基于等上漿率上漿技術(shù)的漿紗質(zhì)量指標建模與應(yīng)用

摘" 要：為了構(gòu)建一個能夠綜合評估漿紗質(zhì)量的評價體系，選用淀粉、聚乙烯醇（PVA）和改性槐豆粉3種漿料，使用電容式上漿率檢測系統(tǒng)來實現(xiàn)等上漿率上漿，在單紗上漿機上對棉紗上漿；將熵權(quán)TOPSIS模型引入漿紗綜合質(zhì)量評價中，用熵權(quán)法計算各評價指標的權(quán)重，利用TOPSIS方法計算各方案與最優(yōu)理想點之間的貼近度，并據(jù)此對各個方案進行排序。結(jié)果表明：采用細度為38.6 tex的棉紗、含固率為3%的PVA、上漿速度為100 m/min、上漿率為4.9%的上漿方案時，漿紗綜合質(zhì)量最優(yōu)；使用同種漿料、不同細度的棉紗上漿時，粗支的漿紗質(zhì)量更優(yōu)；等上漿率條件下，采用PVA制成的漿紗質(zhì)量優(yōu)于槐豆粉漿料和淀粉漿料。等上漿率上漿技術(shù)和熵權(quán)TOPSIS模型為漿紗綜合質(zhì)量評價、新型漿料開發(fā)開辟了新途徑。

關(guān)鍵詞：等上漿率上漿；電容式上漿率檢測系統(tǒng)；改性槐豆粉漿料；熵權(quán)TOPSIS模型; Maxwell Garnett模型

中圖分類號：TS115.2

文獻標志碼：A

文章編號：1009-265X（2024）12-0068-08

DOI： 10.19398j.att.202402002

收稿日期：20220101

網(wǎng)絡(luò)出版日期：20240618

基金項目：中國紡織工業(yè)聯(lián)合會科技指導(dǎo)性項目（2023011）; 浙江省普通本科高校“十四五”首批四新重點教材項目（浙高教學(xué)會（2023））

作者簡介：陸浩杰（1985—），男，浙江紹興人，博士研究生，主要從事紡織工程、紡織品設(shè)計方面的研究。

通信作者：周赳，E-mail：zhoujiu34@126.com

漿紗是織前準備過程中的一道關(guān)鍵工序，漿紗質(zhì)量直接影響到后續(xù)織造工序。正確、合理地評價漿紗質(zhì)量，對于指導(dǎo)織物生產(chǎn)具有重要的意義［1-3］。衡量漿紗性能的指標較多，主要有上漿率、回潮率、伸長率、增強率、減伸率、耐磨性、毛羽指數(shù)、毛羽降低率和再生毛羽等［4］。

當前漿紗質(zhì)量指標的測量方法主要有儀器測量法和軟測量法。儀器測試法是使用各種紗線性能檢測儀器測量出漿紗強力、伸長率、上漿率、耐磨性等指標［5-7］。近幾年軟測量法在漿紗質(zhì)量評價得到了一些應(yīng)用，它是應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等人工智能模型，采集上漿參數(shù)后，測量出漿紗性能指標［8-10］。國內(nèi)外學(xué)者長期致力于構(gòu)建科學(xué)合理的評價體系與指標，以準確衡量漿紗質(zhì)量［11-13］。然而目前尚未形成統(tǒng)一且廣泛認可的評價標準［14］，這在一定程度上制約了漿紗評價體系的進一步完善與發(fā)展。在上漿率檢測方面，目前仍廣泛采用退漿法，但退漿法具有滯后性，且實驗過程也較長，因此對于多組漿紗試樣的質(zhì)量評價很難在上漿率一致的條件下進行。

因此，構(gòu)建合理的漿紗質(zhì)量評價模型并確立合理的評價系統(tǒng)對于織造生產(chǎn)實踐具有深遠的指導(dǎo)意義。本文采用等上漿率上漿技術(shù)，運用熵權(quán)優(yōu)劣解距離法（Technique for order preference by similarity to ideal solution， TOPSIS）進行深入分析，旨在探究各項評價指標對漿紗綜合質(zhì)量的影響，從而構(gòu)建一個能夠綜合反映漿紗質(zhì)量的評價體系。

