D R值及其曲線的應用研究

李友仁 呂志華 秦少雄 宋 英

（陜西長嶺紡織機電科技有限公司，陜西寶雞，721013）

電容式條干儀是紡織廠必備的重要測試設備，對紡紗質(zhì)量控制發(fā)揮著重要作用。條干不勻概括為兩大類，即周期性不勻和隨機不勻［1］。借助波譜分析解決紗線條干周期性不勻問題已很成熟，但對隨機不勻至今仍缺乏深入分析。目前紡織廠常規(guī)測試紗線條干C Vm值和I P I值都是基于8 mm短片段線密度不勻曲線計算得出的統(tǒng)計值［2］，只反映短片段紗線條干隨機不勻程度及瑕疵特征。全面分析紗線條干隨機不勻應包括不同片段長度，它們之間并非有必然的相關性，即短片段狀態(tài)良好并不能代表中、長片段狀態(tài)也良好，因此須建立一種能夠快速分析紗線不同片段長度隨機不勻結構特征的新方法。

改善紗線條干均勻度的主要目的是為了獲得良好的織物外觀。多年來，衡量紗線條干隨機不勻的指標主要是C Vm、C Vmb、C Vcb、I P I值，然后參照USTER2018公報進行評價。但實踐表明，這些值即使達到USTER2018公報5%水平，也并不能保證獲得良好的織物外觀，由此推斷產(chǎn)生這一問題原因可能是另外兩個重要因素，一是紗線中屬于小概率事件的過粗較長粗節(jié)和過細較長細節(jié)的占比；二是紗線線密度的分布狀態(tài)。從C Vm值的數(shù)學定義來看，就決定了它只是從總體上評價紗線條干隨機不勻，而與小概率事件的相關性并不密切；再是現(xiàn)在國內(nèi)外紗線條干儀計算C Vm值時不涉及紗線線密度隨機不勻的分布問題，一旦偏離正態(tài)分布，則所得C Vm值與織物外觀相關性變差甚至完全不相關。

通過探索分析，上述問題可以借助條干儀測得的D R值及其他新指標得到一定的解決。引入D R值等指標，對分析紗線條干不勻結構更加有效［3］，尤其在全面評價紗線質(zhì)量和預測織物外觀方面有所增強。

1 D R（1 m，±5%）值的概念及應用

圖1 條干儀測試紗線1 m片段長度不勻曲線

圖1中陰影區(qū)分別表示粗細度超出平均線密度+5%及－5%的過粗較長粗節(jié)和過細較長細節(jié)。D R（1 m，±5%）分別表示紗線中過粗的較長粗節(jié)和過細的較長細節(jié)的累加長度占總試樣長度L0的百分比。

本研究選擇了1 m片段長度和±5%門限，這是基于：織物外觀是靠目測進行評價，只當超過一定長度的過粗粗節(jié)和過細細節(jié)在織物上隨機分布形成明顯“條影”，才會刺激人眼產(chǎn)生直覺關注；常規(guī)百米稱重法測試紗線線密度不勻，相對變化超過±3%會導致布面出現(xiàn)橫檔；D R（1 m，±5%）值相當于用1 m量級的相對變化超過±5%較長粗節(jié)和較長細節(jié)的程度表示線密度不勻，D R（1 m，±5%）值過大的紗線織成的織物必然會出現(xiàn)明顯的“條影”。

C Vm值與有關，不同線密度紗線的C Vm值沒有可比性。D R值則與無關，不同品種紗線的D R值可相互比較。所取門限α=±5%對不同品種紗線來說，雖然不同，但都取超出門限-X（1±5%）的粗節(jié)和細節(jié)，其相對粗細變化是一致的，當這些粗節(jié)和細節(jié)的占比相近，即D R值相近，且當線密度接近正態(tài)分布時則對織物外觀的影響也是相近的。顯然取D R值評價紗線質(zhì)量就變得簡單起來。不同品種紗線的線密度接近正態(tài)分布時，可依據(jù)D R（1 m，±5%）的平均值（1 m，±5%）對織物外觀做出預判。當（1 m，±5%）≤9時，外觀預判為“優(yōu)秀”；當9<（1 m，±5%）<11時，外觀預判為“良好”；當11<（1 m，±5%）<13時，外 觀 預判為“ 一般”；當（1 m，±5%）≥13時，外觀預判為“差”。

