崔少英，孫倩茜

（河北科技大學(xué)紡織服裝學(xué)院，河北石家莊 050018）

羊毛衫因其良好的舒適性和較強的時尚感而受到消費者喜愛。人體穿著服裝后的舒適感主要取決于人體所產(chǎn)生的熱量、水分與服用環(huán)境散失能力之間是否平衡［1］，而決定服裝散熱性能的是針織面料的熱傳遞性能。目前對織物熱傳遞性能的研究，主要集中在導(dǎo)熱機理、測試儀器、實驗方案、評價方法、環(huán)境條件、服用性能等領(lǐng)域［2－5］。提高織物熱傳遞性能的方法主要包括對纖維材料種類的選擇［6］；對纖維或織物進行后整理，如在纖維或織物上添加具有遠紅外輻射特性的納米材料，使織物的保暖性有所提 高［7－8］；應(yīng) 用 相 變 材 料 等 使 織 物 獲 得 好 的 保 暖性［9－10］；采用更多的織物層數(shù)提高織物保暖性等。從織物結(jié)構(gòu)的角度來討論有關(guān)參數(shù)對羊毛織物熱傳遞性能的影響及其規(guī)律的研究還有待提高。筆者采用不同細度羊毛紗線，在不同機號的織機上進行編織，以獲得結(jié)構(gòu)參數(shù)不同的織物，在測量織物未充滿系數(shù)、厚度、單位面積干燥質(zhì)量以及密度和導(dǎo)熱系數(shù)之間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，并運用MATLAB 軟件進行分析，研究影響羊毛橫機織物熱傳遞性能的因素。

1 試 驗

1.1 材料與設(shè)備

紗線：羊毛紗線，紗線細度為18tex，31tex。

織機：普通機械式手搖橫機，機號為6針、9針、12針。

測量儀器：KES－7織物風(fēng)格儀；Y802A 型八籃恒溫烘箱；Sartorius BS223S 電子天平（最大量程220g，精確度0.001g）；YG141型機械式測厚儀。

1.2 織物組織選取

選用針織毛衫常用緯平針組織。機上試樣為40cm×40cm，編織時，為獲得不同密度的織物，可小幅度調(diào)整彎紗深度達到試驗?zāi)康摹?/p>

1.3 測試方法

編織完成后，將織物放在溫度為（20±2）℃，濕度為（65±2）%恒溫恒濕的環(huán)境下，經(jīng)24h自然回縮后再進行測試。

1.3.1 未充滿系數(shù)

未充滿系數(shù)δ是線圈長度L0與紗線直徑d的比值。表示針織物在相同密度條件下，紗線細度對其稀密程度的影響。編織試樣時，在紗線上用彩色水筆標(biāo)記出長度為10cm 的標(biāo)記，每塊試樣上標(biāo)記3段。測量時數(shù)出標(biāo)記范圍內(nèi)（即紗線長度10cm）的線圈數(shù)N，根據(jù)公式（1）計算出線圈長度，再根據(jù)3處標(biāo)記的線圈長度，計算出平均值：

根據(jù)編織時紗線的公支數(shù)和合股數(shù)，計算出紗線直徑。然后根據(jù)未充滿系數(shù)公式（2）計算出未充滿系數(shù)δ：

1.3.2 織物總密度

試樣下機鋪平放好，經(jīng)24h自然回縮后，沿線圈橫列方向，利用直尺計數(shù)5cm 內(nèi)線圈縱行數(shù)，計算得到織物橫密PA；沿線圈縱行方向，利用直尺計數(shù)5cm內(nèi)線圈橫列數(shù)，計算得到織物縱密PB。計算出橫密和縱密的平均值，最后按公式（3）計算出總密度：

1.3.3 面密度

試樣下機經(jīng)過24h自然回縮后，測量各布樣尺寸并計算其面積。用恒溫烘箱預(yù)熱至110℃（約需40 min）。將布樣依次放入吊籃內(nèi)，注意各吊籃內(nèi)布樣多少盡量保持一致，將烘箱門關(guān)閉鎖好，并記錄入箱時間。烘干100min后，進行第1次稱重并記錄。繼續(xù)烘干10min，進行第2次稱重并記錄，若2次稱重質(zhì)量差小于0.05%，則后一次質(zhì)量即為干燥質(zhì)量。用干燥質(zhì)量除以布樣面積就得到試樣的面密度。

1.3.4 織物厚度

試樣松弛處理完成后，利用機械式測厚儀測試布樣厚度，把布樣平整放置好，用500g重錘壓在布樣上，穩(wěn)定后讀數(shù)。移動布樣，在不同位置重復(fù)以上步驟5次。計算出布樣厚度的平均值。

1.3.5 導(dǎo)熱系數(shù)

