关键词： AI算法   纺织企业   动态成本预测模型  

摘要： 文章聚焦AI算法驱动的纺织企业动态成本预测模型构建,系统剖析了基于AI算法的纺织企业动态成本预测模型构建过程中存在的数据整合与标准化、行业特异性特征量化、多场景算法适配及训练样本与验证体系构建等难点,并遵循“数据筑基—特征提炼—算法适配—模型验证”逻辑脉络,提出了全环节数据预处理、场景化特征工程、多算法协同优化及科学验证体系的构建路径,以期为纺织企业优化成本管控、缓解市场竞争压力、实现高质量发展提供参考。

关键词： 虚拟仿真   纺织品检测   教学探索   实验教学  

摘要： 虚拟仿真技术在职业教育工科类教学中具有重要的应用价值。针对“纺织品检测技术”课程在传统实验教学中存在的设备资源不足、操作演示受限、安全风险较高以及教学覆盖不全面等问题,研究通过构建涵盖基础认知、设备拆装与仿真实训的“三阶贯通”教学模式(课前预习、课中强化、课后巩固),打破传统教学的时空局限。研究表明,该模式能够生动呈现仪器结构与工作原理,支持学生进行反复、自主的仿真操作训练,不仅显著提升了学生的学习积极性和对检测原理的理解深度,还增强了实际操作技能的训练效果与安全性,为工科类职业教育的实践教学改革提供了有益参考。

关键词： 全面抗战时期   武汉   机器棉纺织业   内迁  

摘要： 全面抗战初期,在国民政府主导下,武汉机器棉纺织企业多数内迁至大后方川陕地区,为战时军需民用作出了卓越贡献。作为全面抗战时期工厂内迁的重要组成部分,武汉机器棉纺织业的迁移过程经历了诸多波折。从内迁初期纱厂的消极抗拒到内迁地点的几经变动,再到运输过程中的艰难险阻,各纱厂在内迁过程中展现出了较为复杂的历史面相。在此次内迁中,国民政府既通过强制手段推动了武汉多数纱厂的迁移,又因组织协调机制的缺失,致使相关企业在战火摧残之外蒙受额外损耗,客观上增加了武汉机器棉纺织业的迁移成本。

关键词： 大宗商品   纺织行业   PPI   传导路径  

摘要： 在全球价值链深度整合背景下,大宗商品市场价格波动显著加剧,对PPI产生较大影响。浙江省纺织业在全省工业行业中占据重要地位,因此本文从时间与空间两个维度,深入分析大宗商品价格对浙江纺织行业PPI的影响及影响机制。研究发现:(1)时间维度看,聚酯产业链价格传导存在显著的环节异质性;(2)空间维度看,浙江省纺织行业PPI空间溢出效应呈“港口沿海向内陆递降”规律。据此,本文从精准应对各环节价格冲击、优化区域协同布局两方面提出相关政策建议。

关键词： 纺织业   数字化转型   数智化治理范式   工业互联网发展   策略优化  

摘要： 纺织业作为我国传统支柱产业与国际竞争优势领域,其数字化转型是落实国家“加快推进新型工业化”战略的关键。依据《纺织工业数字化转型实施方案》,需建立纺织技术与信息技术融合应用的先进机制,推动产业的数字化、网络化、智能化。本文针对纺织业集群化、劳动密集、产业链长等特征进行深入解析,发现传统生产模式存在效率低、能耗高、协同弱等结构性矛盾,且面临全球产业链重构、绿色低碳竞争加剧等挑战。在此基础上,创新性地提出“技术赋能、组织变革与生态协同”三维联动的数智化治理范式,以破解产业转型中能力与结构错配的难题。在数智支撑体系优化上,通过工业互联网平台集成边缘计算与数字孪生技术,夯实数智化基础能力;同时,培育组织动态适应能力,构建产业价值网络生态协同。从企业实践、行业协同与政策支持三个层面,提出适配性转型的制度保障,聚焦分层分类推进转型,强化标准共建与资源共享,完善制度环境与激励机制。本研究既拓展了传统产业数字化转型的理论边界,也为制造强国建设提供了理论依据与实践参考。