我們?nèi)STER2018公報中兩個針織品種管紗不同水平下的C Vm值和C V（1 m）值，并根據(jù)C V（1 m）值計算出不同水平下相應的D Rcal（1 m，±5%）值。當該紗線的線密度接近正態(tài)--分--布時，D Rcal（1 m，±5%）值可近似為實測D R（1 m，±5%）值，如表1所示。

從表1中看出，C V（1 m）隨著C Vm增加也相應增加，可理解為這些統(tǒng)計值是建立在紗線線密度近似呈正態(tài)分布的前提下得出。從表1還可以看出，水平由5%到95%時，C Vm值的變化范圍顯然較D R值的變化范圍要小得多，也即用D R值評價織物外觀要較C Vm值更為敏感。線密度近似正態(tài)分布情況下，從統(tǒng)計結果看，C Vm值、D R值的水平優(yōu)于50%水平時，織物外觀隨著水平提高愈趨優(yōu)秀，而降到95%水平時，織物外觀則顯著變差。一旦線密度顯著偏離正態(tài)分布，則C Vm、C V（1 m）（1 m，±5%）值之間相關性降低甚至完全不相關，所以僅憑C Vm值評價織物外觀不夠準確。

表1 兩種紗線在USTER2018公報不同水平下的C V值與計算D R值

2 D R曲線及應用

目前長嶺條干儀設計有5種切割長度（lc=1 cm、10 cm、20 cm、50 cm、1 m），并采用雙線性坐標繪成D R曲線，這對于分析紗線隨機不勻的結構特征具有創(chuàng)新意義。

2.1 正常D R曲線

正常紗線線密度接近正態(tài)分布，其不同片段長度的線密度不勻曲線圍繞平均值總體上呈平穩(wěn)地隨機對稱波動。反映在D R曲線上則呈現(xiàn)兩個基本特點，一是相應門限α=0處各條曲線基本會聚于50%，即D R(l c，±0%)≈50%；二是相應縱軸（α=0）D R曲線左右對稱且均勻分布，如圖2所示。

圖2 條干儀測試正常紗線的D R曲線

2.2 異常D R曲線

紗線中出現(xiàn)過多不同長度和粗度的偏粗粗節(jié)，此-時不同片段長度的線密度不勻曲線圍繞平均值X總體上不再呈上下隨機對稱波動，而是朝粗方向顯著多于朝細方向的波動，紗線線密度將不同程度地偏離正態(tài)分布。反映在D R曲線上于α=0處不再會聚于50%，而是錯位突跳形成“左高右低”的“階躍”且相對50%點上下基本對稱。

為此，長嶺條干儀給出一新的特征值——相對偏移系數(shù) ΔD R(l c)，其中l(wèi) c取1 cm、20 cm、1 m，用來定量評價“階躍”的大小及方向?！半A躍”的大小以百分數(shù)表示；“階躍”的方向“左高右低”時取正值，“右高左低”時取負值（正常紗線線密度接近正態(tài)分布，“階躍”不明顯，|ΔD R(l c)|<5%）。當ΔD R(1 cm)為一較大正值說明紗線中出現(xiàn)過多的短粗節(jié)；ΔD R(1 m)為一較大正值說明紗線中出現(xiàn)過多的較長粗節(jié)。當紗線中出現(xiàn)過多不同長度和細度的偏細細節(jié)，則在α=0處呈現(xiàn)顯著“右高左低”的“階躍”，ΔD R(l c)<0為一較大的負值。