1" 電容法上漿率檢測技術(shù)

1.1" 紗線結(jié)構(gòu)的等效介電常數(shù)模型

麥克斯韋·加內(nèi)特模型（Maxwell Garnett， MG）也稱為Clausius-Mossotti模型［15］，常用于預(yù)測多相材料的等效介電常數(shù)，模型公式如式（1）所示：

εeff=εe+3fεeεi-εeεi+2εe-f（εi-εe）（1）

式中：εeff為介質(zhì)等效介電常數(shù)；εi為球形電介質(zhì)的相對介電常數(shù)；εe為環(huán)境相的相對介電常數(shù)；f為球形電介質(zhì)所占的體積分數(shù)，%。

紗線結(jié)構(gòu)的MG模型如圖1所示，在圖1（a）中MG模型假定嵌入的材料為球形電介質(zhì)，不需要有相同的尺寸，與外部電場波長相比球形電介質(zhì)的尺寸要小并且分布分散，因此MG模型常適于血液、陶瓷等模型中。

當將MG模型應(yīng)用到紗線結(jié)構(gòu)時，如圖1（b）所示，紗線為類似細針形結(jié)構(gòu)，與MG模型的球形電介質(zhì)假定條件不符。因此需要將式（1）修改為紗線結(jié)構(gòu)的等效介電模型［16］，修改后的紗線結(jié)構(gòu)MG模型如式（2）所示：

ε′eff=ε′e+2f′ε′eε′i-ε′e2ε′e+（1-f′）（ε′i-ε′e）（2）

式中：ε′eff為平板間介質(zhì)的等效介電常數(shù)；ε′e為空氣的等效介電常數(shù)，通常設(shè)為1；ε′i為紗線的等效介電常數(shù)；f′為紗線占平板間的體積分數(shù)，%。

其中f′可用紗線的體積與平板間體積比值得出，如式（3）所示：

f′=πr2LAd=0.126πLNt4Adρf（3）

式中：L為電容器平板長度，cm；Nt為紗線細度，tex；ρf為紗線密度，g/cm3。

1.2" 電容法檢測漿紗上漿率

平板式電容傳感器的極板間距和面積一定，空白極板間的介質(zhì)為空氣，放入漿紗后，極板間介質(zhì)的介電常數(shù)發(fā)生變化，從而使電容量發(fā)生變化。平板式電容器的電容計算公式為C=ε′effAd，則平板間介質(zhì)的等效介電常數(shù)ε′eff計算如式（4）所示：

