纺织学报 ›› 2013, Vol. 34 ›› Issue (8): 39-0.

• 纺织工程 • 上一篇    下一篇

BP神经网络预测环境对丝织物力学性能的影响

杨梦星,张毅,郑秋婷   

  1. 天津工业大学纺织学部
  • 收稿日期:2012-07-10 修回日期:2012-11-30 出版日期:2013-08-15 发布日期:2013-08-15
  • 通讯作者: 张毅 E-mail:tianjinzhangyi@126.com

Prediction for effect of environmental factors on silk fabric mechanical property by BP neural network

  • Received:2012-07-10 Revised:2012-11-30 Online:2013-08-15 Published:2013-08-15

摘要: 为了研究环境中湿度、温度和PH值以及它们之间的交互作用导致丝织物老化的问题,可以通过建立BP神经网络模型,预测环境因素对丝织物力学性能的影响。首先采用L9(34)正交实验设计湿度、温度和PH值的交互环境,并将丝织物置于交互环境中进行24h的连续老化处理。再使用3365型Instron万能材料试验机测试丝织物老化后的断裂强力,并将断裂强力值作为BP神经网络的训练样本,建立3层的神经网络模型进行迭代训练以及预测。结果显示训练输出值与实际实验值的相对误差均小于0.005%,表明BP神经网络模型可以有效的对丝织物的力学性能进行预测。

关键词: BP神经网络, 丝织物, 环境因素, 力学性能

Abstract: For the problem of humidity, temperature, PH value and their interaction can accelerate the aging of silk fabrics, the BP neural network model can predict the mechanical properties of silk fabrics in the different environmental factors. First, using L9(34) orthogonal experimental to design the interactive environment and begin the aging treatment of silk fibers for about 24h. Second, using the type 3365 Instron universal material testing machine to test the breaking strength of silk fabrics, and using the breaking strength value of silk fibers as the BP neural network training sample, then establish three-layer neural network to train and predict. The result show that the relative errors of the training output values and the actual experimental values are less than 0.005%, and BP neural network can predict the mechanical properties of silk fabrics effectively.

Key words: BP neural network, silk fabric, environmental factors, mechanical property

中图分类号: 

  • TS147
[1] 罗平艳 蒋金华 陈南梁 胡淳 崔鹏. 新型氟乙烯乙烯基醚树脂增强膜材料的制备及其力学性能[J]. 纺织学报, 2018, 39(07): 50-54.
[2] 张希文 武海良 沈艳琴 毛宁涛. 温湿度对涤/棉浆纱力学性能的影响[J]. 纺织学报, 2018, 39(06): 70-74.
[3] 林芳兵 蒋金华 陈南梁 杜晓冬 苏传丽. 高性能聚酰亚胺纤维及其可织造性能[J]. 纺织学报, 2018, 39(05): 14-19.
[4] 李倩 丁长坤 张静 杜建华 程博闻. 胶原/高分子量壳聚糖复合纤维的制备及其性能[J]. 纺织学报, 2018, 39(05): 8-13.
[5] 安亚洁 李敏 杜长森 田安丽 张奕 付少海. 微量墨滴在蚕丝机织物上的扩散行为[J]. 纺织学报, 2018, 39(04): 87-92.
[6] 蒋志青 马延涛 郭亚 马建伟 陈韶娟. 仿针织牛仔面料的开发及性能评价[J]. 纺织学报, 2018, 39(03): 45-49.
[7] 石大为 王瑞 陈旭 吴炳洋. 基于射频处理的胡麻生物脱胶工艺[J]. 纺织学报, 2018, 39(03): 73-78.
[8] 王春红 陈祯 李园平 YOUSFANI Sheraz Hussain Siddique 陈雅颂. 竹原纤维的分级提取及其性能[J]. 纺织学报, 2017, 38(11): 9-15.
[9] 李瑛慧 谢春萍 刘新金. 三原组织织物拉伸力学性能有限元仿真[J]. 纺织学报, 2017, 38(11): 41-47.
[10] 陈云博 陈国强 邢铁玲. 磷酸硼掺杂硅溶胶对蚕丝织物的阻燃整理[J]. 纺织学报, 2017, 38(08): 96-101.
[11] 王利娜 石素宇 辛长征 王永杰 葛正霞. 聚酯/棕榈基多孔碳纤维杂化膜的结晶和力学性能[J]. 纺织学报, 2017, 38(08): 6-10.
[12] 孙乐乐 肖长发 赵健 赵凯常. 乙烯-四氟乙烯共聚物织物的制备及其性能[J]. 纺织学报, 2017, 38(05): 43-48.
[13] 张宁 潘如如 高卫东. 采用图像处理的织物缝纫平整度自动评估[J]. 纺织学报, 2017, 38(04): 145-150.
[14] 李涛 杜奕玲 李红艳 吴耀东 郑今欢. 无机填充剂对聚酰胺湿法涂层商标织物性能的影响[J]. 纺织学报, 2017, 38(03): 114-121.
[15] 张娟 郑来久 闫俊 熊小庆 高世会. 超临界二氧化碳无水工程化染色中羊毛纤维的力学性能[J]. 纺织学报, 2017, 38(02): 53-59.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!