本发明专利技术提供了一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，属于人造毛皮面料着色工艺技术领域，包括：收集人造毛皮面料着色所需的各项工艺参数和质量指标数据,涵盖坯布规格、轧水处理、染料配方、染色工艺、后处理等。建立考虑各工艺参数的着色效果经验模型,包括染料扩散、固着、纤维吸水、绒毛定型等方程式。将收集的参数数据代入模型,得到初步的工艺参数‑效果关系。根据参数范围生成大量工艺参数组合,利用模型计算理论效果,进行聚类分析。选取典型聚类中心的工艺参数进行中试验证,并优化工艺参数‑效果关系模型。采用遗传算法在优化模型的基础上,获得最优工艺参数组合,并进行中试生产验证,最终确定优化工艺方案。
1、人造毛皮面料因其外观酷似天然毛皮、价格相对低廉且不涉及动物保护问题，在服装、家纺、玩具等领域得到广泛应用。随着消费者对产品质量和个性化需求的不断提高，人造毛皮面料的着色工艺成为产品品质和市场竞争力的关键因素。传统的人造毛皮面料着色工艺主要依赖于经验积累和反复试验，存在着工艺参数优化周期长、资源消耗大、产品质量不稳定等问题。
2、目前，业界普遍采用的人造毛皮面料着色工艺主要包括坯布准备、轧水处理、染料配制、染色、水洗软剂处理、烘干、定型等步骤。在染色过程中，通常使用分散染料或酸性染料，但这些染料对人造纤维的亲和力较差，导致色牢度不佳、色彩饱和度低等问题。为了提高染色效果，一些厂商尝试使用阳离子染料，但由于缺乏系统的工艺参数优化方法，往往需要通过大量的试错实验来确定最佳工艺条件，这不仅耗时耗力，而且难以保证产品质量的一致性。
>5、s20、建立考虑各工艺参数的着色效果经验方程组；6、s30、使用收集的各项参数数据对所述着色效果经验方程组进行拟合，得到工艺参数-效果关系初步模型；
7、s40、根据预设的工艺参数范围和步长，采用遍历的方式生成大量工艺参数组合数据集，并利用所述工艺参数-效果关系初步模型进行计算，得到大量候选工艺参数组合及其理论效果数据；
8、s50、根据理论效果数据对大量候选工艺参数组合进行聚类分析，得到多个聚类中心；
9、s60、选取每个聚类中心对应的工艺参数组合作为待测工艺集，进行小规模生产试验，收集实际效果数据；
10、s70、对比实际效果数据和理论效果数据，优化所述工艺参数-效果关系初步模型，得到工艺参数-效果关系优化模型；
11、s80、以待测工艺集中实际效果最优的多组工艺参数作为初始种群，设定交叉率和变异率，采用遗传算法，通过多代迭代优化得到最优工艺参数组合；
12、s90、使用最优工艺参数组合进行中试生产，验证优化效果，并根据中试结果对工艺参数进行微调，最终确定人造毛皮面料着色的优化工艺方案。
13、具体而言,所述步骤s10和步骤s20,具体包括：
14、步骤101、收集人造毛皮面料着色工艺的各项参数数据,包括坯布规格、轧水处理参数、染料配方、染色工艺参数、后处理工艺参数以及最终产品质量数据；
15、步骤102、对所述坯布规格数据进行整理,包括纬编针织人造毛皮的原料组成、绒毛高度、门幅和克重；
16、步骤103、记录轧水处理参数,包括水温、车速和压力；
17、步骤104、整理染料配方信息,包括阳离子染料和高温分散染料的种类及配比；
18、步骤105、收集染色工艺参数,包括染色温度、时间和浴比；
19、步骤106、汇总后处理工艺参数,包括水洗软剂处理、烘干、底布上浆定型、刷毛、烫光、热吹和定型的具体参数；
20、步骤107、收集最终产品质量数据,包括色牢度、手感、绒毛牢固度和色彩均匀度；
21、步骤108、建立染料扩散方程,考虑染料在纤维中的浓度分布随时间和空间的变化；
22、步骤109、构建染料固着方程,描述染料与纤维之间的化学结合过程,考虑温度、ph值和助剂的影响；
23、步骤110、建立纤维吸水性方程,描述纤维在染色过程中的吸水行为,考虑毛细作用和纤维结构的影响；
24、步骤111、构建绒毛定型方程,描述绒毛在热处理过程中的定型效果,考虑温度、压力和湿度的影响；
25、步骤112、建立色彩饱和度方程,将染料浓度、纤维特性和色彩空间参数关联起来；
26、步骤113、构建工艺步骤关联性方程,描述各个工艺步骤之间的相互影响和累积效应。
27、其中,所述步骤s30和步骤s40,具体包括：
28、步骤301、对收集的数据进行预处理,包括数据清洗、归一化和标准化；
29、步骤302、选择机器学习算法,包括支持向量机回归、随机森林回归和梯度提升树；
30、步骤303、将数据集划分为训练集和验证集,采用80%比20%的比例；
31、步骤304、使用网格搜索和交叉验证的方法对模型进行超参数调优；
32、步骤305、训练机器学习模型,使用均方根误差和决定系数作为评估指标；
33、步骤306、对训练得到的模型进行解释性分析,使用特征重要性分析和部分依赖图；
34、步骤401、确定各工艺参数的合理变化范围和步长,包括染色温度、染色时间和染料浓度；
35、步骤402、使用笛卡尔积算法生成所有可能的参数组合；
