张吉生， 蒋高明

(江南大学 教育部针织技术工程研究中心， 江苏 无锡 214122)

组织工艺参数对经编送经量的影响

张吉生， 蒋高明

(江南大学 教育部针织技术工程研究中心， 江苏 无锡 214122)

为提高经编送经量的预测精度，测试了5种不同组织工艺参数下38种试样的送经量，并采用IBM SPSS19进行单因素分析和多元线性回归分析，得出各组织工艺参数因素与送经量间的关系；建立送经量多元线性回归预测模型。研究结果表明：针背横移、针前横移与送经量成正相关且影响程度大，牵拉密度、机号与送经量成负相关且影响程度较小，总穿经率对送经量的影响程度很小；组织工艺参数对送经量影响程度由大到小排序依次为针背横移、针前横移、牵拉密度、机号和总穿经率；得出的多元线性预测模型具有较好预测精度，可为送经量的预测提供一定的参考。

送经量； 经编； 组织工艺参数； 线性回归

送经量为编织480横列各梳栉所耗纱线的长度(单位为mm/腊克)，是经编织物生产中的重要工艺参数[1]。此前送经量的预测研究主要集中在以模拟线圈几何模型进行估算方面[1-3]，但由于经编织物的复杂性，送经量影响因素较多，单一的几何模型仍难以精确预测送经量。目前，经编织物在设计方面已实现CAD数值化设计；在生产方面实现了横移机构与送经机构的自动化[4]。但由于缺少准确预测送经量的方法，经编织物的设计与生产调试仍需依靠技师反复上机调试，耗费较多时间、人力及原料[5-6]。为研究织物组织工艺参数对送经量的影响，并为经编送经量的预测提供一定的参考，本文通过测试针前横移、针背横移、牵拉密度、总穿经率和机号等5种组织工艺参数在不同取值下的送经量值，并将结果进行单因素和多因素分析，得出各组织工艺参数与经编送经量间的关系及送经量的多元线性预测模型。

1 试验部分

1.1 影响因子选取

织物组织工艺参数是影响送经量的主要因素，其主要包括：针前横移、针背横移、牵拉密度、机号、总穿经率。针前横移与针背横移由经编组织垫纱数码所决定，其中针前横移针数决定该梳栉是否形成线圈结构；针背横移则影响延展线跨越的针数从而影响送经量的大小。牵拉密度即织物的机上纵密影响线圈长度；机号决定相邻织针间距，为梳栉移动单针的距离的主要因素，从而影响延展的长度；总穿经率即各把梳栉穿经率之和，可能影响线圈圈弧的大小，因此，本文选取上述5种影响送经量的织物组织工艺参数作为单针床经编送经量的主要影响因子；各织物组织参数及其常规最大值和最小值如表1所示。

表1 影响因子及其常规取值范围

1.2 试验仪器与原料

送经量测定采用德国卡尔迈耶公司生产的3台机号分别为E24、E28和E32的HKS4_EL单针床特里科型高速经编机。该机型具有电子横移系统更改组织参数方便且具备可精确测量送经量的EBC积极送经系统，送经量测量误差为±0.1%。采用德国施密特ZF-02型纱线张力测量仪测量试织过程中的经纱张力[7-8]。选用福建锦江科技有限公司生产的线密度适中的6.67 tex/24 f涤纶FDY为测量送经量所用原料；送经量测试在室温为(25±2)℃、相对湿度为(65±4)%的环境下进行。

1.3 试验方法

本文结合单因素试验与正交试验，选取38个具有不同组织工艺参数的经编织物为测试样本，试样的工艺参数如表2所示。

表2 试样工艺参数

所需送经量值的测定。试织过程中调整送经量，并测量织造过程中的经纱张力。被测样本送经量调试完成的评定依据为：以单根经纱平均张力为(3±0.5)cN且试样可于800 r/min的机速下稳定织造5 min无断纱。每个试样测试3次取平均值。运用IBM SPSS19[10]对单因素试验测试结果进行单元线性回归，分析在其余组织工艺参数不变的情况下，各因子对送经量的影响；以极差值法对正交试验测试结果进行无量纲化处理，并使用IBM SPSS19对标准化数据进行多元线性回归，分析各组织工艺参数对送经量的影响权重并推导经编送经量多元线性预测模型。

