摘要
本发明提供了一种液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数优化方法,属于植物性功能纤维生产技术领域,包括:1)收集工艺参数及纤维性能指标历史数据;2)分析工艺参数与纤维性能的相关性,筛选出关键影响参数;3)基于关键参数建立多目标预测模型,利用拉丁超立方采样生成模拟数据集;4)对模拟数据进行聚类筛选,得到Pareto最优工艺参数组合;5)实验验证预测模型的准确性,并对模型进行迭代优化;6)最终采用响应面法进行精细化优化,得到最优的生产工艺参数。本发明的方案解决了现有技术中往往依靠工程师经验对液体添加式生产植物性功能纤维的工艺参数进行调整,不能得到更好的优化参数的技术问题。
技术关键词
工艺参数优化方法
纤维
支持向量回归算法
响应面法
拉丁超立方采样
液体泵
数据
抗静电
回归方法
抗菌
指数
成分分析
聚类
小规模
助剂
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强度
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