及基本组织线圈长度的计算方法预测织物生产中的耗纱量。黄瑞娇等[6]采用新型织物评价系统测得平方米质量是影响平纹纯棉织物悬垂性的最大因素，在其他条件相近的情况下，平方米质量与悬垂性能呈显著负相关。牛建涛等[7]研发出用于平方米质量快速测试的仪器，对机织物进行测试后尚未探讨对针织物使用的可行性。张吉生等[8]建立经编送经量预测模型，其构建方式可用于平方米质量预测模型的构建。目前对于纬编平纹、罗纹等基础组织的平方米质量研究已较为完善，但用于三线卫衣的添纱衬垫织物需要3个编織系统、结构更为复杂，相关研究较少[9-11]。

为研究组织工艺参数对添纱衬垫织物平方米质量的影响，本文选取5种最主要的组织工艺参数作为平方米质量的影响因子，设计并编织由这5种组织工艺参数形成的不同试样，测试各试样的平方米质量后将结果进行单因素和多元回归分析，得出各影响因子对织物平方米质量的影响及权重，并构建多元预测模型，为纬编针织物平方米质量预测的进一步研究提供理论基础，也为相关企业生产经营提供参考。

1 试 验

1.1 实验材料与仪器

实验材料：精梳环锭纺（18、19、21、22tex）100%棉纱、18 tex棉80%/涤20%混纺纱、18 tex棉60%/涤40%混纺纱、8.33 tex涤纶低弹丝、普通环锭纺（32、36、42、49tex）100%棉纱、42tex棉80%/涤20%混纺纱、42tex棉60%/涤40%混纺纱（宁波棉联纺织有限公司）。

实验仪器：BY603大圆机，34寸，22G，2352枚针（泉州佰源机械科技股份有限公司）。

1.2 样品制备

1.2.1 影响因子设计

添纱衬垫织物平方米质量的影响因子设计如表1所示。添纱衬垫织物由面纱、地纱、衬垫纱3种纱线组成，其添纱地组织为纬平针添纱，衬垫纱周期地在织物的某些圈弧上形成不封闭的悬弧，由3个编织系统形成一个完整横列，选用衬垫比为11。

选取市面上编织添纱衬垫织物常用的纱线，测试其截面形态、捻度、条干和力学性能，综合比较后选取性状优良的用作面纱、地纱和衬垫纱。所用纱线为涤棉混纺纱，为保持织物基本品质，固定地纱31.5 cm/100个线圈、衬垫纱19.5 cm/100个线圈的喂入长度不变，根据比例K调整面纱喂入长度为41、44.1、47.2 cm每100个线圈。

1.2.2 工艺流程

主要工艺流程如图1所示。

编织添纱衬垫织物时，使用单面多针道舌针衬垫圆纬机编织，配备专门的双片颚沉降片。织针按针踵高低A、B、C 3根一组排满针筒，排列如图2（a）所示，机器绕一转可编织36个横列，共有108路进纱，6路一个循环，其三角配置如图2（b）所示。3种纱线分别对应36个筒子架和36个备用筒子架，因此从纱厂购入库的每一种纱包首先经过倒筒形成40个左右的筒子供上机使用。清理设备后，根据设定的纱长比调节调纱盘的刻度。图3为1隔1添纱衬垫织物的结构意匠图，a、b、c三行形成第一个横列，d、e、f三行形成第二个横列，如此往复循环。

1.3 试验方法

将5种工艺参数F、C1、B、C2、K按照表1取值，综合控制变量法和单因素试验法，编织30种具有不同组织工艺参数的1隔1添纱衬垫织物为试验样本，试样参数如表2所示。

每种试样长约10 m，门幅约2 m。经向分别于2.0、3.5、5.0、6.5、8.0 m处，纬向分别于0.5、1.0、1.5 m处取样标记，将这15个取样点平方米质量的平均值作为每种试样的平方米质量值。

2 结果与讨论

2.1 单因素回归分析结果

使用Matlab工具箱中的基本拟合功能，对比分析一次线性、二项式、多阶多项式等回归情况，综合考量可决系数等参考值，确定回归方程及拟合曲线。

2.1.1 面纱线密度、含棉量对平方米质量的影响

图4（a）为面纱线密度与平方米质量间关系的拟合结果，其中C1=100%，C2=100%，K=1.3。在衬垫纱线密度为36 tex和42 tex两种情况下，随着面纱线密度F增加，平方米质量呈二次型增加。当B=36 tex时，面纱线密度与织物平方米质量的回归方程式见式（1）;当B=42 tex时，面纱线密度与织物平方米质量的回归方程式见式（2）。

图4（b）为面纱含棉量与平方米质量间关系的拟合结果，其中F=18 tex，C2=100%，K=1.3。在衬垫纱线密度为36 tex和42 tex的两种情况下，平方米质量与面纱含棉量呈对二次型正相关，随着面纱含棉量增加，平方米质量逐渐增大。当B=36 tex时，面纱含棉量与织物平方米质量的回归方程式见式（3）;当B=42 tex时，面纱含棉量与织物平方米质量的回归方程式见式（4）。

