針織面料涼爽性能的評價方法及其預測模型

楊 陽， 俞 欣， 章為敬， 張佩華

(1. 東華大學 紡織學院， 上海 201620； 2. 迪肯大學 前沿材料研究所， 澳大利亞 吉朗 3216)

面料的吸濕涼爽性能是決定夏季服裝及運動服裝的熱濕舒適性的重要指標。當人體大量出汗后，服裝良好的吸濕性能有利于吸濕排汗，使服裝-人體微環境保持干燥舒適；然而若汗液不能及時排出，大量的汗液和熱量在服裝-人體微環境積聚，產生悶熱和黏著感。服裝熱舒適性在很大程度上取決于服裝的熱濕傳遞特性[1-2]、人體周圍環境(如溫度、環境空氣的相對濕度和風速)以及人體運動量[3]。當人體出汗過多時，較低的環境溫度和相對濕度，以及較高的風速有利于服裝-人體微環境與外界進行熱質交換。此外，織物良好的導熱性可促進熱量快速向外傳遞，有利于人體降溫。當活動量較小時，服裝-人體微環境的汗液以汽態形式存在，此時服裝的傳熱機制主要是熱傳導、熱對流和熱輻射[4]。然而，人體大量出汗后，水分蒸發在維持服裝熱濕舒適性方面起主導作用[5]，這是因為水分蒸發吸熱，帶走大量的熱量，從而產生涼爽感[6-7]；因此，在大量出汗情況下，維持人體舒適主要由汗液蒸發吸熱實現[8]，而非織物的傳熱性能。

合理有效的涼爽性能檢測方法是評價織物涼爽性能的必要手段，有助于涼爽織物的設計和研發。有關織物的液態水分傳遞性能和吸濕快干性能的測試方法較多，主要有液態水分管理測試[9]、芯吸測試、浸潤性能測試、透濕率測試、水分蒸發速率測試[10-11]、回潮率測試等[12]。然而此類方法僅適用于對織物的濕態涼爽性能進行定性和一定程度的定量表征，不能完全反映織物的涼爽性能。織物的導熱性能通常通過采用熱平板測試儀[13-14]、暖體假人[15]以及織物觸感測試儀[16]測試織物的熱阻、濕阻、導熱系數等指標來表征，但該類測試方法只能測試織物達到穩態的熱性能指標，適用于對織物干態涼爽性能的粗略描述。最大熱流量可表征織物的瞬間接觸涼感性能[14,17]，然而該方法僅適用于人體皮膚與織物存在明顯溫差時該織物干態的瞬間涼感，不能反映織物實際穿著過程中的涼爽性能。為更好地對針織面料的涼爽性能進行測試評價，課題組前期提出了一種綜合評價針織面料吸濕涼爽功能的測試方法[18]。本文提出了針織面料的涼爽性能評價方法，并根據濕態織物升溫曲線特征以及織物熱阻的測試原理，提出表征織物濕態涼爽性能的指標，通過測試分析織物的透氣率、芯吸高度、單向導濕指數、擴散半徑、干燥速率、熱阻和濕阻，分析影響織物濕態涼爽性能的因素。

1 實驗材料

為分析影響織物濕態涼爽性能的因素，使用機號為E22的多功能小型雙面圓緯機(BCM/60RG，漳州偉翔精密機械有限公司)，以及機號為E34的針織大圓機(XL-XST，鑫隆針織機械有限公司)分別制備具有不同熱濕傳遞性能的34種針織面料試樣。試樣的編織結構如圖1所示，圖中數字為編織路數。試樣的基本參數如表1所示。

圖1 針織面料的編織結構Fig.1 Knitting structure of knitted fabric samples.(a) Double tuck stitch; (b) Double tuck stitch (small mesh); (c) 1×1 interlock; (d) Double tuck stitch (large mesh)

2 熱濕性能測試方法

織物透氣性采用YG461E-III型全自動透氣性測試儀(寧波紡織儀器廠)，根據ISO 9237—2017《紡織品 纖維織物透氣性測定》進行測試，織物的測試面積為20 cm2，測試壓力為100 Pa。

織物的芯吸高度通過垂直芯吸測試法測定，測試時間為30 min，試樣大小為2.5 cm×30 cm。分別測試織物經向和緯向的芯吸高度，以經緯向芯吸高度的平均值作為織物的芯吸高度。