下面通過幾個實例說明，D R值及D R曲線異常，必然影響織物的外觀。

2.3 幾個生產(chǎn)實例

2.3.1 集聚紡JC 9.8 tex管紗

測試集聚紡JC 9.8 tex管紗，C Vm值、I P I值皆為USTER2018公報5%水平，但D R（1 m，±α%）曲線在α=0處出現(xiàn)顯著“左高右低”的“階躍”，且曲線向右拖長而顯著不對稱。ΔD R(1 cm)≈10%，ΔD R(1 m)≈16%，說 明1 m片段線密度顯著偏離正態(tài)分布。D R（1 m，+5%）不是很快衰減到0而仍有相當大的值，說明紗線中出現(xiàn)異常長粗節(jié)且必影響織物外觀。實測D R曲線如圖3所示。

圖3 “左高右低”的D R曲線

2.3.2 JC/T 60/40 7.4 tex管紗

測試JC/T 60/40 7.4 tex管紗，C Vm值、I P I值皆為USTER2018公報5%水平，但D R（1 m，±α%）曲線在α=0處出現(xiàn)顯著“右高左低”的“階躍”且曲線向左拖長而顯著不對稱，說明1 m片段線密度顯著偏離正態(tài)分布。D R（1 m，-α%）不是很快衰減到0而仍有相當大的值，說明紗線中出現(xiàn)異常的長細節(jié)且必影響織物外觀。實測D R曲線如圖4所示。

圖4 “右高左低”的D R曲線

2.3.3 JC 14.8 tex管紗

批次測試JC 14.8 tex管紗，4#、8#管紗的D R曲線如圖5所示。兩試樣的D R（1 m，±α%）曲線在α=0處沒出現(xiàn)明顯“階躍”，左右也基本對稱，說明兩試樣的1 m片段線密度不勻曲線圍繞平均值仍接近保持上下隨機波動。又兩試樣的C V（1 m）值無顯著差異（分別為3.28%和3.77%），但（1 m，±5%）值相差懸殊（分別為3.04%和15.08%）。再者兩試樣的理論計算值D Rcal（1 m，±5%）（分別為6.38%和9.25%）與實測平均值（1 m，±5%）（分別為3.04%和15.08%）差異顯著，即兩試樣的1 m片段線密度明顯偏離正態(tài)分布。

圖5 有長片段線不勻的D R曲線

基于上述特點可對兩試樣1 m片段線密度--隨--機不勻的結構特征做出解釋，即4#試樣的D R（1 m，±5%）值異常減小，說明紗線中隨機出--現(xiàn)--一些異常均勻的紗段；而8#試樣中的D R（1 m，±5%）值異常增大，說明紗線中隨機出現(xiàn)一些異常不勻的紗段。此時1 m片段線密度不勻曲線不再是平穩(wěn)地上下隨機波動，而是隨機出現(xiàn)一些波動幅度明顯變小或是明顯增大的紗段。

又兩試樣的C Vm值近乎相同以及I P I值皆處于USTER2018公報25%優(yōu)良水平，短片段D R（1 cm，±α%）曲線也正常，但由于紗線中有的隨機出現(xiàn)一些異常均勻的紗段，有的隨機出現(xiàn)一些異常不勻的紗段導致D R（1 m，±5%）值離散很大（S值大于2%），而使織物外觀惡化。

3 D R（1 m，）特征值的應用

4 紗線線密度分布的快速判斷

4.1 判斷方法

我們將C Vm值與D R值相結合，推出D R值相關系數(shù)和散點圖，可快速判斷紗線線密度是否接近正態(tài)分布，這一功能在長嶺條干儀上已經(jīng)實現(xiàn)。

