陈晓渊 鄢友娟

1.武警总部直属保障大队采购服务站，北京 102613；2.武警研究院，北京 100071

具有阻燃防火效果的消防服装凭借其优良的阻燃特性和隔热特性，可对工作在危险热环境中的消防员、武警官兵等进行有效防护，避免他们遭受各种火灾和极端热环境的影响[1]。消防服装通常包含外层织物、防潮屏障层织物和绝热衬垫三层织物结构[2]。织物的热防护性能受这三层材料各项性能参数(如面密度、厚度、结构、水蒸气渗透性等)的影响。

已有许多研究人员通过实验室模拟热环境试验，研究了这种具有三层结构的热防护织物的性能。然而，通过热环境试验评价不同织物的特性不仅耗时长，而且成本高昂。此外，由于难以考量不同织物参数对热防护性能的影响，需建立一种新的系统来有效预测三层阻燃防火消防服装的热防护性能。人工神经网络(ANN)是一种可通过合理的网络结构配置拟合任意非线性函数，并根据给定输入参数预测输出值的有效途径[3]。目前，已有很多研究人员尝试采用ANN评价织物的各项参数对其热防护性能的影响。

ANN广泛用于纺织行业中纱线和织物的性能预测，纺织品缺陷检测、质量控制，以及性能识别与分类等领域[4-5]。由于应用过程中，很多与预测相关的问题和纺织过程是非线性的，因此ANN被认为是一种合适的预测方法。已有一些研究人员建立了ANN，用以预测纺织品热阻并探讨纺织品的热性能。但目前尚未有研究对消防服装的热防护性能进行预测探讨。……