1. Trang chủ
  2. » Văn Hóa - Nghệ Thuật

Nghiên cứu ảnh hưởng của cấu trúc và nguyên liệu tới độ cản tia UV trên vải dệt kim

113 256 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 113
Dung lượng 5,11 MB

Nội dung

Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI -  - ` PHẠM VIỆT HƯNG NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC NGUYÊN LIỆU TỚI ĐỘ CẢN TIA UV TRÊN VẢI DỆT KIM LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ VẬT LIỆU DỆT MAY NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS VŨ THỊ HỒNG KHANH Công nghệ Vật liệu Dệt May HÀ NỘI - 2010 Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng LỜI CẢM ƠN Trước hết, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS.Vũ Thị Hồng Khanh, người thầy tận tâm hướng dẫn, động viên khuyến khích tác giả hoàn thành luận văn Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Hứa Thùy Trang Thầy Cô giáo Khoa CN Dệt May & Thời trang trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, người Thầy, Cô nhiệt tình giúp đỡ tạo điều kiện cho tác giả hoàn thành tốt luận văn Tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới ThS Phạm Đức Dương, ThS.Nguyễn Hải Thanh - phòng thí nghiệm Vật liệu dệt trường Đại học Bách Khoa Hà Nội nhiệt tình giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi để tác giả thực tốt thí nghiệm đề tài Cuối cùng, quan trọng lòng biết ơn chân tình tác giả gửi tới gia đình, người thân yêu gần gũi đồng nghiệp san sẻ gánh vác công việc, tạo điều kiện cho tác giả yên tâm hoàn thành luận văn Tác giả Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan, toàn nội dung trình bày luận văn tác giả tự thực hướng dẫn PGS.TS Vũ Thị Hồng Khanh phòng thí nghiệm Vật liệu dệt- Khoa CN Dệt May & Thời trang Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Tác giả hoàn toàn chịu trách nhiệm nội dung luận văn, chép từ luận văn khác Tác giả Phạm Việt Hưng Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC HÌNH VẼ LỜI MỞ ĐẦU 10 CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỘ CẢN TIA UV CỦA VẢI DỆT KIM 13 1.1 Tia UV tác động lên thể người 13 1.2 Khả cản tia UV vải 14 1.2.1 Các tính chất quang học vật liệu vải 14 1.2.2 Xác định độ cản tia UV 15 1.2.3 Ý nghĩa khả cản tia UV với việc sử dụng vải : 20 1.3 Cấu trúc vải dệt kim độ cản tia UV 21 1.3.1 Phân loại vải dệt kim 22 1.3.2 Cấu trúc vải dệt kim 23 1.3.3 Mối quan hệ khả cản tia UV vải yếu tố cấu trúc vải 27 1.4 Nguyên liệu vải dệt kim thử nghiệm vấn đề cản tia UV 28 1.4.1 Các loại sợi thường dùng dệt kim 28 1.4.2 Các yêu cầu sợi dệt kim 29 1.4.3 Nguyên liệu xơ (xenlulo) Polyeste 30 1.5 Một số tính chất công nghệ - sử dụng vải dệt kim 33 1.6 Kết luận chương I: 37 CHƯƠNG NỘI DUNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 38 2.1 Mục đích nghiên cứu 38 2.2 Đối tượng nghiên cứu 38 2.3 Nội dung nghiên cứu 41 2.3.1 Nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời yếu tố mật độ dọc mật độ ngang đến độ cản tia UV vải dệt kim 41 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng 2.3.2 Nghiên cứu ảnh hưởng độ dày khối lượng vải đến độ cản tia UV 41 2.3.3 Nghiên cứu ảnh hưởng kiểu dệt đến độ cản tia UV 41 2.3.4 Nghiên cứu ảnh hưởng nguyên liệu đến độ cản tia UV vải dệt kim 42 2.4 Phương pháp nghiên cứu 42 2.4.1 Một số phương pháp tiêu chuẩn hoá sử dụng 42 2.4.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm nhiều yếu tố 47 2.5 Kết luận Chương II 55 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU BÀN LUẬN 57 3.1 Kết đo tính toán đặc trưng VDK thực nghiệm 57 3.2 Ảnh hưởng yếu tố cấu trúc đồng thời mật độ dọc (X1) mật độ ngang (X2) tới độ cản tia UV vải dệt kim 59 3.2.1 Xác định quy luật ảnh hưởng đồng thời X1, X2 tới số UPF 59 3.2.2 Các nhận xét ảnh hưởng đồng thời mật độ dọc ngang vải tới độ cản tia UV 65 3.2.3 Bàn luận 65 3.3 Mối quan hệ yếu tố cấu trúc đồng thời theo độ dày theo khối lượng vải dệt kim với độ cản tia cực tím (UPF) 66 3.3.1 Yếu tố độ dày vải 66 3.3.2 Yếu tố khối lượng vải 69 3.4 Ảnh hưởng kiểu dệt tới độ cản tia UV vải dệt kim 71 3.4.1 Đối với vải Cotton 100% 71 3.4.2 Đối với vải PeCo 65/35 72 3.5 Ảnh hưởng nguyên liệu tới độ cản tia cực tím VDK 74 3.5.1 Vải single (PS CS) 74 3.5.2 Vải