《西安工程科技学院学报》2006年第20卷总目次

*专题研究*●纺织科学与工程纳米ZnO对涤纶织物抗紫外线整理……………………………………………………张辉第1期(1)半细羊毛和细旦涤纶纤维混纺技术研究……………………………………………赵海龙,等第1期(6)不同非织造基质草皮的生长性能表征………………………………………………汤燕伟,等第1期(11)粘性各向异性材料本构方程的研究………………………………………………………王春敏第1期(16)应用小型梳毛机预测和控制毛条加工质量的研究…………………………………张得昆,等第1期(21)模糊电子送经装置的研究……………………………………     

毛条反演合批毛原料优化系统的研究

以澳毛加工中广泛应用的通过原料指标预测成品毛条质量的TEAM公式为基础,对澳毛质量指标与价格及其折扣关系进行分析,从理论上研究对特定质量要求的毛条,建立原料优化数学模型,并利用计算机求解,反演合并批原料指标,使在满足毛条质量要求的前提下,使毛条的原料成本最低.以得出的结果应用于实际生产指导毛纺企业澳毛配毛,能使配毛过程更加迅速、合理,有利于提高企业使用澳毛的技术水平,为企业精细加工提供科学依据.     

国毛毛条加工性能和质量预测

通过对国产细羊毛原毛特征和毛条加工性能的研究，运用多元回归统计和人工神经网络两种方法建立了国毛毛条加工性能和质量的预测模型．实践表明：两种模型对毛条的豪特长度、长度变异、短纤维含量和精梳落毛率均能进行较为准确的预测，其中人工神经网络预测模型预测效果优于统计回归模型．     

基于自适应模糊神经网络的国毛毛条性能预测

在对国产细羊毛原毛特征扣毛条加工性能的研究的基础上。采用了基于自适应模糊神经网络（ANFIS）建模方法，分别建立了8个国毛毛条质量品质指标的预测模型。模型测试表明：模型对毛条纤维的长度、长度变异系数、短纤维含量扣加工过程精梳落毛率等指标均能进行较为准确的预测。     

国产原毛的强力特征与测试

通过对国产细羊毛原毛的毛丛强度、单纤维强度和直径形态特征的分析和研究,提出用国毛单纤维中段强力来评定原毛的强力,并就其对毛条加工性能的影响进行了探讨.研究发现:原毛单纤维中段强力可以在一定程度上反映国毛纤维的强力特性,且它与毛条加工性能具有一定的相关性.     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

纯毛纱断裂伸长率预测技术的研究

在毛纺加工流程中,纺纱是关键工序。因为纺纱工序的耗资是整个毛条制造的3-4倍,而且织物的质量在很大程度上取决于纱线质量。因此,预测技术的应用对毛纺厂改善纺纱性能和提高纱线质量具有非常重要的经济价值。运用统计软件SPSS对66个批次的纯毛单纱建立了断裂伸长率的预测模型,并且分析了影响纱线断裂伸长率的主要因素。预测技术作为一种质量控制手段具有以下作用:预测纱线品质和纺纱性能,优化毛条选择,调整生产加工工艺。     

梳理机混合作用的研究

在对梳毛机的的混合效果量化的基础上，利用ＸＦ（Ａ）小型梳毛机，按“梳理机分配系数测定”方法，以大量的实验数据为前提，建立了混合程度与其影响因素——分配系数之间的线性回归方程．根据这种确定的数学关系，总结出了一些对混合效果有影响的因素及其影响程度，为生产及工艺管理提供依据．     

束纤维强伸性分析在毛条染色损伤中的应用

毛条染色是经常进行的加工过程,而染色会损伤纤维.及时地检测和给出这种损伤量,十分必要.采用束纤维强伸性测量方法(TENSOR),能快速准确地给出毛条染色前后的强度、伸长、断裂功的护伤.实验结果表明,国内毛条染色的强度损伤在6%～7%,伸长损伤在4%～5%,断裂功损伤在8%～10%.这反映出毛条染色加工中的原毛条质量的浪费.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度，采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上，确定了BP神经网络模型的特征参数，并根据实际情况，确定了输入层和中间隐层的维数，从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练，最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明，该模型的预测误差可以控制在10％以内，具有很高的精度预测能力．     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

无钟高炉炉料分布预测模型

为提高无钟高炉炉喉料面的预测精度,建立了考虑炉料运动的炉料分布数学模型.在分析炉料运动的基础上,指出了炉料运动是影响炉料堆积过程的重要因素,采用尺寸比1:10的无钟布料器模型试验分析了不同炉料分速度对炉料堆积行为的影响,建立了考虑炉料运动因素的料堆轮廓预测模型,并通过数值方法确定了料堆的位置和料面轮廓曲线,应用于料面形状的预测.结果表明:炉料的运动是造成料堆两侧堆积角差异、料堆横截面面积变化以及料面轮廓改变的重要原因,料堆轮廓采用直线段和曲线相结合的方式进行构造,炉料的堆积角和曲线过渡区域长度作为重要的模型参数均考虑了炉料速度的影响,模型构造的轮廓接近真实料堆形状,应用该模型实现了炉喉料面的准确预测.     

