精紡面料織物結(jié)構(gòu)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(xué) 生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 無(wú)錫 214122)

?

精紡面料織物結(jié)構(gòu)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(xué) 生態(tài)紡織教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 無(wú)錫 214122)

為了研究織物結(jié)構(gòu)參數(shù)與精紡面料抗皺性能的關(guān)系，在確定影響織物折皺回復(fù)性能的各個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用動(dòng)態(tài)回復(fù)角測(cè)試儀對(duì)21種精紡面料進(jìn)行折皺回復(fù)角測(cè)試。為避免多元回歸分析出現(xiàn)多重共線(xiàn)性問(wèn)題，利用主成分分析方法對(duì)織物多個(gè)基本結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行降維處理，得到4個(gè)互相獨(dú)立的主成分。以主成分為自變量,分別取經(jīng)向折皺回復(fù)角、緯向折皺回復(fù)角以及經(jīng)緯向折皺回復(fù)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(guān)系模型。結(jié)果表明：建立的主成分與折皺回復(fù)角之間的回歸方程，達(dá)到非常顯著的水平，對(duì)抗皺性能進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的。通過(guò)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(jié)構(gòu)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(mǎn)，光澤柔和，富有彈性的優(yōu)點(diǎn)，但其同時(shí)還有易皺、不易護(hù)理等特點(diǎn)，影響市場(chǎng)需求[1]。近幾年，國(guó)內(nèi)外各毛紡企業(yè)都在不斷采取新工藝、新設(shè)備、新原料擴(kuò)展產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路，開(kāi)發(fā)生產(chǎn)精紡面料，以滿(mǎn)足當(dāng)代快節(jié)奏生活的人們對(duì)于易護(hù)理面料的需求[2-3]。

折皺變形是衣物穿著和使用過(guò)程中不可避免的。折皺不僅嚴(yán)重影響織物的外觀(guān)，而且沿著折痕或皺紋的方向容易產(chǎn)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(hù)理性能的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)之一[4]，同時(shí)成為人們選擇織物或服裝時(shí)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(jié)構(gòu)參數(shù)關(guān)系密切[7]，參數(shù)之間相互關(guān)聯(lián)，故對(duì)此問(wèn)題的研究更多的是因素之間的相關(guān)分析和多指標(biāo)的多重線(xiàn)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(guān)的多個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)，轉(zhuǎn)換成較少個(gè)數(shù)的、且彼此獨(dú)立的主成分。利用提取出的主成分值與抗皺性進(jìn)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(chǎn)和開(kāi)發(fā)提供理論依據(jù)。

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(fù)性能動(dòng)態(tài)測(cè)試儀，自制。

1.2 樣品規(guī)格

1.2.1 織物結(jié)構(gòu)參數(shù)確定 在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)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(fù)性能而言，織物結(jié)構(gòu)參數(shù)起著至關(guān)重要的作用。常見(jiàn)結(jié)構(gòu)參數(shù)包括，紗線(xiàn)線(xiàn)密度，捻度，織物經(jīng)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(jié)構(gòu)參數(shù)中紗線(xiàn)線(xiàn)密度，織物經(jīng)緯密度等均有特定的量化指標(biāo)，但織物組織參數(shù)，很難用一個(gè)數(shù)值對(duì)其進(jìn)行描述。由實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)可知，織物組織對(duì)織物折皺回復(fù)性能影響顯著，如何對(duì)其進(jìn)行量化，進(jìn)而進(jìn)行數(shù)據(jù)分析十分重要。

組織的松緊程度通常用平均浮長(zhǎng)F表示，平均浮長(zhǎng)F值大，表示組織松，F(xiàn)值小則表示組織緊。但是，平均浮長(zhǎng)的缺點(diǎn)是難以描述經(jīng)緯交織比較復(fù)雜的組織的松緊程度，對(duì)于平均浮長(zhǎng)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(ài)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(biāo)[9]。其計(jì)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(jīng)、緯紗根數(shù)；tj，tw分別為組織循環(huán)內(nèi)所有經(jīng)(緯)紗與緯(經(jīng))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(yùn)用C值可以描述經(jīng)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(duì)文中樣品進(jìn)行計(jì)算，得到其所對(duì)應(yīng)的組織系數(shù)C(見(jiàn)表1)。

表1 樣品結(jié)構(gòu)參數(shù)

