黃三嬌， 王鴻博

(江南大學 生態(tài)紡織教育部重點實驗室，江蘇 無錫 214122)

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精紡面料織物結構參數(shù)與其抗皺性能的主成分回歸分析

黃三嬌， 王鴻博*

(江南大學 生態(tài)紡織教育部重點實驗室，江蘇 無錫 214122)

為了研究織物結構參數(shù)與精紡面料抗皺性能的關系，在確定影響織物折皺回復性能的各個結構參數(shù)的基礎上，應用動態(tài)回復角測試儀對21種精紡面料進行折皺回復角測試。為避免多元回歸分析出現(xiàn)多重共線性問題，利用主成分分析方法對織物多個基本結構參數(shù)進行降維處理，得到4個互相獨立的主成分。以主成分為自變量,分別取經向折皺回復角、緯向折皺回復角以及經緯向折皺回復角之和為因變量，采用回歸分析的方法建立抗皺性與提取主成分的關系模型。結果表明：建立的主成分與折皺回復角之間的回歸方程，達到非常顯著的水平，對抗皺性能進行預測是可行的。通過主成分分析可知，主成分Z1,Z2,Z4是決定精紡面料抗皺性的主要因素。

精毛紡面料；織物結構參數(shù)；抗皺性能；主成分分析；回歸分析

羊毛面料具有保暖性能好，手感豐滿，光澤柔和，富有彈性的優(yōu)點，但其同時還有易皺、不易護理等特點，影響市場需求[1]。近幾年，國內外各毛紡企業(yè)都在不斷采取新工藝、新設備、新原料擴展產品設計思路，開發(fā)生產精紡面料，以滿足當代快節(jié)奏生活的人們對于易護理面料的需求[2-3]。

折皺變形是衣物穿著和使用過程中不可避免的。折皺不僅嚴重影響織物的外觀，而且沿著折痕或皺紋的方向容易產生劇烈的磨損，加速織物的損壞。因此，折皺也是判斷織物易護理性能的重要評價指標之一[4]，同時成為人們選擇織物或服裝時所必須考慮的因素之一[5]。

抗皺性是精紡毛織物的重要特性之一[6]?，F(xiàn)有研究表明，影響精紡毛織物抗皺性的因素很多，但主要是和織物自身結構參數(shù)關系密切[7]，參數(shù)之間相互關聯(lián)，故對此問題的研究更多的是因素之間的相關分析和多指標的多重線性研究[8]。文中采用主成分分析和回歸分析的方法，將與抗皺性密切相關的多個結構參數(shù)，轉換成較少個數(shù)的、且彼此獨立的主成分。利用提取出的主成分值與抗皺性進行回歸分析，建立抗皺性與主成分值之間的回歸方程，為精紡毛織物生產和開發(fā)提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 樣品與儀器

1.1.1 樣品 全毛織物和毛/絲混紡織物，均由江蘇倪家巷精紡面料公司提供。

1.1.2 儀器 JN-1型織物折皺回復性能動態(tài)測試儀，自制。

1.2 樣品規(guī)格

1.2.1 織物結構參數(shù)確定 在實際生產過程中，影響織物抗皺性能的因素很多，就提高織物自身折皺回復性能而言，織物結構參數(shù)起著至關重要的作用。常見結構參數(shù)包括，紗線線密度，捻度，織物經緯密度，緊度，面密度，織縮以及織物組織。

1.2.2 織物組織量化 織物結構參數(shù)中紗線線密度，織物經緯密度等均有特定的量化指標，但織物組織參數(shù)，很難用一個數(shù)值對其進行描述。由實踐經驗可知，織物組織對織物折皺回復性能影響顯著，如何對其進行量化，進而進行數(shù)據分析十分重要。

組織的松緊程度通常用平均浮長F表示，平均浮長F值大，表示組織松，F(xiàn)值小則表示組織緊。但是，平均浮長的缺點是難以描述經緯交織比較復雜的組織的松緊程度，對于平均浮長相等的不同組織，也缺乏區(qū)別松緊程度的能力。因此，文中引用H·C·愛雷明娜提出的組織系數(shù)C作為描述織物組織松緊程度的指標[9]。其計算公式如下：

式中：C為組織系數(shù)；Rj，Rw分別為組織循環(huán)的經、緯紗根數(shù)；tj，tw分別為組織循環(huán)內所有經(緯)紗與緯(經)紗的交織次數(shù)之和。

