基于改進灰色關聯度的彈力針織物吸濕速干性評價

鮑正壯,周 捷,魯丹丹,宋慶文,周道海,魏 菲

(1.西安工程大學 服裝與藝術設計學院，陜西 西安 710048;2.西安工程大學 紡織科學與工程學院，陜西 西安 710048;3.鎮江海天針織制品有限公司，江蘇 鎮江 212000)

0 引 言

彈力針織物多用于內衣、泳裝等貼身衣物中,為保持人體皮膚表面的舒適性,對其熱濕舒適性要求較高[1]。而吸濕速干性是影響織物熱濕舒適性的一個重要指標,當人體運動產生大量汗液后,需要織物迅速吸收水分,并傳導至織物外表面快速揮發,使身體保持干爽舒適[2]。目前國內外對于織物吸濕速干性能的研究主要集中在新型纖維開發[3-4]、紗線與織物加工工藝優化[5-7]以及對織物吸濕性[8-9]、導濕性[10-11]、速干性[12]等單向性能指標評價,但關于織物綜合吸濕速干性能研究較少[13-14]。在實際設計生產中,通常需要考慮多種因素評價某一織物性能的優劣[2],因此,織物吸濕速干性的綜合分析顯得尤為重要。

目前關于織物性能的綜合評價方法主要有模糊綜合評價、模糊相似優先比和灰色近優模型,但這3種方法在運用中仍有一定的局限性。模糊綜合評價對多因素、多層次的復雜問題評判效果較好,但評價過程偏于主觀性,而且不能較好地解決評價指標間相關造成的評價信息重復等問題[15]。模糊相似優先比方法對樣本量的多少沒有過多要求,不需要典型的分布規律,但該方法計算量相對較大且僅適用于樣本數據離散程度較大的情況,離散程度過小時評價結果誤差較明顯[16]。灰色近優模型計算量相對較小,常用于影響因子較多又難以確定權重的情況,而該模型僅能得出各樣本綜合性能的優劣順序,若更深入地探討各指標對綜合性能的影響程度,還需通過灰色關聯分析所得近優度的關聯度大小來判斷[17]。灰色關聯度分析是定性分析和定量分析相結合的綜合評價方法,該方法可以更好地解決評價指標難以準確量化和統計的問題,改進后的灰色關聯度分析可以排除主觀因素的影響,使評價結果更加客觀準確。基于此,本文選用13種緯平針彈力織物,測試其性能指標,通過對比不同纖維種類、密度、面密度、厚度參數的織物實驗數據差異,分析影響織物吸濕速干性因素,并利用灰色關聯度分析得出綜合吸濕速干性最優織物。

1 實 驗

1.1 材料

為探究織物各參數對吸濕速干性的影響,選用13種緯平針彈力織物。為分析纖維含量對織物吸濕速干性的影響,選擇1#～3#纖維含量比不同的滌氨織物;為進一步探討纖維種類的影響,選用4#棉氨織物和5#棉錦混紡織物;為研究織物密度、面密度、厚度與織物吸濕速干性的關系,選用6#～13#纖維含量相同但密度、面密度、厚度參數各不相同的錦氨織物；對比1#～5#低密度滌氨、棉混紡織物與6#～13#高密度錦綸織物,分析織物密度對吸濕速干性的影響。13種緯平針彈力織物具體規格參數見表1。

表 1 針織物規格Tab.1 Knitted fabric specification

續表 1 針織物規格Continued Tab.1 Knitted fabric specification

1.2 儀器與測試過程

根據GB/T 21655.2—2019《紡織品吸濕速干性的評定 第2部分:動態水分傳遞法》,采用DR290M型液態水份傳遞性能測試儀(溫州大榮紡織儀器有限公司)進行織物吸濕速干性能測試。測試前將試樣在溫度25 ℃、濕度67.0 %的環境中靜置24 h。測試過程:每種織物在距離布匹端2 m、布邊0.5 m外的不同橫向縱向位置上各剪取5塊90 mm×90 mm方形試樣(即每種織物測5次,測試結果取平均值),用鑷子夾起試樣一角,平放到儀器兩傳感器之間,將織物貼近皮膚的一面看作浸水面,朝上放置。儀器在啟動后20 s內自動向織物的浸水面滴入0.20 g測試液(9 g·L-1氯化鈉溶液),電腦繪制120 s內織物含水量隨時間變化曲線圖,數據采集頻率10 Hz,實驗結束后讀取各指標數據。