1.2.3 樣品結(jié)構(gòu)參數(shù) 取樣品21塊，根據(jù)GB/T 7690.2—2001《增強(qiáng)材料 紗線(xiàn)試驗(yàn)方法 第1部分：捻度的測(cè)定》測(cè)試經(jīng)緯紗捻度；依據(jù)GB/T 7690.1—2001《增強(qiáng)材料 紗線(xiàn)試驗(yàn)方法 第1部分：線(xiàn)密度的測(cè)定》測(cè)試經(jīng)緯紗線(xiàn)密度；采用GB/T 7689.2—2001《增強(qiáng)材料 機(jī)織物試驗(yàn)方法 第2部分：經(jīng)、緯密度的測(cè)定》方法測(cè)試經(jīng)、緯密度，測(cè)試和計(jì)算織物的面密度，經(jīng)緯向縮率，經(jīng)緯向緊度和總進(jìn)度。得到各規(guī)格參數(shù)(見(jiàn)表1)。

1.3 方法

文中采用基于視頻序列的織物折皺回復(fù)性能動(dòng)態(tài)測(cè)試儀，實(shí)驗(yàn)過(guò)程如下：

1)將試樣裁剪成40 mm×15 mm的長(zhǎng)條，經(jīng)緯向各5個(gè)；

2)將試樣置于負(fù)載裝置壓制5 min，用于織物折痕的產(chǎn)生，壓力為5 N；

3)壓制結(jié)束，進(jìn)入折皺回復(fù)期，時(shí)間5 min，在此期間試樣置于視頻序列采集系統(tǒng)中，對(duì)采集到的單幀圖像依次進(jìn)行二值化、細(xì)化預(yù)處理，采用Hough變換檢測(cè)圖像中織物折皺回復(fù)兩翼對(duì)應(yīng)的角度，進(jìn)而獲得折皺回復(fù)角[10]。

2 結(jié)果與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)緯向各取5個(gè)試樣測(cè)試，計(jì)算平均值，測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 折皺回復(fù)角測(cè)試結(jié)果

2.2 織物結(jié)構(gòu)參數(shù)的主成分分析

主成分分析法是一種利用統(tǒng)計(jì)學(xué)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(guò)對(duì)原始指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究，找出幾個(gè)綜合指標(biāo)(主成分)，使它們盡可能多地保留原始指標(biāo)的信息，但不完全舍棄某些原始指標(biāo)，使得綜合指標(biāo)為原始指標(biāo)的線(xiàn)性組合。綜合指標(biāo)不僅保留了原始指標(biāo)的主要信息，彼此又完全不相關(guān)，同時(shí)比原始指標(biāo)具有某些更優(yōu)越性質(zhì)[11]。

2.2.1 主成分提取 文中利用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中的降維分析方法對(duì)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的織物結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行主因子分析[12]。首先需要確定命題是否適合進(jìn)行主因子分析，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和Bartlett，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

由表3可知，織物各結(jié)構(gòu)參數(shù)的KMO值為0.618>0.5，說(shuō)明適合做主因子分析；Bartlett的球形檢驗(yàn)的相伴概率Sig值為0.000，小于顯著水平值0.05，說(shuō)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(yàn)

運(yùn)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(zhuǎn)的方法，完成因子分析(見(jiàn)圖1)。

由圖1可以看出，提取的4個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了85.011%，可以解釋13個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)的絕大部分信息；同時(shí)從圖1還可以看出，只有前4個(gè)因子的特征值是大于1的，曲線(xiàn)從因子5以后開(kāi)始趨于平緩，表明提取4個(gè)因子是合理的。

2.2.2 主成分分析及命名 對(duì)13項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行主成分分析，前4個(gè)主成分的特征值和貢獻(xiàn)率結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 前4個(gè)主成分的特征值和累積貢獻(xiàn)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(dá)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?yàn)椋篨3>X4>X5>X6>X13>X1>X2>X8>X11>X7>X12>X9X10。決定Z1大小的主要是經(jīng)紗捻度(X3)，緯紗捻度(X4)，經(jīng)密(X5)，緯密(X6)，面密度(X13)5個(gè)指標(biāo)，可以解釋原有13個(gè)變量的28.913%，由此可以看出，前5個(gè)參數(shù)都是用于描述紗線(xiàn)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?yàn)椋篨12>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(jīng)向緊度(X10)，緯向緊度(X11)，經(jīng)紗線(xiàn)密度(X1)，面密度(X13)5個(gè)指標(biāo)，可以解釋原有13個(gè)變量的24.878%。由此可以看出，前5個(gè)參數(shù)都是用于描述織物緊密程度指標(biāo)，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?yàn)椋篨8>X9>X7>X13>X6>X5>X2>X1>X11>X10>X4>X12>X3。決定Z3大小的主要是經(jīng)向織縮(X8)，緯向織縮(X9)，組織系數(shù)(X7)，面密度(X13)，緯密(X6)5個(gè)指標(biāo)，可以解釋原有12個(gè)變量的15.971%。由此可以看出，描述織物中交織狀態(tài)的相關(guān)性指標(biāo)集中在前5位，說(shuō)明該主成分主要是反映經(jīng)緯紗交織結(jié)構(gòu)相的狀態(tài)，因此可以把主成分3定義為“結(jié)構(gòu)相因子”。