低速率声码器激励参数的DCT_M模型

在低速率声码器中,对激励信号的描述直接影响重建语音的质量。为了改善音质,引入了DCT-M模型对激励谱幅度参数进行描述,通过二维离散余弦变换将变长的谱幅度矢量转为固定长度,再对其进行多级矢量量化。测试表明,该方法能够保留全带激励谱幅度矢量的形状,降低模型误差,从而提高了全带激励谱幅度的描述精度。将其应用在正弦激励线性预测(SELP)声码器中进行测试,结果表明,它能够改善重建语音的自然度,主观测试结果达65%。     

低速率声码器激励参数的DCT_-M模型

在低速率声码器中,对激励信号的描述直接影响重建语音的质量。为了改善音质,该文引入了DCT-M模型对激励谱幅度参数进行描述,通过二维离散余弦变换将变长的谱幅度矢量转为固定长度,再对其进行多级矢量量化。测试表明,该方法能够保留全带激励谱幅度矢量的形状,降低模型误差,从而提高了全带激励谱幅度的描述精度。将其应用在正弦激励线性预测(SELP)声码器中进行测试,结果表明其能够改善重建语音的自然度,主观测试结果达65%。     

基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测

提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混合优化学习策略.两种算法结合时,SA算法处于外层,GA处于内层.GA采用实数编码,把要确定的神经网络节点连接权重和节点阈值作为基因串.数值计算结果表明混合优化的神经网络的学习速度和精度都比单纯BP算法得出的结果好.因此,用GA-SA混合优化的神经网络预测铁路营业里程是可行的.     

川西北双鱼石地区栖霞组地震资料优化处理及裂缝预测技术应用

川西北双鱼石地区栖霞组气藏勘探开发潜力大,是目前四川盆地加快天然气增储上产的重要领域。目前该地区已经进入开发阶段,面对勘探阶段的地震资料品质及裂缝预测结果尚不能满足开发的需求,需要在已有资料的基础上进一步优化处理,提高资料精度。将该区用于构造解释的叠后地震资料进行了解释性处理,通过扩散滤波和反射系数反演技术,去除了噪声并提高了分辨率,改善了地震资料的品质;通过多属性RGB(red-green-blue)融合技术定性预测了裂缝发育特征,利用BP(back propagation)神经网络和DFN(discrete fracture network)离散建模技术量化预测了裂缝的密度、长度和发育方向。预测结果表明,双鱼石地区栖霞组裂缝总体为北东-南西向伴随断裂走向呈条带状展布,局部发育有北西-南东向的裂缝。北部山前带由于构造活动影响,裂缝发育密度高,南部裂缝发育密度稍低。地震预测结果与成像测井资料吻合,验证了方法的有效性。     

基于应力波的锚杆锚固质量无损检测研究进展

施工工艺、材料特性、环境与荷载长期耦合作用等因素导致岩土体中锚杆锚固结构产生锚固缺陷,对工程安全构成潜在威胁。对在役锚杆锚固结构开展无损检测是进行锚固质量评估、锚杆质量补强的重要环节。应力波法适应强、发展快,是锚杆锚固质量无损检测技术采用的主要方法。从基于应力波法的锚杆锚固质量无损检测理论、室内模型试验、应力波激振与接收、信号处理与分析、数值模拟方面对国内外锚杆锚固质量无损检测技术研究现状进行了综述。研究表明：中国锚杆锚固质量无损检测技术研究起步晚,但发展迅速;现有锚杆锚固质量无损检测技术较为成熟,可实现黏结型锚杆杆体长度及灌浆密实度检测,但其中仍存在不足,限制了锚杆检测精度与检测长度;针对老旧锚杆服役状态的无损检测方法也较少报道,仍需开展研究。最后结合未来发展趋势对未来可能发展的方向进行了展望,后续研究中,应进一步改进与完善现有理论,研发与升级无损检测技术与设备,拓展锚杆锚固质量无损检测技术适用范围。同时,应构建基于无损检测技术的锚杆服役状态智能评价体系并提出锚杆剩余寿命预测方法。