lascote (PL CL) 75 3.6 Kết luận chương III 77 KẾT LUẬN 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 81 PHỤ LỤC 83 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT - AFNOR (Association France de Normalisation) : Tổ chức tiêu chuẩn Pháp - CAM (Computer-aided manufacturing) : Sản xuất có trợ giúp máy tính - CL; CS: Cotton Lascote; Cotton Single - 2D (2 dimensional ) : Kích thước chiều - 3D (3 dimensional ) : Kích thước chiều - HS Hệ số - ISO (International Organization for Standardization) : Tổ chức tiêu chuẩn quốc tế - Md Mật độ dọc - Mn Mật độ ngang - PL; PS: PeCo Lascote; PeCo Single - TCVN : Tiêu chuẩn Quốc gia -T (Thickness ) : Độ dày vải - VDK: Vải dệt kim -W (Weight ) : Khối lượng vải - UPF (Ultraviolet Protection Factor ): số độ cản tia cực tím - UV (Ultra Violet): Tia cực tím Công nghệ Vật liệu Dệt May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Khoảng biến thiên giá trị tâm biến mật độ dọc mật độ ngang nghiên cứu ảnh hưởng tới độ cản tia UV vải dệt kim 49 Bảng Mô hình thí nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời mật độ dọc mật độ ngang tới độ cản UV vải dệt kim single 49 Bảng Mô hình thí nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời mật độ dọc mật độ ngang tới độ cản UV vải dệt kim lacoste 49 Bảng Ký hiệu (code) mẫu vải thực nghiệm 50 Bảng Các giá trị trung bình độ dày loại vải (mm) 57 Bảng Các giá trị trung bình khối lượng 1m2 loại vải (g/m2) 58 Bảng Các trị số tính toán UPF từ phép đo mẫu vải 58 Bảng Chỉ số cản tia UV vải PS 59 Bảng Chỉ số cản tia UV vải PL 60 Bảng 10 Chỉ số cản tia UV vải CS 60 Bảng 11 Chỉ số cản tia UV vải CL 61 Bảng 12 Tổng hợp phương trình UPF theo X1, X2 nhóm vải 64 Bảng 13 Độ dày UPF vải Cotton Lascote 66 Bảng 14 Độ dày UPF vải PeCo Lascote 66 Bảng 15 Độ dày UPF vải Cotton Single 67 Bảng 16 Độ dày UPF vải Peco Single 67 Bảng 17 Khối lượng UPF vải CL 69 Bảng 18 Khối lượng UPF vải PL 69 Bảng 19 Khối lượng UPF vải CS 70 Bảng 20 Khối lượng UPF vải PS 70 Bảng 21 UPF với vải CS (single) 71 Bảng 22 UPF với vải CL (lascote) 71 Bảng 23 UPF vải single 72 Bảng 24 UPF vải lascote 73 Bảng 25 UPF vải PS 74 Bảng 26 UPF vải CS 75 Bảng 27 UPF vải PL 75 Bảng 28 UPF vải CL 76 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng DANH M ỤC HÌNH VẼ Hình Các loại ung thư da nguyên nhân 13 Hình Thước đo số UV 14 Hình Sự hấp thụ truyền qua vải tia UV 15 Hình Vải mặt phải 22 Hình Vải hai mặt phải 22 Hình Vải hai mặt trái 23 Hình Vòng sợi 24 Hình Vòng dệt 24 Hình Hàng vòng 24 Hình 10 Cột vòng 24 Hình 11 Biểu diễn bước cột vòng A bước hàng vòng B 25 Hình 12 Thử uốn 36 Hình 13 Ảnh chụp máy dệt kim tròn giường kim PAI LUNG, Đài loan 39 Hình 14 Ảnh chụp máy xẻ khổ 39 Hình 15 Ảnh chụp máy văng sấy Stenter, Đài loan 39 Hình 16 Ảnh chụp mẫu vải dệt kim kiểu dệt lacoste 41 Hình 17 Ảnh chụp tủ hoá mẫu M250-RH hãng MESDAN, Italia 43 Hình 18 Ảnh chụp cân điện tử SARTORIUS GB 1503S-OCE, Đức 44 Hình 19 Ảnh chụp thiết bị đo độ dày Meibner 181, Đức 45 Hình 20 UV visible spectio photometer 45 Hình 21 Thiết bị quang phổ tử ngoại khả biến 45 Hình 22 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải PeCo Single 61 Hình 23 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải Cotton Single 62 Hình 24 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải Cotton Lacoste 63 Hình 25 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải PeCo Lacoste 64 Hình 26 Quan hệ độ dày số UPF vải CL PL 67 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng Hình 27 Quan hệ độ dày số UPF vải CS PS 68 Hình 28 Quan hệ khối lượng số UPF vải CL PL 69 Hình 29 Quan hệ khối lượng số UPF vải CS PS 70 Hình 30 Quan hệ kiểu dệt số UPF vải CS CL 72 Hình 31 Quan hệ kiểu dệt số UPF vải PS PL 73 Hình 32 Quan hệ nguyên liệu số UPF vải PS CS 75 Hình 33 Quan hệ nguyên liệu số UPF vải PL CL 76 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng LỜI MỞ ĐẦU Công nghệ dệt may ngành mũi nhọn công nghiệp ngành quan trọng nhiều nước phát triển Trong năm gần đây, ngành Dệt-May nước ta không ngừng phát triển có vai trò quan trọng trình công nghiệp hoá đất nước Ngành Dệt may nước ta không đáp ứng nhu cầu nước, giải lao động đặc biệt mang nguồn thu ngoại tệ nhờ xuất (Kim ngạch