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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

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