主成分Z4在各變量上的載荷排序?yàn)椋篨2>X7>X5>X6>X1>X13>X10>X11>X9>X8>X3>X4>X12。決定Z4大小的主要是緯紗線(xiàn)密度(X2)，組織系數(shù)(X7)，經(jīng)密(X5)，緯密(X6)，經(jīng)紗線(xiàn)密度(X1)5個(gè)指標(biāo)，可以解釋原有12個(gè)變量的15.249%。由此可以看出，這5個(gè)指標(biāo)對(duì)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(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了85.011%，可以解釋13個(gè)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(jīng)向，緯向折皺回復(fù)角以及經(jīng)緯向折皺回復(fù)角之和分別為因變量，進(jìn)行多元回歸分析。

2.3.1 主成分與經(jīng)向折皺回復(fù)角的回歸分析 以主成分Z1，Z2，Z3，Z4為自變量，緯向折皺回復(fù)角Yj為因變量，進(jìn)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(shuō)明該方程非常顯著。Z2的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=4.588,P=0.000<0.01;Z4的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=3.279,P=0.004<0.01;Z1的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=3.075,P=0.026<0.01，說(shuō)明Z2,Z4,Z1的回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到非常顯著水平，對(duì)于精紡面料經(jīng)向抗皺性能影響較大。

2.3.2 主成分與緯向折皺回復(fù)角的回歸分析 以主成分Z1,Z2,Z3,Z4為自變量，緯向折皺回復(fù)角Yw為因變量，進(jìn)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(shuō)明該方程非常顯著。Z2的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=4.305,P=0.000<0.01;Z1的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=2.614,P=0.008<0.01;Z4的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=2.427,P=0.026<0.05，說(shuō)明Z2,Z1的回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到非常顯著水平，Z4的回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到顯著水平，對(duì)于精紡面料緯向抗皺性能影響較大。

2.3.3 主成分與經(jīng)緯向折皺回復(fù)角之和的回歸分析 以主成分Z1,Z2,Z3,Z4為自變量，經(jīng)緯向折皺回復(fù)角之和Y為因變量，進(jìn)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(shuō)明該方程非常顯著。Z2的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=4.710,P=0.000<0.01;Z1的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=2.983,P=0.008<0.01;Z4的回歸系數(shù)檢驗(yàn)t=2.952,P=0.009<0.01，說(shuō)明Z2,Z1,Z4的回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到非常顯著水平，對(duì)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(fù)角之間的回歸分析采用的是進(jìn)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(dá)式中均有主成分Z3出現(xiàn)。Z3雖然在構(gòu)成織物結(jié)構(gòu)參數(shù)體系中的貢獻(xiàn)率很高，但在回歸系數(shù)檢驗(yàn)中Z3的檢驗(yàn)系數(shù)并不顯著，受織縮等因素的影響，它對(duì)織物抗皺性能影響不太顯著。

3 結(jié)語(yǔ)

1)通過(guò)主成分分析方法，提取了4個(gè)主成分，將影響織物抗皺性能的結(jié)構(gòu)參數(shù)轉(zhuǎn)化為4個(gè)綜合指標(biāo)：硬挺度因子，緊密程度因子，結(jié)構(gòu)相因子以及厚重程度因子，可以看出這4個(gè)指標(biāo)的構(gòu)成能夠比較全面的描述織物結(jié)構(gòu)。

2)提取的主成分與經(jīng)向折皺回復(fù)角，緯向折皺回復(fù)角以及經(jīng)緯向折皺回復(fù)角之和之間建立的回歸方程顯著，說(shuō)明利用提取的主成分作為自變量進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)精紡毛織物的抗皺性是合適的，在一定程度上可以基于結(jié)構(gòu)參數(shù)數(shù)值對(duì)織物抗皺性進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而為生產(chǎn)和設(shè)計(jì)改進(jìn)提供參考。

