2026. — Т 11. — №2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://kostumologiya.ru/28tlkl226.html

This article metadata is also available in English

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 966.9 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Орлов, А. В. Прогнозирование физико-механических свойств иглопробивных нетканых материалов на основе нейросетевого моделирования / А. В. Орлов, Ю. С. Шустов // Костюмология. — 2026. — Т 11. — №2. — URL: https://kostumologiya.ru/PDF/28TLKL226.pdf (дата обращения: 28.08.2026).

Прогнозирование физико-механических свойств иглопробивных нетканых материалов на основе нейросетевого моделирования

Орлов Александр Васильевич
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А. Н. Косыгина
(Технологии. Дизайн. Искусство)», Москва, Россия
Аспирант
E-mail: metroid.prime@yandex.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1157673

Шустов Юрий Степанович
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А. Н. Косыгина
(Технологии. Дизайн. Искусство)», Москва, Россия
Профессор, заведующий кафедры «Материаловедения и товарной экспертизы»
Доктор технических наук, профессор
E-mail: 6145263@mail.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=484967

Аннотация. В статье изложены результаты исследования, направленного на разработку системы нейросетевого прогнозирования физико-механических свойств иглопробивных термоскрепленных нетканых материалов обувного назначения из регенерированного волокнистого сырья. Актуальность работы связана с необходимостью предварительной оценки разрывной нагрузки и разрывного удлинения нетканых полотен на этапе выбора волокнистого состава и структурно-технологических параметров, поскольку проведение полного комплекса опытных выработок и лабораторных испытаний требует значительных временных и материальных затрат. Цель исследования состояла в построении и проверке нейросетевых моделей, позволяющих рассчитывать физико-механические свойства материала по заданным параметрам сырья, структуры полотна и процесса иглопрокалывания. Практическая реализация прогнозирования реализована программной среде Matlab с применением модуля Deep Learning Toolbox. Авторами сформирована экспериментальная база данных по 16 образцам иглопробивных нетканых материалов. В качестве входных параметров использованы поверхностная плотность, волокнистый состав, толщина полотна, глубина прокалывания и плотность прокалывания. В качестве выходных параметров рассматривались разрывная нагрузка и разрывное удлинение в продольном и поперечном направлениях. Для каждого выходного показателя построена отдельная нейросетевая модель. Авторами выполнена оценка точности прогнозирования и проведено сопоставление ошибки модели с экспериментальной вариативностью. Установлено высокое согласование расчетных и экспериментальных данных. Показано, что разработанная система нейросетевого прогнозирования может применяться как расчетный инструмент при предварительном проектировании иглопробивных нетканых материалов и выборе рациональных структурно-технологических параметров.

Ключевые слова: иглопробивные нетканые материалы; регенерированное сырье; методика прогнозирования физико-механических свойств; нейросетевое моделирование; искусственные нейронные сети; прогнозирование свойств; MATLAB

Скачать