棉织物弯曲性能与折皱回复角的关系研究.doc

棉织物弯曲性能与折皱回复角的关系研究棉织物弯曲性能与折皱回复角的关系研究摘要：摘要：本文概述了目前主要抗皱评价方法存在的问题，着重介绍了折皱回复角测量方法，以棉织物为例，分析了不同织物的弯曲性能及其与抗皱性的关系通过数学方法得到织物弯曲刚度、弯曲滞后矩与折皱回复角的线性回归方程回归方程显示：随着弯曲刚度的增加，折皱回复角线性增大；而随着弯曲滞后矩增加，折皱回复角线性减小，并用其他样本回代检验了回归方程的适用性关键字：关键字：折皱回复角，弯曲刚度，弯曲滞后矩，统计回归Research on relativity between fabric’s bending performance and its wrinkle recovery angleAbstract: In this paper, problems of the widely used evaluation methods of fabric’s crease-resistance were summarized, the method of wrinkle recovery angle testing was emphasized. Besides, taking cotton fabric as example, different fabric’s bending performance and its relationship with crease-resistance was analyzed. Linear regression equation with bending rigidity & bending hysteresis moment as independent variables and wrinkle recovery angle as dependent variable was established through mathematical method. The regression equation showed that wrinkle recovery angle increased linearly along with the increase of bending rigidity, but decreased with the increase of bending hysteresis moment. Moreover, applicability of the regression equation was proved by the back-substitution.of other samples.Keywords: wrinkle recovery angle, bending rigidity, bending hysteresis moment, statistical regression0．． 前言前言随着经济的发展和人民生活水平的日益提高，人们对于纺织品的美观性能以及易护理性能提出了更高的要求。

织物的抗皱性能直接影响了纺织品的美观特性，同时，也是织物易护理性能的重要评价指标之一1．织物抗皱性能的评价方法．织物抗皱性能的评价方法目前，对于织物抗皱性能常用的评价方法主要有主观评价方法和客观评价方法两大类主观评定方法主要采用 AATCC 128-1999 标准以及 GB/T 2660-2008 衬衫标准中关于成品主要部位起皱级差指标的规定，均是将试样与标准样卡在标准光源下通过目测进行比较，评定耐久压烫产品的外观[1]由于是主观评定，人为的因素，诸如评级人员观察熟练程度等，使得测试的结果容易产生偏差，影响最终的结果此外，由于样卡的限制，以及测试过程的繁琐，使得只能在一些大城市的检测中心才能做这样一些测试一般生产企业很难实施[2]客观评价方法，采用的最多的是折皱回复角的测量方法，其操作过程参照国家标准为GB/T 3819-1997，先将试样裁减成规定的“品”字形，按照规定对折织物，在规定的压力下静置一段时间，卸去折痕负荷测量试样回复翼弹回的角度，这个角度叫做折皱回复角，分为急弹性回复角和缓弹性回复角按照试验要求，测量过程包括经纬方向各 10 次，取各个方向的平均值作为纪录[3]一般意义上讲，折皱回复角越大，则织物的抗皱性能越好。

该测试方法比较简单，试验周期较短，适合广大生产企业及科研机构采用但是，这种方法存在这明显得缺陷，主要体现在织物本身的非均一性上【4】在实际测试中也发现，由于织物变形，经纬向发生扭曲，品字型试样的回复翼宽窄存在差异等，测试精度不高且波动较大，难以评定折皱的综合情况2．．织物的弯曲性能织物的弯曲性能 织物的刚柔性、悬垂性、抗皱性与起拱变形，一般可统称为织物的弯曲性能织物的弯曲性能对其尺寸稳定性、褶裥耐久性、折皱回复性及服装成形性等具有很大影响织物在服用过程中会受到弯曲力矩的作用而产生弯曲变形织物抵抗其弯曲方向形状变化的能力，称为抗弯刚度而织物的弯曲刚度 B 是单位宽度的织物所具有的抗弯刚度，它反映织物的身骨弯曲刚度越大，表示织物越刚硬；反之，表示手感柔软而弯曲滞后矩 2HB 表示织物的活络、弹跳性2HB 越小，织物弯曲变形后的回复能力越好[4]弯曲性能与织物的抗皱性和变形回复能力有很大的相关性，一般意义上来讲，织物的弯曲刚度越大，弯曲滞后矩越小，则织物的弹性越好，抗皱性能也越好织物的弯曲性能可以通过 KES－F 系列风格仪测试KES－F 系列风格仪由拉伸剪切、纯弯曲、压缩和表面性能四台试验仪组成，测试织物的 16 个力学、物理性能指标。

