隨機(jī)共振與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的針刺材料強(qiáng)力預(yù)測(cè)*

鄧　輝，周　浩，楊　森，樸錦蘭，錢(qián)曉明

(1. 天津工業(yè)大學(xué) 紡織學(xué)院，天津 300387； 2. 天津工業(yè)大學(xué) 先進(jìn)紡織復(fù)合材料教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387)

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隨機(jī)共振與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的針刺材料強(qiáng)力預(yù)測(cè)*

鄧輝1,2，周浩1，楊森1，樸錦蘭1，錢(qián)曉明1,2

(1. 天津工業(yè)大學(xué) 紡織學(xué)院，天津 300387； 2. 天津工業(yè)大學(xué) 先進(jìn)紡織復(fù)合材料教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300387)

摘要:采用最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振方法對(duì)針刺非織造材料生產(chǎn)過(guò)程中采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行信息預(yù)處理，以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為訓(xùn)練方法，通過(guò)分析對(duì)針刺非織造材料生產(chǎn)有影響的各種因素，選擇合適的輸入層參數(shù)，完成對(duì)針刺非織造材料強(qiáng)力的預(yù)測(cè). 通過(guò)滌綸和錦綸兩種纖維實(shí)驗(yàn)證明： 經(jīng)過(guò)最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理的 RBF 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型明顯優(yōu)于沒(méi)有最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理的預(yù)測(cè)模型，相對(duì)誤差縮小了1.7～9倍，大大提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.

關(guān)鍵詞:針刺非織造材料； 強(qiáng)力性能； RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振

針刺非織造材料廣泛應(yīng)用于過(guò)濾、土工、合成革基材等產(chǎn)業(yè)中[1,2]. 強(qiáng)力性能是針刺非織造材料的最重要性能之一，其所有應(yīng)用領(lǐng)域均需要滿足相應(yīng)的強(qiáng)力性能指標(biāo). 能夠在針刺非織造材料生產(chǎn)過(guò)程中預(yù)知其強(qiáng)力性能是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝優(yōu)化，避免材料浪費(fèi)、提高產(chǎn)品質(zhì)量的前提和關(guān)鍵. 目前針刺非織造材料的強(qiáng)力值主要通過(guò)離線方式進(jìn)行測(cè)量，也即生產(chǎn)完針刺非織造材料之后再進(jìn)行強(qiáng)力測(cè)量，不能實(shí)現(xiàn)強(qiáng)力性能的在線監(jiān)測(cè)，這不利于針刺非織造材料性能的在線改進(jìn)，容易造成產(chǎn)品浪費(fèi).

材料制備的在線性能預(yù)測(cè)關(guān)鍵在于預(yù)測(cè)方法的研究. 目前預(yù)測(cè)方法主要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[3-5]，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力與良好的泛化推廣能力，成為材料制備在線性能預(yù)測(cè)最常用的方法之一[6]. 但在針刺非織造材料生產(chǎn)過(guò)程中的在線強(qiáng)力性能預(yù)測(cè)中，由于其生產(chǎn)環(huán)境干擾較多，同時(shí)要求具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，這就需要在進(jìn)行性能預(yù)測(cè)之前必須先將原始數(shù)據(jù)噪聲去除，然后再選取最能反映其生產(chǎn)過(guò)程的輸入層參數(shù)，以達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度. 隨機(jī)共振[7,8]的概念是由Benzi等在研究古氣象冰川問(wèn)題時(shí)提出來(lái)的，其應(yīng)用研究已涉及到諸如生物醫(yī)學(xué)、化學(xué)反應(yīng)、信息通訊、光學(xué)超導(dǎo)、電子機(jī)械等工程領(lǐng)域[9-13]，其中隨機(jī)共振特別是變尺度隨機(jī)共振方法對(duì)較短數(shù)據(jù)、較低信噪比的弱特征信號(hào)的處理有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，在工程領(lǐng)域獲得了大量的應(yīng)用[14-16].

本文先采用最優(yōu)多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲去除，然后再結(jié)合針刺非織造材料的生產(chǎn)過(guò)程選擇最合適的輸入層參數(shù)，最后采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)其強(qiáng)力性能，建立了一種預(yù)測(cè)針刺非織造材料強(qiáng)力性能的方法. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法可以較好地預(yù)測(cè)出針刺非織造材料的縱橫向強(qiáng)力性能.