織物的液態水分管理性能采用M290型液態水分管理測試儀(標準集團(香港)股份有限公司)，根據ASTM D1776—2008e1《紡織品的調濕和試驗標準實施規程》測定[19]，試樣的測試面積為8 cm×8 cm。測試使用的人造汗液由1 L蒸餾水和大約9 g氯化鈉混合制成。

干燥速率由RF4008HP型干燥速率測試儀(深圳市瑞鋒儀器有限公司)，按照AATCC TM 201—2013《織物干燥速率：加熱板法》進行測試。試樣的測試面積為15 cm×15 cm。

織物的熱生理舒適性采用YG606型熱阻濕阻測試儀(寧波紡織儀器廠)，根據ASTM D1776/D1776 M—2016《紡織品的調節和試驗標準實施規程》測定。

3 涼爽性能測試方法和評價指標

3.1 涼爽性能測試方法

織物的涼爽性能主要表現為2個方面：一是織物具有良好的導熱散熱功能，通過熱傳導的方式將人體皮膚熱量擴散至大氣環境中，起到一定的涼爽作用；二是織物具有良好的導濕散濕功能，當人體大量出汗時，通過汗液的快速傳導和蒸發吸濕，起到涼爽降溫的效果。

為綜合評價織物的涼爽性能，在前期研究[18]的基礎上，提出以干濕態織物的升溫性能表征其涼爽能力。測試干態織物在一定熱功率條件下的溫度變化，可表征織物的熱傳導能力；測試濕態織物在一定熱功率條件下的溫度變化，可綜合表征織物的涼爽性能，包括織物的熱傳遞、水分擴散、蒸發散熱以及相變吸熱等。為進行實驗，將YG606 II型織物熱阻濕阻測試儀進行改裝設計，通過增設程序控制加熱板保持恒定功率加熱，以滿足測試要求。測試裝置結構示意圖如圖2所示。

圖2 測試裝置結構示意圖Fig.2 Schematic diagram of test instrument

實驗前，對針織面料進行預處理。干態測試預處理：將被測織物放置在標準溫濕度(相對濕度為(65±1)%，溫度為(20±1) ℃)的恒溫恒濕環境內平衡24 h，使織物達到熱濕平衡。濕態測試預處理：測試被測織物烘干后的質量m，然后將被測織物完全浸入三級水中至織物吸水飽和，用羅拉將吸水后的被測織物通過一定的壓力將水分擠出至不滴水狀態，然后將被測織物放置在標準環境下使水分蒸發擴散至被測織物均勻地含20 g液態水。

3.2 涼爽性能評價指標

根據織物涼爽性能的評價原理，在空板測試時測試板的溫度與濕態織物測試時測試板的溫度差值曲線中，定義最大溫差TCmax為織物涼爽溫度。濕態最大涼爽溫度越大，且達到最大溫差的時間tCmax越短，織物的涼爽性能越好。即，織物的濕態涼爽能力與濕態涼爽溫度成正比，與達到最大溫差的時間成反比。因此，定義溫度差值曲線的峰值與達到峰值時間的比值為涼爽溫度指數(ICT)。升溫差值曲線公式與涼爽溫度指數公式分別如下：

TC(t)=Tb0(t)-Tb(t)

式中：Tb(t)為測試織物時測試板的實時溫度，℃。Tb0(t)為空板測試時測試板的實時溫度，℃。Tb(t)與Tb0(t)分別簡稱為試樣溫度(或織物溫度)和測試板溫度。

為了便于織物在不同加熱條件和不同測試面積條件下的涼爽性能評價，織物的實時熱阻Rct(t)可根據織物熱阻的測試方法和計算原理計算。

式中：Rct為織物熱阻，10-3m2·K/W；Rct0為空板熱阻，10-3m2·K/W;Tb為測試板溫度，℃；Ta為測試環境溫度，℃；A為測試板面積，cm2；Ht為測試板加熱功率，W。

由以上公式可知，織物的實時熱阻與織物溫度和測試板的溫度差成正比。由于熱損失是實現織物涼爽的本質手段，而熱阻是阻礙熱損失，因此，定義織物的涼爽能力rC為-Rct(t)，即

由織物涼爽能力公式與織物溫差曲線公式可知，織物的涼爽能力與溫差成正比，且到達涼爽能力峰值的時間tCmax越短，其濕態涼爽能力越好。因此,根據涼爽溫度指數，可定義涼感能力曲線的峰值與達到峰值時間的比值為涼爽能力指數(IC)，涼爽能力指數和涼爽溫度指數的值越大，織物的涼爽能力越好。

