基于ANSYS/APDL的織物導熱性能影響因素

摘 要：為研究織物導熱性能的影響因素，提出了一種基于ANSYS的織物熱傳遞有限元仿真二次開發系統。利用ANSYS/APDL軟件對織物進行參數化建模，模擬分析在不同織物組織、織物緊度、經緯紗線材料條件下，織物中的熱量傳遞過程及溫度分布特征，并計算各織物的導熱系數和蓄熱系數。使用C-THERM TCi導熱儀對織物樣本的導熱系數和蓄熱系數進行測試，與模擬計算結果對比，發現模擬同實驗測試結果的絕對誤差值在4%以內，驗證了該模型的有效性，并進一步探究了織物導熱性能的影響因素。結果表明：在相同條件下，平紋織物的蓄熱系數和導熱系數最高，斜紋次之，緞紋最低；隨著織物緊度的增加，織物的導熱系數和蓄熱系數也升高；隨著紗線導熱系數的上升，織物的導熱系數和蓄熱系數升高。研究結果對織物導熱性能的參數化模擬仿真及良好導熱性能的織物開發具有重要意義。

關鍵詞：有限元仿真；導熱性能；參數化建模；導熱系數；蓄熱系數

中圖分類號：TS15

文獻標志碼：A

文章編號：1009-265X（2024）10-0102-12

隨著人們對織物熱舒適性的要求提高，具有良好導熱性能的面料成為研究熱點。在炎熱的夏季，導熱性能良好的面料能快速將身體產生的熱量傳輸到外界環境，給人體提供舒適、涼爽的穿著體驗。織物導熱性能受多種因素影響，包括織物組織結構、織物緊度、紗線導熱系數、纖維含量以及織物后處理方式等［1］。因此，研究這些影響因素，對后續開發良好導熱性能的織物具有重要意義。

研發導熱性能良好的織物，傳統的方式是織造大量織物樣本并通過一系列物理測試方法，分析織物導熱性能是否符合要求，這一傳統方法存在工序復雜、時間長、浪費原材料的問題。相較于傳統實驗方法，有限元分析系統能快速獲取導熱系數、熱阻、蓄熱系數、克羅值等織物導熱性能指標，有助于更有效地進行織物設計［2］。近年來，研究人員傾向于運用ANSYS、ABAQUS等有限元軟件來模擬和預測織物的導熱性能，為高質量、低成本的織物產品評估和優化提供有效途徑［3］。

李瑛慧等［3］使用AutoCAD軟件構建了織物的三維模型，通過ANSYS軟件進行有限元分析，以纖維導熱性參數預測織物的導熱性能，并提出了一種有效預測克羅值和織物表面溫度變化的方法。張潔等［4］引入牛頓插值法對紗線中心線方程進行擬合并建立織物三維模型，在ABAQUS軟件中模擬平紋織物導熱過程，驗證了模型的有效性，并研究了空氣及織物厚度對織物克羅值的影響。Siddiqui等［5］利用TexGen構建了平紋織物的單胞結構模型，預測并驗證了織物的有效導熱系數和熱阻，同時探討了纖維導熱系數和纖維體積分數對有效導熱系數的影響。Wu等［6］考慮纖維各向異性熱傳導，建立了不同結構參數的棉織物導熱模型，采用有限元和實驗相結合的方法，研究了織物的組織結構、紗線細度對織物熱性能的影響。

盡管ANSYS等有限元軟件在紡織領域已經廣泛應用，但由于CAE模塊仿真分析環境的限制，直接分析織物的導熱性能及數據處理仍然具有挑戰性［7-8］。因此本文通過ANSYS/APDL二次開發技術，開發一種織物熱傳遞有限元仿真二次開發系統。首先試織不同組織結構、紗線材料、經緯紗線組合的織物樣本，再利用顯微成像測量織物結構參數，進行參數化建模，并利用有限元軟件建立“環境-織物-皮膚”的簡化三維有限元模型［9］，模擬織物在穿著過程中熱量的傳遞過程及溫度分布特征，計算織物的導熱系數和蓄熱系數。其次，使用C-THERM TCi導熱儀對織物樣本的導熱系數和蓄熱系數進行測試，通過實驗測試和模擬結果的對比以驗證該模型的有效性，同時對系統的精度與有效性進行分析。最后通過有限元模擬，研究織物組織結構、織物緊度、紗線導熱系數對織物導熱性能的影響。通過對織物導熱性能的參數化模擬仿真為后續開發良好導熱性能的織物提供條件。