1原始信息的最優(yōu)隨機(jī)共振預(yù)處理

1.1多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振算法

隨機(jī)共振的主要特點(diǎn)可解釋為信號(hào)和一定能量的噪聲在非線性系統(tǒng)的作用下, 會(huì)產(chǎn)生與人們傳統(tǒng)直覺(jué)相反的結(jié)論, 即噪聲的引入不僅不會(huì)影響系統(tǒng)響應(yīng)的質(zhì)量, 在一定程度上還有可能加強(qiáng)系統(tǒng)響應(yīng)輸出, 提高系統(tǒng)輸出信噪比, 反映出噪聲和輸入信號(hào)在非線性系統(tǒng)作用下的協(xié)作效應(yīng).

雙隨機(jī)共振系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示. 圖中Sn(t)代表雙穩(wěn)系統(tǒng)輸入信號(hào)；s(t)為被測(cè)有用信號(hào)；n(t)為一定強(qiáng)度的白噪聲信號(hào).

圖1　雙穩(wěn)隨機(jī)共振系統(tǒng)示意圖Fig.1　Diagram of SR system

對(duì)隨機(jī)共振的數(shù)學(xué)描述，可用Langevin方程表示

(1)

式中：Acosωt為周期信號(hào)，ε(t)為白噪聲. 二者之和可看作工程實(shí)測(cè)信號(hào)，其余部分可視為非線性雙穩(wěn)系統(tǒng)，其中b,c為系統(tǒng)參數(shù). 式(1)描述了過(guò)阻尼的質(zhì)點(diǎn)布朗運(yùn)動(dòng). 當(dāng)系統(tǒng)輸入為零時(shí)，質(zhì)點(diǎn)處于兩個(gè)平衡點(diǎn)中的任意一個(gè). 當(dāng)A>0時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)的平衡將被打破，勢(shì)阱在信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下，按頻率ω/2π發(fā)生周期性的傾斜變化，A只要處于臨界值A(chǔ)c以下，質(zhì)點(diǎn)就只能在某個(gè)勢(shì)阱內(nèi)以相同的頻率進(jìn)行局域的周期性運(yùn)動(dòng). 當(dāng)噪聲被引入后，即使在A0時(shí)，信號(hào)給系統(tǒng)勢(shì)阱的切換引入周期變化，有效地對(duì)噪聲引起的切換進(jìn)行同步，從而使系統(tǒng)輸出中的小周期分量得到加強(qiáng)，也即達(dá)到隨機(jī)共振現(xiàn)象.

1.2最優(yōu)變尺度多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振預(yù)處理方法

圖2　多級(jí)聯(lián)雙穩(wěn)SR系統(tǒng)示意圖Fig.2　Diagram of multistage stochastic resonance system

將圖1 所示的單個(gè)雙穩(wěn)系統(tǒng)進(jìn)行多級(jí)串聯(lián)(前一級(jí)輸出對(duì)應(yīng)后一級(jí)輸入)便可構(gòu)成如圖2 所示的多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振系統(tǒng). 多級(jí)聯(lián)雙穩(wěn)系統(tǒng)相對(duì)于單級(jí)隨機(jī)共振系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，具有更好的過(guò)濾噪聲性能，但是隨著級(jí)數(shù)的增加，會(huì)將原始信息中的有用信息也過(guò)濾掉，因此必須對(duì)多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振系統(tǒng)中的級(jí)數(shù)進(jìn)行限制，以便能最大限度地發(fā)揮多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振的優(yōu)點(diǎn).

圖3　最佳隨機(jī)共振級(jí)數(shù)判斷流程圖Fig.3　Diagram of stage judging of optimal multistage stochastic resonance

基于上述原因，本文先采用“變尺度”的思想來(lái)研究信號(hào)的隨機(jī)共振現(xiàn)象, 然后通過(guò)最優(yōu)級(jí)數(shù)的自動(dòng)判斷來(lái)完成最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振. 其步驟為： ① 對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)的頻率進(jìn)行線性壓縮，以滿足小頻率參數(shù)的隨機(jī)共振條件； ② 分析雙穩(wěn)系統(tǒng)的響應(yīng)譜, 最佳隨機(jī)共振級(jí)數(shù)判斷流程圖以得到驅(qū)動(dòng)信號(hào)的頻譜特征； ③ 按壓縮尺度比還原實(shí)測(cè)數(shù)據(jù). 這種思想的實(shí)質(zhì)就是通過(guò)高頻率到低頻率的變換, 使得信號(hào)頻率符合或接近隨機(jī)共振所要求的小參數(shù)條件, 從而得到信號(hào)的隨機(jī)共振. 其具體運(yùn)算過(guò)程是： ① 確定一個(gè)頻率壓縮尺度比R； ② 根據(jù)R定義一個(gè)壓縮采樣頻率fsr； ③ 由壓縮采樣頻率fsr得到數(shù)值計(jì)算步長(zhǎng)； ④ 數(shù)值求解雙穩(wěn)系統(tǒng)的響應(yīng)輸出.

