[发明专利]一种针织混纺织物热湿舒适性能的综合评价方法

权利要求书

1.一种针织混纺织物热湿舒适性能的综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、首先采用变异系数法对六个静态物理指标(透气率、透湿率、克罗值、回潮率、散湿率、芯吸高度)赋权重值；各项热湿舒适性能物理指标的权重由下式(1)(2)得出：

变异系数＝标准差/平均数

权重＝变异系数/变异系数和

式中：

V_i：第i项指标的变异系数、也称标准差系数；

σ_i：第i项指标的标准差；

第i项指标的平均数；

W_i：第i项指标的权重；

根据式(1)、式(2)可计算得到各组织试样6个静态物理指标的权重，计算所得纬平针试样各物理指标权重可以得到纬平针组织针织试样综合静态热湿舒适性能与单个物理指标的关系式为：

Y_纬平针＝0.095y₁+0.082y₂+0.102y₃+0.186y₄+0.179y₅+0.356y₆

根据测试结果，各纬平针试样芯吸高度数值相差最大，说明对于纬平针组织结构来说，芯吸高度是最难以实现的指标，因此芯吸高度所占权重最大；回潮率和散湿率两个物理指标权重次之；

计算所得双反面试样各物理指标权重可以得到双反面组织针织试样综合静态热湿舒适性能与单个物理指标的关系式为：

Y_双反面＝0.069y₁+0.162y₂+0.069y₃+0.133y₄+0.154y₅+0.412y₆

根据测试结果，各混纺比试样芯吸高度数值相差最大，说明对于双反面组织结构来说，芯吸高度是最难以实现的指标，因此芯吸高度所占权重最大；此外，透湿率、散湿率、回潮率的权重次之；

计算所得罗纹试样各物理指标权重可以得到罗纹组织针织试样综合静态热湿舒适性能与单个物理指标的关系式为：

Y_罗纹＝0.104y₁+0.191y₂+0.097y₃+0.156y₄+0.090y₅+0.363y₆

根据测试结果，各混纺比试样芯吸高度数值相差最大，说明对于罗纹组织结构来说，芯吸高度是最难以实现的指标，因此芯吸高度所占权重最大；透湿率和回潮率两个指标的权重次之；

计算所得四平空转组织各物理指标权重可以得到四平空转组织针织试样综合静态热湿舒适性能与单个物理指标的关系式为：

Y_四平空转＝0.089y₁+0.190y₂+0.092y₃+0.138y₄+0.121y₅+0.369y₆

根据测试结果，各混纺比试样芯吸高度数值相差最大，说明对于四平空转组织结构来说，芯吸高度是最难以实现的指标，因此芯吸高度所占权重最大；透湿率和回潮率权重次之；

(2)、将6个静态物理指标综合考虑，为方便计算先对各组织试样测试数据进行归一化处理；

为直观观察分析试样各热湿舒适性能与其孔隙率之间的关系，试验以莫代尔、桑蚕丝试验组及对照组各试样的孔隙率作为自变量，各热湿舒适性能静态物理指标作为因变量，运用Origin软件进行非线性回归分析；判定系数R平方指在线性回归中，回归可解释离差平方和与总离差平方和之比值，其主要作用是评估回归模型对因变量产生变化的解释程度；

纬平针组织可以得到以下四个回归模型：

芯吸高度y₆与孔隙率的回归模型：

y₆＝23149.154x³-56636.504x²+46028.169x-12416.761；

回潮率y₄与孔隙率的回归模型：

y₄＝2956.401x³-7685.607x²+6570.473x-1842.408；

透气率y₁与孔隙率的回归模型：

y₁＝1.869x³-4.552x²+3.682x-985962.278；

散湿率y₅与孔隙率的回归模型：

y₅＝66986.636x³-167480.616x²+138760.858x-38016.901

双反面组织可以得到以下三个回归模型：

芯吸高度y₆与孔隙率的回归模型：

y₆＝-10179.448x³+24007.866x²-18686.138x+4798.995

散湿率y₅与孔隙率的回归模型：

y₅＝-41577.638x³+99110.337x²-77779.113x+20189.36

回潮率y₄与孔隙率的回归模型：

y₄＝-663.293x³+1793.021x²-1561.223x+447.343

罗纹组织可以得到以下四个回归模型：

芯吸高度y₆与孔隙率的回归模型：

y₆＝-573.918x³+1432.691x²-1087.142x+256.917

透气率y₁与孔隙率的回归模型：

y₁＝176885.405x³-339114.164x²+214614.497x-42496.44

散湿率y₅与孔隙率的回归模型：

y₅＝12966.718x³-25658.967x²+16688.423x-3442.091

回潮率y₄与孔隙率的回归模型：

y₄＝1175.924x³-2273.177x²+1440.678x-291.61494

四平空转组织可以得到以下四个回归模型：

芯吸高度y₆与孔隙率的回归模型：

y₆＝-6153.446x³+12252.372x²-7880.849x+1626.788

散湿率y₅与孔隙率的回归模型：

y₅＝-615.161x³+3184.16x²-3045.713x+871.851

回潮率y₄与孔隙率的回归模型：

y₄＝236.875x³-322.613x²+130.423x-8.429。