关键词： 透湿性   GB/T 12704—2009   测试方法对比   洗涤耐久性   统计分析   面料  

摘要： 系统地比较GB/T 12704.1—2009《纺织品透湿性试验方法第1部分:吸湿法》与GB/T 12704.2—2009《纺织品透湿性试验方法第2部分:蒸发法》(方法B)两种透湿性测试方法的差异性,并深入探究标准洗涤程序对纺织品透湿性能的耐久性影响。实验选取同批次面料样本,分别采用两种方法对其洗涤前后的透湿率进行测试。结果表明:洗涤可能改变面料透湿性能,但不同测试方法对测试敏感度不同,后者所测结果洗涤后数据变化幅度更大;方法间对比显示,同一样品,透湿蒸发法测试值高于吸湿法,这一差异揭示了测试原理的根本性不同对结果产生的巨大影响。结论强调,在评价纺织品的透湿性时,必须明确测试方法标准,并考虑其在使用寿命内的性能衰减;建议在产品开发与质量监控中,根据产品最终用途选择适宜的测试方法,并建立基于洗涤后性能的评价体系。

关键词： 热生物工程   纺织品   热湿传递   热舒适性   先进材料   功能性CAD软件   信息学与人工智能  

摘要： 纺织热生物工程(TTB)是一个新兴的交叉学科领域,它运用物理、化学和计算科学来设计和制造能够与人体体温调节系统、热舒适性和个人热管理实现最佳交互的材料和纺织产品。该领域专注于建立系统热湿传递科学理论,从分子和纳米尺度材料到纺织产品以及人体-服装-建筑环境-气候/外太空热环境生态系统,旨在维持人体热平衡,预防热应激或冷应激,并促进身心健康。多尺度建模、热功能设计CAD、先进热功能和智能材料、测试方法和标准以及热功能CAD、数字孪生和人工智能技术的进步,已将纺织科学研究领域转变为连接人体生理学、材料科学、纺织工程和环境可持续性的综合性生物工程跨学科领域。本综述总结了从基础理论、建模和仿真、测试方法和标准热CAD软件到材料创新在日常气候适应性服装、运动、生物医学、消防、建筑施工、汽车和火车等交通工具以及太空飞行器等领域的最新进展,并重点介绍了纺织热生物工程与信息学面临的挑战及未来发展方向。

关键词： 科技创新   新质生产力   技术创新   高质量发展  

摘要： 文章深入剖析了常州市纺织企业的生产力现状,包括基础条件和发展优劣势等,紧贴纺织产业发展动态,明确了当前形势下存在的问题和潜在的发展空间,确定了企业发展战略。

关键词： 数字化转型   纺织企业   财务管理效能   业财融合   数据  

摘要： 在数字经济时代,数字化转型已成为纺织企业提升核心竞争力、实现高质量发展的关键战略。在数字化转型背景下,文章分析了国内纺织企业财务管理现状及困境,探讨了推动财务转型的内在动力与外部压力,并明确了以构建数据驱动型智能财务生态为核心的目标体系,通过构建财务共享服务中心、应用智能数据分析工具、培养复合型财务人才等具体路径,为实现纺织企业财务管理向战略决策支持、价值创造和风险前瞻防控的转型升级提供助力。

关键词： 疵点检测   深度学习   计算机视觉   智能化  

摘要： 针对纺织面料疵点人工质检效率低、质检标准不一致等问题,文章基于计算机视觉的智能纺织面料疵点检测技术,从技术发展背景出发,对主要智能模型尤其是YOLO、Faster R-CNN等智能模型的改进进行了综合叙述,分析了改进技术后复杂纹理、各类疵点检测的效果。研究表明,该技术改进后,质检效率与质检标准均显著提升,但存在对数据依赖、泛化能力不足等问题,后续需要在小样本、多模态学习等方面展开相关研究,实现端到端的质检目的,促进纺织面料质量控制的智能化升级。