密度非均匀分布纬编针织物的变形预测及仿真

针对不同密度的纬编针织物组织结合形成的织物成品变形明显、成品效果预测难度大的问题,提出了一种密度非均匀分布的纬编针织物的变形预测及仿真方法。基于织物中不同密度成员织物组织的具体分布情况,提出了对应的织物弹簧-质点模型的初始状态的确定方法,在此基础上对质点进行受力分析并建立相应的力学微分方程,通过数值方法求解力学微分方程得到质点位置;基于二维Peirce线圈模型建立NURBS线圈模型,并确定曲线控制顶点和织物圈距、圈高的关系,进一步建立质点-控制点关联式;将质点受力偏移后的位置代入质点-控制点关联式,实现带有曲线线圈形态的密度非均匀分布的纬编针织物变形模拟;将织物仿真图与真实针织样品进行对比,结果表明仿真效果可靠。     

袜类三维模型生成编织参数方法及其应用

对于具有高精度设计要求的压力袜、医疗袜等定制产品,现有定制设计方法仅能保证足长、足高等关键数据准确性,存在无法全方位满足定制用户足部数据要求的问题。基于模拟编织的思想,提出了一种由袜子三维模型全自动生成模拟袜机编织的编织路径图的方法。其中编织路径图的生成方法为：采样点由袜口开始沿着采样轴方向在袜类三维模型表面迭代采样用以模拟圆袜机的逐圈编织,并在采样过程中根据采样轴与三维模型顶点法向量的夹角调整线圈高度,直至完成袜头部分的迭代采样。然后将得到的编织路径图进行编译,得到各线圈圈高参数以及各部段圈数参数。最后以该参数修改WLT-6F袜机编织所需的链文件进行上机编织。对比样品与输入三维模型的尺寸差距,其误差处于4.1%以内。     

长毛绒纬编针织物编织效果预测及其数字化设计

针对长毛绒纬编针织物生产中的吃毛不匀问题,提出一种纤维编织效果预测及补偿方法。通过研究纤维从毛条喂入梳理头到织针钩取编入织物的转移过程中纤维质量的变化关系,建立纤维转移模型;提出纤维量偏移方差作为指标评价长毛绒织物编织均匀度及提花准确性;根据长毛绒编织机及梳理头工作机制,设计长毛绒纬编针织物数字化设计系统及对应的数据解析算法。在此基础上,提出纤维补偿、纤维质量可视化方法。运用所开发的设计系统,可预测和显示编织效果,并对织物进行补偿。长毛绒织物设计算例表明,补偿后织物纤维量偏移方差下降 90.92%,编织品质提高。     

基于改进型NSGAII的织造车间多目标大规模动态调度

织造车间调度规模普遍在300台织机、1000个织轴以上,遗传算法搜索极易陷入局部最优,针对传统动态调度机制在织造插单、打样等复杂生产场景中适应性不强的问题,提出一种改进NSGAII算法.从织造多织机、多织轴、多产品的大规模调度出发,基于织造和穿经之间独特的逆工序调度关系,构建以逾期损失、最大完工时间和织机空闲时间均最小...     

大小头筒状纬编针织物建模及其线圈长度逆向设计

为解决针织物成形存在工艺设计目标与成形织物差异大的问题,提出一种从目标织物出发的织物线圈长度设计方法。根据圆形纬编针织机和纬编针织物的特性,将织物在周向和轴向划分为单元,提出基于Pierce模型改进的梯形线圈模型,并对大小头筒状纬编针织物建模。在此基础上得到各线圈长度与目标织物参数间关系,实现从目标织物出发的织物线圈长度计算,根据此控制线圈长度实现大小头筒状织物的设计。实验结果表明,大小头筒状纬编针织物中线圈长度的变化,理论与实际结果基本一致。根据提出的基于梯形线圈模型的建模方法,可依据大小头筒状纬编针织物参数得到任意线圈长度,实现线圈长度逆向设计。     

