【摘 要】
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为了探索织物的三维悬垂形态与织物力学性能之间的关系,首先利用BP(Back Propagation)神经网络研究织物三维悬垂形态与织物弯曲刚度、剪切刚度之间的相互映射机制;然后探讨了
【机 构】
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东华大学纺织学院,东华大学纺织面料技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572124)。
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为了探索织物的三维悬垂形态与织物力学性能之间的关系,首先利用BP(Back Propagation)神经网络研究织物三维悬垂形态与织物弯曲刚度、剪切刚度之间的相互映射机制;然后探讨了利用分类模型直接判定三维悬垂模型对应的织物柔软程度的可行性。结果表明:根据织物的弯曲刚度、剪切刚度和面密度,对织物的悬垂性能可进行较高精度的预测,在已知织物面密度和三维悬垂形态的前提下,也可通过形态特征预测织物弯曲刚度和剪切刚度。在此基础上,利用分类模型可以在仅输入悬垂形态的情况下判定织物的柔软程度,其准确率相当于人类大脑识别
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