在溫度為（20±2）℃，濕度為（65±2）%的恒溫恒濕環(huán)境下，將KES－7 織物風(fēng)格儀預(yù)熱（約30 min）。調(diào)節(jié)溫度使GUARD 溫度為34.0 ℃、BT 溫度為33.7 ℃、BASE溫度為23.7 ℃，溫度穩(wěn)定后調(diào)零。將試樣平攤在測試臺上，另一測試板放在試樣上后按“開始”按鈕，KES 自動積分1 min后停止，讀數(shù)、還原復(fù)位。在不同位置重復(fù)以上步驟3 次。用保暖率W、織物厚度D計算平均導(dǎo)熱量，利用公式（4）計算導(dǎo)熱系數(shù)。

其中：A＝25cm2；ΔT＝10 ℃

2 結(jié)果與分析

經(jīng)測試，針織物各項參數(shù)如表1所示，并對各項參數(shù)與導(dǎo)熱系數(shù)的關(guān)系作出分析，進行回歸方程擬合與方差分析，取分位數(shù)α＝0.05。

表1 針織物各項參數(shù)Tab.1 Knitted fabric parameters

2.1 未充滿系數(shù)

運用MATLAB 軟件處理數(shù)據(jù)，得導(dǎo)熱系數(shù)隨未充滿系數(shù)變化的回歸方程y＝0.307 6e－0.01226x，可決系數(shù)R＝0.865 3，可知回歸方程與實驗數(shù)據(jù)擬合非常好。而通過方差分析表2可知，在分位數(shù)α＝0.05的情況下未充滿系數(shù)對針織物導(dǎo)熱系數(shù)的影響非常顯著。

表2 導(dǎo)熱系數(shù)與未充滿系數(shù)回歸方程方差分析Tab.2 Variance analysis of coefficient regression equation about coefficient of thermal conductivity and opening percentage

圖1是應(yīng)用回歸方程式和實驗數(shù)據(jù)作出的羊毛橫機織物導(dǎo)熱系數(shù)隨未充滿系數(shù)變化的趨勢圖。

圖1 導(dǎo)熱系數(shù)與未充滿系數(shù)的關(guān)系Fig.1 Relationship between thermal conductivity and opening percentage

由圖1可知，羊毛橫機織物的導(dǎo)熱系數(shù)隨著未充滿系數(shù)的增大呈下降趨勢。這是因為未充滿系數(shù)表示在針織物密度相同條件下，紗線細度對其稀密程度的影響。當(dāng)線圈長度一定時，紗線越粗，則織物的未充滿系數(shù)越小，織物越緊密。紗線越細，織物未充滿系數(shù)就愈大，表明織物中未被紗線充滿的空間愈大，織物愈是疏松，其組織內(nèi)部所含靜止空氣越多，則導(dǎo)熱系數(shù)越小。

2.2 面密度

應(yīng)用MATLAB軟件處理數(shù)據(jù)，得羊毛橫機織物導(dǎo)熱系數(shù)隨織物面密度變化的回歸方程式為y＝0.296 93－0.001 9181／x，可決系數(shù)R＝0.882 7，可知回歸方程與實驗數(shù)據(jù)擬合非常好。而通過方差分析表3得到在分位數(shù)α＝0.05的情況下織物面密度對針織物導(dǎo)熱系數(shù)的影響非常顯著。

表3 導(dǎo)熱系數(shù)與面密度回歸方程方差分析Tab.3 Variance analysis of coefficient regression equation about coefficient of thermal conductivity and the per unit area density

圖2是應(yīng)用回歸方程式和實驗數(shù)據(jù)作出的羊毛橫機織物導(dǎo)熱系數(shù)隨面密度增大變化趨勢圖。

圖2 導(dǎo)熱系數(shù)與面密度的關(guān)系Fig.2 Relationship of coefficient of thermal conductivity and dry weight per unit area

從圖2可以看出，隨羊毛橫機織物面密度增加，導(dǎo)熱系數(shù)λ呈增大趨勢同時增大趨勢逐步放緩。這是由于織物面密度越小，其所含靜止空氣的數(shù)量就越多，所以織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ越小，熱傳遞性能也相應(yīng)變差。而隨著織物面密度增加，內(nèi)部靜止空氣含量隨之減少，則織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ相應(yīng)增大。當(dāng)面密度增大到一定程度時，織物透氣性減小，空氣對流作用減弱，所以導(dǎo)熱系數(shù)增大的趨勢放緩。

2.3 織物密度

對實驗數(shù)據(jù)進行擬合處理，得導(dǎo)熱系數(shù)隨織物總密度變化的回歸方程y＝0.296 45－58.705 3／x，可決系數(shù)R＝0.867 6，可知回歸方程與實驗數(shù)據(jù)擬合非常好。而通過方差分析表4得到在分位數(shù)α＝0.05的情況下織物總密度對針織物導(dǎo)熱系數(shù)的影響非常顯著。

