ABAQUS子程序 DFLUX

Abaqus的热源程序的接口是DFLUX，可以定义非均匀的与位置、时间、温度、单元和积分点相关的热源方程。调用计算过程中，每一个单元积分点都会从这个子程序得到。当单元为一次单元时，不管是热传导分析、温度-结构耦合分析或者温度-电场-结构耦合分析时，将节点作为flux积分点进行计算。

基本格式如下：

最主要的就是定义FLUX()

FLUX(1)：流经模型某点的热流。对于面热源，单位是JT–1L–2，对于体热源是JT–1L–3。

FLUX(2)：热量对温度的变化率。

SOL：此时此刻求解变量的估算值（传热分析中的温度，质量扩散分析中的浓度）。

KSTEP：分析步

KINC：增量步

TIME(1):（瞬态分析中）当前分析步时间

TIME(2)：（瞬态分析中）当前总时间

NOEL：单元号。

NPT：单元积分点号。单元或单元表面上的积分点编号，具体取决于表面还是体。

COORDS：包含点坐标的数组。如果考虑分析步中几何非线性，则这些坐标是当前坐标。否则是原始坐标。

JLTYP：表征热源形式，对于如下：

JLTYP Flux type

0 Surface-based flux

1 BFNU

11 S1NU (SNEGNU for heat transfer shells)

12 S2NU (SPOSNU for heat transfer shells)

13 S3NU

14 S4NU

15 S5NU

16 S6NU

TEMP：当前温度

PRESS：当前的等效应力

SNAME：对于面热源时适用，表示surface的名称。

解释：

parameter(one=1d0) ！定义一个常数

DIMENSION COORDS(3),FLUX(2),TIME(2) ！定义数组，都是一维数组，元素分别为3，2，2个

CHARACTER 80 SNAME 定义字符型，长度为80

q=633 227 075 ！变量赋值

v=000227

d=v TIME(2) ！TIME(2)代表第二个元素

x=COORDS(1)

y=COORDS(2)

z=COORDS(3)!将COORDS的三个元素分别赋值于,x,y,z．

x0=0

y0=0

z0=0

a=00019

b=00032

c=00028

PI=31415 ！

heat=6 sqrt(30) q/(a b c PI sqrt(PI))！

shape=exp(-3 (x-x0) 2/b 2-3 (y-y0) 2/c 2-3 (z-z0-d) 2/a 2)！

C JLTYP＝1，表示为体热源

JLTYP=1

if (JSTEP eq one) then!注意one是一个变量，在一开头就赋值了．

C FLUX(1)=heat shape-1100000 ！C表示注解，这个一般在FORTRAN77中常常用这个符号，现在人多用！来注解．或者说注释行．

FLUX(1)=heatshape

endif

RETURN

END

（1）高斯面热源

（2）半椭球体热源

您好，很高兴为您解答。

GB12014-2009《防静电服》

1范围

本标准规定了防静电服的技术要求、测试方法、检验规则、标识等。

本标准适用于可能引发电击、火灾及爆炸危险场所穿用的防静电服。

本标准定义的防静电服不适用于抗电源电压。

2 规范性引用文件

下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注明日期的引用文件，其随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。