C值大表示組織松，C值小則表示組織緊，運用C值可以描述經緯組織循環(huán)根數(shù)不相等的組織的松緊程度，也可描述不規(guī)則組織的松緊程度。利用式(1)對文中樣品進行計算，得到其所對應的組織系數(shù)C(見表1)。

表1 樣品結構參數(shù)

1.2.3 樣品結構參數(shù) 取樣品21塊，根據GB/T 7690.2—2001《增強材料 紗線試驗方法 第1部分：捻度的測定》測試經緯紗捻度；依據GB/T 7690.1—2001《增強材料 紗線試驗方法 第1部分：線密度的測定》測試經緯紗線密度；采用GB/T 7689.2—2001《增強材料 機織物試驗方法 第2部分：經、緯密度的測定》方法測試經、緯密度，測試和計算織物的面密度，經緯向縮率，經緯向緊度和總進度。得到各規(guī)格參數(shù)(見表1)。

1.3 方法

文中采用基于視頻序列的織物折皺回復性能動態(tài)測試儀，實驗過程如下：

1)將試樣裁剪成40 mm×15 mm的長條，經緯向各5個；

2)將試樣置于負載裝置壓制5 min，用于織物折痕的產生，壓力為5 N；

3)壓制結束，進入折皺回復期，時間5 min，在此期間試樣置于視頻序列采集系統(tǒng)中，對采集到的單幀圖像依次進行二值化、細化預處理，采用Hough變換檢測圖像中織物折皺回復兩翼對應的角度，進而獲得折皺回復角[10]。

2 結果與分析

2.1 實驗結果

經緯向各取5個試樣測試，計算平均值，測試結果見表2。

表2 折皺回復角測試結果

2.2 織物結構參數(shù)的主成分分析

主成分分析法是一種利用統(tǒng)計學原理建立的描述系統(tǒng)低維模型的方法。其主要思想是通過對原始指標相關矩陣內部結構關系的研究，找出幾個綜合指標(主成分)，使它們盡可能多地保留原始指標的信息，但不完全舍棄某些原始指標，使得綜合指標為原始指標的線性組合。綜合指標不僅保留了原始指標的主要信息，彼此又完全不相關，同時比原始指標具有某些更優(yōu)越性質[11]。

2.2.1 主成分提取 文中利用SPSS統(tǒng)計分析軟件中的降維分析方法對經過標準化處理的織物結構參數(shù)進行主因子分析[12]。首先需要確定命題是否適合進行主因子分析，檢驗數(shù)據KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett，檢驗結果見表3。

由表3可知，織物各結構參數(shù)的KMO值為0.618>0.5，說明適合做主因子分析；Bartlett的球形檢驗的相伴概率Sig值為0.000，小于顯著水平值0.05，說明各參數(shù)間有存在公因子的可能，適合主成分分析。

表3 KMO和Bartlett's檢驗

運用因子分析中常用的主成分分析法，抽取特征值大于1的因子為主要因子，采用方差最大旋轉的方法，完成因子分析(見圖1)。

由圖1可以看出，提取的4個因子的累積貢獻率達到了85.011%，可以解釋13個結構參數(shù)的絕大部分信息；同時從圖1還可以看出，只有前4個因子的特征值是大于1的，曲線從因子5以后開始趨于平緩，表明提取4個因子是合理的。

2.2.2 主成分分析及命名 對13項結構參數(shù)進行主成分分析，前4個主成分的特征值和貢獻率結果見表4。

表4 前4個主成分的特征值和累積貢獻率

表4中各特征值表征的是各主成分在各變量上的載荷，從而可以得到各主成分的表達式分別為

Z1=-0.497X1-0.346X2+0.977X3+0.964X4+

0.781X5+0.737X6-0.106X7-0.183X8+

0.057X9-0.024X10+0.149X11+

0.072X12-0.526X13

(1)

Z2=0.508X1+0.360X2+0.036X3+0.022X4+

0.112X5+0.256X6+0.222X7+0.030X8-

0.031X9+0.901X10+0.864X11+

0.987X12+0.427X13

(2)

Z3=-0.149X1-0.188X2+0.028X3+0.061X4-

0.203X5-0.309X6-0.505X7+0.875X8+

0.862X9+0.064X10-0.078X11-

0.030X12+0.321X13

(3)