xuất tới 10tỷ USD năm 2010) Việc mở rộng phát triển ngành Dệt-May có ngành Dệt kim chủ trương đắn Nhà nước công công nghiệp hoáhiện đại hoá đất nước Trong công nghiệp Dệt-May, vải dệt kim sản phẩm may từ vải dệt kim đóng vai trò quan trọng Ngành Dệt kim đời sau nhanh chóng thu hút quan tâm khách hàng, người tiêu dùng doanh nghiệp ưu điểm bật Với đặc điểm chủ yếu tiện lợi sử dụng, thoáng khí, nhàu, có tính đàn hồi, người sử dụng vận động dễ dàng, hợp thời trang, dễ giặt, mau khô, độ mềm rủ độ co giãn tốt, giá thành không cao, chủng loại sản phẩm phong phú bít tất, găng tay, mũ, quần áo may sẵn, quần áo thể thao, quần áo mặc lót, quần áo trẻ em, sản phẩm y tế gồm băng gạc nhiều sản phẩm đặc biệt dùng y tế ngành khác, sản phẩm từ vải dệt kim ngày đáp ứng yêu cầu nhiều tầng lớp xã hội Xu hướng phát triển yêu cầu ngành dệt may nước ta hội nhập sáu kinh tế quốc tế tạo chất lượng hiệu xuất khẩu, đem lại giá trị gia tăng thực cho ngành kinh tế Một giải pháp phải nghiên cứu, thực nghiệm tổ chức sản xuất cho sản phẩm dệt may đáp ứng chức yêu cầu thông minh sản phẩm Hàng năm có nhiều người phơi nắng trời trực tiếp ánh nắng mặt trời để có da rám nắng hợp thời trang họ hoàn toàn không để ý đến tác hại nó, người nghĩ rám nắng nghiêm trọng thực chất phá huỷ Công nghệ Vật liệu Dệt - May 10 Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Linear 2FI Quadratic Cubic 0.080 0.063 0.050 0.060 Phạm Việt Hưng 0.8979 0.9479 0.9799 0.9904 0.8639 0.9166 0.9465 0.9235 0.7430 0.8719 0.8008 -0.7439 0.097 0.048 0.075 0.66 Suggested Aliased "Model Summary Statistics": Focus on the model maximizing the "Adjusted R-Squared" and the "Predicted R-Squared" Use your mouse to right click on individual cells for definitions Response: Chi so can tia UV cua vai CL ANOVA for Response Surface Cubic Model (Aliased) Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model 0.37 0.054 14.79 0.1977 A 0.11 0.11 30.12 0.1147 B 0.039 0.039 10.83 0.1878 A 6.242E-004 6.242E-004 0.17 0.7494 B 0.012 0.012 3.18 0.3255 AB 0.019 0.019 5.22 0.2626 A 0.000 B 0.000 A2B 2.269E-003 2.269E-003 0.63 0.5737 AB2 1.704E-003 1.704E-003 0.47 0.6172 Residual 3.620E-003 3.620E-003 Cor Total 0.38 not significant The "Model F-value" of 14.79 implies the model is not significant relative to the noise There is a 19.77 % chance that a "Model F-value" this large could occur due to noise Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant In this case there are no significant model terms Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model Std Dev Mean C.V PRESS 0.060 0.48 12.46 0.66 R-Squared Adj R-Squared Pred R-Squared Adeq Precision 0.9904 0.9235 -0.7439 10.454 A negative "Pred R-Squared" implies that the overall mean is a better predictor of your response than the current model "Adeq Precision" measures the signal to noise ratio A ratio greater than is desirable Your ratio of 10.454 indicates an adequate signal This model can be used to navigate the design space Factor Coefficient Estimate DF Standard Error 95% CI Low 95% CI High VIF 100 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Intercept 0.44 A-Mat soi doc 0.23 B-Mat soi ngang 0.14 A2 -0.018 B 0.076 AB -0.069 A3 ALIASED A B3 ALIASED B A2 B -0.041 AB -0.036 Phạm Việt Hưng 1 1 1 0.045 0.043 0.043 0.043 0.043 0.030 -0.13 -0.31 -0.40 -0.56 -0.46 -0.45 1.01 0.77 0.68 0.52 0.62 0.31 3.00 3.00 1.00 1.00 1.00 1 0.052 0.052 -0.70 -0.70 0.62 0.63 3.00 3.00 ============================================================= WARNING The model you selected has terms that are aliased with one another If you continue, the least squares parameter estimates for aliased models will not be unique and the resulting contour plots will be misleading ============================================================= Final Equation in Terms of Coded Factors: Chi so can tia UV cua vai CL = +0.44 +0.23 *A +0.14 *B -0.018 * A2 +0.076 * B2 -0.069 *A*B -0.041 * A2 * B -0.036 * A * B2 Final Equation in Terms of Actual Factors: Not available for ALIASED models Diagnostics Case Statistics Standard Actual Predicted Order Value Value 0.13 0.14 0.66 0.67 0.46 0.47 0.72 0.73 0.21 0.19 0.68 0.66 0.40 0.38 0.68 0.66 0.40 0.44 Student