无缝针织内衣机的花型准备系统及数据安全

因进口花型制版系统通过加密垄断了针织无缝内衣机的工艺制版技术,为满足国内针织无缝内衣设计生产的需求,设计了一套针对无缝针织内衣机花型及链条动作的数据准备系统,并提出了一种文件数据压缩、加密、解析的算法,以解决数据安全性和大容量问题。花型准备系统分为花型子系统和链条动作子系统,花型子系统用类组织意匠位图表示织物的组织结构,用色彩位图表达编织过程中纱嘴动作;根据无缝针织内衣机的编织工艺、动作流程,为链条动作子系统设计了一系列数据结构表达链条动作文件数据。经现场制版验证,花型设计方便、快捷、高效,花型文件数据小,传输安全可靠。     

基于逆投影变换的纱筒纱线余量检测算法

纱筒纱线余量检测是纺织行业自动化生产过程中的重要一环,针对目前纱线余量检测算法检测精度低的问题,提出一种基于三点逆投影变换模型的纱筒纱线余量检测技术。根据实际生产过程中相机与纱筒的位置关系,建立三点逆投影变换模型进行初步矫正。为得到更好的图像矫正结果,设置补偿矩阵并根据内外筒位置信息优化变换矩阵,最后将逆投影变换后的图像按照改进的椭圆坐标变换模型展开为矩形,根据余量计算准则计算得到纱筒纱线余量。在自主搭建的检测平台上进行实验,结果表明,本文算法检测精度在5 mm以内,基本满足实际生产要求,可为纺织产业自动化生产提供依据。     

纬编针织物几何建模及其算法

为更真实地模拟纬编针织物几何形态,丰富细节特征,采用三层纤维螺旋的加捻纱线模型刻画针织物中纱线形态。将最小旋转标架作为计算加捻纱线中各纤维位置的局部坐标,通过几何变换、坐标变换等方法,构建任意曲线为中心线的加捻纱线模型。根据成圈、集圈、浮线3种典型纬编针织物线圈结构,通过反算法求取3次非均匀有理B样条曲线控制点,进而构建线圈纱线中心线模型。在此基础上,提出根据结构意匠图构建加捻纱线针织物几何模型的算法,并给出相应算例。结果表明：本文算法所建立的加捻纱线针织物几何模型保留了纱线加捻的细节特征,外观更加贴近真实织物。     

基于改进残差网络的拉丝机减速箱故障诊断

减速箱对拉丝辊的转速固定有重要作用,由于拉丝设备结构紧密,内部零件的运行状态不易于观察,因此减速箱轮齿故障导致的转速配比异常很难被及时发现,针对拉丝机减速箱存在的故障诊断环节缺失问题,提出一种遗传算法与优化注意力模块改进的残差网络的故障诊断方法。首先,通过小波包分解与带通滤波的混合方法清洗数据,依照生产车间实际情况提出综合评价指标,并按照指标需求选择小波包分解层数;其次,针对残差网络与注意力模块进行改进;最后,将经过连通域分析与二值化后的特征图送入改进后的模型进行诊断。结果表明,该方法的诊断准确率比注意力-残差网络模型(Squeeze-and-Excitation-ResNet, SE-ResNet)提升了7.32%,比卷积神经网络-极限学习机模型(Convolutional Neural Network-Extreme Learning Machine, CNN-ELM)提升了8.81%,针对注意力模块(Squeeze-and-Excitation Module, SE)的改进将模型的单次诊断时间在原来的基础上缩短0.92 s,对塑编拉丝车间中减速箱的维护具有较大的实用价值。     

基于NSGAⅡ和神经网络的织造车间大规模调度

为解决遗传算法在织造车间大规模调度中容易陷入局部最优的问题，提出了NSGAⅡ-NN125调度算法。首先，根据织造车间大规模调度的特点，以最小化逾期损失、完工时间和改车次数为优化目标，建立了织造车间调度模型。然后设计了以神经网络模型NN125为主体的调度模块，其可根据织轴和织机特征信息生成调度方案。最后，设计了以NSGAⅡ为主体的优化模块，其根据方案优劣对调度模块中的NN125进行优化。结果表明：NSGAⅡ-NN125的调度质量随着调度规模的不断增大始终非常稳定，而且已优化的调度模块可直接用于相似问题的调度，调度性能较好，由于省去了优化过程，调度速度(约50个织轴/s)也有较大提升，具有较好的实用价值。