4 涼爽性能預測模型建立

4.1 正態性檢驗

為了建立織物涼爽性能的預測模型，首先對本文所開發的34塊試樣的熱濕舒適性能參數進行正態性檢驗，檢驗實驗數據的正態性分布。使用SPSS軟件對數據進行描述性統計分析，分析結果見表2。已知，利用變量的偏度和峰度進行正態性檢驗時，在α=0.05的檢驗水平下，若偏度標準分數和峰度標準分數都在±1.96之間，則可認為變量服從正態分布;若有一個值不滿足，則認為不服從正態分布[20]。由表2可知，所有測試變量的偏度標準分數和峰度標準分數均在-1.96～1.96之間，即變量符合正態分布。

表2 描述性統計分析結果Tab.2 Results of descriptive statistics analysis

4.2 相關性分析

為研究影響織物涼爽性能的因素，分析涼爽性能參數與織物熱濕傳遞相關性能參數的相關性。根據涼爽能力指數與涼爽溫度指數的定義可知，涼感溫度指數與涼爽能力指數正相關，因此，只對涼爽溫度、涼爽能力指數與其他性能參數進行相關分析，分析結果如表3所示。

由表3可知:織物的涼爽能力指數與織物的透氣性、熱阻和濕阻顯著相關;涼爽溫度與織物的熱阻和濕阻顯著相關。可見，織物的透氣率、熱阻和濕阻影響其涼爽性能；同時單向導濕指數、芯吸高度和干燥速率對織物的涼爽能力指數具有一定影響，且單向導濕指數和擴散半徑對織物的涼爽溫度具有一定影響。透氣率和濕阻與涼爽性能正相關，隨著透氣和透濕性的增強，織物的涼爽性能增強。熱阻與涼爽能力指數負相關，隨著織物熱阻的減小，織物的導熱性能增加，有利于熱量沿織物厚度方向向外界傳遞，從而使織物的涼爽能力增強。

表3 織物熱濕傳遞性能參數與涼爽溫度、涼爽能力指數的相關性分析Tab.3 Correlation analysis between thermal-wet parameters and cooling property

4.3 多元線性回歸預測模型建立

4.3.1 多重線性檢驗

通過以上分析可知：織物涼爽能力指數與其透氣率、熱阻和濕阻顯著相關，與織物的芯吸高度、單向導濕指數和干燥速率在一定程度上相關；織物涼爽溫度與其熱阻和濕阻顯著相關，與擴散半徑和單向導濕指數在一定程度上相關。在進行多元線性回歸前，應檢驗相關熱濕性能參數間的線性相關性，以此確定多元回歸分析的方法。

圖3示出與涼爽性能參數相關的熱濕性能參數的線性相關性分析結果。由圖可知：芯吸高度與透氣率、擴散半徑和干燥速率具有較好的線性相關性；且擴散半徑與透氣率、芯吸高度、單向導濕指數和干燥速率線性相關。用判定系數R2來表示自變量和因變量之間線性相關的關聯程度的指標，R2越接近1，其線性擬合度越好。通過分析可知：芯吸高度與透氣率、擴散半徑和干燥速率具有較好的線性相關，R2分別為0.587、0.652、0.563；擴散半徑與透氣率、單向導濕指數和干燥速率的R2分別為0.339、0.204、0.464。說明芯吸高度與透氣率、擴散半徑、干燥速率具有較顯著的線性相關性，擴散半徑與透氣率、單向導濕指數和干燥速率具有一定的線性相關性。主要原因是該類性能參數均與織物的孔隙大小和分布密切相關。由于相關熱濕參數間存在線性相關性，因此，在進行涼爽性能參數與相關熱濕性能參數的多元線性回歸分析時，應考慮模型存在多重共線性的問題。

圖3 熱濕性能參數的線性相關性分析結果Fig.3 Linear correlation analysis results of thermal-wet performance parameters