36、步骤403、对每一组参数组合,使用训练得到的机器学习模型进行预测,得到理论效果数据；
37、步骤404、对预测结果进行筛选,去除明显不合理或超出可接受范围的结果；
38、步骤405、对剩余的候选工艺参数组合进行初步排序,采用加权平均法计算综合得分；
39、步骤406、保存得分最高的1000个候选工艺参数组合及其理论效果数据。
40、其中,所述步骤s50和步骤s60,具体包括：
41、步骤501、对理论效果数据进行标准化处理,使用z-score标准化方法；
42、步骤502、选择密度聚类算法dbscan进行聚类分析；
43、步骤503、设置dbscan算法的邻域半径和最小点数参数；
44、步骤504、运行聚类算法,得到初步的聚类结果；
45、步骤505、使用轮廓系数评估聚类质量,并通过调整参数优化聚类结果；
46、步骤506、对每个聚类进行特征分析,计算聚类中心；
47、步骤507、使用主成分分析方法将高维数据降维到二维或三维空间进行可视化；
48、步骤508、根据聚类结果,选择5到10个具有代表性的工艺参数组合作为待测工艺集；
49、步骤601、根据选定的待测工艺集,设计小规模生产试验方案；
50、步骤602、准备实验材料和设备,确保原料批次一致性和设备状态稳定；
51、步骤603、按照设计的工艺参数组合,依次进行小规模生产试验；
52、步骤604、记录生产过程中的实时数据,包括温度曲线和ph值变化；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述质量数据包括色牢度、手感、绒毛牢固度和色彩均匀度。
3.根据权利要求2所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述着色效果经验方程组包括染料扩散方程、染料固着方程、纤维吸水性方程、绒毛定型方程、色彩饱和度方程以及各工艺步骤之间的关联性方程。
4.根据权利要求3所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，使用收集的各项参数数据对所述着色效果经验方程组进行拟合的方式为最小二乘拟合。
5.根据权利要求4所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述预设的工艺参数范围和步长，其中步长为对应工艺参数范围的0.01~0.1。
6.根据权利要求5所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，进行聚类分析采用K-means聚类。
7.根据权利要求6所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述遗传算法以所述工艺参数-效果关系优化模型得到的综合效果评分作为适应度函数。
8.根据权利要求7所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述综合效果评分为包括色牢度、手感、绒毛牢固度和色彩均匀度的加权平均。
9.根据权利要求8所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述遗传算法的迭代停止条件包括达到最大迭代步数2000次。
10.根据权利要求8所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述遗传算法的迭代停止条件为连续两次迭代结果的适应度函数值相差小于0.00375。
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【技术特征摘要】
1.一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述质量数据包括色牢度、手感、绒毛牢固度和色彩均匀度。
3.根据权利要求2所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述着色效果经验方程组包括染料扩散方程、染料固着方程、纤维吸水性方程、绒毛定型方程、色彩饱和度方程以及各工艺步骤之间的关联性方程。
4.根据权利要求3所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，使用收集的各项参数数据对所述着色效果经验方程组进行拟合的方式为最小二乘拟合。
5.根据权利要求4所述的一种运用阳离子的人造毛皮面料着色的工艺优化方法，其特征在于，所述预设的工艺参数范围和步长，其中步长为对应工艺参数范围的0.01~0.1。
【专利技术属性】
技术研发人员：冯连乔，
申请(专利权)人：宁波科艺绿色皮草集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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