當紗線線密度呈正態(tài)分布時，理論上不同片段長度線密度的D R值與C Vm值之間的關系由下式?jīng)Q定［4］。

式中：l c為切割長度或片段長度由“標準正態(tài)分布的分布函數(shù)值表”查出，y是積分中設定的自變量，將上限∞及下限帶入后即可得出積分運算結果。

單管測試時，根據(jù)實測C V（1 m）值計算出相應的理 論D Rca（l1 m，±5%）值 。當實 測D R（1 m，+5%）與D R（1 m，-5%）--值--兩者相近（即D R曲線左右對稱），其平均--值--為D R（1 m，±5%），且當D Rca（l1 m，±5%）≈D R（1 m，±5%），即理論計算值與實測值相近，說明該管紗樣的1 m片段線密度接近正態(tài)分布。

批次測試（一般取10管紗，測試速度400 m/min，測試時間1 min）時，每管紗的（1 m，±5%）≈D Rca（l1 m，±5%），且所測10管紗的C V（1 m）與相應的1 m，±5%）呈正相關，說明該批次紗線的1 m片段線密度總體上近似呈正態(tài)分布。可基于對D Rca（l1 m，±5%）、（1 m，±5%）值計算其線性單相關系數(shù)r值和繪成散點圖進行實時判斷。

當r值越大于0.9且散點圖上諸點靠近45°線，說明該批次紗線的1 m片段線密度總體上接近正態(tài)分布。當r值越小于0.9和散點圖上諸點分散偏離45°線，說明該批次紗線的1 m片段線密度總體上顯著偏離正態(tài)分布。

4.2 實測驗證

集聚紡JC 9.8 tex機織紗的散點圖如圖6所示。由圖6可以看出，（1 m，±5%）≈D Rca（l1 m，±5%），即D R曲線皆正常；D R值的相關系數(shù)r=0.94（大于0.9）且散點圖中諸點都靠近45°線。說明紗線1 m片段線密度總體接近正態(tài)分布；D R（1 m，+5%）、D R（1 m，-5%）的標準差分別為S+=0.83%及S-=0.77%（小于2%），即離散不明顯，且總均值（1 m，±5%）=7.99%，比較小；可認為本批次紗線質(zhì)量及織物外觀皆優(yōu)良。

圖6 集聚紡JC 9.8 tex紗的散點圖

JC 14.8 tex針織紗的散點圖如圖7所示。由圖7可以看出，D R值的相關系數(shù)r=0.53且散點圖中諸點分散偏離45°線，說明紗線1 m片段線密度總體以非正態(tài)分布。總均值=8.52%雖 不 大 ，但D R（1 m，+5%）、D R（1 m，-5%）的標準差分別為S+=3.54%、S-=3.12%，即D R值離散過大。雖然常規(guī)測試項目C Vm、C Vmb、I P I疵點值皆處于優(yōu)良水平，但本批次紗線的最終織物外觀較差。

圖7 JC 14.8 tex針織紗的散點圖

5 結論

綜上所述，紡織廠僅憑常規(guī)測試C Vm值、I P I值、C Vmb、C Vcb值評價紗線條干不勻不能全面反映紗線的質(zhì)量水平，尤其對布面質(zhì)量方面。除了常規(guī)測試之外，可檢測D R值和D R曲線，以評判布面質(zhì)量，如下情況布面質(zhì)量將處于良好狀態(tài)。

（1）批次測試C V（1 m）與呈正相關，即相關系數(shù)r>0.9且散點圖中諸點皆靠近45°線。

（2）每管紗的D R（1 m，+5%）≈D R（1 m，-5%）（相對偏差處于15%以內(nèi)）且D Rca（l1 m，±5%），無顯著差異。

（3）批次測試D R（1 m，+5%）值、D R（1 m，-5%）值離散不明顯，各自的標準差S+及S-皆小于2%。

（4）批次測試D R（1 m，±5%）的總均值較小，紗線中未出現(xiàn)過粗的較長粗節(jié)和過細的較長細節(jié)

（5）D R曲線5組均勻分布，左右基本對稱，無異常的向左或向右拖長以及密集、扭曲現(xiàn)象，在α=0處各條曲線匯聚于50%，無明顯的“左高右低”或“右高左低”的“階躍”，即相對偏移系數(shù)|ΔD R(l c)|小于5%。