其中KES－F2 用来测试弯曲性能【5】KES－F 风格仪是精密仪器，操作方便且与人为因素无关，所以如果能将其测试结果与抗皱性评价中的折皱回复角指标联系起来，则有望得到客观、准确的抗皱性评价方法本文的出发点也正是通过数学回归的方法建立模型，分析织物的弯曲性能与折皱回复角的相关性3．．试验测试及分析：试验测试及分析：3．1 试样测试为了得到全面的结果，选取 12 块不同规格的棉织物，分别测试其经纬向弯曲性能和经纬向干折皱回复角（DCRA）弯曲性能通过 KES－F 风格仪测定，尺寸为20cm×20cm；折皱回复角则按照国标 GB/T 3819-1997 在经纬向各取十个试样进行测试，然后求平均值经纬向差异也是折皱性的影响因素，为了方便回归将其进行归一化，经向表示为 1 纬向表示为-1对抗皱性而言，缓弹性干折皱回复角更具意义，因此，这里只选取缓弹性干折皱回复角作为参考依据测试结果如下表所示：表 1 不同试样的弯曲性能及折皱回复性能试样方向（经纬）B（cN•cm2/cm ）2HB(cN•cm/cm)DCRA(º) 110.0730.0389128.58 1-10.03980.0213129.97 210.08170.163182.9 2-10.03610.049108.6111 310.16840.181398.26 3-10.3670.424351.04 410.12350.090998.53333 4-10.04780.040993.98 510.2570.296161.7222 5-10.11350.1177141.42 610.18720.168260.27 6-10.05710.0679112.74 71-0.1894-0.102144.91 7-10.14350.194398.79 810.37530.308647.79 8-10.26090.2314111.48 910.08620.0505106.44 9-10.04930.0389103.28 1010.03520.023592.67778 10-10.02590.021389.7 1110.04620.047598.1 11-10.04150.0439107.35 1210.027990.263446.76 12-10.34010.311399.093．2 SAS 回归分析SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是当今国际上著名的数据分析软件系统，是目前国内外数据管理和统计分析的首选。

SAS 的 REG，ORTHORREG 和 GLM 过程都可以用作回归其 REG 过程具有许多功能，例如模型选择、回归诊断等所以一般情况下总用 REG 作线性回归【6】这里我们利用 SAS 系统，以织物的经纬向、弯曲性能 B 和 2HB 为自变量，以其缓弹性折皱回复角为因变量进行统计回归，得到结果表 2、表 3：表 2 SAS 方差分析表SourceDFSum of SquaresMean SquareF ValuePr>FModel38266.619892755.539966.310.0035Error208738.59513436.92976Corrected Total2317005表 2 给出模型和误差的方差分别为Sr＝8266.61989，Se＝8738.59513，也给出其自由度(DF)分别为 3 和 20则平均平方和(Mean Square)为Sr/3=2755.53996，Se/20=436.92976，并由此得F=2755.53996/436.92976=6.31在 SAS 软件 Prob>F(or Prob>H)项，当 Prob≤0.01 时，称回归方程高度显著；当0.010.05 时（称回归方程不显著。

而由上表知，F 分布随即变量大于 6.31 的概率为 0.0035|t|Intercept104.162936.1831616.85<.0001X1-10.354554.32094-2.400.0265X2158.2737673.985632.140.0449X3-235.3927075.98063-3.100.0057表 3 给出了常数项和回归系数分别是 104.16293，-10.35455，158.27376 和-235.39270；它们的标准误差分别是 6.18316，4.32094，73.98563 和 75.98063t 值为t0=104.16293/6.18316=16.85， t1= -10.35455/4.32094= -2.40， t2=158.27376/73.98563=2.14， t3= -235.39270/75.98063= -3.10并给出服从自由度为 20 的 t 分布随机变量大于它们的概率是<0.0001，0.0265，0.0449 和0.0057，均小于 0.05，说明截距、X1、X2 和 X3 的作用均显著由此得到两个自变量的回归方程：Y=104.16293 －10.35455X1＋158.27376X2－235.39270 X3其中，Y 为缓弹性干折皱回复角，X1为经纬向，X2为弯曲刚度 B，X3为弯曲滞后矩2HB。

可以看出，随着弯曲刚度的增加，折皱回复角线性增大；随着弯曲滞后矩的增加，折皱回复角减小这与我们的常规看法是一致的，说明该回归方程很好的符合了实际情况3．3 样本回代检验为了进一步检验该回归方程，另外测定了 3 块不同棉织物的弯曲性能及折皱回复角，对比由回归方程所得的折皱回复角与实际测得的折皱回复角，结果如下表所示：表 4 试样实测缓弹性折皱回复角与计算值对比试样经纬B（cN•cm2/cm ）2HB(cN•cm/cm)DCRA(º)标准差计算值差值 110.36750.445645.081.390347.0832.003 1-10.19520.281274.43.115679.2204.820 210.09810.194359.377.007663.5984.228 2-10.02760.0516102.453.9382106.7404.289 210.11910.121884.553.826283.988-0.562 2-10.09860.118699.092.5963102.2063.116表。