GB/T 29121-1998 纺织品 甲醛的测定 第1部分：游离水解的甲醛(水萃取法）

GB/T 3920 纺织品 色牢度试验 耐摩擦色牢度（GB/T 3920-2008，ISO 105-X12：2001，MOD）

GB/T 39231-1997纺织品 织物拉伸性能 第1部分：断裂强力和断裂伸长率的测定 条样法

GB/T 4288 家用电动洗衣机

GB/T 5453-1997 纺织品 织物透气性的测定

GB/T 5713-1997 纺织品 色牢度试验 耐水色牢度

GB/T 75685-2002 纺织品 色牢度试验 聚丙烯腈标准帖衬织物规格

GB/T 7573-2002 纺织品 水萃取液pH值的测定

GB/T 8427-1998 纺织品 色牢度试验 耐人造光色牢度：氙弧

GB/T 8628-2001 纺织品 测定尺寸变化的试验中织物试样和服装的准备、标记和测量

GB/T 8629-2001 纺织品 试验用家庭洗涤和干燥程序

GB/T 8630-2002 纺织品 洗涤和干燥后尺寸变化的测定

GB/T 13640劳动防护服号型

3 术语和定义

下列术语和定义适用于本标准。

31

防静电服 static protective clothing

为了防止服装上的静电积聚，用防静电织物为面料，按规定的款式和结构而缝制的工作服。

32

防静电织物 static protective fabric

在纺织时，采用混入导电纤维纺成的纱或嵌入导电丝织造形成的织物，也可是经处理具有防静电性能的织物。

33

导电纤维 conductive fibre

全部或部分使用金属或有机物的导电材料或静电耗散材料制成的纤维。

34

静电耗散材料 electrostatic dissipative material

表面电阻率大于或等于1×105Ω/口，但小于1×1011Ω/口的材料。

35

表面电阻率 surface resistivity

表征物体表面导电性能的物理量。

注：表面电阻率是材料表面正方形对边间测得的电阻值，与该物体厚度及正方形大小无关。

36

点对点电阻 point to point resistance

在给定时间内，施加材料表面两个电极间的直流电压与流过这两点间的直流电流之比。

4 技术要求

41 面料

411 外观质量

面料应无破损、斑点、污物或其他影响面料防静电性能的缺陷。

412 点对点电阻

面料按附录A规定的方法测试，点对点电阻应符合表1的规定。

表1 点对点电阻技术要求

413 理化性能

面料的理化性能应符合表2的要求。

表2 理化性能技术要求

测 试 项 目

技 术 要 求

测试方法

甲醛含量/（mg/kg）

直接接触皮肤≤75

非直接接触皮肤≤300

51

pH值

40～90

52

尺寸变化率/%

+25～-25（经、纬向）

53

透气率/（mm/s）

10～30（涂层面料）

＞30

54

耐水色牢度/级（变色、沾色）

≥3-4

55

耐干摩擦色牢度/级（变色、沾色）

≥3-4

56

耐光色牢度/级（变色、沾色）

≥3-4

57

断裂强力/N

经向≥780（单位面积质量≥200g/m2）经向≥490（单位面积质量＜200g/m2）

纬向≥390

58

42 服装

成品服装面料应符合41的技术要求。

421 外观质量

服装外观应无破损、斑点、污物以及其他影响穿用性能的缺陷。

422 结构及款式

4221 服装结构应安全、卫生，有利于人体正常生理要求与健康。

4222 服装应便于穿脱并适应作业时的肢体活动。

4223 服装款式应简洁、实用。根据使用要求，可采用如下款式（见图1）：

a）“三紧式”上衣、下裤为直筒裤。

b) 衣裤（或帽、脚）连体式。

c）其余款式根据实际情况确定。

图1 防静电服的款式

4224根据服装款式及使用要求，参照GB/T 13640选定号型规格，超出范围按档差自行设置。

423 缝制

4231服装各部位缝制线路顺直、整齐、平服牢固。上下松紧适宜，无跳针、断线、起落针处应有回针。

4232 缝线针距：（12～14）针/3cm（单位面积质量≥200g/m2），（14～16）针/3cm（单位面积质量＜200g/m2）。

4233 按59规定的方法测试，服装接缝强力不得小于100N。

424 带电电荷量

防静电服按附录B规定的方法测试，带电电荷量应符合表3的规定。

表3 带点电荷量技术要求

425 附件

服装上一般不得使用金属材质的附件，若必须使用（如钮扣、钩袢、拉链）时，其表面应加掩襟，金属附件不得直接外露。

426 衬里

服装衬里应采用防静电织物，非防静电织物的衣袋、加固布面积应小于防静电服内面积的20%，防寒服或特殊服装应做成内胆可拆卸式。

427 尺寸变化率

防静电服按GB/T 8629-2001中规定的6B或6A程序洗涤，悬挂晾干，水洗后的尺寸变化率应符合表4的规定。

表4 尺寸变化率技术要求

5 测试方法

51从面料和服装衬里的不同部位分别选取样品，按GB/T 29121-1998规定的方法测试甲醛含量。

52 从面料和服装衬里的不同部位分别选取样品，按GB/T 7573-2002规定的方法测试pH值。

53 面料尺寸变化率按GB/T 8628-2001和GB/T 8630-2002规定进行，采用GB/T 8629-2001中的6B或6A程序洗涤，悬挂晾干。

54从面料和服装衬里的不同部位分别选取10个样品，按GB/T 5453-1997规定的方法测试透气率。

55 面料耐水色牢度按GB/T 5713-1997规定的方法测试。

56 面料耐干摩擦色牢度按GB/T 3920规定的方法测试。

57面料耐光色牢度按GB/T 8427-1998规定的方法测试。

58面料断裂强力按GB 39231-1997规定的方法测试。

59 成品服装接缝强力按GB 39231-1997规定的方法测试，从衣裤接缝薄弱部位裁取五个接缝在中心的试样，接缝的方向与受力方向成90°角，如接缝采用单线应将接缝端线打结，以防滑脱。测试结果取最低值。