Z4=-0.390X1-0.782X2-0.081X3-0.009X4+

0.509X5+0.486X6+0.723X7+0.085X8-

0.151X9+0.242X10-0.210X11-

0.008X12-0.249X13

(4)

主成分Z1在各變量上的載荷排序為：X3>X4>X5>X6>X13>X1>X2>X8>X11>X7>X12>X9X10。決定Z1大小的主要是經紗捻度(X3)，緯紗捻度(X4)，經密(X5)，緯密(X6)，面密度(X13)5個指標，可以解釋原有13個變量的28.913%，由此可以看出，前5個參數(shù)都是用于描述紗線或織物硬挺度，故可將主成分1定義為“硬挺程度因子”。

主成分Z2在各變量上的載荷排序為：X12>X10>X11>X1>X13>X2>X6>X7>X5>X3>X9>X8>X4。決定Z2大小的主要是總緊度(X12)，經向緊度(X10)，緯向緊度(X11)，經紗線密度(X1)，面密度(X13)5個指標，可以解釋原有13個變量的24.878%。由此可以看出，前5個參數(shù)都是用于描述織物緊密程度指標，因此可以把主成分2定義為“緊密程度因子”。

主成分Z3在各變量上的載荷排序為：X8>X9>X7>X13>X6>X5>X2>X1>X11>X10>X4>X12>X3。決定Z3大小的主要是經向織縮(X8)，緯向織縮(X9)，組織系數(shù)(X7)，面密度(X13)，緯密(X6)5個指標，可以解釋原有12個變量的15.971%。由此可以看出，描述織物中交織狀態(tài)的相關性指標集中在前5位，說明該主成分主要是反映經緯紗交織結構相的狀態(tài)，因此可以把主成分3定義為“結構相因子”。

主成分Z4在各變量上的載荷排序為：X2>X7>X5>X6>X1>X13>X10>X11>X9>X8>X3>X4>X12。決定Z4大小的主要是緯紗線密度(X2)，組織系數(shù)(X7)，經密(X5)，緯密(X6)，經紗線密度(X1)5個指標，可以解釋原有12個變量的15.249%。由此可以看出，這5個指標對織物的厚重程度都有一定影響，故可將主成分4定義為“厚重程度因子”。

綜上所述，前4個主成分的累積貢獻率達到了85.011%，可以解釋13個結構參數(shù)的絕大部分信息。這4種主成分很大程度上影響著織物抗皺性能的各結構參數(shù)，其中影響最大的是硬挺程度因子，其次為緊密程度因子和結構相因子，厚重程度因子的影響最小。

2.3 回歸分析

以主成分Z1，Z2，Z3，Z4為自變量，經向，緯向折皺回復角以及經緯向折皺回復角之和分別為因變量，進行多元回歸分析。

2.3.1 主成分與經向折皺回復角的回歸分析 以主成分Z1，Z2，Z3，Z4為自變量，緯向折皺回復角Yj為因變量，進行多元回歸分析，建立回歸方程：

Yj=163.664 +1.220 Z1+1.820 Z2-

0.516 Z3+1.301 Z4

該回歸方程F=10.738，P=0.000<0.01，說明該方程非常顯著。Z2的回歸系數(shù)檢驗t=4.588,P=0.000<0.01;Z4的回歸系數(shù)檢驗t=3.279,P=0.004<0.01;Z1的回歸系數(shù)檢驗t=3.075,P=0.026<0.01，說明Z2,Z4,Z1的回歸系數(shù)檢驗達到非常顯著水平，對于精紡面料經向抗皺性能影響較大。

2.3.2 主成分與緯向折皺回復角的回歸分析 以主成分Z1,Z2,Z3,Z4為自變量，緯向折皺回復角Yw為因變量，進行多元回歸分析，建立回歸方程：

Yw=164.453 +1.546 Z1+2.545 Z2-

0.707 Z3+1.435 Z4

該回歸方程F=10.418，P=0.000<0.01，說明該方程非常顯著。Z2的回歸系數(shù)檢驗t=4.305,P=0.000<0.01;Z1的回歸系數(shù)檢驗t=2.614,P=0.008<0.01;Z4的回歸系數(shù)檢驗t=2.427,P=0.026<0.05，說明Z2,Z1的回歸系數(shù)檢驗達到非常顯著水平，Z4的回歸系數(shù)檢驗達到顯著水平，對于精紡面料緯向抗皺性能影響較大。