表4 導(dǎo)熱系數(shù)與織物總密度回歸方程方差分析Tab.4 Variance analysis of coefficient regression equation about coefficients of thermal conductivity and density

圖3是應(yīng)用回歸方程式和實驗數(shù)據(jù)作出的羊毛橫機織物的導(dǎo)熱系數(shù)隨織物總密度變化的趨勢圖。

圖3 織物總密度與導(dǎo)熱系數(shù)的關(guān)系Fig.3 Relationship between thermal conductivity and density

由圖3可知，羊毛橫機織物的導(dǎo)熱系數(shù)隨著織物總密度的上升呈增加趨勢，且上升趨勢隨著織物總密度的增大而放緩。這是因為織物的密度反映織物的稀疏程度?？椢锩芏仍叫?，則織物越稀疏，即空氣對流作用就會更加明顯，相應(yīng)的其導(dǎo)熱系數(shù)λ越?。环粗?，密度增加，織物越緊密，空氣對流相對減弱，導(dǎo)致織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ也有所增加。同時，隨著織物密度增大則織物內(nèi)部靜止空氣層減少，所以羊毛橫機織物導(dǎo)熱系數(shù)的增加趨勢放緩。

2.4 織物厚度

應(yīng)用MATLAB 軟件對實驗數(shù)據(jù)進行擬合處理，得導(dǎo)熱系數(shù)與織物厚度的回歸方程為y＝0.407 9－0.293 6／x，R＝0.801 4，可知回歸方程與實驗數(shù)據(jù)擬合非常好。而通過方差分析（表5）得到在分位數(shù)α＝0.05的情況下織物厚度對針織物導(dǎo)熱系數(shù)的影響非常顯著。

表5 導(dǎo)熱系數(shù)與織物厚度回歸方程方差分析Tab.5 Variance analysis of coefficient regression equation about coefficients of thermal conductivity and thickness

圖4是應(yīng)用回歸方程式和實驗數(shù)據(jù)作出的羊毛橫機針織物導(dǎo)熱系數(shù)隨織物厚度變化的趨勢圖。

由圖4可知，隨著羊毛織物厚度的增加，織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ也相應(yīng)有所增加，且當(dāng)織物厚度增大到一定程度時，導(dǎo)熱系數(shù)增大速度逐步放緩。這是因為織物厚度增加時內(nèi)部縫隙也會變大，則織物內(nèi)部靜止空氣層變厚；同時，隨著厚度增加，織物內(nèi)部空氣分子活躍起來，對流作用明顯，導(dǎo)致織物熱傳遞性能也相應(yīng)變好。雙重作用下，導(dǎo)致織物的導(dǎo)熱系數(shù)隨織物厚度的增加而逐步升高。當(dāng)織物厚度增加到一定程度時，空氣對流作用相應(yīng)減弱，導(dǎo)熱系數(shù)增大速度放慢。

綜上所述可知：除了紗線本身的隔熱性外，針織物導(dǎo)熱性的大小主要是織物內(nèi)部靜止空氣量和流動空氣量綜合作用的結(jié)果。而針織物各參數(shù)的變化正是改變了織物內(nèi)部的空氣容量與狀態(tài)，導(dǎo)致織物導(dǎo)熱系數(shù)發(fā)生改變。

對各系數(shù)與導(dǎo)熱系數(shù)的回歸方程進行方差分析，對其F值進行比較可得：面密度＞總密度＞未充滿系數(shù)＞織物厚度?？芍?個參數(shù)中面密度對織物導(dǎo)熱系數(shù)影響最顯著，其次為總密度、未充滿系數(shù)，織物厚度排最后。

圖4 導(dǎo)熱系數(shù)與織物厚度的關(guān)系Fig.4 Relationship between thermal conductivity and thickness

3 結(jié) 語

1）隨著羊毛橫機織物未充滿系數(shù)的增大導(dǎo)熱系數(shù)降低，擬合方程為y＝0.307 6e－0.01226x，可決系數(shù)R＝0.865 3。

2）隨著羊毛橫機織物密度的增大，羊毛針織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ呈降低趨勢，擬合方程為y＝0.296 93－0.001 918 1／x，可決系數(shù)R＝0.882 7。

3）隨著羊毛橫機織物面密度的增加，織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ呈增大趨勢，擬合方程為y＝0.296 45－58.705 3／x，可決系數(shù)R＝0.867 6。

4）隨著羊毛橫機織物厚度的增加羊毛針織物的導(dǎo)熱系數(shù)λ呈增大趨勢，擬合方程為y＝0.407 9－0.293 6／x，可決系數(shù)R＝0.801 4。

5）針織物面密度對織物導(dǎo)熱系數(shù)影響最顯著，其次為總密度、未充滿系數(shù)，織物厚度排最后。

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