1 幾何模型

1.1 織物試樣織造

在有限元數值模擬問題中，確保模型的準確建立是分析的基礎。采用紹興喜能紡織科技有限公司生產的不同規格的紗線，通過控制變量，設計不同織物組織、不同經緯紗密度、不同經緯紗組合的織物，并進行實驗織造，以確保模型數據的可靠性。優選不同導熱性能的普通滌綸紗線、玉石滌綸紗線、鋅玉滌綸紗線、冰涼聚乙烯紗線作為織造材料。紗線的基本參數如表1所示，織物試樣規格及結構參數如表2所示，織物織造樣本如圖1所示。

1.2 參數化建模

在進行有限元分析之前，需要創建織物的三維幾何模型。目前已有TexGen、TexEng、WiseTex等軟件可生成織物的三維幾何模型，但這些軟件受限于各自的環境，需要將幾何模型導入其他有限元分析軟件，且由于CAE模塊的限制，無法直接進行織物導熱性能的分析［7］。通過利用ANSYS/APDL二次開發，可以在ANSYS環境中直接生成織物的三維幾何模型，并可直接用于有限元分析，為后續研究提供便利。因此，在有限元軟件中對織物進行參數化建模具有重要意義。

通過顯微圖像法獲取織物幾何結構參數，可以實現對織物物理模型的準確參數化建立。利用由日本電子（JEOL）生產的5610LV掃描電鏡，在50倍放大條件下觀察各織物織造樣本的結構形態。通過對織物試樣顯微成像的尺寸測量，獲得細觀模型的幾何參數。織物緯向橫截面如圖2所示。

基于紗線屈曲狀態，提取織物的多個特征點，利用牛頓插值公式［10］，對平紋組織、2/1斜紋組織及5/3經面緞紋組織，建立經紗和緯紗中心線的曲線方程，進而確定經緯紗線中心線軌跡，并在APDL軟件中依據紗線橫截面及紗線中心線路徑建立織物幾何模型。織物三維幾何模型構建步驟如圖3所示。為了方便織物建模和有限元分析，基于紗線等效原理，在構建模型過程中，假設各紗線基本性能、紗線均勻性、紗線幾何參數等條件保持恒定不變［11］。

2 有限元分析及實驗驗證

2.1 網格劃分

采用四節點線性四面體元素（DC3D4）對織物單胞結構模型和整體織物模型進行網格劃分［12］，以確保熱量在織物中傳遞的模擬仿真獲得高質量的結果。經驗證，進一步網格細化并不會對結果產生較大影響，即得到了適合的網格密度。織物三維幾何模型的網格劃分如圖4所示。

2.2 熱傳遞分析

對織物熱傳遞的有限元分析做出以下假設：只考慮織物內部和表面的靜止空氣；熱量只通過熱傳導傳遞；紗線是一種多孔材料，由纖維和空氣組成；織物中的空氣被認為是流體矩陣［12］，空氣的導熱系數為常數0.026 W/（m·K）。

構建“環境-織物-皮膚”的三維結構模型，皮膚作為恒定熱源，外界環境設定為恒定室溫。用于有限元分析的單胞結構模型如圖5所示。對于織物厚度上的一維穩態導熱分析，必須在織物的兩側定義兩個指定溫度［13］。假設織物的所有其他表面都完全隔熱，織物正面和背面的指定溫度可以表示為T0和T1。

通過在程序中定義紗線的材料參數、織物屬性和模擬邊界條件，模擬織物在人體穿著狀態下的熱量傳遞過程，并獲取熱量分布情況。利用“環境-織物-皮膚”的熱傳遞仿真系統，對織物熱流量和節點