2 結果與討論

2.1 織物吸濕性

在液態水動態傳遞測試中,織物吸濕性能的優劣由浸濕時間、吸水速率兩指標大小決定[18],浸濕時間越小、吸水速率越大,說明織物的吸濕性能越好。各織物浸濕時間及吸水速率的測試關系如圖1所示。

(a) 浸濕時間

(b) 吸水速率圖 1 織物浸濕時間及吸水速率Fig.1 Fabric wetting time and water absorption rate

為定量分析織物浸濕時間與平均吸水速率的相關性,采用Pearson相關系數法,分析圖1中2個變量的13種樣品的浸水面與滲透面數據。借助SPSS軟件計算得,2個變量浸水面Pearson相關系數為-0.393,滲透面Pearson相關系數為-0.316,表明織物浸濕時間與平均吸水速率呈負相關,浸濕時間越長的織物,其平均吸水速率較小。從圖1可以看出，圖1(a)中,1#～5#織物纖維種類與纖維含量各不相同,但其浸濕時間小于6#～13#高密度錦綸織物,說明與纖維種類、纖維含量相比,織物密度對織物浸濕時間的影響更大。從8#、10#、13#和9#、11#得到,織物橫密或縱密越大其浸濕時間就越長,因為織物密度增大,纖維接觸到水分的表面積減小,織物吸收水分所需時間就變長,說明織物密度是影響浸濕時間的重要因素。圖1(b)中,6#～13#織物浸水面與滲透面的吸水速率差異較大,因為織物的密度與面密度值大,纖維內部中空量和纖維間空隙小,上下表面水分傳導阻力大,導致兩表面含水量存在較大差異[19]。由7#和9#、12#和13#兩組織物得到,在密度相同、厚度相近情況下,面密度越大其吸水速率越小。因此，織物密度、面密度是影響織物吸濕性的關鍵因素,1#滌綸織物吸濕性最優,10#織物吸濕性最差。

2.2 織物速干性

織物滲透面的液態水擴散速度與最大浸濕半徑是考量速干性能的2個因素,數值越大,表示織物的速干性就越好[18]。織物滲透面液態水擴散速度與最大浸濕半徑對比如圖2所示。

圖 2 織物滲透面液態水擴散速度、最大浸濕半徑Fig.2 Spreading speed and maximum wettingradius of fabric permeable surface

從圖2可以看出,各織物滲透面液態水擴散速度與最大浸濕半徑變化趨勢相似。為進一步探討2個變量間的正負相關性,運用Pearson相關系數法,計算出織物滲透面的最大浸濕半徑與液態水擴散速度的Pearson相關系數為0.793,說明2個變量存在顯著正相關性,即滲透面的最大浸濕半徑越大,織物的液態水擴散速度越大。與4#和5#棉織物相比,1#和3#滌氨織物滲透面液態水擴散速度更大,表明滌氨纖維的液態水擴散速度大于棉纖維,2#滌氨纖維織物擴散速度相對較小。可見滲透面液態水擴散速度不僅與纖維種類有關,還受織物厚度影響,4#和10#織物厚度越大,其液態水擴散速度相對越小。在6#～13#織物中,10#、12#織物的面密度值最大而液態水擴散速度最小,6#、13#織物面密度值較小而液態水擴散速度相對較大,織物面密度越大,紗線間與纖維間空隙越少,織物內水分橫向傳導阻力就越大,滲透面液態水擴散速度越小,可見面密度是影響織物速干性的重要因素。除2#織物外,1#～5#織物的滲透面最大浸濕半徑均達最大值,受儀器半徑規格的限制無法對其大小進一步比較,故纖維種類與含量分別對滲透面最大浸濕半徑的影響還有待探討。6#～10#織物的面密度與厚度均在不斷增大,而最大浸濕半徑不斷減小,織物越厚重,織物表面水分集中的越少,越不容易擴散和蒸發[20]。因此，纖維種類與織物厚薄程度均對織物速干性影響較大,且輕薄型織物的速干性優于厚重型。