為方便工程上的應(yīng)用，在變尺度隨機(jī)共振運(yùn)算方法中嵌入最佳隨機(jī)共振級(jí)數(shù)判斷模塊，如圖3 所示，其判斷條件為： 只要最后一級(jí)隨機(jī)共振滿足 “殘余噪聲幅度與整體信號(hào)有效平均幅度的比小于預(yù)先設(shè)定的要求精度值”，則認(rèn)為該級(jí)為最優(yōu)級(jí)數(shù). 該方法在本文中得到應(yīng)用，取得了較好的效果.

為清楚說(shuō)明上述過(guò)程，以針刺頻率為624 刺/min的針刺非織造材料加工過(guò)程為例，得到如圖4 所示的數(shù)據(jù)圖. 實(shí)驗(yàn)參數(shù)為： 原料纖維為滌綸(纖維細(xì)度： 0.78 Tex； 纖維長(zhǎng)度： 55 mm)； 成網(wǎng)方式： 梳理成網(wǎng)； 鋪網(wǎng)方式： 交叉鋪網(wǎng)； 鋪網(wǎng)層數(shù)： 6層； 喂入速度： 1.565 m/min； 針刺深度： 10 mm. 采集參數(shù)： 采樣頻率10 000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)2 048點(diǎn). 經(jīng)最佳隨機(jī)共振級(jí)數(shù)判斷，本例最佳級(jí)數(shù)為2，其每級(jí)參數(shù)為： 1級(jí)級(jí)聯(lián)參數(shù)取為：a=16，b=1，壓縮采樣頻率為60 Hz； 2級(jí)聯(lián)參數(shù)為：a=0.1，b=1，壓縮采樣頻率8 Hz.

圖4　最優(yōu)多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振處理實(shí)例對(duì)比圖Fig.4　Diagram of example comparison of optimal multistage stochastic resonance

從圖4(a)可以看出，噪聲雖然已經(jīng)淹沒(méi)了原始信號(hào)的信息，但是圖4(b)的原始信號(hào)頻譜圖仍然可以看出其低頻段的主要信息，噪聲都集中在了高頻段. 由于這些噪聲信息的存在，會(huì)造成對(duì)原始信號(hào)的干擾，必然會(huì)影響原始信號(hào)里蘊(yùn)含的有效信息的準(zhǔn)確性. 從圖4(c)可以看出，通過(guò)最優(yōu)多級(jí)聯(lián)隨機(jī)共振的預(yù)處理之后，原始信號(hào)清楚地顯露出來(lái)，而且圖4(d)的頻域信息也可以看出，其高頻噪聲明顯被消除了很多，而低頻信息也最大限度得到了保留.

可以看出，經(jīng)過(guò)最佳多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理之后，從時(shí)域上看，其噪聲得到了明顯的抑制，從頻域上看，其原始信號(hào)中的有效信息也得到了保留. 對(duì)于其他的針刺頻率點(diǎn)本文均做了類似的處理，這里不再贅述.

2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

RBF 網(wǎng)絡(luò)是一種單隱層的前饋單向網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成，輸入層和隱含層之間是一種非線性關(guān)系，隱含層和輸出層之間是一種線性關(guān)系，具有學(xué)習(xí)速度快，非線性逼近能力強(qiáng)，能有效地避免局部最優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)，可以為針刺非織造材料提供一種很好的非線性預(yù)測(cè)模型，其結(jié)構(gòu)如圖5 所示.

圖5　RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.5　Diagram of RBF neural network

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是： 用徑向基函數(shù)作為隱單元的“基”，構(gòu)成隱含層空間，隱含層對(duì)輸入矢量進(jìn)行變換，將低維的模式輸入數(shù)據(jù)變換到高維空間內(nèi)，使得在低維空間內(nèi)的線性不可分問(wèn)題在高維空間內(nèi)線性可分. RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5 所示. RBF 網(wǎng)絡(luò)從輸入空間到隱含空間的變換是非線性的，而從隱含層空間到輸出層空間的變換則是線性的.