ε′eff=CdA（4）

式中：C為平板電容器測量電容值，F(xiàn)；d為極板間距，mm；A為極板面積，mm2。

取空氣的等效介電常數(shù)ε′e=1，由式（2）和式（4）可得漿紗的等效介電常數(shù)ε′i，如式（5）所示：

ε′i=1-2A-2CdA-Cd+Af′+Cdf′（5）

假設(shè)漿紗內(nèi)漿料與纖維以并聯(lián)關(guān)系復(fù)合［17］，漿紗中纖維的體積分數(shù)ff如式（6）表示為：

ff=εs-ε′iεs-εf（6）

式中：εf為漿紗中纖維的等效介電常數(shù)；εs為漿料的等效介電常數(shù)；ff為纖維占漿紗的體積分數(shù)，%。

則漿紗中漿料的體積分數(shù)fs計算公式如式（7）所示：

fs=1-ff（7）

式中：fs為漿紗中漿料的體積分數(shù)，%。

根據(jù)上漿率的定義，漿料的體積分數(shù)fs與上漿率S關(guān)系如式（8）所示：

S/%=msmf=ρsfsρf（1-fs）×100（8）

式中：S為漿紗上漿率，%；ms為漿料的干重，g；mf為原紗的干重，g；ρs為漿料的密度，g/cm3；ρf為原紗的密度，g/cm3。

由式（5）—（8）可知，只要獲取漿紗通過電容器時檢測到的電容值，和原料的相關(guān)特征參數(shù)，就能算出漿紗上漿率。

2" 實驗

2.1" 材料

本文采用淀粉、改性槐豆粉［18］和聚乙烯醇（Polyvinyl alcohol， PVA）3種漿料，分別標記為漿料1、漿料2、漿料3，其中漿料1、漿料2按含固率5%進行調(diào)漿，漿料3按含固率3%進行調(diào)漿，以備后續(xù)的上漿實驗；原紗采用19.1、38.6 tex兩種規(guī)格的棉紗。

2.2" 電容式上漿率檢測系統(tǒng)

電容式上漿率檢測系統(tǒng)示意如圖2所示，電容式上漿率檢測系統(tǒng)主要由電容傳感器、感容比（Inductance capacitance resistance，LCR）電橋測試儀、上位機等部件組成［19］。在漿槽上漿后，漿紗經(jīng)烘房烘干出來，穿過電容傳感器，電容器由于漿紗的存在使極板間電容值改變，LCR電橋測試儀測量其電容值，并把數(shù)據(jù)傳到上位機，上位機將電容值、原料特征參數(shù)等數(shù)據(jù)導(dǎo)入到1.2小節(jié)推導(dǎo)出的模型中并自動計算出上漿率，從而實現(xiàn)在上漿過程中就能實時測量出漿紗上漿率。

2.3" 等上漿率上漿技術(shù)

在SGA598型單紗上漿機上進行上漿實驗，準備好盛有3種漿料的漿槽，在上漿機的烘房外安裝電容式上漿率檢測系統(tǒng)的電容傳感器，安裝位置如圖2所示。

表1為漿紗試樣編號及上漿工藝參數(shù)，根據(jù)表1進行上漿實驗。首先啟動電容式上漿率檢測系統(tǒng)，測量空白電容進行校準；然后倒入漿料1，開啟上漿機對棉紗進行上漿，輸入漿料1的特征參數(shù)：密度、相對介電常數(shù)等，上漿機的壓漿輥壓力設(shè)定為40 N；調(diào)整上漿機的上漿速度，觀察上位機顯示的上漿率讀數(shù)，使其穩(wěn)定在4.5%左右；讀數(shù)穩(wěn)定后計時，漿紗卷繞到紗筒上，記錄上漿速度；待漿紗量足夠后停止上漿，取下漿紗紗筒并編號。換上新紗筒，換上盛有漿料2的漿槽，輸入漿料2的特征參數(shù)，啟動上漿機開始上漿，同時觀察上漿率讀數(shù)，調(diào)整上漿速度，使上漿率穩(wěn)定在6%左右，將有漿料2的漿紗卷繞到紗筒上。以此類推，完成6組上漿實驗。

