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基于RBF神经网络模型和优劣解距离分析的复鞣填充工艺优化
基于RBF神经网络模型和优劣解距离分析的复鞣填充工艺优化
摘要：在纺织工业中，复鞣填充工艺是一种常用的纺织加工技术。然而，传统的填充工艺往往存在一些问题，例如填充效果不佳、能耗高等。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于RBF神经网络模型和优劣解距离分析的复鞣填充工艺优化方法。通过收集相关的实验数据，建立了RBF神经网络模型，利用该模型预测了填充工艺参数对填充效果的影响。同时，通过优劣解距离分析，确定了最佳的填充工艺参数组合。实验证明，本文提出的方法能够有效地优化复鞣填充工艺，提高填充效果，降低能耗。
关键词：复鞣填充；神经网络模型；优劣解距离分析；工艺优化；填充效果
1.引言
复鞣填充是一种常用的纺织加工技术，广泛应用于纺织品的染色和整理等工艺中。然而，传统的填充工艺往往存在一些问题，例如填充效果不佳、能耗高等。因此，如何优化复鞣填充工艺成为了当前研究的热点。
2.研究方法
2.1数据收集
通过搜集相关的实验数据，获取填充工艺参数和填充效果之间的关系，建立了一个数据集。
2.2RBF神经网络模型
RBF神经网络模型是一种广泛应用于函数逼近和模式识别的神经网络模型。在本文中，我们使用RBF神经网络模型来建立填充工艺参数和填充效果之间的映射关系。通过训练该模型，可以预测不同填充工艺参数对填充效果的影响。
2.3优劣解距离分析
优劣解距离分析是一种多目标优化方法。在本文中，我们利用该方法确定了最佳的填充工艺参数组合。通过计算每个参数组合与最优参数组合之间的距离，选择距离最小的参数组合作为最佳组合。
3.实验结果与分析
通过实验证明，利用RBF神经网络模型和优劣解距离分析方法能够有效地优化复鞣填充工艺。与传统的填充工艺相比，优化后的填充工艺在填充效果和能耗方面都有显著提高。同时，通过对比不同参数组合的填充效果，我们发现最佳参数组合能够在提高填充效果的同时降低能耗。
4.结论
本文提出了一种基于RBF神经网络模型和优劣解距离分析的复鞣填充工艺优化方法。实验证明，该方法能够有效地优化复鞣填充工艺，提高填充效果，降低能耗。未来的研究可以进一步探索其他优化方法，提高填充工艺的效果。
参考文献：
[1]Wang,C.,Zhang,L.,&Wang,H.(2020).OptimizationofpaddingprocessbasedonRBFneuralnetworkmodelandimprovedgeneticalgorithm.JournaloftheTextileInstitute,1-9.
[2]Li,X.,Huang,H.,&Li,D.(2018).Optimizationofpaddingprocessparametersbasedonimprovedgeneticalgorithm.ComputerApplicationandSoftware,35(1),289-293.
总结：
本论文提出了一种基于RBF神经网络模型和优劣解距离分析的复鞣填充工艺优化方法。该方法利用RBF神经网络模型预测填充工艺参数对填充效果的影响，并通过优劣解距离分析确定最佳填充工艺参数组合。实验证明，该方法能够有效地优化复鞣填充工艺，提高填充效果，降低能耗。该研究为纺织工业中的填充工艺优化提供了新的思路和方法，具有一定的理论和实际意义。未来的研究可以探索其他优化方法，进一步提高填充工艺的效果。