T0=295.15 K

T1=310.15 K

溫度等數據進一步分析。織物正反面及整體溫度分布如圖6所示。

采用織物單胞結構模型計算織物的等效比熱和等效質量密度，同時基于溫度場模擬計算織物的導熱系數和蓄熱系數。織物單胞結構模型熱量傳遞過程及溫度分布云圖如圖7所示。

2.3 導熱系數及蓄熱系數計算

通過對織物進行熱傳遞模擬，用織物正面和背面的熱通量來量化織物吸收的熱量，織物單胞結構模型的總熱通量值ΔＱ可以用式（1）計算［14］：

ΔＱ=Ｑ/S（1）

式中：ΔＱ為總熱通量值，J；Ｑ為截面總熱通量，J·m2；S為總表面積，m2。

當熱量達到平衡時，計算出織物升高的溫度，用式（2）進一步RezmQFVCWBdViJrKhsipXQ==求出織物的平均比熱容：

cρ=ΔＱ/（m·ΔT）（2）

式中：cρ為比熱容，J/（kg·K）；ΔＱ為總熱通量值，J；m為織物質量，kg；ΔT為升高的溫度，K。

在求得織物吸收總熱量的基礎上，根據式（3）—（4）（傅里葉傳熱定律）確定織物導熱系數：

q=λALΔT（3）

λ=qLAΔT（4）

式中：λ為導熱系數，W/（m·K）；q為織物的熱流， W；A為截面積，m2；L為織物厚度，m；ΔT為升高的溫度，K。

在求得織物導熱系數和平均比熱容的基礎上，根據公式（5）計算出織物的蓄熱系數e：

e=λ·cρ·ρ（5）

式中：e為蓄熱系數，（W·S1/2）/（m2·K）；λ為導熱系數，W/（m·K）；cρ為比熱容，J/（kg·K）；ρ為織物密度，kg/m3。

通過有限元模擬得到的不同參數的織物導熱系數和蓄熱系數如表3所示。

2.4 實驗驗證

使用C-THERM TCi導熱儀對織物進行導熱性能測試，可一次性測量獲得織物的導熱系數和蓄熱系數［15］。C-THERM TCi導熱儀實驗設備及其示意圖如圖8所示。在標準條件下（室溫22 ℃、相對濕度65%），將織物樣品放置于儀器中24 h，并在相同溫濕度條件下進行測試。在測試過程中，確保樣品牢固安裝在測試儀器的樣品夾具上，以確保儀器探頭與樣品表面緊密接觸，避免不必要的熱損失［16］。實驗測得的織物的導熱系數及蓄熱系數如表4所示。

將有限元模型預測的織物導熱系數和蓄熱系數與實驗測試結果進行比較，根據公式（6）計算誤差值，驗證有限元分析系統預測織物導熱性能的可行性。如果在誤差范圍內，說明該系統的準確性和可靠性。織物導熱系數及蓄熱系數的模擬誤差值如圖9所示。

E/%=（A-B）/B×100（6）

式中：E為誤差值，%；A為模擬結果；B為實驗結果。

將有限元模型預測的導熱系數和蓄熱系數與實驗結果進行對比，導熱系數及蓄熱系數的絕對誤差值在4%以內。這表明開發的有限元分析系統對織物導熱系數和蓄熱系數的預測具有較高的準確性，模擬結果較為良好。模擬結果與實驗結果有所差異，原因可能是紗線存在毛羽或松散現象，導致實際情況纖維在紗線中的比例與實際情況存在誤差，進而造成溫度上升的差異。其次模型側面與外界的熱交換及熱輻射帶來的熱量損失也對結果有一定的影響。但是，該有限元分析系統精度較高，可被應用于預測織物的導熱性能，且適用于后續對織物導熱性能影響因素的研究。

3 織物導熱性能影響因素的分析

本文基于織物導熱機理和有限元分析方法，探究織物相關參數與導熱性能間的關系。通過優化3個關鍵變量，即織物組織結構、織物緊度和紗線導熱系數，研究它們對織物導熱性能的影響，以期為設計良好導熱性能織物提供有效指導。

