王玉娟
- 作品数：5 被引量：34H指数：4
- 供职机构：天津工业大学纺织学院更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程更多>>
- 基于Ga-BP神经网络的色纺纱配色被引量：7
- 2016年
- 针对传统配色方法及配色算法存在不足之处,利用BP神经网络对色纺纱进行配方预测,并用遗传算法对其进行改进.结果表明:将遗传算法引入到BP神经网络,可优化BP神经网络配色模型;测试样本包含在训练样本中时,预测配方精度非常高,配方绝对误差均值几乎为0;而测试样本不包含在训练样本中时,预测配方精度较低,配方绝对误差均值为0.033,初次打样色差均值为1.69 CMC(2∶1),大于1 CMC(2∶1).
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- 关键词：色纺纱BP神经网络遗传算法配色
- 应用改进Stearns-Noeche模型的色纺纱配色技术被引量：6
- 2017年
- 针对传统的人工配色繁复、效率低而现有的计算机配色修色算法不能满足生产实践需求的问题,在Mat Lab软件中开发出了一套计算机辅助色纺纱配色系统,并对该系统中的配色模块和修色模块进行了改进。在配色模块,采用在[0 1]区间对未知参数M值和对单色纤维初始配方赋值迭代的方法,改进了采用M值平均数的方法以及基于最小二乘法的初始配方求解算法;在修色模块,采用单色纤维调整量中间函数差最小的方法,改进了基于最小二乘法的三刺激值或反射率修色算法。该模型经过1~2次修色可得到色差小于1的配色结果,能满足色纺纱生产中多组分、定比例的配色、修色基本要求。
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- 关键词：色纺纱配色技术计算机配色系统
- 基于Friele模型的彩色纤维混色配方算法被引量：11
- 2017年
- 为提高色纺纱配色算法在实际应用中的准确性及实用性,首先采用Datacolor SF600测试粘胶原液染色散纤维单色纱和混色纱的颜色值;然后基于Friele模型参数,采用对未知参数进行区间[0 1]赋值迭代取最优值的方法,与需要通过大量实验计算出最优固定参数值的方法对比,用这2种不同方法预测其拟合配方与拟合反射率,并根据CMC(l∶c)色差公式计算其与标准样的色差。对比得出,当模型参数固定时,平均拟合色差为1.23,而优化后参数不固定时,平均拟合色差为0.399,进而建立了本文试验条件下的混色纱线反射率的预测模型。选取14种不同比例的三色混纺纱进行纺纱验证,其色差较小,经过1~2次修正即可得到色差小于1的配色结果。
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- 关键词：模型参数色差修色
- 不同纺纱流程下色纺纱色差对比被引量：13
- 2017年
- 针对一种纺纱方法纺色纺纱小样被接受后,用另一种纺纱方法纺批次样时无法确保批次样与小样之间的色差可被接受的问题,将相同配比的有色纤维混合体,分别通过环锭纺、转杯纺以及快速纺3种不同的小样纺纱流程纺成纱线,绕在纸板上,再经过测色仪测色,比较不同纺纱流程下纱线之间的色差,并对造成色差的原因进行分析。结果表明:转杯纺纱线与快速纺纱线之间的色差均值为0.36 CMC(2∶1),环锭纺纱线与快速纺纱线之间的色差均值为0.95 CMC(2∶1),环锭纺纱线与转杯纺纱线之间的色差均值为0.77 CMC(2∶1);造成色差的主要原因是成纱方法不同,引起纱线结构与纱线表面状态不同,进而对不同波长的光线反射率也不同。
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- 关键词：色纺纱环锭纺转杯纺色差
- 麻灰纱中色纤维混合模型运用被引量：4
- 2017年
- 针对目前大部分色纺企业仍然依靠有经验的配色人员进行人工配色,存在配色效率低、配色精度差等问题,提出运用反向传播(BP)神经网络的方法对色纺纱的黑白纤维混合配色进行预测,并与使用Datacolor MATCH系统模拟染料配色方法和基于颜色混合模型中的Kubelka-Munk双常数理论的配色方法对黑白纤维混合配色的结果进行对比。结果表明:上述3种方法均可对麻灰纱的黑白纤维混合配色进行有效的预测,配方的相对误差基本控制在7.36%之内,且配方样品与标准样品的色差小于1;比较而言,3种黑白纤维混合配色的预测模型中,基于BP神经网络的配色方法适用性及精度最佳,配方的相对误差最高,为3.08%。
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- 关键词：麻灰纱配色方法