2.4" 漿紗性能測試

a）上漿率的測定。使用退漿法測量漿紗上漿率，上漿率S按式（9）得出：

S/%=w0（1-β）-w1w0×100（9）

式中：S為漿紗上漿率，%；w0為漿紗退漿前干重，g；w1為試樣退漿后干重，g；β為毛羽損失率，%。

b）斷裂強度、伸長率。在D021E型電子單紗強力儀上測試漿紗的斷裂強力和拉伸性能。試驗得到平均強度、平均伸長率和最低強度。由式（10）得到漿紗增強率Z：

Z/%=（P-P0）P0×100（10）

式中：Z為漿紗增強率，%；P為漿紗斷裂強力，cN；P0為原紗斷裂強力，cN。

漿紗減伸率ΔE的表達式如式（11）所示：

ΔE/%=（δ-δ0）δ0×100（11）

式中：ΔE為漿紗減伸率，%；δ為漿紗斷裂伸長率，%；δ0為原紗斷裂伸長率，%。

c）耐磨性。在LFY-109B型電腦紗線耐磨儀上測試漿紗耐磨性，采用320目砂紙，附加張力5 g。

d）毛羽降低率。在YG171B-2紗線毛羽檢測儀測定毛羽指數(shù)，毛羽降低率Mj按式（12）計算：

Mj/%=R1-R2R1×100（12）

式中：Mj為毛羽降低率，%；R1為原紗毛羽指數(shù)；R2為漿紗毛羽指數(shù)。

2.5" 漿紗質(zhì)量指標評價模型

TOPSIS法又稱優(yōu)劣解距離法，它依據(jù)評價方案與理想解的歐氏距離來進行評價方案的優(yōu)劣排序［20］。其基本原理是通過分析樣本對象的優(yōu)劣狀態(tài)和評價指標權(quán)重，建立樣本對象最優(yōu)（最劣）方案即正（負）理想點，并確定樣本對象與正（負）理想點的歐式距離，進而求得樣本對象與正理想點的貼近程度。主要步驟如下：

a）建立初始質(zhì)量指標矩陣X。

由漿紗性能測試可以得到一系列評價指標，漿紗試樣一共分為m組，每組n個評價指標，構(gòu)成如式（3）所示的初始質(zhì)量指標矩陣：

X=x11x12…x1n

x21x22…x2n

xij

xm1xm2…xmn（13）

式中：X為漿紗初始質(zhì)量指標矩陣；xij為第i組試樣第j個評價指標。

b）初始數(shù)據(jù)正向化與標準化處理。在處理數(shù)據(jù)時，有些指標的數(shù)據(jù)越大越好，為極大型指標；有些則是越小越好，為極小型指標。對于極小型指標，采用取負法進行正向化處理變?yōu)闃O大型指標。極大型指標按式（14）進行標準化，得到漿紗質(zhì)量指標標準化矩陣B，以消除各指標量綱的影響：

bij=xij∑mi=1x2ij（14）

式中：bij為第i組試樣第j個評價指標標準化后的指標值，0≤bij≤1。

c）計算特征比重。由于每個評價指標對漿紗綜合質(zhì)量的影響程度不同，本文采用熵權(quán)法來確定每個評價指標的權(quán)重。首先計算第i組試樣第j個評價指標的特征比重，如式（15）所示：

pij=bij∑mi=1bij（15）

式中：pij為第i組試樣第j個評價指標的特征比重。

d）計算各指標的信息熵ej，計算公式如式（16）所示：

ej=1lnm∑mi=1pijlnpij（16）

式中：ej為第j個評價指標的信息熵。ej越小表明該指標提供的信息量越大，即該指標對綜合質(zhì)量評價的影響越大。

e）根據(jù)信息熵的大小，衡量每個評價指標的變化程度，從而確定每個評價指標的權(quán)重，得到漿紗評價指標權(quán)重矩陣W，各評價指標的權(quán)重計算如式（17）所示：

wj=ej∑nj=1ej（17）

式中：wj為熵權(quán)法所得評價指標權(quán)重。

f）構(gòu)建加權(quán)標準化決策矩陣。以Z=B·W構(gòu)造加權(quán)標準化決策矩陣Z，其中zij=bij·wj。zij為第i組試樣第j個評價指標的加權(quán)標準化決策值。

g）計算樣本對象與正（負）理想點zj+（zj-）的歐式距離di＋（di-）。由于評價指標全為極大型指標，就可以在B中取每一列中最大的數(shù)為每個評價指標的理想最優(yōu)解（正理想點zj+），最小數(shù)為最劣解（負理想點zj-）。樣本越靠近正理想點，質(zhì)量指標就越優(yōu)；反之，則越差。zij與正理想點zj+的距離di＋的計算如式（18）所示：