式（1）-式（4）中：Y表示织物平方米质量，g/m2。

2.1.2 衬垫纱线密度、含棉量对平方米质量的影响

图5（a）为衬垫纱线密度与平方米质量间关系的拟合结果，其中C1=100%，C2=100%，K=1.3。在面纱线密度为18 tex和19 tex两种情况下，随着衬垫纱线密度增加，平方米质量呈对数型增加。当F=18 tex时，衬垫纱线密度与织物平方米质量的回归方程式见式（5）;当F=19 tex时，衬垫纱线密度与织物平方米质量的回归方程式見式（6）。

图5（b）为衬垫纱含棉量与平方米质量间关系的拟合结果，其中B=42 tex，C1=100%，K=1.3。在面纱线密度为18 tex和19 tex的两种情况下，平方米质量与衬垫纱含棉量呈二次型正相关，随着衬垫纱含棉量增加，平方米质量逐渐增大。当F=18 tex时，衬垫纱含棉量与织物平方米质量的回归方程式见式（7）;当F=19 tex时，衬垫纱含棉量与织物平方米质量的回归方程式见式（8）。

2.1.3 面纱与地纱长度比对平方米质量的影响

图6为面纱地纱长度比与平方米质量间关系的拟合结果，其中F=18 tex，B=42 tex，C1=100%。在衬垫纱含棉量为60%和80%的两种情况下，平方米质量与面纱地纱长度比呈一次线性正相关。当C2=60%时，面纱地纱长度比与织物平方米质量的回归方程式见式（9）;当C2=80%时，面纱地纱长度比与织物平方米质量的回归方程式见式（10）。

2.2 多元回归分析结果

2.2.1 各影响因子对平方米质量影响的显著性分析

单因素回归分析所得各因子回归方程的决定系数R2均大于0.95，说明选择的面纱线密度、面纱含棉量、衬垫纱线密度、衬垫纱含棉量、面纱与地纱长度比这5种影响因素都与平方米质量存在较为显著的函数关系，可使用IBM SPSS统计分析软件分析它们对1隔1添纱衬垫织物平方米质量的影响程度大小。

SPSS中的多层感知器（MLP-ANN）作为一种基于前馈人工神经网络统计方法，可用于多元回归问题中各因子的权重分析。分析之前由于各组织工艺参数所使用的单位不同，采用Min-Max极差法对其进行无量纲化处理以消除量纲，计算见式（11）。

式中15≤F≤22，50≤C1≤100，28≤B≤58，50≤C2≤100，1.3≤k≤1.5。

将标准化工艺参数值输入为输入层，标准化试样平方米质量值为输出层，选择631前馈人工神经网络模型，将试样分为培训、检验和支持，在培训阶段建立的模型可靠性由检验集进行评估。自定义体系结构为一个隐藏层，其激活函数为双曲正切，输出层激活函数为恒等函数，训练结果由模型输出，可直接看到每个标准化因子的权重大小。

根据输出的训练结果可知衬垫纱线密度、面纱线密度、面纱与地纱长度比为1隔1添纱衬垫织物平方米质量的主要影响因素，面纱含棉量、衬垫纱含棉量为次要影响因素，且其影响权值由高到低依次排序为：衬垫纱线密度（41.3%）、面纱线密度（22.7%）、面纱与地纱长度比（21%）、面纱含棉量（9.2%）、衬垫纱含棉量（5.8%）。

2.2.2 多元回归预测模型

以进入法操作多元回归分析得到决定系数为0.95，调整后可决系数为0.94，说明回归模型具有较高可靠性，各参数与平方米质量显著性如表3所示。

由表3可知标准化的平方米质量预测模型方程式如式（12）所示。基于带单位的组织工艺参数多元回归模型如式（13）所示，决定系数为0.95，说明适用于大部分的试样，拟合度较高。

2.2.3 模型检验

为检验预测模型精度，随机选取5个织物试样，将试样实际测量所得的平方米质量值与预测平方米质量值进行比较分析，如表4所示。由表4可知，平方米质量误差在±3.5g/m2以内，相对误差在±2%以内，由此表明：所构建的平方米质量预测模型具有较高预测精度，可为纬编织物平方米质量的预测提供参考。

3 结 论

本文研究不同组织工艺参数对涤棉混纺添纱衬垫织物平方米质量的影响，根据平方米质量经验计算公式确定5种主要组织工艺参数作为影响因子，结合控制变量法、Matlab单因素与多元回归分析、SPSS多层感知器分析后得出以下结论：

a）单因素回归分析表明，其他参数固定时，面纱、衬垫纱线密度，面纱、衬垫纱含棉量，面纱与地纱长度比这5种组织工艺参数均与1隔1添纱衬垫织物平方米质量呈正相关。

b）1隔1添纱衬垫织物平方米质量主要影响因素为衬垫纱、面纱的线密度以及面纱与地纱长度比，受面纱、衬垫纱含棉量的影响较小。其权值从大到小分别为衬垫纱线密度、面纱线密度、面纱与地纱长度比、面纱含棉量、衬垫纱含棉量。

c）可通过构建多元回归预测模型来预测1隔1涤棉混纺添纱衬垫织物平方米质量，且模型检验相对误差在±2%以内，精度较高。

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