ResidualLeverage -0.010 0.972 -0.010 0.972 -0.010 0.972 -0.010 0.972 0.020 0.889 0.020 0.889 0.020 0.889 0.020 0.889 -0.040 0.556 Cook's Residual -1.000 -1.000 -1.000 -1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -1.000 Outlier Run Distance t Order 4.375 0.000 4.375 0.000 4.375 0.000 4.375 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.156 0.000 101 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng Proceed to Diagnostic Plots (the next icon in progression) Be sure to look at the: 1) Normal probability plot of the studentized residuals to check for normality of residuals 2) Studentized residuals versus predicted values to check for constant error 3) Outlier t versus run order to look for outliers, i.e., influential values 4) Box-Cox plot for power transformations If all the model statistics and diagnostic plots are OK, finish up with the Model Graphs icon DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v CL Normal Plot of Residuals DESIGN-EXPERT Plot 1.00 Chi so can tia UV cua vai CL Chi so can tia UV cua v CL Design Points 99 X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang 0.50 90 B: Mat soi ngang Normal % Probability 95 80 70 50 30 20 10 0.630083 0.530138 0.430193 0.00 0.330248 0.230303 -0.50 -1.00 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 -1.00 Studentized Residuals -0.50 0.00 0.50 1.00 A: M at soi doc DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v CL X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang 0.730028 Chi so can tia UV cua vai CL 0.58011 0.430193 0.280275 0.130358 1.00 1.00 0.50 0.50 0.00 0.00 B: Mat soi ngang-0.50 -0.50 -1.00 A: Mat soi doc -1.00 102 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng PHỤ LỤC 3-2: Các liệu kết đồ thị phương trình thực nghiệm nhận từ phần mềm Design Expent 6 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải CS Std Run Block 5 Block Block Block Block Block Block Block Block Block Factor A:Mat soi doc( hang/100 mm ) 1.00 -1.00 1.00 0.00 0.00 1.00 -1.00 0.00 -1.00 Design Summary Study Type Response Surface Initial Design Central Composite Design Model Quadratic Response Name Units Y1 Chi so can tia UPF UV cua vai CS Factor Name Units A B Factor B:Mat soi ngang ( cot/100 mm ) -1.00 -1.00 0.00 -1.00 0.00 1.00 1.00 1.00 0.00 Experiments Blocks Obs Response Chi so can tia UV cua vai CS ( UPF ) 0.48 0.315 0.5 0.31 0.4 0.79 0.74 0.59 0.36 No Blocks Minimum Maximum 0.31 0.79 Type Low Actual Mat soi doc hang/100 mm Numeric -1.00 Mat soi ngang cot/100 mm Numeric -1.00 Response: Chi so can tia UV cua vai CS *** WARNING: The Cubic Model is Aliased! *** Sequential Model Sum of Squares Sum of Mean Source Squares DF Square Mean 2.24 Linear 0.19 2FI 3.306E-003 Quadratic 0.047 0.023 Cubic2.904E-003 1.452E-003 Residual4.556E-003 4.556E-003 Total 2.49 0.28 High Actual 1.00 1.00 F Value 2.24 0.096 3.306E-003 9.37 0.32 Trans None Model Cubic Low Coded -1.000 -1.000 High Coded 1.000 1.000 Prob > F 10.07 0.31 0.0512 0.7815 0.0121 0.6042 Suggested Aliased "Sequential Model Sum of Squares": Select the highest order polynomial where the additional terms are significant and the model is not aliased Model Summary Statistics Std Source Dev R-Squared Adjusted R-Squared Predicted R-Squared PRESS 103 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Linear 2FI Quadratic Cubic 0.098 0.10 0.050 0.068 0.7705 0.7837 0.9702 0.9818 Phạm Việt Hưng 0.6940 0.6540 0.9205 0.8543 0.4172 -0.3904 0.7229 -2.3202 0.15 0.35 0.069 0.83 Suggested Aliased "Model Summary Statistics": Focus on the model maximizing the "Adjusted R-Squared" and the "Predicted R-Squared" Use your mouse to right click on individual cells for definitions Response: Chi so can tia UV cua vai CS ANOVA for Response Surface Cubic Model (Aliased) Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model 0.25 0.035 7.70 0.2708 A 9.800E-003 9.800E-003 2.15 0.3810 B 0.039 0.039 8.60 0.2092 A 0.019 0.019 4.17 0.2898 B2 0.028 0.028 6.06 0.2456 AB 3.306E-003 3.306E-003 0.73 0.5508 A3 0.000 B3 0.000 A2B 2.552E-003 2.552E-003 0.56 0.5910 AB 3.521E-004 3.521E-004 0.077 0.8274 Residual 4.556E-003 4.556E-003 Cor Total 0.25 not significant The "Model