d+i=∑nj=1（z+j-zij）2（18）

式中：zj+為第j個評價指標的正理想點；di＋為與正理想點的距離。

zij與負理想點zj-的距離di-的計算如式（19）所示：

d-i=∑nj=1（z-j-zij）2（19）

式中：zj-為第j個評價指標的負理想點；di-為與負理想點的距離。

h）根據(jù)正理想點di＋與負理想點di-計算貼近度Ti ，計算公式如式（20）所示：

Ti=d-id+i+d-i，Ti∈［0，1］（20）

式中：Ti為貼近度。

對Ti排序，Ti越大，也就是該組漿紗方案與最理想方案的歐式距離越小，表明漿紗綜合質(zhì)量越高。

3" 結(jié)果與討論

3.1" 等上漿率上漿實驗

表2為6組漿紗試樣通過電容式上漿率檢測系統(tǒng)測出的上漿率和用退漿法測出的上漿率相比較。

由表2可知，由電容式上漿率檢測系統(tǒng)檢測的上漿率和退漿法檢測的上漿率相對誤差均小于5％，這表明基于修正的MG等效介電常數(shù)模型和電容式上漿率檢測系統(tǒng)可以滿足實際上漿率檢測的需要。從表2中還可以看出，在采用相同含固率的漿料、相同的上漿工藝條件下，細支的漿紗上漿率比粗支的大一些。這是由于在漿液含固率、上漿速度和壓漿輥壓力一樣的情況下，細支的漿紗漿液能更輕易地滲透到紗線內(nèi)部孔隙，因此能保留的漿料也更多，上漿率比粗支的漿紗更大。

3.2" 基于熵權(quán)TOPSIS模型的漿紗質(zhì)量綜合評價

由2.4漿紗性能測試可以得到一系列原紗和漿紗各組試樣的評價指標，分為6組試樣，每組8個評價指標，評價指標分別有：上漿率、平均強度、最低強度、增強率、伸長率、耐磨次數(shù)、毛羽降低率、減伸率。由以上數(shù)據(jù)建立初始質(zhì)量指標矩陣X。

a）初始質(zhì)量指標矩陣正向化。評價指標中，上漿率、平均強度、最低強度、增強率、伸長率、耐磨次數(shù)、毛羽降低率為極大型指標，減伸率為極小型指標，將減伸率數(shù)據(jù)取負即得極大型指標。表3為漿紗性能指標正向化后的數(shù)據(jù)矩陣。

b）將正向化后的矩陣標準化。根據(jù)式（14）標準化以消除量綱的影響。表4為漿紗性能指標標準化處理后的數(shù)據(jù)矩陣。

c）評價指標權(quán)重。由于各個評價指標對綜合質(zhì)量的影響程度存在差異，因此需確定每個評價指標的權(quán)重。依據(jù)式（15）—（16），能夠確定每個評價指標信息熵的大小，進而根據(jù)式（17）為每個指標權(quán)重的確定提供量化依據(jù)。表5為各漿紗質(zhì)量評價指標的權(quán)重，如表5所示，毛羽降低率的信息熵最低為-1，說明在漿紗的綜合質(zhì)量中，毛羽降低率是最重要的評價指標；而增強率的信息熵為-0.87，表明其對漿紗的綜合質(zhì)量影響相對不重要。

d）計算各方案與正負理想點的距離。

通過將構(gòu)建的漿紗性能標準化矩陣乘以各評價指標的權(quán)重矩陣，得到加權(quán)標準化決策矩陣。之后，確定決策矩陣的正理想點z1+和負理想點z1-，在各組評價指標中取樣本的最大（小）值。依據(jù)式（18）—（19），采用歐氏距離d＋（d-）來衡量各樣本與正理想點和負理想點之間的距離，并根據(jù)式（20）計算貼近度T。