4.3.2 基于逐步回歸法建立預測模型

針對多元共線性問題，可利用逐步回歸法篩選并剔除引起多重共線性的變量[21]。

4.3.2.1涼爽能力指數的預測模型 表4示出涼爽能力指數與熱濕性能參數的多元線性回歸預測分析和方差分析的結果。由表可知，模型1、2和3的顯著性均小于0.01，且3個模型的線性擬合R2值均較接近于1，說明3個模型均具有統計學意義，且具有較好的擬合度。模型1為引入單一變量熱阻的一元線性回歸模型，模型2為引入熱阻和濕阻的二元線性回歸模型，模型3為引入熱阻、濕阻和干燥速率的三元線性回歸模型。隨著引入自變量的增多，模型1、2和3的R2值逐漸增大，說明其線性回歸模型的擬合度越來越好。可見，模型3為涼爽能力指數預測最優模型。

表4 涼爽能力指數與熱濕性能參數的 多元線性回歸預測分析和方差分析結果Tab.4 Prediction analysis and variance analysis results based on stepwise method between cooling capacity index and thermal-wet performance parameters

表5示出涼爽能力指數與熱濕性能參數的多元線性回歸模型系數矩陣。通過以上分析可知，模型3為最優線性模型，因此，織物的涼爽能力指數可在一定程度上根據其熱阻、濕阻和干燥速率進行預測，預測模型公式為

涼爽能力指數=34.917-0.813×熱阻+

2.576×濕阻+3.863×干燥速率

表5 涼爽能力指數與熱濕性能參數的 多元線性回歸模型系數矩陣Tab.5 Coefficient matrix of multiple linear regression model between cooling capacity index and thermal-wet performance parameters

4.3.2.2涼爽溫度的預測模型 采用逐步回歸多元線性回歸模型預測涼爽溫度，以涼爽溫度為因變量，以熱阻、濕阻、擴散半徑和單向導濕指數為自變量，進行多元線性回歸分析，分析結果分別如表6、7所示。由表6可知，模型1和2的R2分別為0.486和0.658，且顯著性均小于0.01，說明模型與數據的擬合程度較好，且模型具有統計學意義。由于模型2的線性判定系數大于模型1，因此模型2具有更好的擬合度，可作為涼爽溫度預測模型。由表7較優模型2可知，涼爽溫度與熱阻負相關，與擴撒半徑正相關，涼爽溫度的預測模型為

涼爽溫度=8.311-0.149×熱阻+0.048×擴散半徑

表6 涼爽溫度與熱濕性能參數的 多元線性回歸預測分析和方差分析結果Tab.6 Prediction analysis and variance analysis results based on stepwise method between cooling temperature and thermal-wet performance parameters

表7 涼爽溫度與熱濕性能參數的 多元線性回歸模型系數矩陣Tab.7 Coefficient matrix of multiple linear regression model based on stepwise method between cooling temperature and thermal-wet performance parameters

5 結 論

本文在針織面料吸濕涼爽性能測試和評價方法的基礎上，提出針織面料涼爽性能的測試和評價方法，并結合織物熱阻的測試方法和計算原理，提出針織面料涼爽性能的評價指標：涼爽能力指數和涼爽溫度指數。濕態織物涼爽能力曲線的峰值與達到峰值的時間的比值為涼爽能力指數，空板升溫與濕態織物升溫差值曲線的峰值與達到峰值的時間的比值為涼爽溫度指數，涼爽能力指數與涼爽溫度指數正相關。涼爽溫度指數適用于相同測試條件下，不同織物的涼爽性能對比；涼爽能力指數不受測試時加熱功率和織物測試面積的影響，適用范圍更廣。涼爽溫度和涼爽能力指數值越大，織物的涼爽性能越好。

影響織物涼爽能力指數的主要因素為織物的干燥速率、熱阻和濕阻，較高的干燥速率和較小的熱阻有利于織物的涼爽性能；而相對較大的濕阻對織物的涼爽性能具有促進作用。影響織物涼爽溫度的主要因素為擴散半徑和熱阻，擴散半徑與涼爽溫度正相關，熱阻與涼爽溫度負相關。基于逐步回歸法建立了多元線性回歸模型：涼爽能力指數=34.917-0.813×熱阻+2.576×濕阻+3.863×干燥速率;涼爽溫度=8.311-0.149×熱阻+0.048×擴散半徑。通過干燥速率、熱阻和濕阻預測織物的涼爽能力指數，通過擴散半徑和熱阻預測織物的涼爽溫度。本文研究結果可在一定程度上根據相關熱濕性能參數預測織物的涼爽性能，有助于涼爽針織面料的開發和性能評價。