3)主成分Z2,Z4,Z1回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到非常顯著水平，對(duì)于精紡面料經(jīng)向抗皺性能影響較大。主成分Z2,Z1,Z4回歸系數(shù)檢驗(yàn)達(dá)到非常顯著水平，對(duì)于精紡面料緯向抗皺性能影響較大。因此Z1,Z2,Z4這3個(gè)主成分對(duì)精紡面料抗皺性能影響較大，由此可以說(shuō)明紗線(xiàn)捻度、織物緊度和面密度相較于其他參數(shù)而言，對(duì)織物抗皺性能影響更大。

[1] 陳懷智.國(guó)產(chǎn)毛紡面料發(fā)展的回顧與展望[J].毛紡科技,2000，28(1):4-8.

CHEN Huaizhi.Review and prospect on the development of domestic wool fabrics[J]．Wool Textile Journal,2000，28(1):4-8.(in Chinese)

[2] 陳良雨，吳微微.國(guó)外毛紡面料設(shè)計(jì)特點(diǎn)的研究與探討[J].毛紡科技，2006,34(3):53-56.

CHEN Liangyu,WU Weiwei.Research and discussion on the design characteristics of foreign wool fabric[J].Wool Textile Journal,2006，34(3):53-56.(in Chinese)

[3] Abo El-Ola S M,Ibrahim N A.New approach for easy-care finishing of woolen fabric[J].Polymer-Plastics Technology and Engineering,2005,44(6):1203-1215.

[4] LIU Chengxia,FU Yaqin,WU Niying.Novel testing equipment for fabric wrinkle resistiance simulating actual wear[J].Textile Research Journal,2014,84(100):1059-1069.

[5] 武燕，來(lái)侃，孫潤(rùn)軍，等.織物折皺回復(fù)力的測(cè)試研究[J].毛紡科技,2007，35(3):54-57.

WU Yan,LAI Kan,SUN Runjun,et al.The test and research of fabric wrinkle resilience[J].Wool Textile Journal,2007，35(3):54-57.(in Chinese)

[6] SHI Fengjun,WANG Youjiang.Modelling crease recovery behaviour of woven fabrics[J]．The Journal of The Textile Institute,2009，100(3)：218-222．

[7] 姜為青.薄型精紡毛織物綜合服用性能與結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系[J].紡織學(xué)報(bào)，2006,27(11):86-89.

JIANG Weiqing.Relationship between the comprehensive wearing characteristics and the structure parameters of light weight worsted fabrics[J].Journal of Textile Research，2006，27(11):86-89.(in Chinese)

[8] 馮建永．滌/粘仿毛織物與精紡毛織物風(fēng)格的主客觀(guān)分類(lèi)方法[J].毛紡科技,2012,40(9):54-58.

FENG Jianyong.The subjective and objective classifycation method of the handle of polyester/viscose blended wool-like fabrics and worsted fabrics[J].Wool Textile Journal,2012,40(9):54-58.(in Chinese)

[9] 張曉婷．織物折皺回復(fù)性能的研究[D]．無(wú)錫：江南大學(xué)，2008：22-23.

[10] 王蕾，劉建立，潘如如，等.基于視頻序列的織物折皺回復(fù)角動(dòng)態(tài)測(cè)量[J].紡織學(xué)報(bào)，2013,34(2):55- 60.

WANG Lei，LIU Jianli，PAN Ruru，et al.Dynamic measurement of fabric wrinkle recovery angle by video sequence[J].Journal of Textile Research，2013，34(2):55- 60.(in Chinese)

[11] 郭金，董鎖拽，周文龍．亞麻紗線(xiàn)Usterr測(cè)試結(jié)果主成分分析的應(yīng)用[J].紡織學(xué)報(bào)，2012,33(3):38-43.

GUOJin,DONG Suozhuai,ZHOU Wenlong.Application of principal component analysis for test data of linen yarns with Uster[J].Journal of Textile Research，2012,33(3):38-43.(in Chinese)

[12] 王在翔，崔慶霞．SPSS軟件與應(yīng)用[M]．北京:科學(xué)出版社，2015：133-140.

(責(zé)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(shì)學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(PAPD)；江蘇省先進(jìn)紡織工程技術(shù)中心項(xiàng)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(dǎo)師。主要研究方向?yàn)楣δ芗徔棽牧?、新型紡織技術(shù)、紡織新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。Email：wxwanghb@163.com

TS 103

A

2096-1928(2016)04-0352-06