表6為各組漿紗的綜合質(zhì)量評價決策矩陣，最后對各方案的貼近度T排序得到質(zhì)量最優(yōu)的漿紗試樣，如表6所示。

由表6可知，不同漿料和上漿工藝最后制成的漿紗綜合質(zhì)量根據(jù)貼近度T的排序由大到小依次為：試樣5、試樣6、試樣3、試樣1、試樣4、試樣2。當采用38.6 tex棉紗、PVA漿料、上漿速度100 m/min、壓漿輥壓力40 N的上漿方案時，貼近度T排序第一，說明在6種上漿方案中這種漿紗綜合質(zhì)量最好。當采用同種漿料時，隨著細度的增加，漿紗綜合質(zhì)量指標也上升。

由于采用等上漿率技術(shù)使?jié){紗的上漿率接近，通過橫向比較也可以得到最優(yōu)漿料品種。從表6可以看出，當上漿率一定，其他上漿工藝一樣時，PVA所漿得的漿紗質(zhì)量優(yōu)于改性槐豆粉漿料和淀粉漿料。PVA由于其漿膜優(yōu)良的柔韌性和強力，曾經(jīng)大量使用，但隨著環(huán)保壓力的提升、綠色漿料的發(fā)展，PVA被禁用。從表6中可以看出，改性槐豆粉上漿的漿紗質(zhì)量雖劣于PVA，但優(yōu)于淀粉，且改性槐豆粉是一種綠色漿料，因此可以被推薦作為PVA和淀粉的替代漿料。

4" 結(jié)論

本文設(shè)計開發(fā)了電容式上漿率檢測系統(tǒng)，在上漿時經(jīng)過修改后的MG模型運算后，輸出實時上漿率值，通過調(diào)整上漿工藝使各組漿紗試樣間的上漿率一致。采用淀粉、改性槐豆粉和PVA三種漿料，利用等上漿率上漿技術(shù)制成一系列漿紗試樣，測試了8組質(zhì)量評價指標，并基于熵權(quán)TOPSIS模型對6組漿紗試樣進行質(zhì)量評價，主要得出以下結(jié)論：

a）在采用38.6 tex棉紗、PVA漿料含固率為3%、上漿速度為100 m/min、壓漿輥壓力為40 N、上漿率為4.85%的上漿方案時，漿紗的綜合質(zhì)量最優(yōu)。

b）當使用不同種漿料，在保持其他上漿工藝參數(shù)一致的情況下，采用PVA所制成的漿紗質(zhì)量優(yōu)于改性槐豆粉和淀粉，鑒于PVA并非一種綠色漿料，推薦將改性槐豆粉作為PVA和淀粉的一種有效替代漿料。

本文基于等上漿率上漿技術(shù)和熵權(quán)TOPSIS模型，構(gòu)建了漿紗綜合評價體系，為上漿實驗教學(xué)的改革、上漿工藝的優(yōu)化、新型漿料的開發(fā)提供了一種新途徑。

參考文獻：

［1］GUDLIN SCHWARZ I， KOVACEVIC S， DIMITROVSKI K. Analysis of changes in mechanical and deformation properties of yarn by sizing［J］. Textile Research Journal， 2011， 81（5）： 545-555.

［2］MOGAHZY Y E E， PERKINS W S. Effect of creep-related overdrying in sizing on warp characteristics and weaving performance［J］. Textile Research Journal， 1992， 62（6）： 317-324.

［3］沈阿妮， 尹伊秋， 喬錦玉， 等. 十二烷基化淀粉漿料的制備及漿紗性能［J］. 西安工程大學(xué)學(xué)報， 2024，38（4）： 26-32.

SHEN A'ni， YIN Yiqiu， QIAO Jinyu， et al. Preparation and sizing properties of dodecylated starch size［J］. Journal of Xi'an Polytechnic University， 2024，38（4）：26-32.

［4］項金偉. 漿紗質(zhì)量的評價指標及測定技術(shù)［J］. 紡織科技進展， 2008（5）： 70-71.

XIANG Jinwei. Quality indexes and testing methods of sizing yarns［J］. Progress in Textile Science amp; Technology， 2008（5）： 70-71.

［5］王正虎. 上漿工藝設(shè)置對漿紗的影響［J］. 紡織導(dǎo)報， 2015（11）： 76-81.

