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转杯纺纺制毛/腈混纺纱工艺研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
第一章 文献综述第15-23页
   ·转杯纺的特点第15-16页
     ·适纺原料范围广第15页
     ·纺纱速度高第15页
     ·流程短第15页
     ·卷装大第15-16页
   ·转杯纺的发展历程第16-17页
     ·转杯纺机的发展第16页
     ·适纺原料的发展第16页
     ·成纱质量的提高第16页
     ·产品应用范围的扩大第16-17页
   ·转杯纺的发展趋势第17页
   ·转杯纺毛类产品第17-22页
     ·转杯纺应用于毛纺行业的意义及前景第17页
     ·纺羊毛转杯纱的特点第17-18页
     ·纺腈纶转杯纱的特点第18-19页
     ·转杯纺已生产的毛类产品情况第19-22页
   ·本课题的研究内容第22-23页
第二章 模糊决策优选转杯纺元件第23-33页
   ·模糊决策方法简介第23-25页
     ·引言第23页
     ·Borda数法第23-24页
     ·密切值法第24-25页
   ·分梳辊和假捻盘型号的模糊决策第25-29页
     ·试验方案第25页
     ·试验条件第25-26页
     ·试验结果第26页
     ·结果分析与讨论第26-29页
   ·分梳辊和假捻盘型号的模糊聚类分析第29-32页
     ·模糊聚类分析简介第29-30页
     ·模糊聚类分析结果第30-31页
     ·模糊聚类优选结果验证第31-32页
     ·模糊聚类优选结果分析第32页
   ·本章结论第32-33页
第三章 转杯纺主要工艺参数的优化设计第33-49页
   ·优化设计理论简介第33-34页
   ·工艺参数优化的试验设计第34-38页
     ·试验设计第34-35页
     ·纺纱试验条件第35-37页
     ·试验结果第37-38页
   ·回归方程的建立和求解第38-46页
     ·各考察指标的回归系数第38页
     ·回归方程显著性检验第38-39页
     ·回归系数的显著性检验第39-40页
     ·各指标的有效回归方程第40-44页
     ·试验结果分析与讨论第44-46页
   ·工艺参数的优化第46-48页
   ·最优化结果验证第48页
   ·本章结论第48-49页
第四章 毛/腈混纺转杯纱质量指标的神经网络预测模型第49-62页
   ·神经网络的基本概念第49-53页
     ·神经元模型第49-50页
     ·神经网络的结构第50-51页
     ·神经网络的分类第51-52页
     ·神经网络的学习与训练第52页
     ·神经网络的仿真第52-53页
   ·BP神经网络的介绍第53-56页
     ·BP神经网络模型第53页
     ·BP神经网络结构第53-54页
     ·BP神经网络设计第54-55页
     ·BP神经网络的快速学习算法与选择第55页
     ·BP神经网络推广能力的提高第55-56页
   ·人工神经网络在纺织上的应用第56页
   ·成纱质量预测神经网络的模型及算法第56-57页
   ·成纱质量的神经网络预测第57-61页
     ·成纱条干的预测第57-58页
     ·成纱线毛羽预测第58-59页
     ·成纱强力预测第59-60页
     ·成纱伸长率的预测第60页
     ·成纱细节预测第60-61页
   ·本章结论第61-62页
第五章 毛/腈混纺转杯纱断裂强力的理论模型第62-73页
   ·混纺纱断裂强力的理论模型第62-67页
     ·假设第62页
     ·理论建模的基本思路第62-63页
     ·纤维的平均拉伸曲线第63页
     ·纤维断裂区间平均拉伸曲线的回归方程第63-64页
     ·混纺纱中混纺纤维的实际断裂根数第64页
     ·混纺纤维断裂强力、断裂伸长率的统计分布第64页
     ·混纺纱断裂强力的预测第64-67页
   ·毛/腈转杯混纺纱断裂强力的预测第67-72页
     ·羊毛、腈纶纤维的拉伸断裂的统计分布第67-70页
     ·混纺纤维、混纺纱的基本参数第70页
     ·混纺纱强力预测结果第70-72页
   ·毛/腈混纺转杯纱断裂强力的预测值与实测值的比较第72页
   ·本章结论第72-73页
第六章 结论与展望第73-75页
   ·结论第73-74页
   ·不足与展望第74-75页
参考文献第75-78页
在读期间发表论文情况第78-79页
致谢第79页

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