6 检验规则

61 出厂检验

生产企业应按照生产批次对防静电服逐批进行出厂检验。各测试项目、测试样本大小、不合格分类、判定数组见表5。

表5 出厂检验

62 型式检验

有下列情况之一时需进行型式检验；

621 新产品鉴定或老产品转厂生产的试制定型鉴定；

622 当面料、工艺、结构设计发生变化时；

623 停产超过一年后恢复生产时；

624 周期检查，每年一次；

625 出厂检验结果与上次型式检验结果有较大差异时；

626 国家有关主管部门提出型式检验要求时；

627 样本由提出检验的单位或委托第三方从企业出厂检验合格的产品中随机抽取，样品数量以满足全部测试项目要求为原则。

7 标识

71 永久标识

711每套(件、条)服装上应有：产品名称、商标(如有〉、号型规格、生产厂名称、等级。

712每套产品应附有合格证，内容包括：生产厂名称、厂址、联系电话、生产日期、标准号。

713每套产品应附有产品使用说明及有关国家标准或行业标准规定必须具备的标记或标志。

72 产品说明书

产品使用说明书应包括：

——禁止在火灾爆炸危险场所穿、脱防静电服。

——禁止在火灾爆炸危险场所穿用的防静电服上附加或佩戴金属物件。

——外层服装应完全遮盖住内层服装。分体式上衣应足以盖住裤腰，弯腰时不应露出裤腰。

——在火灾爆炸危险场所穿用防静电服时必须与相关国家标准中规定的防静电鞋配套穿用。

8 包装和储存

81产品包装应按客户的要求达到整齐、牢固、无破损、产品数量准确、内外包装应设防潮层。箱内应放入生产厂包装检验单，包装检验单应包括产品名称、号型、批号、数量、检验员、检验日期，箱外注明产品名称、数量、生产日期、生产厂名称、厂址。

82 产品不得与有腐蚀性物品放在一起，存放处应干燥通风，包装箱距离墙面、地面20mm以上，防止鼠咬、虫蛀、霉变。

附 录 A

（规范性附录）

点对点电阻测试方法

A1 原理

将被测样品放置在绝缘平板上，上放电极装置，在电极装置间施加直流电压测量样品的点对点电阻。

A2 设备

A21 测试电极

测试电极为两个直径(65±5mm)的金属圆柱体；电极材料为不锈钢或铜；电极接触端的材料为导电橡胶，其硬度(60±10)(邵氏A级),厚度（6±1)mm，体积电阻小于500Ω；电极单重（25±025）kg。

A22 高阻计

高阻计的测量范围：105～1013Ω；

测量精度：≤1012Ω时，应为±5%；＞1012Ω时，应为±20%。

A23 绝缘台面

台面表面电阻、体积电阻分别大于1×1014Ω，其几何周边尺寸均大于被测材料10cm。电极之间距离300mm。

A3 洗涤与调湿

试样在测试前须经洗涤处理与调湿。

A31洗涤处理

按附录C规定的洗涤方法进行洗涤。

A32 调湿

经洗涤后的样品，在（60±10）℃温度下干燥1h后，在测试环境条件下，放置6h。

A4 试样

在防静电面料上的不同位置选取五组测试点。

A5 测试条件

测试环境条件为温度（20±5）℃，相对湿度（35±5）%。

注：如果在非规定的测试环境中测试，应在报告中注明环境条件。

A6 测试程序

A61 清洗

用沾有清洗剂（如丙二醇或乙醇）的纸巾将电极的下表面和绝缘台面的上表面擦拭干净,并在空气中晾干。

注：丙二醇或乙醇是易燃和有毒的，应避免溅到皮肤、眼睛和衣服上以及吸入其蒸气。

A62 测试

A621 将测试样品正面向上放置在绝缘台面上或以实际使用状态放置，测试电极组放在试样上。

A622 测试电压（100±5）V，测试时间（15±1）s，如果表面电阻小于105Ω，可降低电压并在报告中注明。重复上述测试过程在同一试样上再选取四点测试。

A7 测试结果

取五次测试值的几何平均值为最终结果。

附 录 B

(规范性附录)

带电电荷量测试方法

B1 原理

将经过滚筒摩擦机摩擦后的试样，投人法拉第筒内，以测量试样的带电量。

B2 试样

防静电服一件（上、下衣均可）。

B3 装置

B31 摩擦装置

回转式滚筒摩擦机，其技术要求应符合表B1规定。

表B1 摩擦装置

B32 带电量测试装置

由法拉第筒和静电电量测试仪组成。按图B1所示连接。

1——法拉第筒；

2——静电电量测试仪；

3——绝缘支架；

4——聚乙烯胶带。

图B1 带电量测试电路

B321 法拉第筒：内、外两只金属制圆筒，h内等于2d内、h外等于2d外、d内大于或等于40cm、d外等于d内＋10cm。

B322 静电电量测试仪：测量范围：2nC～2μC，精度：±1%。

B323 绝缘支架：绝缘电阻在1012 Ω以上的聚四氟乙烯。

B324聚乙烯胶带：绝缘电阻在1012 Ω以上。

B4洗涤与调湿

试样在测试前须经洗涤处理与调湿。

B41 洗涤处理

按附录C规定的洗涤方法进行洗涤。

B42 调湿

经洗涤后的试样，在（60士10)℃温度下干燥1h后，在测试环境条件下，放置6h。

B5 测试条件

测试环境条件为温度（20士5) ℃，相对湿度（35±5）%。

注：如果在非规定的测试环境中测试，应在报告中注明测试环境条件。

B6 测试程序

B61 将试样放入滚筒摩擦机中运转15min。

B62 将试样直接从滚筒摩擦机中自动进人(或戴绝缘手套绝缘电阻在1012 Ω以上，直接取出，立即投入)法拉第筒内，此时应注意试样距离人体、金属等物体300mm以上。

B63 读取静电电量测试仪读数，以μC计。

B64 按附录B中的B61～B63规定程序，重复测试5次。每次测试与测试之间，相隔10min，在每次测试前，应对符合GB 7568，5-2002的试样和滚筒内衬标准布进行消电处理。