3.1 織物組織結構對織物導熱性能的影響

借助織物有限元導熱模型，研究織物組織結構對織物導熱性能的影響。控制變量，改變織物組織結構，設計ABCD四組模擬樣本進行有限元模擬。通過將織物相關參數輸入有限元仿真系統，模擬織物的熱傳遞過程，求出蓄熱系數和導熱系數。ABCD四組模擬樣本的規格（織物經密均為320根/（10cm），緯密均為280根/（10cm））如表5所示，平紋、斜紋、緞紋組織織物的溫度分布云圖（以A組織物樣本為例）如圖10所示，平紋、斜紋、緞紋組織織物表面的溫度變化曲線（A組織物樣本）如圖11所示，ABCD四組模擬樣本的蓄熱系數、導熱系數如圖12所示。

通過設計不同織物組織結構的模擬樣本，研究了織物組織結構對織物導熱性能的影響。平紋織物是由上下交織的經紗和緯紗組成，斜紋織物則至少由3根經紗和3根緯紗組成，而緞紋織物則至少由5根經紗和5根緯紗組成其交織結構。織物的導熱性能受到紗線和空氣導熱性能的共同影響，而紗線的導熱性能明顯優于空氣。在相同的織物緊度下，緞紋織物的紗線交織點最少，整體結構更為松散，織物厚度更大，同時含有更多的靜止空氣。對比平紋織物、斜紋織物和緞紋織物表面的溫度分布云圖和溫度變化曲線，3種織物表面溫度到達平衡的時間依次增大，且平衡狀態的溫度依次降低。不同組織結構的織物，平紋織物表現出最高的蓄熱系數和導熱系數，斜紋織物次之，而緞紋織物則最低。

3.2 織物緊度對織物導熱性能的影響

借助織物有限元導熱模型，研究織物緊度對織物導熱性能的影響。控制變量，改變織物緊度，設計E組模擬樣本進行有限元模擬，并進行相同上述模擬操作。E組模擬樣本的規格如表6所示，以平紋組織為例，經緯紗線均為冰涼聚乙烯22.2 tex，不同緊度下織物的溫度變化曲線如圖13所示，E組模擬樣本的蓄熱系數、導熱系數如圖14所示。

通過設計不同織物緊度的模擬樣本，研究了織物緊度對織物導熱性能的影響。織物緊度與織物的導熱系數及蓄熱系數之間存在密切關系，如圖15所示。

隨著織物緊度的提高，紗線在單位體積內的含量增加，空氣的含量相應減少，而紗線的導熱性能明顯優于空氣，從而整體導熱性能得到提升。對比不同緊度下織物表面的溫度分布云圖和溫度變化曲線，隨著織物緊度增加，單位時間內織物的溫度升高更顯著。同時，織物的蓄熱系數和導熱系數也呈現增大的趨勢，即織物的熱傳導能力隨著織物緊度的增加而增強。

3.3 紗線導熱系數對織物導熱性能的影響

借助織物有限元導熱模型，研究紗線導熱系數對織物導熱性能的影響。控制變量，改變織物經緯紗線材料，設計FG兩組模擬樣本進行有限元模擬，并進行相同上述模擬操作。兩組模擬樣本的規格如表7所示，不同紗線材料的織物溫度分布云圖如圖16所示，FG兩組模擬樣本的蓄熱系數、導熱系數如圖17所示。

通過設計不同經緯紗線材料的模擬樣本，研究紗線導熱系數對織物導熱性能的影響。紗線材料的熱學性質對織物的傳熱性能有著重要影響，對于絕大多數紗線材料而言，纖維的導熱系數受內部晶格排列順序的影響。晶格排列越有序，更有利于快速傳遞熱振動，從而提高熱量傳遞速度，導熱系數也隨之增大。因此，織物的導熱性能在很大程度上取決于紗線導熱系數內部晶格的有序排列，即紗線材料本身的導熱性能，紗線材料的導熱性能越優越，織物的熱傳導能力也相應增強。