WANG Zhenghu. The effect of process settings on sizing quality［J］. China Textile Leader， 2015（11）： 76-81.

［6］黃明， 王礦， 王靜安， 等. 漿紗車速與壓漿力對上漿率的影響關(guān)系［J］. 現(xiàn)代紡織技術(shù)， 2024， 32（5）： 65-72.

HUANG Ming， WANG Kuang， WANG Jing'an， et al. Influence of sizing machine speed and squeezing force on sizing rates［J］. Advanced Textile Technology， 2024， 32（5）： 65-72.

［7］王鴻博， 潘釬茜. 原紗性能和漿紗性能的相關(guān)分析［J］. 天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2002， 21（2）： 62-64.

WANG Hongbo， PAN Qianqian. Analysis of the relations between greige-yarns and sized-yarns［J］. Journal of Tiangong University， 2002， 21（2）： 62-64.

［8］ZHANG Y， LIU M， WANG J. A hybrid model for size add-on in slashing processes［C］//Chinese Control and Decision Conference （CCDC）. Mianyang： IEEE. 2011： 1791-1795.

［9］ZHANG Y， LIU M. An operating parameters setting method using empirical data for slashing process［J］. International Journal of Innovative Computing， Information and Control， 2010， 6（5）： 2013-2023.

［10］張宇獻， 錢小毅， 董曉， 等. 基于數(shù)據(jù)分散度聚類的漿紗質(zhì)量指標建模與仿真［J］. 系統(tǒng)仿真學(xué)報， 2016， 28（8）： 1707-1714.

ZHANG Yuxian， QIAN Xiaoyi， DONG Xiao， et al. Slashing quality index modeling and simulation based on data dispersion clustering［J］. Journal of System Simul-ation， 2016， 28（8）： 1707-1714.

［11］ZHANG M， LI K， TIAN H. Sizing percentage prediction based on hybrid intelligence method［J］. Research Journal of Applied Sciences， Engineering and Technology， 2012， 4（16）： 2868-2873.

［12］楊紅英， 原海波， 周金利. 采用主成分分析法建立經(jīng)紗可織性評價模型［J］. 棉紡織技術(shù)， 2011， 39（2）： 17-20.

YANG Hongying， YUAN Haibo， ZHOU Jinli. Establi-shing warp weavability evaluation-model through principal component analysis［J］. Cotton Textile Technology， 2011， 39（2）：17-20.

［13］吳菊明， 高波， 朱博， 等. 適用于中溫上漿的漿料篩選及其漿紗性能［J］. 現(xiàn)代紡織技術(shù)， 2022， 30（6）： 127-132.

WU Juming， GAO Bo， ZHU Bo， et al. Slurry screening suitable for medium temperature sizing and the sizing performance［J］. Advanced Textile Technology， 2022， 30（6）： 127-132.

［14］薛敏， 張毅. 因子分析法對漿紗指標影響質(zhì)量定量關(guān)系的探討［J］. 中國纖檢， 2007（3）： 6-18.

XUE Min， ZHANG Yi. Discussion on quantitative relation-ship between sizing indexes and quality by factor analysis method［J］. China Fiber Inspection， 2007（3）： 16-18.

［15］IGNATENKO M， TANAKA M. Effective permittivity and permeability of coated metal powders at microwave frequency［J］. Physica B Condensed Matter， 2010， 405（1）： 352-358.

［16］VENERMO J， SIHVOLA A. Dielectric polarizability of circular cylinder［J］. Journal of Electrostatics， 2005， 63（2）： 101-117.

［17］ZHONG Y， GAO Y， ZHANG B， et al. Experimental study on the dielectric model of common asphalt pavement surface materials based on the L-R model［J］. Advances in Civil Engineering， 2022， 12（3）： 1-8.

［18］LU H， JI Z， LI M， et al. Effects of carbon chain length of acrylate monomer on sizing properties of locust bean gum-g-P （AA-co-acrylate） ［J］. AATCC Journal of Research， 2022， 9（4）： 194-204.