B7 测试结果

取5次测试的平均值，为最终测量值。

注：带衬里的工作服应将衬里翻转朝外，重复上述测试步骤，并将结果记人报告中。防寒服应拆除内胆后测试挂面及衬里。

大肠菌群与总大肠菌群含义相同，总大肠菌群超过一个”总”字，即可反映其概念。粪大肠菌群(现称耐热大肠菌群)和大肠菌群实际上只会因一个培养温度(摄氏445度)而发生变化，因此变化率在总大肠菌群之内，这表示嗜热大肠菌群是总大肠菌群的一部分。不过，细菌总数并不一定与大肠菌群和耐热大肠菌群有关，即一般不成比例。不过，如样本不洁净，大肠菌群及总含菌量均较清洁样本为高。

饮酒驾车

一 、摘要

本文建立了一个为确定司机酒后驾车时酒精含量是否超标提供参考的数学模型。首先，将酒精含量视为血药浓度，借用药物动力学的房室模型，将酒精在肠胃的吸收过程和在血液中的分解过程抽象为吸收室和中心室里所发生的作用，运用微分方程理论推导出了吸收速率和分解速率随时间变化的规律（,），并用回归分析方法结合题述经验数据具体导出一人在未喝过酒的情况下，饮入2瓶啤酒的血液中酒精含量与时间的关系模型()，以此为基础回答题述的五个问题。

本文的最大特点是将房室模型灵活运用于司机各种不同的饮酒方式，使模型的应用范围和解释力都得到了加强。

二、问题的重述

据报载，2003年全国道路交通事故死亡人数为104372万，其中因饮酒驾车造成的占有相当的比例。

针对这种严重的道路交通情况，国家质量监督检验检疫局2004年5月31日发布了新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验》国家标准，新标准规定，车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20毫克／百毫升，小于80毫克／百毫升为饮酒驾车（原标准是小于100毫克／百毫升），血液中的酒精含量大于或等于80毫克／百毫升为醉酒驾车（原标准是大于或等于100毫克／百毫升）。

大李在中午12点喝了一瓶啤酒，下午6点检查时符合新的驾车标准，紧接着他在吃晚饭时又喝了一瓶啤酒，为了保险起见他呆到凌晨2点才驾车回家，又一次遭遇检查时却被定为饮酒驾车，这让他既懊恼又困惑，为什么喝同样多的酒，两次检查结果会不一样呢？

请你参考下面给出的数据（或自己收集资料）建立饮酒后血液中酒精含量的数学模型，并讨论以下问题：

1 对大李碰到的情况做出解释；

2 在喝了3瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准，在以下情况下回答：

酒是在很短时间内喝的；

酒是在较长一段时间（比如2小时）内喝的。

3 怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高。

4 根据你的模型论证：如果天天喝酒，是否还能开车？

5 根据你做的模型并结合新的国家标准写一篇短文，给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告。

参考数据

1 人的体液占人的体重的65%至70%，其中血液只占体重的7%左右；而药物（包括酒精）在血液中的含量与在体液中的含量大体是一样的。

2 体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后，隔一定时间测量他的血液中酒精含量（毫克／百毫升），得到数据如下：

时间(小时) 025 05 075 1 15 2 25 3 35 4 45 5

酒精含量 30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41

时间(小时) 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

酒精含量 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4

三、问题分析

该部分包含于 五、模型的建立与分析 中

四、模型假设与符号约定

假设人体密度是均匀的，而且酒精进入体液的时候马上均匀分布，且血液和体液的酒精浓度是一样的，都以c2 表示。

为了方便计算，保守计啤酒的酒精浓度为5%（g/ml）。

机体分为吸收室和中心室，两个室的的容积(v1,v2),即肠胃容积和体液（血液是其中的一部分）的体积在过程中保持不变。两室的酒精总量分别为x1, x2 。两室的酒精含量分别以浓度c1，c2表示。

酒精从一室向另一室的转移速率（速率系数k1），及中心室分解酒精的速率（速率系数k2）,与该室的酒精浓度成正比。

吸收室从外界补给酒精，并将其吸收和散布在体液中；中心室把体液中的酒精分解并将其产物排出中心室外的环境。两室某一时刻的酒精吸收速率或酒精的分解速率分别为,。

g0为酒精的补给速率，是啤酒补给量对时间的导数。

7、喝入2瓶啤酒的酒精总量为D0 。

在这些假设下的一种二室模型示意图如图所示。

中心室（2室）

x2 (t) ,c2(t),v2

吸收室（1室）

x1 (t) ,c1 (t),v1

K2

K1

G0

五、模型的建立与分析

5．1． 下面建立一人在未喝过酒的情况下，短时间内饮入2瓶啤酒的酒精含量与时间的关系模型。

由假设条件与上图，可以写出两个房室中酒精量所满足的微分方程。

的变化率由1室向2室的转移, 1室的酒精补给速率组成；的变化率由由1室向2室的转移及2室向体液外的转移组成。于是有

-------------------------------------------（1）

--------------------------------------------（2）

-------------------------------------------------（3）

由 （1）、（2）、（3）式，得

---------------------------（4）

-----------------------------（5）

（4）、（5）两式构成线性常系数非齐次微分方程，

一人在未喝过酒的情况下，短时间内饮入2瓶啤酒，g0=0，即一下子喝完啤酒，（4）式可化为

=------------------------------------（6）

同时，有c1(0)= ，c2(0)=0 ， 由（5）、（6）联合，通过MATLAB可解得

c1(t)=---------------------------------(7)

c2(t)= ---------------(8)