2 结果与讨论

2.1 单因素分析结果

2.1.1 牵拉密度对送经量的影响

F=1针表明该梳栉形成线圈；F=0则表示组织不成圈，仅形成延展线。图1示出牵拉密度与送经量间关系的线性拟合曲线，其中B=1针、J=200%、E=28针/2.54 cm。

图1 牵拉密度与送经量间的关系

如图1所示，在成圈或不成圈的2种情况下，随着牵引密度C增大，送经量均逐渐减小；当F=0时，牵拉密度与送经量的回归方程见式(1)；当F=1针时，牵拉密度与送经量的回归方程见式(2)。

y=-398.3lnC+2 423.8，R2=0.98

(1)

式中y表示送经量，mm/腊克。

y=-93.2lnC+595.9，R2=0.95

(2)

由此表明在其余工艺参数相同的条件下，送经量与牵拉密度呈现负相关；随牵拉密度的增大，送经量呈对数型减小，且减小速度逐渐趋缓。

2.1.2 针背横移对送经量的影响

图2为针背横移对送经量影响的线性拟合图，其中C=24横列/cm、J=200%、E=28针/2.54 cm。

图2 针背横移与送经量间的关系

如图2所示，在成圈与不成圈2种状态下，随着针背横移B由0增大至5针时，送经量均呈增大趋势。当F=1针时，针背横移与送经量间关系的回归方程如式(3)所示；当F=0时，针背横移与送经量间关系的回归方程如式(4)所示。当针背横移由0增大到1针时，送经量增加较缓慢；当针背横移由1针增大到2针时，送经量增大速度相比由0增大到1针时显著提高；当针背横移由2针增大至5针时送经量趋于线性增加。由此表明，在其余工艺参数不变的条件下，针背横移针数与送经量间成二次项型正相关。

y=31.6B2+150.7B+1 036.3，R2=0.99

(3)

y=34.2B2+178B+149，R2=0.98

(4)

2.1.3 针前横移对送经量的影响

如图1、2所示，F为1针时的送经量值与F为0时的值相比均有明显增长，其最小增长幅度为37%，最大增长幅度为443%，平均增长幅度为229%。由此可见，针前横移与送经量呈显著正相关，针前横移对送经量影响程度高。当B=1针、J=200%、E=28针/2.54 cm时，如图1所示，随着牵拉密度的增大，F为1针与F为0这2种情况下的送经量差值逐渐减小，说明牵拉密度越小，针前横移对送经量的影响越显著；如图2所示，随针背横移的增大，F为1针所需的送经量与F为0所需送经量的差值逐渐缓慢减小，说明随针背横移的增大，针前横移对送经量影响的显著性略有下降。

2.1.4 机号对送经量的影响

图3示出机号与送经量间的线性关系，其中F=0、C=24横列/cm、J=200%。

图3 机号与送经量间的关系

如图3所示，随机号E的增大，送经量逐渐减小且减小的速度逐渐放缓。由于因子E主要影响针背横移单针的距离，因此当针背横移B针数越大时，随机号的增大，送经量的减小速度越快。当B=0时，机号与送经量间关系的回归方程如式(5)所示；当B=2针时，机号与送经量间关系的回归方程如式(6)所示；当B=4针时，机号与送经量间关系的回归方程如式(7)所示。由此表明，在其余工艺参数不变的前提下，机号与送经量成指数型负相关；由于系数为-0.001，易知-0.001E变化幅度很小，因此表明当B=0针时，机号对送经量的影响很小，可忽略；比较式(5)、(6)、(7)中系数，易知0.024>0.018>0.001且4 711>2 555>1 099，可见随B的增大，机号对送经量的影响越来越明显。

y=1 099e-0.001E，R2=0.96

(5)

y=2 555e-0.018E，R2=0.98

(6)

y=4 711e-0.024E，R2=0.99

(7)

2.1.5 总穿经率对送经量的影响

图4示出总穿经率与送经量间的关系，其中F=0、B=1针、C=24横列/cm、E=28针/2.54 cm。

图4 总穿经率与送经量间的关系

如图4所示，当总穿经率J由100%增大至400%时，送经量逐渐增大，且增大的速度基本保持一致。总穿经率与送经量间关系的回归方程如式(8)所示；当总穿经率由100%增大3倍至400%时，送经量仅增大6.17%，增长幅度较小。由此可见，当其余组织工艺参数不变时，总穿经率与送经量间成线性正相关，并且其对送经量的影响程度很小。

y=0.23J+1 111.2，R2=0.99

(8)