［19］陸浩杰， 李曼麗， 金恩琪， 等. 基于弧形電容器的漿紗回潮率在線測量［J］. 紡織學(xué)報， 2023， 44（1）： 201-208.

LU Haojie， LI Manli， JIN Enqi， et al. Online measurement of moisture regains of sized yarns based on arc capacitance sensor［J］. Journal of Textile Research， 2023， 44（1）： 201-208.

［20］艾長發(fā)， 黃恒偉， RAHMAN A， 等. 基于熵權(quán)的TOPSIS鋼橋面防水黏結(jié)材料組合體系優(yōu)選分析［J］. 中國公路學(xué)報， 2020， 33（3）： 53-63.

AI Changfa， HUANG Hengwei， RAHMAN A， et al. Optimum selection analysis of waterproof bonding materials for steel bridge deck based using entropy weight-TOPSIS［J］. China Journal of Highway and Transport， 2020， 33（3）： 53-63.

Modeling and application of sizing yarns quality evaluation based on

equal sizing rate technology

LU" Haojie1，2，" JIN" Enqi2，" LI Manli2，" ZHOU" Jiu1

（1.College of Textile Science and Engineering （International Institute of Silk）， Zhejiang Sci-Tech

University， Hangzhou 310018， China; 2.Shaoxing Sub-center of National Engineering Research Center

for Fiber-based Composites， Shaoxing University， Shaoxing 312000， China）

Abstract：

The current dilemma in evaluating sizing quality lies in the different definitions of sizing yarn quality indicators， the lack of correlation research among indicators， and the limitations of existing evaluation methods. This paper tried to use equal sizing rate technology to detect and control the sizing rate of sizing yarn online. The goal is to achieve a scientific evaluation method that comprehensively reflects the quality of sizing yarns， and to conduct horizontal comparisons between different types of sizing agents.

To achieve this goal， a modified Maxwell Garnett （MG） equivalent dielectric constant model was established for the yarn structure， and a capacitive detection system was used to detect the sizing rate of the sizing yarn online. Three types of sizing agents including starch， poly vinyl alcohol （PVA）， and modified sophora bean powder were selected to size cotton yarns on a sizing machine. A capacitive sizing rate detection system was set up to ensure every sizing sample have equal sizing rates， by adjusting the sizing process. The entropy weight Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution （TOPSIS） model was introduced into the comprehensive performance evaluation of sizing yarns by sorting the degree of closeness. By normalizing and standardizing the initial matrix X， a standard matrix of yarn performance was obtained. The initial matrix consists of six sets of samples， with each set containing eight performance indicators.

Results of the experiments shows that the relative error of sizing rates between the capacitive detection system method and the desizing method is less than 10%， indicating that the capacitive sizing rate detection system can meet the needs of practical applications. Secondly， under the same conditions of solid content slurry and sizing process， the sizing rate of fine yarns is higher than that of a roving yarns. The information entropy for the hairiness reduction rate is minimum， indicating that this performance indicator is the most important in the overall quality evaluation of sizing yarns. The information entropy for the enhancement rate is -0.86， indicating that it is relatively less important. In the experiment， when the same sizing agent is used， the comprehensive quality of the sizing yarn improves with the increase in yarn fineness， while the sizing rate has a relatively small impact on it. When different types of sizing agents with the same sizing process are used， it is found that the quality of sizing yarn with PVA sizing agents is better than that of sophora bean powder and starch. However， the modified sophora bean powder sizing agent is a green one that can be used as a substitute for PVA and starch. This comprehensive evaluation method based on equal sizing rate technology and entropy weight TOPSIS theory provides a new approach for comprehensive quality evaluation and the development of sizing agents.

Keywords：

equal sizing rate technology; capacitive sizing rate detection system; modified sophora bean sizing; entropy weight TOPSIS model; Maxwell Garnett model