令A = ，则(8)可化为

c2(t)= A—A-----------------------------（9）

不妨设< ，

第一、当t很大时，（9）可看成是

c2(t)= A ------------------------------- (10)

两边取对数,使得(10)变为线性,得

ln c2(t)=lnA-k2t-------------------------------(11)

通过运用MATLAB进行线性回归分析, 得

lnA=49078

A=13534

k2=020507

第二、由（9）得A= A—c2(t) ，在第一步的基础上代入k2，A，t可得出A—c2(t)的一系列具体的值，所以

ln（A）=lnA-k1t=ln（A—c2(t)）

就可以通过MATLAB做线性回归分析得出k1=14976 ，lnA=49425 ，A=1401201

由第一步和第二步的出的lnA有点误差，但从它们的线性残差分析可见，这两个结果都可用，把上面得出的结果代入（9）式，得

c2(t)= ---------------（12）

这是一人在未喝过酒的情况下，短时间内饮入2瓶啤酒的酒精含量与时间的关系模型，（12）式作图如下：

下面是题目给出的数据作出的散点图，对比一下上图，可见上图拟合的结果是比较精确的。

5 2 下面建立一人在未喝过酒的情况下，短时间内饮入n 瓶啤酒的酒精含量与时间的关系模型

---------------------------（6）

-----------------------------（5）

c1(0)= ，c2(0)=0

c1(t)=-------------------------------------(13)

c2(t)= ---------------------------(14)

其中, A=13534 , k2=020507 , k1=14976

5 3 当一人喝酒前肠胃（吸收室）里没有酒精或酒精已被吸收完了，而体液里（中心室）的酒精仍有残余，这时他立即在短时间内喝完n瓶酒，吸收室酒精总量为nD0/2 ,此时体液酒精浓度（设为初始浓度）c2(0)=a ,吸收室酒精初始浓度为c1(0)= nD0/2/v1，结合以下两式

---------------------（5）

=-----------------------（6）

c2(0)=a , c1(0)= nD0/2/v1

用MATLAB解之并化简得

-------------------------------(13)

---------------(15)

其中, A=13534 , k2=020507 , k1=14976

5 4 当一人吸收室酒精含量为0,中心室亦为0的时候,先用2小时持续地以均匀速率给酒n瓶,在2小时后给酒停住在这种情况下,c1(0)=0, c2(0)=0 。率为g0= nD0/4

此时的微分方程组的形式为:

-----------------------------（5）

---------------------------（16）

c1(0)=0, c2(0)=0

用MATLAB解之并化简得到:

-----------------------------------(17)

---------------(18)

其中, A=13534 , k2=020507 , k1=14976

六、问题的解答

6．1 对大李碰到的情况做出解释

大李在中午12点喝了一瓶啤酒，下午6点检查时符合新的驾车标准。因此符合51的模型的条件。运用52的模型，代入t=6，n=1

c2(6)=19763<20,

符合大李在中午12点喝了一瓶啤酒，下午6点检查时符合新的驾车标准。

紧接着他在吃晚饭时又喝了一瓶啤酒，为了保险起见他呆到凌晨2点才驾车回家，又一次遭遇检查时却被定为饮酒驾车。根据51的模型

c1(t)=-------------------------------------(7)

代入k1=14976， =25

（根据经验，可假设大李开始喝酒那一刻的吸收室酒精含量为普通啤酒酒精浓度的一半）

得c1(6)=0003130

忽略不记。因此他的情况是下午6点吃饭时吸收室酒精浓度为0。按正常情况，大李可能属于53 模型，但计算 53 模型的 c2（8 ）=16950<20，不符合超标的实际情况。

所以，大李的情况必然是晚饭时酒非一饮而尽，且其体液（即中心室）中有酒精残余。

但这种情况不包含在第五点所建立的四种情况的模型中。设他喝2小时酒，我们可以忽略着两个小时体液内的酒精消耗，设他从第8个小时开始一下子喝完，用5 3得 c2（6）=235955〉20

所以超标

6．2 在喝了3瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准，在以下情况下回答：

（1）酒是在很短时间内喝的

（2）酒是在较长一段时间（比如2小时）内喝的。

对（1），运用52的模型，代入n=3，

c2(t)= ---------------------------(14)

其中, A=13534 , k2=020507 , k1=14976

解不等式

得

同理，解不等式

得

因此，若酒是在很短时间内喝的，以开始喝酒那一时刻计时间，

内驾车就会违反上述“80mg”标准， 内驾车就会违反上述“20mg”标准。

对（2），运用54的模型，代入n=3，

----------------(18)