F-value" of 7.70 implies the model is not significant relative to the noise There is a 27.08 % chance that a "Model F-value" this large could occur due to noise Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant In this case there are no significant model terms Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model Std Dev Mean C.V PRESS 0.068 0.50 13.55 0.83 R-Squared Adj R-Squared Pred R-Squared Adeq Precision 0.9818 0.8543 -2.3202 7.464 A negative "Pred R-Squared" implies that the overall mean is a better predictor of your response than the current model "Adeq Precision" measures the signal to noise ratio A ratio greater than is desirable Your ratio of 7.464 indicates an adequate signal This model can be used to navigate the design space Factor Coefficient Estimate DF Standard Error 95% CI Low 95% CI High VIF 104 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Intercept 0.36 A-Mat soi doc 0.070 B-Mat soi ngang 0.14 A2 0.098 B 0.12 AB -0.029 A3 ALIASED A B3 ALIASED B A2 B 0.044 AB -0.016 Phạm Việt Hưng 1 1 1 0.050 0.048 0.048 0.048 0.048 0.034 -0.28 -0.54 -0.47 -0.51 -0.49 -0.46 0.99 0.68 0.75 0.70 0.72 0.40 3.00 3.00 1.00 1.00 1.00 1 0.058 0.058 -0.70 -0.76 0.79 0.73 3.00 3.00 ============================================================= WARNING The model you selected has terms that are aliased with one another If you continue, the least squares parameter estimates for aliased models will not be unique and the resulting contour plots will be misleading ============================================================= Final Equation in Terms of Coded Factors: Chi so can tia UV cua vai CS = +0.36 +0.070 *A +0.14 *B +0.098 * A2 +0.12 * B2 -0.029 *A*B +0.044 * A2 * B -0.016 * A * B2 Final Equation in Terms of Actual Factors: Not available for ALIASED models Diagnostics Case Statistics Standard Actual Predicted Order Value Value 0.32 0.30 0.48 0.47 0.74 0.73 0.79 0.78 0.36 0.38 0.50 0.52 0.31 0.33 0.59 0.61 0.40 0.36 Student ResidualLeverage 0.011 0.972 0.011 0.972 0.011 0.972 0.011 0.972 -0.023 0.889 -0.023 0.889 -0.023 0.889 -0.023 0.889 0.045 0.556 Cook's Residual 1.000 1.000 1.000 1.000 -1.000 -1.000 -1.000 -1.000 1.000 Outlier Distance 4.375 4.375 4.375 4.375 1.000 1.000 1.000 1.000 0.156 Run t Order 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 105 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng Proceed to Diagnostic Plots (the next icon in progression) Be sure to look at the: 1) Normal probability plot of the studentized residuals to check for normality of residuals 2) Studentized residuals versus predicted values to check for constant error 3) Outlier t versus run order to look for outliers, i.e., influential values 4) Box-Cox plot for power transformations If all the model statistics and diagnostic plots are OK, finish up with the Model Graphs icon DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v CS DESIGN-EXPERT Plot Normal Plot of Residuals 1.00 Chi so can tia UV cua vai CS 0.615618 Chi so can tia UV cua v CS Design Points 0.534051 99 X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang 95 90 B: Mat soi ngang Normal % Probability 0.697184 0.615618 80 70 50 30 20 0.50 0.452485 0.370919 0.00 10 -0.50 -1.00 -1.00 -0.50 0.00 0.50 -1.00 1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 A: Mat soi doc Studentized Residuals DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v CS X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang Chi so can tia UV cua vai CS 0.77875 0.656401 0.534051 0.411702 0.289353 1.00 1.00 0.50 0.50 0.00 0.00 B: Mat soi ngang-0.50 -0.50 -1.00 A: Mat soi doc -1.00 106 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng PHỤ LỤC 3-3: Các liệu kết đồ thị phương trình thực nghiệm nhận từ phần mềm Design Expent 6 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải PL Std Run Block 2 Block Block Block Block Block Block Block Block Block Factor A:Mat soi doc( hang/100 mm ) -1.00 1.00 0.00 -1.00 0.00 1.00 -1.00 0.00 1.00 Design Summary Study Type Response Surface Initial Design Central Composite Design Model Quadratic Response Name Units Y1 Chi so can tia UPF UV cua vai PL Factor Name Units A Mat soi doc hang/100 mm B