2.2 多元回归分析结果

2.2.1 各因子对送经量影响的显著性分析

对各因子分别进行单元线性回归分析，各回归方程的相关系数R2均大于0.90，表明各自变量与送经量间具有较为显著的线性关系，可使用多元线性回归的方法分析各因子的影响权重。首先采用极差法，如式(9)所示，对变量进行标准化处理以消除量纲，自变量的极大和极小值如表1所示；然后运用SPSS19以进入法进行多元线性预回归分析，回归系数R2为0.96，说明各因子与送经量间存在较显著的线性关系，回归模型具有较高可靠性。

(9)

式中，J′、C′、F′、B′、E′、y′分别表示与J、C、F、B、E、y无量纲化后的标准值。

各因素与送经量间显著性如表3所示。其中因子J的Sig.值大于0.05且统计量t值为0.139，表明J与送经量间关联显著性低，在各因子中对送经量影响程度最小；其余因子的Sig.值均小于0.05且统计量t值均大于1，说明除J外的其余因子对送经量影响较为显著。由于F与B的非标准系数大于0，表明F、B与送经量呈正相关；C与E的非标准系数小于0，可得C、E与送经量呈负相关；由于各因子回归系数绝对值由大到小排序为1.135>0.654>|-0.382|>|-0.214|且统计量t绝对值排序顺序相同，因此组织工艺参数对送经量影响程度由大到小排序依次为：针背横移、针前横移、牵拉密度、机号和总穿经率。针背横移和针前横移对单针床经编送经量的影响程度高；牵拉密度与机号的影响程度相对较小；总穿经率对送经量影响程度很小。

表3 多元回归系数及因子显著性

2.2.2 送经量多元回归预测模型

2.2.2.1 预测模型的建立 由于因子J的Sig.值过大，不具有统计学意义，因此将因子J从多元线性预测模型中剔除；由表3可知标准化的送经量回归预测方程如式(10)所示。将式(9)代入式(10)中，可得基于织物组织工艺参数的经编送经量多元线性回归模型，如式(11)所示；回归系数R2为0.96，说明该多元线性预测模型可解释绝大数的测试样本，具有较高的拟合度，因此可为经编送经量的预测提供一定参考。

y′=0.266-0.383C′+0.654F′+

1.135B′-0.214E′

(10)

y=855.3-20.3C+866.6F+

334.2B-14.9E

(11)

2.2.2.2 模型检验 通过将织物的实测送经量与预测送经量值进行比较，可对多元线性回归模型的送经量预测精度进行检验。在单针床经编织物中随机选取3个检验样本。将样本织物组织工艺参数代入预测模型，如式(11)，易得检验样本的送经量模型预测值。

表4示出检验样本织物的工艺参数及样本的实测送经量与模型预测值的比较结果。由表可知， 6把梳栉的送经量预测值的误差均在±15.8%的范围内，且预测平均预测误差为8.53%。由此表明：该送经量多元线性回归预测模型具有较高的预测精度，且可较好地描述组织工艺参数对单针床经编送经量的影响。

表4 实测送经量与模型预测值的对比

注：GB表示由机前向机后的梳栉序号；穿经方式均为满穿。

3 结 论

1)单因素分析表明，在其余工艺参数相同的条件下，牵拉密度与送经量呈现负相关，随牵拉密度的增大送经量呈对数型减小，且减小速度逐渐趋缓。针背横移与送经量成二次项型正相关；针背横移大于1针后，送经量增大速度加快。针前横移与送经量成显著正相关，针前横移对送经量影响的显著性随针背横移的增大略有下降。机号与送经量呈指数型负相关；随针背横移的增大，机号对送经量的影响越来越明显。总穿经率与送经量间呈线性正相关且对送经量的影响程度较小。

2)多因素影响分析表明工艺组织参数对送经量影响程度由大到小排序依次为：针背横移、针前横移、牵拉密度、机号和总穿经率；在组织工艺参数中，针背横移与针前横移是送经量的主要影响因素；牵拉密度与机号是次要影响因素；总穿经率对送经量的影响很小，可忽略。由多元线性回归得到基于织物组织工艺参数的单针床经编送经量预测模型，可为经编送经量的预测提供理论参考。

FZXB

[1] 董智佳, 蒋高明. 经编提花无缝服装的成型结构与设计[J]. 纺织学报, 2012, 33(1): 102-106. DONG Zhijia, JIANG Gaoming. Shaping structure and design method of warp knitted jacquard seamless garment [J]. Journal of Textile Research，2012，33(1): 102-106.