其中, A=13534 , k2=020507 , k1=14976

解不等式

得

同理，解不等式

得

因此，若酒是在较长一段时间（比如2小时）内喝的，以开始喝酒那一时刻计时间，内驾车就会违反上述“80mg”标准，内驾车就会违反上述“20mg”标准。

6 3 估计血液中的酒精含量在什么时间最高，需要对各种具体的饮酒方式的

血液中酒精含量与时间的关系模型()求最植，下面列举一些简单的结果。

对符合5。1 模型的情况，时候酒精含量最高；

对符合5。2模型的情况，时候酒精含量最高；

对符合5。3模型的情况，何时酒精含量最高与喝酒前血液（中心室）中酒精残余含量有关。

对符合5。4模型的情况，时候酒精含量最高。

6 4 随着生活的快节奏，我们假设酒都是一下子喝完的，利用5 2

c2(t)= <20

代入t=12 得出n=4 即每天不得超过4瓶,否则不能开车。

可见,只要掌握好了饮酒的方式和驾车的时机, 天天喝酒还是能开车的

6 5 短文:

掌握好了饮酒的方式和驾车的时机

------- 给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告

司机朋友们,

掌握好了饮酒的方式和驾车的时机,既有利于公民对国家法规的遵守,又有利于公民人身安全的有效保障在此,我们向各位司机朋友门提出几点忠告

若你想喝2瓶啤酒,并且是短时间喝, 我们劝您10小时后方驾车上路

若你想喝1瓶啤酒,并且是短时间喝, 我们劝您6小时后方驾车上路

为了您和他人的安全与幸福, 请您掌握好了科学的饮酒的方式和适当的驾车的时机

七 参考文献

[1] 梁炼 数学建模 广州: 华南理工大学出版社, 2003

[2] 姜启源 谢金星 叶俊 数学模型 (第三版) 北京: 高等教育出版社, 2003

[3] 韩伯棠 管理运筹学 北京: 高等教育出版社, 2003

[4] WILLAM F LUCAS主编 微分方程模型 湖南: 国防科技大学出版社,1988

八 附录

MATLAB命令在建模中的使用

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,005)

用MATLAB Statistics Toolbox 中的regress命令完成求解,其格式为

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,005)

其中输入的y为模型中的因变量数据n维向量，x为对应于回归系数α

=（α0, α1）的数据矩阵[ 1,x1 ] （n2矩阵，其中第一列为全一向量），005为置信水平；输出b为的估计值。bint为b的置信区间，r为残差向量，rint为r 的置信区间。Stats为回归模型的检验统计量，有3个值，第一是回归方程的决定系数R2（R是相关系数），第二是F统计量，第三个是与F统计量对应的概率值p。

例如得到模型的回归系数估计值及置信区间，检验统计量R2，，F，p的结果见下表。

参数 参数估计值 置信区间

α0 10862 [10364，1136]

α1 52994 [49362，56626]

R2=09777 F=92077 P=0000

上表显示，R2=09777指因变量y的9777%可由模型（1）来决定，F远远超过检验的临界值，P远小于005。因而该模型整体来看是可用的。

[x,y]=dsolve('Dx=-k1x+1/v1g','Dy=k1v1/v2x-k2y','t')

用来求解微分方程(组)的命令,例如上式表示求解微分方程组

---------------------------（4）

-----------------------------（5）

其中t为自变量, 因变量c1(t), c2(t), 在命令中以x,y 表示

Plot(x, y)

绘图命令,描绘的图象

作为一个标准的程序员，应该有一些基本的数学素养，尤其现在很多人在学习人工智能相关知识，想抓住一波人工智能的机会。很多程序员可能连这样一些基础的数学问题都回答不上来。

作为一个傲娇的程序员，应该要掌握这些数学基础知识，才更有可能码出一个伟大的产品。

向量 向量（vector）是由一组实数组成的有序数组，同时具有大小和方向。一个n维向量a是由n个有序实数组成，表示为 a = [a1, a2, · · · , an]

矩阵

线性映射 矩阵通常表示一个n维线性空间v到m维线性空间w的一个映射f: v -> w

注：为了书写方便， XT ，表示向量X的转置。 这里： X(x1,x2,,xn)T，y(y1,y2,ym)T ，都是列向量。分别表示v,w两个线性空间中的两个向量。A(m,n)是一个 mn 的矩阵，描述了从v到w的一个线性映射。

转置 将矩阵行列互换。

加法 如果A和B 都为m × n的矩阵，则A和B 的加也是m × n的矩阵，其每个元素是A和B相应元素相加。 [A + B]ij = aij + bij

乘法 如A是k × m矩阵和B 是m × n矩阵，则乘积AB 是一个k × n的矩阵。

对角矩阵 对角矩阵是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。对角线上的元素可以为0或其他值。一个n × n的对角矩阵A满足： [A]ij = 0 if i ̸= j ∀i, j ∈ {1, · · · , n}