2.3 織物吸濕速干性能綜合評價

采用灰色關聯度與加權分析相結合方法對 13 種織物的各項性能進行吸濕速干性能優劣的綜合評價[21-22], 液態水動態傳遞性能指標測試數據如表2所示。

表 2 液態水動態傳遞性能指標測試結果Tab.2 Test results of overall moisture management capability

將織物浸濕時間、吸水速率、最大浸濕半徑、液態水擴散速度、單向傳遞指數和液態水動態傳遞指數等10項指標作為單項評價指標,計算各指標的權重及灰色關聯系數,通過各自關聯度大小選出最優樣品。

2.3.2 無量綱化處理 由于實驗中各指標量綱不同,數量級存在差異,為避免數量級大(或小)的指標作用被放大(或縮小),需對原始數據作無量綱化處理,常用的方法有標準差化、極值化、均值化和標準化等。本文采用極值化處理,公式為

參考數列為x0(k)={1,1,…,1}。

2.3.3 計算灰色關聯系數 求織物各指標比較數列與最優值之間的絕對差:

Δi(k)=|1-xi(k)|

(i=1,2,…,13;k=1,2,…,10)

得出兩極最大差與最小差:

計算灰色關聯系數εi(k)

(i=1,2,…,13;k=1,2,…,10)

式中：ξ為分辨系數，取值范圍為0～1,通常取ξ=0.5。各種織物的灰色關聯系數εi(k)見表3。

表 3 灰色關聯系數Tab.3 Grey correlation coefficient

2.3.4 確定各指標權重 傳統灰色關聯度分析法將系統內各指標的權重視為相等,但在液態水動態傳遞測試中,各影響因素對整體吸濕速干性能的重要度不同,故各權重不相等。從實際客觀賦權角度出發,本文采用變異系數法,測定織物各因素集的權重系數,具體公式為

(1)

(k=1,2,…,10)

(2)

(3)

根據式(3)計算得到權重向量

0.08,0.10,0.06,0.18)

2.3.5 計算與比較權重關聯度 利用式(4)計算權重關聯度γi,得出每種織物關聯度大小。

(4)

關聯度越大,說明該織物的吸濕速干性能越好,反之,性能越差。各織物吸濕速干性的加權關聯度大小及排序見表4。

表 4 樣品灰色關聯度及排序Tab.4 Grey correlation degree and ranking of samples

從表4可以看出,由加權灰色關聯度得到13種織物吸濕速干性能綜合比較排序: 1#>5#>6#>3#>4#>11#>7#>8#>13#>12#>9#>2#>10#。1#滌氨織物綜合吸濕速干性能最優,10#錦綸織物最差。從整體排序看,低密度滌氨、棉氨織物綜合吸濕速干性能優于高密度錦綸織物,織物密度對整體性能影響較大。在錦綸織物中,厚度排序為6#<12#<8#<13#<10#,吸濕速干性能排序為6#>12#>8#>13#>10#,因此織物厚度對吸濕速干性影響較大。在滌綸織物中,1#到3#織物氨綸含量逐漸增多且滌綸含量逐漸減少,而1#織物綜合吸濕速干性優于3#織物,2#織物受厚度因素影響小于1#和3#,纖維含量比比厚度對織物綜合性能影響小。

3 結 論

1) 對針織物吸濕性而言,織物密度、面密度對吸濕性影響較大,且織物浸濕時間與平均吸水速率呈負相關；對針織物速干性而言,纖維種類、面密度和厚度對速干性影響較為明顯,且滲透面最大浸濕半徑與液態水擴散速度呈顯著正相關性。

2) 在13種緯平針彈力織物中,1#織物吸濕性最優,10#最差；11#織物速干性最優,2#最差。灰色關聯度分析得出纖維成分為90 %滌綸、10 %氨綸,橫密和縱密分別為96列/5 cm和120行/5 cm,厚度0.47 mm的1#彈力織物綜合吸濕速干性最優。因此,1#滌氨織物更適合作為泳裝、內衣等貼身服裝面料。

3) 吸濕性較差的10#織物可改進密度、面密度優化綜合吸濕速干性能。同時可改進纖維種類、面密度和厚度提高2#織物的速干性。因此,分析織物參數對吸濕速干性的影響以及織物整體綜合性能的優劣,為企業和設計師在彈力織物服裝產品的設計與開發提供參考依據。