随着我国服装产业的快速发展，人们对服装里料的品质要求逐步提高。在服装的穿着过程中，要求衬里织物具有较好的柔软性，与面料充分贴合，穿脱时阻力较小，满足服装成型性的要求，同时必须具有一定的抗纰裂性，以保证织物接缝处在受力时形态稳定，经久耐用。在追求服装品质和舒适性的要求下，调整预处理工艺参数，优化织物结构设计，提高衬里织物的服用性就成为提升服装品质的重要保证。本课题主要研究热定型与碱减量处理工艺对涤纶衬里织物结构以及力学性质的影响,重点分析织物的柔软性，剪切性及抗纰裂性。由于不同织物规格的试样采集受到市场产品的局限,同时考虑到物理及化学处理条件对化纤长丝织物结构具有显著的影响，因此采用热定型和碱减量对织物试样进行预处理,以获得多种织物结构。在湿热、张力和碱试剂的影响下，织物结构会在一定范围内产生变化。热定型处理使得织物密度增加，紧度增加，织物结构逐渐变得紧密；碱减量处理使得涤纶长丝的线密度减小，纱线表面光滑，织物结构疏松。通过设定不同的预处理条件，得到不同的纱线线密度、织物密度和织物紧度结构参数。使用Fast织物风格仪、Instron万能拉伸强力仪等仪器，对不同的织物结构试样进行力学性质测试，获得织物的弯曲刚度、剪切刚度和交织阻力一系列有效的力学指标数值。通过数理统计方法，分析热定型和碱减量工艺参数对织物力学性质的具体影响。结果表明织物的弯曲刚度，剪切刚度和交织阻力随着热定型温度的升高而增加，随着减量率的增大而减少；涤纶衬里织物柔软性受碱减量率的影响较大，交织阻力和剪切刚度则受热定型温度的影响较大。针对预处理工艺参数与织物的柔软性、剪切性、交织阻力的对应关系，应用BP神经网络，建立三层网络模型，经过训练后达到预设精度。采用该网络模型进行预测，其预测结果的相对误差较小,对实际生产中的工艺参数调整起到一定的指导意义。