特征值与特征矢量 如果一个标量λ和一个非零向量v满足 Av = λv, 则λ和v分别称为矩阵A的特征值和特征向量。

矩阵分解 一个矩阵通常可以用一些比较“简单”的矩阵来表示，称为矩阵分解。

奇异值分解 一个m×n的矩阵A的奇异值分解

其中U 和V 分别为m × m和n×n 的正交矩阵，Σ为m × n的对角矩阵，其对角 线上的元素称为奇异值（singular value）。

特征分解 一个n × n的方块矩阵A的特征分解（Eigendecomposition）定义为

其中Q为n × n的方块矩阵，其每一列都为A的特征向量，^为对角阵，其每一 个对角元素为A的特征值。 如果A为对称矩阵，则A可以被分解为

其中Q为正交阵。

导数 对于定义域和值域都是实数域的函数 f : R → R ，若f(x)在点x0 的某个邻域∆x内，极限

存在，则称函数f(x)在点x0 处可导， f'(x0) 称为其导数，或导函数。 若函数f(x)在其定义域包含的某区间内每一个点都可导，那么也可以说函数f(x)在这个区间内可导。连续函数不一定可导，可导函数一定连续。例如函数|x|为连续函数，但在点x = 0处不可导。

加法法则

y = f(x),z = g(x) 则

乘法法则

链式法则 求复合函数导数的一个法则，是在微积分中计算导数的一种常用方法。若 x ∈ R，y = g(x) ∈ R，z = f(y) ∈ R ，则

Logistic函数是一种常用的S形函数，是比利时数学家 Pierre François Verhulst在 1844-1845 年研究种群数量的增长模型时提出命名的，最初作为一种生 态学模型。 Logistic函数定义为：

当参数为 (k = 1, x0 = 0, L = 1) 时，logistic函数称为标准logistic函数，记 为 σ(x) 。

标准logistic函数在机器学习中使用得非常广泛，经常用来将一个实数空间的数映射到(0, 1)区间。标准 logistic 函数的导数为：

softmax函数是将多个标量映射为一个概率分布。对于 K 个标量 x1, · · · , xK ， softmax 函数定义为

这样，我们可以将 K 个变量 x1, · · · , xK 转换为一个分布： z1, · · · , zK ，满足

当softmax 函数的输入为K 维向量x时，

其中，1K = [1, · · · , 1]K×1 是K 维的全1向量。其导数为

离散优化和连续优化 :根据输入变量x的值域是否为实数域，数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题。

无约束优化和约束优化 :在连续优化问题中，根据是否有变量的约束条件，可以将优化问题分为无约束优化问题和约束优化问题。 ### 优化算法

全局最优和局部最优

海赛矩阵

《运筹学里面有讲》，前面一篇文章计算梯度步长的时候也用到了： 梯度下降算法

梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。

梯度下降法

梯度下降法（Gradient Descent Method），也叫最速下降法（Steepest Descend Method），经常用来求解无约束优化的极小值问题。

梯度下降法的过程如图所示。曲线是等高线（水平集），即函数f为不同常数的集合构成的曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向（梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度下降方向，将最终到达函数f 值的局部最优解。

梯度上升法

如果我们要求解一个最大值问题，就需要向梯度正方向迭代进行搜索，逐渐接近函数的局部极大值点，这个过程则被称为梯度上升法。

概率论主要研究大量随机现象中的数量规律，其应用十分广泛，几乎遍及各个领域。

离散随机变量

如果随机变量X 所可能取的值为有限可列举的，有n个有限取值 {x1, · · · , xn}, 则称X 为离散随机变量。要了解X 的统计规律，就必须知道它取每种可能值xi 的概率，即

称为离散型随机变量X 的概率分布或分布，并且满足

常见的离散随机概率分布有：

伯努利分布

二项分布

连续随机变量

与离散随机变量不同，一些随机变量X 的取值是不可列举的，由全部实数 或者由一部分区间组成，比如

则称X 为连续随机变量。

概率密度函数

连续随机变量X 的概率分布一般用概率密度函数 p(x) 来描述。 p(x) 为可积函数，并满足：

均匀分布 若a, b为有限数，[a, b]上的均匀分布的概率密度函数定义为

正态分布 又名高斯分布，是自然界最常见的一种分布，并且具有很多良好的性质，在很多领域都有非常重要的影响力，其概率密度函数为

其中， σ > 0，µ 和 σ 均为常数。若随机变量X 服从一个参数为 µ 和 σ 的概率分布，简记为

累积分布函数

对于一个随机变量X，其累积分布函数是随机变量X 的取值小于等于x的概率。

以连续随机变量X 为例，累积分布函数定义为：

其中p(x)为概率密度函数，标准正态分布的累计分布函数:

随机向量

随机向量是指一组随机变量构成的向量。如果 X1, X2, · · · , Xn 为n个随机变量, 那么称 [X1, X2, · · · , Xn] 为一个 n 维随机向量。一维随机向量称为随机变量。随机向量也分为离散随机向量和连续随机向量。 条件概率分布 对于离散随机向量 (X, Y) ，已知X = x的条件下，随机变量 Y = y 的条件概率为：

