粗纱工艺的优化设计与成纱质量预测
摘要 | 第1-3页 |
ABSTRACT | 第3-7页 |
第一章 绪论 | 第7-11页 |
·前言 | 第7页 |
·关于成纱质量预测 | 第7页 |
·课题的目的和意义 | 第7-8页 |
·国内外概况和发展趋势 | 第8页 |
·研究内容、思路及创新 | 第8-10页 |
·研究的具体内容 | 第8-9页 |
·研究的关键 | 第9页 |
·研究思路 | 第9页 |
·论文的创新 | 第9-10页 |
参考文献 | 第10-11页 |
第二章 成纱质量控制的全方位研究分析 | 第11-28页 |
·引言 | 第11页 |
·纱条的不匀 | 第11-20页 |
·原料性能和成纱条干的关系 | 第11-14页 |
·纤维长度、整齐度对成纱条干的影响 | 第11-12页 |
·纤维细度对成纱条干的影响 | 第12页 |
·短纤维(短绒)率和有害疵点对成纱条干的影响 | 第12-14页 |
·半制品结构对成纱条干均匀度的影响 | 第14-15页 |
·细纱工序对成纱条干均匀度的影响 | 第15-20页 |
·采用先进的牵伸形式 | 第15-16页 |
·喂入纱条线密度与成纱条干均匀度的关系 | 第16页 |
·细纱线密度与成纱条干均匀度的关系 | 第16页 |
·细纱牵伸分配与成纱条干CV 的关系 | 第16-17页 |
·粗纱捻回在细纱牵伸区中的应用 | 第17-18页 |
·罗拉握持距与成纱条干均匀度的关系 | 第18-19页 |
·摇架加压对成纱条干均匀度的影响 | 第19页 |
·胶辊胶圈对成纱条干均匀度的影响 | 第19-20页 |
·机械状态对成纱条干均匀度的影响 | 第20页 |
·降低成纱棉结杂质的措施 | 第20-26页 |
·合理配棉 | 第20-21页 |
·清梳工序 | 第21-24页 |
·合理分配清梳落棉 | 第21页 |
·清棉工序的措施 | 第21-22页 |
·梳棉工序的措施 | 第22-24页 |
·减少精梳条棉结 | 第24页 |
·并粗工序 | 第24-25页 |
·加强温湿度管理 | 第25-26页 |
·本章结论 | 第26页 |
参考文献 | 第26-28页 |
第三章 粗纱工艺优选 | 第28-58页 |
·新型粗纱机的纺纱工艺 | 第28-32页 |
·粗纱张力和“恒张力纺纱” | 第28-29页 |
·关于捻度和假捻度 | 第29-31页 |
·锭速和“恒离心力纺纱” | 第31页 |
·与牵伸有关的工艺参数 | 第31-32页 |
·试验设计 | 第32-36页 |
·试验条件 | 第33页 |
·配棉 | 第33页 |
·工艺流程 | 第33页 |
·F33 粗纱机主要技术特征 | 第33页 |
·工艺参数 | 第33页 |
·正交表头设计 | 第33-34页 |
·试验误差控制方法 | 第34-36页 |
·数据分析 | 第36-51页 |
·试验数据的常用处理方法 | 第36-37页 |
·直观分析方法 | 第36页 |
·方差分析方法 | 第36页 |
·回归分析方法 | 第36-37页 |
·方差分析法 | 第37-41页 |
·概述 | 第37页 |
·方差分析的原理 | 第37-41页 |
·回归分析法 | 第41-45页 |
·概述 | 第41-42页 |
·线性回归分析 | 第42-44页 |
·逐步回归法 | 第44页 |
·SPSS 软件简介 | 第44-45页 |
·试验数据的分析 | 第45-51页 |
·试验结果 | 第45-46页 |
·试验数据的方差分析 | 第46-48页 |
·试验数据的回归分析 | 第48-51页 |
·试验结论 | 第51-56页 |
·极差和方差分析结论 | 第51-52页 |
·工艺参数影响成纱指标的主次顺序 | 第51-52页 |
·工艺参数对成纱质量的显著性判定 | 第52页 |
·回归分析结论 | 第52-54页 |
·对于条干CV | 第52页 |
·对于50%粗节 | 第52-53页 |
·对于200%棉结 | 第53页 |
·对于毛羽 | 第53-54页 |
·优选结论 | 第54-55页 |
·不同指标的最优工艺 | 第54页 |
·确定的第二组试验 | 第54-55页 |
·第二组试验 | 第55-56页 |
·试验结果 | 第55页 |
·质量改善程度 | 第55页 |
·试验结论 | 第55-56页 |
·本章结论 | 第56页 |
参考文献 | 第56-58页 |
第四章 人工神经网络及其在成纱质量预测中的应用 | 第58-83页 |
·人工神经网络 | 第58-66页 |
·人工神经元 | 第58-62页 |
·人工神经元结构 | 第58-60页 |
·转移函数 | 第60-62页 |
·人工神经网络的拓扑结构 | 第62-65页 |
·前馈式网络 | 第62-65页 |
·反馈式网络 | 第65页 |
·混合式网络 | 第65页 |
·人工神经网络的学习过程 | 第65-66页 |
·BP 神经网络 | 第66-73页 |
·反向传播网络模型 | 第66-67页 |
·BP 传播网络结构 | 第67-68页 |
·BP 学习算法 | 第68-71页 |
·BP 网络的限制与不足 | 第71-72页 |
·BP 算法的改进 | 第72-73页 |
·人工神经网络在成纱质量预测中的应用 | 第73-78页 |
·成纱质量预测BP 网络模型 | 第74-78页 |
·网络模型结构的建立 | 第74页 |
·训练网络 | 第74-77页 |
·预测评价 | 第77-78页 |
·本章结论 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
结论 | 第83-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
在读期间发表论文 | 第85页 |