Mat soi ngang cot/100 mm Factor B:Mat soi ngang ( cot/100 mm ) -1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 0.00 0.00 -1.00 -1.00 Experiments Blocks Obs Minimum 0.151 Response Chi so can tia UV cua vai PL ( UPF ) 0.151 1.28 0.85 0.68 0.47 0.9 0.16 0.27 0.56 No Blocks Maximum 1.28 Trans None Model Cubic Type Low Actual High Actual Low Coded High Coded Numeric -1.00 1.00 -1.000 1.000 Numeric -1.00 1.00 -1.000 1.000 Response: Chi so can tia UV cua vai PL *** WARNING: The Cubic Model is Aliased! *** Sequential Model Sum of Squares Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Mean 2.80 2.80 Linear 1.56 0.78 6.77 0.0289 Suggested 2FI 0.34 0.34 4.77 0.0806 Suggested Quadratic 0.22 0.11 2.55 0.2252 Cubic 0.12 0.059 4.58 0.3138 Aliased Residual 0.013 0.013 Total 5.04 0.56 "Sequential Model Sum of Squares": Select the highest order polynomial where the additional terms are significant and the model is not aliased Model Summary Statistics Std Source Dev R-Squared Adjusted R-Squared Predicted R-Squared PRESS 107 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Linear 2FI Quadratic Cubic 0.34 0.27 0.21 0.11 Phạm Việt Hưng 0.6931 0.8430 0.9419 0.9943 0.5908 0.7487 0.8450 0.9542 0.1928 0.5472 0.3186 -0.0430 1.81 1.02 1.53 2.34 Suggested Suggested Aliased "Model Summary Statistics": Focus on the model maximizing the "Adjusted R-Squared" and the "Predicted R-Squared" Use your mouse to right click on individual cells for definitions Response: Chi so can tia UV cua vai PL ANOVA for Response Surface Cubic Model (Aliased) Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model 2.23 0.32 24.82 0.1534 A 0.048 0.048 3.74 0.3038 B 0.62 0.62 47.96 0.0913 A 0.095 0.095 7.42 0.2240 B2 0.13 0.13 9.86 0.1963 AB 0.34 0.34 26.19 0.1228 A3 0.000 B3 0.000 A2B 0.059 0.059 4.58 0.2783 AB 0.059 0.059 4.58 0.2783 Residual 0.013 0.013 Cor Total 2.24 not significant The "Model F-value" of 24.82 implies the model is not significant relative to the noise There is a 15.34 % chance that a "Model F-value" this large could occur due to noise Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant In this case there are no significant model terms Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model Std Dev Mean C.V PRESS 0.11 0.56 20.32 2.34 R-Squared Adj R-Squared Pred R-Squared Adeq Precision 0.9943 0.9542 -0.0430 13.289 A negative "Pred R-Squared" implies that the overall mean is a better predictor of your response than the current model "Adeq Precision" measures the signal to noise ratio A ratio greater than is desirable Your ratio of 13.289 indicates an adequate signal This model can be used to navigate the design space Factor Coefficient Estimate DF Standard Error 95% CI Low 95% CI High VIF 108 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng Intercept 0.54 0.084 -0.54 1.61 A-Mat soi doc 0.16 0.080 -0.86 1.17 B-Mat soi ngang 0.56 0.080 -0.46 1.57 A -0.22 0.080 -1.24 0.80 B 0.25 0.080 -0.77 1.27 AB 0.29 0.057 -0.43 1.01 A ALIASED A B3 ALIASED B A2 B -0.21 0.098 -1.46 1.04 AB 0.21 0.098 -1.04 1.46 ============================================================= WARNING The model you selected has terms that are aliased with one another If you continue, the least squares parameter estimates for aliased models will not be unique and the resulting contour plots will be misleading ============================================================= 3.00 3.00 1.00 1.00 1.00 3.00 3.00 Final Equation in Terms of Coded Factors: Chi so can tia UV cua vai PL = +0.54 +0.16 *A +0.56 *B -0.22 * A2 +0.25 * B2 +0.29 *A*B -0.21 * A2 * B +0.21 * A * B2 Final Equation in Terms of Actual Factors: Not available for ALIASED models Diagnostics Case Statistics Standard Actual Predicted Order Value Value 0.13 0.15 0.28 0.30 0.24 0.26 1.55 1.57 0.20 0.16 0.51 0.47 0.27 0.23 1.38 1.34 0.46 0.54 Student ResidualLeverage -0.019 0.972 -0.019 0.972 -0.019 0.972 -0.019 0.972 0.038 0.889 0.038 0.889 0.038 0.889 0.038 0.889 -0.076 0.556 Cook's Residual -1.000 -1.000 -1.000 -1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 -1.000 Outlier Distance 4.375 4.375 4.375 4.375 1.000 1.000 1.000 1.000 0.156 Run t Order 