2.3.3 主成分與經緯向折皺回復角之和的回歸分析 以主成分Z1,Z2,Z3,Z4為自變量，經緯向折皺回復角之和Y為因變量，進行多元回歸分析，建立回歸方程：

Y=322.116 +2.765 Z1+4.365 Z2-

1.223 Z3+2.736 Z4

該回歸方程F=10.383，P=0.000<0.01，說明該方程非常顯著。Z2的回歸系數(shù)檢驗t=4.710,P=0.000<0.01;Z1的回歸系數(shù)檢驗t=2.983,P=0.008<0.01;Z4的回歸系數(shù)檢驗t=2.952,P=0.009<0.01，說明Z2,Z1,Z4的回歸系數(shù)檢驗達到非常顯著水平，對于精紡毛織物抗皺性能影響非常顯著。

各主成分與折皺回復角之間的回歸分析采用的是進入法，為的是使所有主成分都參與到回歸分析中，因此在以上的回歸方程表達式中均有主成分Z3出現(xiàn)。Z3雖然在構成織物結構參數(shù)體系中的貢獻率很高，但在回歸系數(shù)檢驗中Z3的檢驗系數(shù)并不顯著，受織縮等因素的影響，它對織物抗皺性能影響不太顯著。

3 結語

1)通過主成分分析方法，提取了4個主成分，將影響織物抗皺性能的結構參數(shù)轉化為4個綜合指標：硬挺度因子，緊密程度因子，結構相因子以及厚重程度因子，可以看出這4個指標的構成能夠比較全面的描述織物結構。

2)提取的主成分與經向折皺回復角，緯向折皺回復角以及經緯向折皺回復角之和之間建立的回歸方程顯著，說明利用提取的主成分作為自變量進行回歸預測精紡毛織物的抗皺性是合適的，在一定程度上可以基于結構參數(shù)數(shù)值對織物抗皺性進行預測，從而為生產和設計改進提供參考。

3)主成分Z2,Z4,Z1回歸系數(shù)檢驗達到非常顯著水平，對于精紡面料經向抗皺性能影響較大。主成分Z2,Z1,Z4回歸系數(shù)檢驗達到非常顯著水平，對于精紡面料緯向抗皺性能影響較大。因此Z1,Z2,Z4這3個主成分對精紡面料抗皺性能影響較大，由此可以說明紗線捻度、織物緊度和面密度相較于其他參數(shù)而言，對織物抗皺性能影響更大。

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(責任編輯：邢寶妹)

Correlation of Structure Parameters with Wrinkle Resistance of the Worsted Fabrics by Regression Analysis

HUANG Sanjiao, WANG Hongbo*

(Key Laboratory of Eco-Textiles， Ministry of Education， Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

In order to study the relationship of structure parameters and wrinkle resistance of the worsted fabrics， the structure parameters having effect on fabric crease recovery were determined first, and then wrinkle recovery angle of 21 kinds of worsted fabrics was tested by dynamic recovery angle tester.Principal component analysis was used for dimensionality reduction on fabric structure parameters to avoid multiple colinear problems in multiple regression analysis，and four independent principal components were got．The model of structural parameters and extracted principal components was built with principal components as variables，the wrinkle recovery angle on warp and weft direction, respectively, and the sum of angle on these two direction as the dependent variables.It was found that the model was feasible to predict the wrinkle resistance performance. Based on the principal component analysis，it was found that the important factors of affecting wrinkle resistance of worsted fabric were principal componentsZ1,Z2, andZ4．

worsted fabric,fabric structural parameters,wrinkle recovery angle,principal component analysis,regression analysis

2016-05-06；

2016-05-30。

江蘇省高校優(yōu)勢學科建設工程項目(PAPD)；江蘇省先進紡織工程技術中心項目(XJFZ/2015/1)。

黃三嬌(1989—)，女，碩士研究生。

*通信作者：王鴻博(1963—)，男，教授，博士生導師。主要研究方向為功能紡織材料、新型紡織技術、紡織新產品開發(fā)。Email：wxwanghb@163.com

TS 103

A

2096-1928(2016)04-0352-06