RBF 網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點(diǎn)激勵(lì)函數(shù)φ(j= 1,2,…,N)定義為具有徑向?qū)ΨQ性質(zhì)的基函數(shù)(即徑向基函數(shù))，通常采用式(1)形式的高斯函數(shù)

(1)

式中：x為輸入向量；cj是j個(gè)隱節(jié)點(diǎn)的中心(稱為中心向量)，與x具有相同維數(shù)的向量，x-cj是向量‖x-cj‖的范數(shù)，通常表示x與cj之間的距離；σj是第j個(gè)感知的變量，決定了該基函數(shù)圍繞中心點(diǎn)的寬度. 正是由于徑向基函數(shù)的特殊性質(zhì)，才導(dǎo)致它對(duì)輸入變量某一范圍具有選擇性的反應(yīng)能力，從而造成了RBF 網(wǎng)絡(luò)的局部調(diào)諧能力.

網(wǎng)絡(luò)輸出為

(2)

式中：wj是網(wǎng)絡(luò)的輸出權(quán)值，N是感知單元的個(gè)數(shù)(隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)).

2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層參數(shù)的確定

針刺非織造材料在生產(chǎn)過(guò)程中的全部工藝參數(shù)都會(huì)影響其最終的產(chǎn)品性能，這些工藝參數(shù)作用到生產(chǎn)設(shè)備上就得到多個(gè)運(yùn)行狀態(tài)參量. 如果將所有的運(yùn)行狀態(tài)參量均用于作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層參數(shù)，無(wú)疑會(huì)造成輸入?yún)?shù)過(guò)多，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度變慢、收斂速度變慢等問(wèn)題，因此必須要對(duì)這些參量進(jìn)行化簡(jiǎn)，以避免上述問(wèn)題.

本文根據(jù)針刺非織造材料的生產(chǎn)工藝特點(diǎn)，選取了運(yùn)行狀態(tài)參量中的峭度、裕度因數(shù)和脈沖因數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入層. 在針刺非織造材料加工過(guò)程中，其主要的加工形態(tài)就在于刺針對(duì)纖維原材料形成的纖網(wǎng)進(jìn)行快速的沖擊，在快速?zèng)_擊中實(shí)現(xiàn)刺針對(duì)纖維的纏結(jié). 峭度、裕度因數(shù)和脈沖因數(shù)這3種無(wú)量綱參數(shù)均反映了加工過(guò)程中刺針對(duì)纖維原材料形成的纖網(wǎng)造成沖擊的變化性能，峭度反映了沖擊的劇烈程度，裕度因數(shù)反映了沖擊對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，而脈沖因數(shù)則反映了沖擊過(guò)后回到初始狀態(tài)的過(guò)程快慢.

2.2針刺頻率點(diǎn)的選擇

針刺非織造材料在生產(chǎn)過(guò)程中，其加工狀態(tài)是從纖維態(tài)經(jīng)過(guò)針刺形成具有一定強(qiáng)力的非織造材料，若對(duì)強(qiáng)力有進(jìn)一步要求則再進(jìn)行多次的針刺加工.

對(duì)于針刺過(guò)程而言，針刺速度為低速時(shí)，其針刺非織造材料往往處在半網(wǎng)半布的狀態(tài)，隨著針刺速度的上升，纖維網(wǎng)在針刺非織造材料中占的比重越來(lái)越少； 而當(dāng)針刺速度為中高速時(shí)，針刺非織造材料已經(jīng)形成具有一定固結(jié)度的非織造材料，其中的纖維網(wǎng)已基本消失； 針刺速度過(guò)高時(shí)，會(huì)對(duì)非織造材料中纏結(jié)程度很高的非織造材料造成損傷，從而導(dǎo)致強(qiáng)力下降.

由上所述，本文選取了中高速的針刺加工頻率作為原始數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)，這種頻率點(diǎn)在實(shí)際生產(chǎn)中也是最常見(jiàn)的.

3結(jié)果與討論

本文選取表1 數(shù)據(jù)的前19組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，輸入層為3種參數(shù)，輸出層為縱橫向強(qiáng)力，后3組作為比對(duì)數(shù)據(jù)，先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，再進(jìn)行反歸一化，得到相應(yīng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù). 實(shí)驗(yàn)參數(shù)為： 加工纖維為滌綸纖維(纖維細(xì)度： 7.8 dTex； 纖維長(zhǎng)度： 55 mm； 成網(wǎng)方式： 梳理成網(wǎng)； 鋪網(wǎng)方式： 交叉鋪網(wǎng)； 鋪網(wǎng)層數(shù)： 6層； 喂入速度： 1.565 m/min； 針刺深度： 10 mm. 采集參數(shù)： 采樣頻率10 000 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)2 048點(diǎn).)其經(jīng)過(guò)最佳隨機(jī)共振后分析得出的峭度指標(biāo)、裕度因數(shù)和脈沖因數(shù)如表1 所示. 表2 和表3 顯示了滌綸纖維在加工之后得到的非織造材料的橫向強(qiáng)力和縱向強(qiáng)力的對(duì)比數(shù)據(jù).