[2] 蒋高明. 经编针织物生产技术[M]. 北京：中国纺织出版社, 2010:581-583. JIANG Gaoming. Production Technology of Warp-knitted Fabric[M]. Beijing: China Textile & Apparel Press, 2010:581-583.

[3] DABIRYAN H, JEDDI A. Analysis of warp-knitted fabric structure part[J]. Journal of the Textile Institute, 2012，102(12): 1352-1360.

[4] 冒海文, 缪旭红,陈晴,等. 涤纶长丝仿棉经编运动面料的生产工艺[J]. 纺织学报, 2015, 36(8): 89-93. MAO Haiwen, MIAO Xuhong, CHEN Qing, et al. Production process of polyester filament warp-knitted sportswear fabric with high simulated cotton appearance[J]. Journal of Textile Research, 2015, 36(8): 89-93.

[5] 李欣欣, 蒋高明, 张爱军, 等. 经编提花间隔织物的计算机辅助设计[J].纺织学报, 2015, 36(2): 105-110. LI Xinxin, JIANG Gaoming, ZHANG Aijun, et al. Computer-aided design of warp-knitted jacquard spacer fabrics [J]. Journal of Textile Research, 2015, 36(2): 105-110.

[6] 张吉生, 吴志明. 经编无缝女束身上衣成形方法研究[J]. 纺织学报, 2012, 33(12): 107-111. ZHANG Jisheng, WU Zhiming. Research on the forming method of warp knitting seamless tunic blouse[J]. Journal of Textile Research, 2012, 33 (12): 107-111.

[7] HALLOS R S, SUN F. The analysis and comparison of three prediction methods for run-in in raschel warp-knitting[J]. Journal of the Textile Institute, 1997, 88(3): 282-304.

[8] MA Pibo, JIANG Gaoming, CHEN Qing, et al. Experimental investigation on the compression behaviors of epoxy with carbon nanotube under high strain rates[J]. Composites Part B, 2015, 69(1): 526-533.

[9] MA Pibo, GAO Zhe. A review on the impact tension behaviors of textile structure composites[J]. Journal of Industrial Textiles, 2013, 44(4): 572-604.

[10] 杨小平. 统计方法与SPSS应用教程[M]. 北京：清华大学出版社, 2008: 4-23. YANG Xiaoping. Statistical Methods and Applied Tutorial of SPSS[M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2008: 4-23.

Influence of weave parameters on warp-knitted run-in values

ZHANG Jisheng, JIANG Gaoming

(EngineeringResearchCenterforKnittingTechnology,MinistryofEducation,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu214122,China)

To improve prediction accuracy of warp knitting run-in values, run-in values of 38 samples with 5 different weave parameters were measured. Then, experimental results were analyzed by IBM SPSS19 to research the relationship between run-in values and fabric weave parameters. Moreover, a multiple linear regression model for forecasting run-in values were suggested. It is indicated by the result that both of overlap shogging and underlap shogging have significant positive correlation with the run-in values. Both of take-up density and machine gauge have negative correlation with run-in values. The run-in values are slightly positively affected by total rate of threading. The impact significance of the 5 factors from big to small is in the order of underlap shogging, overlap shogging, take-up density, machine gauge and total rate of threading. Furthermore, a multiple linear regression model was obtained to provide reference for predicting run-in values.

run-in value； warp knitting； weave parameter； linear regression

10.13475/j.fzxb.20151002206

2015-10-10

2016-04-22

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51404A)；江苏省自然科学基金资助项目(BK20151129)；江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2015019-20)

张吉生(1988—)，男，博士生。主要研究方向为经编送经量的预测。蒋高明，通信作者，E-mail: jgm@jiangnan.edu.cn。

TS 106.56

A