神经网络优化棉织物染色工艺的研讨.pdf

神经网络优化棉织物染色工艺的研究 汪南方翦育林周文常蔡金鹏(湖南工程学院化学化工系，湖南湘潭411101) 摘要：神经网络技术与正交实验结合起来，利用正交实验的数据，建立起染色影响因素与染色深度和色牢度的BP神经网络 数学模型，在此基础上，利用网络摸拟出全局的染色工艺，再对其进行因素水平的取值频率统计，最后得到较优的工艺参数 范围。 关键词：神经网络；工艺优化；正交实验；染色 模型而作的分析就更难达到真正的最优。 为顺应染整生产的环保、节能、高效的要求， 本文将神经网络技术与正交实验结合起来，利 出现了诸如生态加工技术、少水无水工艺、复合加 用正交实验的数据，建立起染色影响因素与染色深 工技术等先进工艺。无论采用传统工艺和先进工艺， 度和色牢度的BP神经网络数学模型，在此基础上 如果在工艺上取得全局性优化，无非是对要求环保、 利用扫描技术进行全局寻优，得到最优工艺参数范 节能、高效的染整加工起到积极作用。传统优化方 围。 法是将各种影响因素分为不同水平，再进行各因素 的不同水平组合后进行实验，选出一组具有最佳目 1实验部分 标值的组合。它虽然准确，但当影响因素增加或水 1．1实验材料及药剂 平数增多时，实验次数急剧增加。为了避免这个缺 织物：丝光405x405府绸；染料：雅格素活性红 BF-3B 陷，人们采用均匀设计法或正交设计法安排实验， 150％(I-海雅运)药品：元明粉，纯碱，肥 皂。 即从大量实验点中挑选有代表性的组合进行实验进 行寻优，但这不是全局的最优化。基于此，可先由 统(美国思维士颜色科技公司)；AS-D24振荡水浴 实验数据结果建立优化指标的数学模型的回归方 锅(恒进纺织机械厂有限公司)，Y-571JB摩擦色牢 程，再按照回归方程进行优化分析，确定各因素的 度仪，电子天平，蒸汽熨斗，容量瓶，烧杯，锥形 水平【l】。但由于染色过程是一个多变量多指标非线 瓶，量筒，移液管，温度计等玻璃仪器若干。 性的复杂化学反应过程，很难建立一个切实可行的 1．2实验方法 数学模型来描述这个过程【2捌。因此，根据回归数学 表1 雅格素红BF．3B 150％L16(45)正交实验表 219 1．2．1染色 染色方式：浸染；染料品种：雅格素红BF-3B光源。 1．2．2．2湿摩擦牢度测试 ． 150％；基本工艺参数：染料对织物重(o．W．0：2，浴 比1：30。 在摩擦色牢度仪(Y-571JB型)上进行。采用 1．2．2正交实验设计 标准为GB厂r3920．1997 棉织物在染色过程中，染色工艺受温度、染色 1．3网络模型的建立【4_‘7J 时间、染料品种、织物类型、助剂、染色机器等很 在正交实验得出样本的基础上，样本见表2所 多因素的影响。其各个因素对染色效果的影响呈现 示。构建人工神经网络：5个输入变量，分别为：上 非线形关系。在实验时，我们固定染料品种、染料 染时间、元明粉用量、固色温度、纯碱用量、固色 对织物重(owf)、染色浴比、织物品种，选定上染时间，2个输出变量，分别为K／S值、湿摩擦牢度评 时间、盐用量、固色温度、纯碱用量、固色时间五