MTMM预处理对棉/麻织物染色性能的影响

采用一般的轧-烘-焙工艺将MTMM预处理织物,以改善阴离子染料对棉／麻纤维的亲和力,使棉／麻织物在不加盐的条件下染色,与传统的加盐染色工艺相比,其染色质量得到提高,同时节约成本和减轻污水处理的负担．     

平面交叉口信号模糊控制与仿真

在分析平面交叉口交通信号控制问题的基础上,根据车辆感应控制理论和模糊控制理论,提出了一种平面交叉口信号的多相位多级模糊控制方案,仿真结果表明其优于多相位定周期控制。     

基于BP神经网络模型的机床大件结构动态优化方法及其应用研究

将BP神经网络理论与有限元建模方法相结合，提出了采用BP神经网络建立机床整机主要部件的动力学模型，并应用大型有限元分析软件ANSYS的APDL进行BP神经网络样本的快速采样的方法，根据所提出的方法，建立了机床双W筋板床身的筋板位置，厚度与床身前5阶频率之间的BP神经网络模型，并以床身第1阶固有频率最高为目标进行了设计变量的自动搜索寻优计算且获得了满意的结果，表明神经网络理论与传统的数值方法相结合应用于实体结构的动态分析计算具有重要的现实意义。     

竹纤维低甲醛免烫整理技术研究

用双氧水对竹纤维织物进行前处理,低甲醛树脂PS-14对竹纤维织物进行免烫整理．讨论了整理剂用量、焙烘温度、焙烘时间对免烫整理效果的影响;通过测试在不同整理条件下织物的折皱回复角、白度、断裂强力等性能,获得了整理优化条件,即低甲醛树脂PS-14160g／L,柔软剂20g／L渗透剂JFC 1g／L,160℃下焙烘4min．     

基于BP神经网络模型的磨床部件动态灵敏度分析

利用ANSYS的APDL语言建立磨床部件的参数化模型，计算出磨床部件的动态特性，快速采用得到BP神经网络模型的学习样本，建立基于BP神经网络的动态分析模型，将磨床部件结构参数与其动态特性之间的关系反映为神经网络模型的网络输入与网络输出之间的数学关系，从而方便地，快速地对磨床部件进行了动态灵敏度分析，结果表明，在BP神经网络模型上进行磨床结构优化要比在有限元模型上方便，快速，该方法特别适用于对大型复杂结构的优化设计计算。     

复配酶在棉织物前处理中的应用

研究了由环保型淀粉酶、果胶酶和酸性纤维素酶组成的复合酶液对棉机织物前处理的工艺条件、复合酶液中各组分对酶活性的影响,通过实验确定了最佳工艺条件为:碱性果胶酶:24%,酸性纤维素酶:1.5%,中温淀粉酶:3.5%,浴比:1∶15,pH:6.5,时间:60min,温度:65℃.     

封端型水系聚氨酯复合阻燃剂的研制及应用

叙述了以PEG和MDI为主要原料，以NaHSO3为封闭剂，合成了封端型水系聚氨酯，再与配伍性良好的阻燃剂FRC—l复合成一种耐久型的阻燃整理液，通过该整理液添加相关助剂对涤纶织物的阻燃整理，探讨了影响整理效果的主要因素，并优化了整理工艺条件，初步探讨了其耐久的阻燃整理机理，且试验结果表明，新制整理剂对涤纶织物具有耐久的阻燃整理效果．