多组份纤维混纺比与纱线及织物性能关系的研究

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1、摘要摘要随着人们环保和保健意识的增强，追求服装的舒适、美观、甚至保健等功能性成为时尚。利用不同的纤维原料进行多组份混纺，可发挥各组份纤维的优点并克服其缺点，实现其性能的互补，这为开发性能与外观独特的新型多组份功能性纱线及面料提供了基础。本文根据对织物高感性等性能及风格的要求，综合考虑了原料性能、纺纱工艺、现有纺纱、织造、染整设备的能力及产品成本等因素，经筛选确定以羊绒、细旦涤纶、Modal纤维做为多组份纺纱的原料，对其7种不同混纺比羊绒／细旦涤纶／Modal纤维的混纺纱线的机械性能进行了测试分析，

2、建立了混纺比与纱线性能之间的回归模型。通过对7种不同混纺比的混纺针织试样的服用性能进行测试(主要测试指标为：拉伸断裂性能、刚柔性、悬垂性、透气性、抗皱回复性、起毛起球性)，对混纺织物的服用性能与混纺比之间的关系进行研究，在织物的各项服用性能与混纺比之间建立了回归模型。运用模糊数学理论的模糊综合评判方法来综合评价，由混纺织物的各项服用性能计算最优混纺比。在此基础上，利用计算机语言开发计算机辅助混纺织物设计系统，实现由各组份纤维原料入手，预测不同比例混纺纱线及织物的性能；并实现由多组份混纺织物的各项性

3、能预测混纺比。硕士研究生孙亚宁(纺织工程)指导教师韩光亭教授关键词：多组份纱线：混纺；织物性能；混纺比垒!!堡竺!．．一————————————————————————————__——————————————————_—————一一AbstractWiththeenhancementofenvironmentalprotectingandhealthcaringconsciousness．ithascomeintostyletopursuecomfortable，beautifulandhealt

4、hcareclothing．Blendingandinterweavingofdifferentfiberscangiveplaytoeachmeritandovercometheirshortcomings，whichrealizetheirperformancecomplementaryandofferthefoundationtogetthefunctionalmuIticomponentyarnsandfabricswithspecialappearancesandwearabilitie

5、s．Consideringmaterialproperties，spinningteclmiques，equipmentsandthecostofproducts，cashmerefiber，freecountpolyesterandmodalfiberwereblendedtogethertoproducemulticomponentyams．Sevensortsofcashmere／finecountpolyester／modalblendedyarnswerepreparedwithdiff

6、erentblendingratioandthephysicalpropertiesoftheseyamsweretestedtoo．Regressionmodewasestablishedbasedontherelationsbetweeneachitemofphysicalpropertiesandblendingratio．Andthenwearabilitiesofsevensortsofknittedfabricmadeofcashmere／finecountpolvester／moda

7、lblendedyarnsweretested．Themalnmeasurementitemsare1istedasfollows：tensileproperty,creaserecoveryproperty,bendingrigidity,drapingpropertyandairpermeability．AccordingtotheinvestJigationofrelationsbetweenwearabilitiesandblendingratioofblendedfabrics．regr

8、essionmodewasestablishedbasedontherelationsbetweeneachitemofwearabilifiesandblendingratio．OptimumblendingrationCallbeassuredcorrespondingtoeachitemofwearabilitiesofblendedfabricsthroughapplyingfuzzymathematics，furthermore，blendedfabrictechnolo