表1　滌綸和錦綸兩種纖維加工經(jīng)過(guò)最優(yōu)隨機(jī)共振預(yù)處理后的輸入層數(shù)值

從表2和表3可以看出，通過(guò)最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理后的預(yù)測(cè)結(jié)果比沒(méi)有經(jīng)過(guò)預(yù)處理的預(yù)測(cè)結(jié)果，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差都得到了明顯的降低. 其中，橫向強(qiáng)力的預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差優(yōu)化表現(xiàn)的尤為明顯，特別是在583的頻率點(diǎn)，其相對(duì)誤差縮小了9倍之多. 為驗(yàn)證本方法的有效性，本文又以錦綸纖維作為實(shí)驗(yàn)材料做了類似的實(shí)驗(yàn)以證明該方法的準(zhǔn)確性. 其經(jīng)過(guò)最佳隨機(jī)共振后分析得出的峭度指標(biāo)、裕度因數(shù)、和脈沖因數(shù)如表1所示. 表4和表5顯示了錦綸纖維在加工之后得到的非織造材料的縱橫向強(qiáng)力對(duì)比數(shù)據(jù).

表2　滌綸橫向強(qiáng)力對(duì)比表

表3　滌綸縱向強(qiáng)力實(shí)驗(yàn)結(jié)果

從表4 和表5 可以看出，通過(guò)最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理后的預(yù)測(cè)結(jié)果比沒(méi)有經(jīng)過(guò)隨機(jī)共振預(yù)處理的預(yù)測(cè)結(jié)果，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差同樣也得到了明顯的降低，證明該種預(yù)測(cè)方法是有效的.

表4　錦綸橫向強(qiáng)力實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖

表5　錦綸縱向強(qiáng)力實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比圖

4結(jié)論

本文采用最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為訓(xùn)練方法，通過(guò)選擇合適的輸入層參數(shù)，以滌綸和錦綸兩種纖維進(jìn)行實(shí)驗(yàn)得出的縱橫向強(qiáng)力作為輸出變量，對(duì)比了有無(wú)最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理的預(yù)測(cè)誤差. 實(shí)驗(yàn)表明經(jīng)過(guò)最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理的 RBF 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型明顯優(yōu)于沒(méi)有最優(yōu)多級(jí)隨機(jī)共振預(yù)處理的預(yù)測(cè)模型，這就為后續(xù)實(shí)現(xiàn)針刺非織造材料強(qiáng)力在線預(yù)測(cè)系統(tǒng)打下了良好的理論基礎(chǔ).

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Needle Punching Nonwoven Strength Prediction on Combination of SR and Neural Network

DENG Hui1,2, ZHOU Hao1, YANG Sen1, PIAO Jinlan1, QIAN Xiaoming1,2

(1. School of Textiles, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China；2. Key Laboratory of Advanced Textile Composites, Ministry of Education of China,Tianjin Polytechnic University，Tianjin 300387, China)

Abstract:The optimal multistage stochastic resonance is used to preprocess the raw data gathered in needle punching nonwoven production process, RBF neural network is selected as the training method and at the same time the appropriate input layer parameters is selected too, through analyzing a variety of the influential factors of the needle punching nonwovenproduction, strength performance of needle punching nonwoven is predicted. Experiments which the polyester and nylon fibers are usedshow that the RBF network prediction model through optimal multistage stochastic resonance pretreatment is significantly better than the prediction model without optimal multistage stochastic resonance pretreatment, and the relative error is reduced by 1.7 to 9 times.This method can greatly improve the prediction accuracy.

Key words:needle punching nonwoven; strength properties; RBF neural network; optimal multistage stochastic resonance

文章編號(hào):1671-7449(2016)04-0277-07

收稿日期：2016-03-27

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51005168)； 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃重點(diǎn)資助項(xiàng)目(15JCZDJC38500)； 紡織工程國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科優(yōu)秀青年教師計(jì)劃資助項(xiàng)目(13-06-01)

作者簡(jiǎn)介：鄧輝(1979-)，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事非織造材料與工程的研究.

中圖分類號(hào):TS171.9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

doi:10.3969/j.issn.1671-7449.2016.04.001