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Proceed to Diagnostic Plots (the next icon in progression) Be sure to look at the: 1) Normal probability plot of the studentized residuals to check for normality of residuals 109 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng 2) Studentized residuals versus predicted values to check for constant error 3) Outlier t versus run order to look for outliers, i.e., influential values 4) Box-Cox plot for power transformations If all the model statistics and diagnostic plots are OK, finish up with the Model Graphs icon DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v PL Normal Plot of Residuals DESIGN-EXPERT Plot 1.00 Chi so can tia UV cua vai PL Chi so can tia UV cua v PL Design Points 99 0.882517 0.50 95 0.686428 90 B: Mat soi ngang Normal % Probability 1.07861 X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang 80 70 50 30 20 0.490339 0.00 0.29425 10 -0.50 -1.00 -1.00 -0.50 0.00 0.50 -1.00 1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 A: Mat soi doc Studentized Residuals DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v PL X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang 1.27469 Chi so can tia UV cua vai PL 0.980561 0.686428 0.392294 0.0981611 1.00 1.00 0.50 0.50 0.00 0.00 B: Mat soi ngang-0.50 -0.50 -1.00 A: Mat soi doc -1.00 110 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng PHỤ LỤC 3-4: Các liệu kết đồ thị phương trình thực nghiệm nhận từ phần mềm Design Expent 6 Ảnh hưởng Md, Mn tới UPF vải PS Std Run Block 1 Block Block Block Block Block Block Block Block Block Factor A:Mat soi doc( hang/100 mm ) -1.00 -1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1.00 1.00 -1.00 Design Summary Study Type Response Surface Initial Design Central Composite Design Model Quadratic Response Name Units Y1 Chi so can tia UPF UV cua vai PS Factor Name Units A Mat soi doc hang/100 mm B Mat soi ngang cot/100 mm Factor B:Mat soi ngang ( cot/100 mm ) 1.00 0.00 1.00 1.00 -1.00 0.00 0.00 -1.00 -1.00 Experiments Blocks Obs Minimum 0.54 Response Chi so can tia UV cua vai PL ( UPF ) 1.41 0.66 1.11 1.79 0.76 1.01 0.95 0.67 0.54 No Blocks Maximum 1.79 Trans None Model Cubic Type Low Actual High Actual Low Coded High Coded Numeric -1.00 1.00 -1.000 1.000 Numeric -1.00 1.00 -1.000 1.000 Response: Chi so can tia UV cua vai PS *** WARNING: The Cubic Model is Aliased! *** Sequential Model Sum of Squares Sum of Source Squares DF Mean 8.80 Linear 1.02 2FI 0.016 Quadratic 0.064 Cubic 0.14 Residual 0.062 Total 10.10 Mean Square 0.51 0.016 0.032 0.070 0.062 1.12 F Value 8.80 10.91 0.30 0.48 1.13 Prob > F 0.0100 0.6102 0.6609 0.5542 Suggested Aliased "Sequential Model Sum of Squares": Select the highest order polynomial where the additional terms are significant and the model is not aliased Model Summary Statistics Std Source Dev R-Squared Adjusted R-Squared Predicted R-Squared PRESS 111 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Linear 2FI Quadratic Cubic 0.22 0.23 0.26 0.25 Phạm Việt Hưng 0.7844 0.7964 0.8455 0.9525 0.7125 0.6742 0.5880 0.6203 0.4711 -0.0532 -0.6578 -7.6490 0.69 1.37 2.15 11.24 Suggested Aliased "Model Summary Statistics": Focus on the model maximizing the "Adjusted R-Squared" and the "Predicted R-Squared" Use your mouse to right click on individual cells for definitions Response: Chi so can tia UV cua vai PS ANOVA for Response Surface Cubic Model (Aliased) Analysis of variance table [Partial sum of squares] Sum of Mean F Source Squares DF Square Value Prob > F Model 1.24 0.18 2.87 0.4266 A 0.042 0.042 0.68 0.5606 B 0.061 0.061 0.99 0.5011 A 3.756E-003 3.756E-003 0.061 0.8460 B 0.060 0.060 0.97 0.5041 AB 0.016 0.016 0.25 0.7031 A 0.000 B 0.000 A2B 0.14 0.14 2.25 0.3744 AB2 4.083E-004 4.083E-004 6.621E-003 0.9483 Residual 0.062 0.062 Cor Total 1.30 not significant The "Model F-value" of 2.87 implies the model is not significant relative to the noise There is a 42.66 % chance that a "Model F-value" this large could occur due to noise Values of "Prob > F" less than 0.0500 indicate model terms are significant In this case there are no significant model terms Values greater than 0.1000 indicate the model terms are