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染整质量大数据技术研究与应用

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第1章 引言

1.1 研究背景及意义

1.2 课题相关研究现状

1.3 论文主要内容和结构

1.4 小结

第2章 染色过程质量预测模型与不合格因素分析

2.1 问题描述

2.2 改进思路

2.3 实例分析

2.4 结果分析

2.5 小结

第3章 热定型过程质量不合格因素分析

3.1 热定型质量指标的影响因素

3.2 贝叶斯网络建模

3.3 贝叶斯网络推理

3.4 实例部分

3.5 小结

第4章 染整质量大数据分析系统构架设计

4.1 染整质量大数据系统处理构架

4.2 批量计算模式

4.3 流式计算模式

4.4 双计算模式系统设计及工作流程

4.5 小结

第5章 总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 未来工作展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间参与项目及获奖情况

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摘要

质量因素精准定量分析是实现染整生产过程质量闭环控制的关键环节,染色与热定型是当前染整行业返工率最高的工序,针对目前染色过程传统的分析方式无法精确导致花色质量问题的原因,以及热定型质量分析未全方位考虑对质量有影响的因素,并且在分析中没有充分利用大量历史数据和实时数据的价值,也未将大数据技术应用于其中。
  为解决以上存在的问题,本课题研究内容如下:
  1、针对染色生产过程特点,对生产过程进行分级分析,得出因素与因素,因素与环节,以及环节与最终质量指标之间的关系,结合概率论相关理论知识,建立染色过程串级结构质量预测与分析模型,并用该模型确定对色花色差质量有较大影响的因素集。
  2、全面考虑热定型生产流程、定型机机械构造,采用基于团树传播算法的贝叶斯推理规则,建立工艺参数、设备状态、人工操作与质量间的模型,实现热定型过程质量因素精确定量分析。
  3、深入分析染整质量数据的特点,结合流式计算与批量计算的各自优势,设计基于双计算模式的染整行业质量大数据分析系统构架,并说明各部分的作用与意义以及系统具体工作流程,大数据构架的设计为后续程序设计打下坚实基础。
  通过以上的研究,可为实现染整质量闭环控制和推广染整行业智能化提供有效参考,为提高染色与热定型过程质量分析的精度和准确性,改善产品质量,以及提高生产一次合格率发挥了重要作用。

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