4 結論

本文利用ANSYS/APDL二次開發技術對織物進行參數化建模，模擬分析不同組織、緊度和紗線材料條件下的溫度分布和表面溫度變化。利用有限元模型直接模擬計算織物的導熱系數和蓄熱系數，并進一步探究有限元模型的準確性和織物導熱性能的影響因素。研究結論如下：

a） 利用ANSYS/APDL進行參數化建模適用于不同織物條件，模擬計算得到的導熱系數和蓄熱系數同實驗測試結果的絕對誤差值在4%以內，吻合度較好，模擬結果有效。

b） 不同織物組織結構對導熱系數和蓄熱系數影響顯著，平紋織物的蓄熱系數和導熱系數最高，斜紋次之，緞紋最低；織物緊度越高，導熱系數和蓄熱系數越大，并且紗線導熱系數與織物的導熱系數和蓄熱系數呈正相關。

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Factors influencing the thermal properties of fabrics based on ANSYS/APDL

QI Xintao HE Haonan LI Xin JIN Xiaoke MA Leilei TIAN Wei ZHU Chengyan 2

（1.College of Textile Science and Engineering （International Institute of Silk）， Zhejiang Sci-Tech University，

Hangzhou 310018， China; 2.Zhejiang Sci-Tech University Huzhou Research Institute Co.， Ltd.， Huzhou 313000， China）

Abstract：

With the growing demand for thermal comfort in textiles， there has been a heightened research focus on fabrics with excellent thermal properties. During hot summers， fabrics with excellent thermal properties can efficiently transfer the body's heat to the external environment， offering a comfortable and cool wearing experience. The thermal properties of fabrics are influenced by factors such as fabric structure， fabric tightness， yarn thermal conductivity， fiber content， and fabric post-processing. Studying these influential factors is important for the development of fabrics with excellent thermal properties.

Traditionally， developing fabrics with good thermal properties involved weaving numerous fabric samples and conducting a series of physical tests to analyze the product's thermal properties， which was time-consuming and wasteful of raw materials. Compared to traditional experimental methods， finite element analysis systems can quickly obtain indicators of fabric thermal properties such as thermal conductivity， thermal resistance， thermal effusivity， and CLO value， making fabric design more effective.

In recent years， scientists have utilized finite element software such as ANSYS and ABAQUS to simulate and predict the heat transfer performance of fabrics. This approach offers an effective means of evaluating and optimizing high-quality， low-cost fabrics. However， the CAE module simulation analysis environment has limitations that make it challenging to directly analyze fabric heat transfer performance and process data. Therefore， this study aimed to develop a system for the finite element simulation of fabric heat transfer using the improved technology of ANSYS/APDL Firstly， various fabric samples with different fabric structures， yarn materials， and warp and weft yarn combinations were woven. The parameters of the fabric structure were then measured by using microscopic imaging to create a parametric model. A three-dimensional finite element model of the "environment-fabric-skin" system was then created by using finite element software to simulate the heat transfer process and temperature distribution characteristics of the fabric during wear. This model was also utilized for calculating the thermal conductivity coefficient and thermal effusivity of the fabric. Subsequently， the C-THERM TCi thermal conductivity meter was used to measure the thermal conductivity coefficient and thermal effusivity of the fabric samples. The experimental test results were then compared with the simulation results to validate the efficacy of the model. Finally， the impact of fabric structure， fabric tightness， and yarn thermal conductivity on fabric thermal properties was investigated through finite element simulation.

Comparing the experimental test and simulation results， the absolute error of the calculated thermal conductivity coefficient and thermal effusivity from the simulation is within 4% of the experimental test results， validating the effectiveness of the model. Further exploration of the factors influencing fabric thermal properties reveals that under the same conditions， plain weave fabrics exhibit the highest thermal effusivity and thermal conductivity coefficient， followed by twill weave， with satin weave showing the lowest values. Additionally， under the same conditions， the higher the tightness of fabric is， the more its heat conductivity coefficient and effusivity will be. Similarly， as yarn thermal conductivity increases， there will also be an increase in the fabric's thermal conductivity and thermal effusivity. Hopefully， the research findings can shed a light on the parametric modeling of fabrics and the development of fabric heat transfer finite element simulation systems， and offer insights for the subsequent improvement of fabrics with favorable thermal properties.

Keywords：

finite element simulation; thermal properties; parametric modeling; thermal conductivity coefficient; thermal effusivity