not significant If there are many insignificant model terms (not counting those required to support hierarchy), model reduction may improve your model Std Dev 0.25 R-Squared 0.9525 Mean 0.99 Adj R-Squared 0.6203 C.V 25.11 Pred R-Squared -7.6490 PRESS 11.24 Adeq Precision 5.339 A negative "Pred R-Squared" implies that the overall mean is a better predictor of your response than the current model "Adeq Precision" measures the signal to noise ratio A ratio greater than is desirable Your ratio of 5.339 indicates an adequate signal This model can be used to navigate the design space Factor Coefficient Estimate DF Standard Error 95% CI Low 95% CI High VIF 112 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Intercept 0.84 A-Mat soi doc 0.15 B-Mat soi ngang 0.18 A2 0.043 B 0.17 AB 0.062 A3 ALIASED A B3 ALIASED B A2 B 0.32 AB -0.017 Phạm Việt Hưng 1 1 1 0.19 0.18 0.18 0.18 0.18 0.12 -1.51 -2.09 -2.06 -2.19 -2.06 -1.52 3.20 2.38 2.41 2.27 2.40 1.64 3.00 3.00 1.00 1.00 1.00 1 0.22 0.22 -2.41 -2.75 3.06 2.72 3.00 3.00 ============================================================= WARNING The model you selected has terms that are aliased with one another If you continue, the least squares parameter estimates for aliased models will not be unique and the resulting contour plots will be misleading ============================================================= Final Equation in Terms of Coded Factors: Chi so can tia UV cua vai PS = +0.84 +0.15 *A +0.18 *B +0.043 * A2 +0.17 * B2 +0.062 *A*B +0.32 * A2 * B -0.017 * A * B2 Final Equation in Terms of Actual Factors: Not available for ALIASED models Diagnostics Case Statistics Standard Actual Predicted Order Value Value 0.54 0.50 0.67 0.63 1.41 1.37 1.79 1.75 0.66 0.74 0.95 1.03 0.76 0.84 1.11 1.19 1.01 0.84 Student ResidualLeverage 0.041 0.972 0.041 0.972 0.041 0.972 0.041 0.972 -0.083 0.889 -0.083 0.889 -0.083 0.889 -0.083 0.889 0.17 0.556 Cook's Residual 1.000 1.000 1.000 1.000 -1.000 -1.000 -1.000 -1.000 1.000 Outlier Distance 4.375 4.375 4.375 4.375 1.000 1.000 1.000 1.000 0.156 Run t Order 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 113 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 Luận văn thạc sỹ khoa học Phạm Việt Hưng Proceed to Diagnostic Plots (the next icon in progression) Be sure to look at the: 1) Normal probability plot of the studentized residuals to check for normality of residuals 2) Studentized residuals versus predicted values to check for constant error 3) Outlier t versus run order to look for outliers, i.e., influential values 4) Box-Cox plot for power transformations If all the model statistics and diagnostic plots are OK, finish up with the Model Graphs icon DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v PS Normal Plot of Residuals DESIGN-EXPERT Plot 1.00 Chi so can tia UV cua vai PS 1.54028 Chi so can tia UV cua v PS Design Points 99 1.33194 X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang 0.50 95 90 B: Mat soi ngang Normal % Probability 1.12361 80 70 50 30 20 0.915278 0.00 0.706944 10 -0.50 -1.00 -1.00 -0.50 0.00 0.50 -1.00 1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 A: M at soi doc Studentized Residuals DESIGN-EXPERT Plot Chi so can tia UV cua v PS X = A: Mat soi doc Y = B: Mat soi ngang Chi so can tia UV cua vai PS 1.74861 1.43611 1.12361 0.811111 0.498611 1.00 1.00 0.50 0.50 0.00 0.00 B: Mat soi ngang-0.50 -0.50 -1.00 A: Mat soi doc -1.00 114 Công nghệ Vật liệu Dệt - May Khoá 2008 - 2010 ... lượng, độ dày vải dệt kim tốc độ cản tia UV vải - Nghiên cứu ảnh hưởng kiểu dệt tới độ cản tia UV vải dệt kim - Khảo sát ảnh hưởng nguyên liệu tới độ cản tia UV vải dệt kim  Chương III : Kết nghiên. .. biến mật độ dọc mật độ ngang nghiên cứu ảnh hưởng tới độ cản tia UV vải dệt kim 49 Bảng Mô hình thí nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời mật độ dọc mật độ ngang tới độ cản UV vải dệt kim single... đến khả cản tia UV vải dệt kim  Chương II : Nội dung phương pháp nghiên cứu thực nghiệm - Nghiên cứu ảnh hưởng đồng thời mật độ dọc ngang tới độ cản tia UV vải dệt kim - Khảo sát ảnh hưởng khối

Ngày đăng: 21/07/2017, 19:49

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN