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研究生:林俊生
研究生(外文):Chuen Sheng Lin
論文名稱:電腦輔助先染棉/麻混紡織物防皺加工條件之研究
論文名稱(外文):Computer Aided Design for Wrinkle-Free Processing of Yarn-Dyeing Cotton-Linen Blended Woven Fabric
指導教授:郭中豐郭中豐引用關係
指導教授(外文):Chung-Feng Jeffrey Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:纖維及高分子工程系
學門:工程學門
學類:紡織工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2001
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:田口式魚骨圖要因分析防皺加工類神經網路
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目前先染織物在功能訴求上不斷推陳出新,而棉、麻等纖維織物,一般有易起皺之缺點,當傳統織物無法在行銷上有突破之際,則需以功能性防皺加工之紡織品加工為訴求重點,故先染棉麻混紡交織物之防皺加工就有其研究之需求性。
本研究以魚骨圖及要因分析防皺加工之影響因素,再以田口式實驗方法來研究歸納分析出其各項有關製程條件影響因素(壓吸率、預乾溫度、樹脂機配方、樹脂機速度、樹脂機溫度 )等來進行實驗。
再應用類神經網路倒傳遞的學習與訓練測試來預測田口式實驗設計中所得加工參數的結果,對應先染棉麻混紡織物防皺加工所需求之品質標準(折皺角、引裂),進以找出最佳製程條件。提供生產此類織物時,其所需加工條件之重要參考依據。
對於過去紡織業界,對此加工方法,以嘗試錯誤法進行試驗,不僅浪費成本且無法取得最佳條件,並存在有再現性問題,如應用本研究所採之模式,則可以提供生產此類織物織物時其中最好方法之一。
The capability of yarn dyeing fabric has a great improvement recently. Applying wrinkle-free processing feature to traditional cotton or linen blended woven fabric can be the direction for future research, especially under the situation that the textile industry is looking for good marketing.
In this thesis, fishbone diagram and factor-analysis are applied to analyze the important influent elements for wrinkle-free processing .
The Taguchi method is used to find relative processing factors, such as pick-up, curing, temperature, resin agent and reaction speed.
Based on the quality requirement of wrinkle-free of yarn-dyeing cotton- linen blended woven fabric, the back-propagation neural network is applied to find the optimal processing parameters for manufacturing.
The try- and- error method used by the textile industry in the past to test this processing method has not only wasted the costs but also made it impossible to get the best conditions for manufacturing, and it caused the problem of repeatability. Instead, the mode adopted in this research will provide one of the best methods for producing this kind of fabric.
目錄
中文摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第1章、 緒論 1
1.1. 前言 1
1.2. 研究目的與動機 1
1.3. 研究步驟 2
第2章、 防皺加工原理 5
2.1. 防皺加工原理 5
2.2. 防皺加工目的 5
2.3. 防皺加工方法 6
2.4. 防皺加工的工程 8
2.5. 文獻回顧 10
第3章、 實驗規劃 12
3.1. 田口式品質工程 12
3.1.1 田口式品質工程概述 12
3.1.2 田口式品質工程的特點 13
3.1.3 參數設計 16
3.1.4 品質特性的分類 16
3.1.5 控制因素的效應分析 18
3.1.6 實例說明 19
第4章、 類神經網路 24
4.1. 類神經網路基本架構 24
4.2. 類神經網路運作過程 26
4.3. 倒傳遞網路學習演算法 27
4.4. 倒傳遞網路回想演算法 33
4.5. 運算流程圖 38
4.6. 倒傳遞程式測試 39
第5章、 結果與討論 40
5.1. 防皺加工要因分析 (魚骨圖及要因分析應用) 41
5.2. 田口式實驗方法應用 42
5.2.1 防皺加工控制因素規劃 42
5.2.2 直交表應用 44
5.2.3 實驗數據測試 45
5.2.4 S/N比計算 45
5.2.5 找出最佳條件 48
5.2.6 驗證 49
5.3倒傳遞網路程式測試訓練分析結果討論 50
第6章結論 53
參考文獻 54
圖目錄
圖 11 研究步驟流程圖 4
圖 31 一階損失函數 14
圖 32 損失函數示意圖 15
圖 41 倒傳遞神經網路 25
圖 42 雙彎曲函數 26
圖 43 倒傳遞網路運算流程圖 38
圖 51防皺加工流程圖 42
圖 52 倒傳遞網路誤差均方根(MSE)引裂收斂圖 50
圖 53 倒傳遞網路誤差均方根(MSE)折皺角收斂圖 51
表目錄
表 31 L9直交表 15
表 32 L4直交表 19
表 33 回應表範例 21
表 34 最佳水準回應估計 22
表 35 驗証:主效果較強之推定值 23
表 51 樹脂機之因素條件設定表 43
表 52 樹脂配方表 43
表 53 L16直交表 44
表 54 引裂與折皺角測試數據表 45
表 55 引裂與折皺角之S/N值表 46
表 56 引裂S/N比回應表 47
表 57 折皺角S/N比回應表 47
表 58 最佳水準回應估計表 48
表 59 驗証:主效果較強引裂因素之推定值 49
表 510 驗証:主效果較強折皺角因素之推定值 49
表 511 引裂測試樣本對學習系統之驗證 51
表 512 折皺角測試樣本對學習系統之驗證 52
參考文獻
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