对于二维连续随机向量(X, Y )，已知X = x的条件下，随机变量Y = y 的条件概率密度函数为

期望 对于离散变量X，其概率分布为 p(x1), · · · , p(xn) ，X 的期望（expectation）或均值定义为

对于连续随机变量X，概率密度函数为p(x)，其期望定义为

方差 随机变量X 的方差（variance）用来定义它的概率分布的离散程度，定义为

标准差 随机变量 X 的方差也称为它的二阶矩。X 的根方差或标准差。

协方差 两个连续随机变量X 和Y 的协方差（covariance）用来衡量两个随机变量的分布之间的总体变化性，定义为

协方差经常也用来衡量两个随机变量之间的线性相关性。如果两个随机变量的协方差为0，那么称这两个随机变量是线性不相关。两个随机变量之间没有线性相关性，并非表示它们之间独立的，可能存在某种非线性的函数关系。反之，如果X 与Y 是统计独立的，那么它们之间的协方差一定为0。

随机过程（stochastic process）是一组随机变量Xt 的集合，其中t属于一个索引（index）集合T 。索引集合T 可以定义在时间域或者空间域，但一般为时间域，以实数或正数表示。当t为实数时，随机过程为连续随机过程；当t为整数时，为离散随机过程。日常生活中的很多例子包括股票的波动、语音信号、身高的变化等都可以看作是随机过程。常见的和时间相关的随机过程模型包括贝努力过程、随机游走、马尔可夫过程等。

马尔可夫过程 指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态。

其中X0:t 表示变量集合X0, X1, · · · , Xt，x0:t 为在状态空间中的状态序列。

马尔可夫链 离散时间的马尔可夫过程也称为马尔可夫链（Markov chain）。如果一个马尔可夫链的条件概率

马尔可夫的使用可以看前面一篇写的有意思的文章： 女朋友的心思你能猜得到吗？——马尔可夫链告诉你 随机过程还有高斯过程，比较复杂，这里就不详细说明了。

信息论（information theory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。信息论是由 Claude Shannon最早提出的，主要研究信息的量化、存储和通信等方法。在机器学习相关领域，信息论也有着大量的应用。比如特征抽取、统计推断、自然语言处理等。

在信息论中，熵用来衡量一个随机事件的不确定性。假设对一个随机变量X（取值集合为C概率分布为 p(x), x ∈ C ）进行编码，自信息I(x)是变量X = x时的信息量或编码长度，定义为 I(x) = − log(p(x)), 那么随机变量X 的平均编码长度，即熵定义为

其中当p(x) = 0时，我们定义0log0 = 0 熵是一个随机变量的平均编码长度，即自信息的数学期望。熵越高，则随机变量的信息越多；熵越低，则信息越少。如果变量X 当且仅当在x时 p(x) = 1 ，则熵为0。也就是说，对于一个确定的信息，其熵为0，信息量也为0。如果其概率分布为一个均匀分布，则熵最大。假设一个随机变量X 有三种可能值x1, x2, x3，不同概率分布对应的熵如下：

联合熵和条件熵 对于两个离散随机变量X 和Y ，假设X 取值集合为X；Y 取值集合为Y，其联合概率分布满足为 p(x, y) ，则X 和Y 的联合熵（Joint Entropy）为

X 和Y 的条件熵为

互信息 互信息（mutual information）是衡量已知一个变量时，另一个变量不确定性的减少程度。两个离散随机变量X 和Y 的互信息定义为

交叉熵和散度 交叉熵 对应分布为p(x)的随机变量，熵H(p)表示其最优编码长度。交叉熵是按照概率分布q 的最优编码对真实分布为p的信息进行编码的长度，定义为

在给定p的情况下，如果q 和p越接近，交叉熵越小；如果q 和p越远，交叉熵就越大。

format

long

tp=input('tp=');

toc=input('toc=');

a0=input('a0=');

a1=input('a1=');

a2=input('a2=');

toe=input('toe=');

M0=input('M0=');

a=input('长半径a=');

deltan=input('卫星平均角速度之差deltan=');

e=input('e=');

w=input('w=');

Cuc=input('Cuc=');

Cus=input('Cus=');

Cic=input('Cic=');

Cis=input('Cis=');

Crc=input('Crc=');

Crs=input('Crs=');

i0=input('i0=');

I=input('轨道倾角变化率I=');

OM0=input('OM0=');

OM=input('升交点赤径变化率OM=');

tt=a0+a1(tp-toc)+a2(tp-toc);

t=tp-tt;

tk=t-toe;

u=398600510^8;

n0=sqrt(u/a^3);

n=n0+deltan;

Mk=M0+ntk;

Dk=1;

Ek=0;

n1=0;

while

abs(Ek-Dk)>00000000001

n1=n1+1;

Ek=Dk;

Dk=Mk+esin(Ek);

end

Ek=Dk;

Vk=atan(sqrt(1-ee)sin(Ek)/(cos(Ek)-e));

if

sin(Ek)>0

&

cos(Ek)-e<0

Vk=pi-Vk;

elseif

sin(Ek)<0

&

cos(Ek)-e<0

Vk=pi+Vk;

elseif

sin(Ek)<0

&

cos(Ek)-e>0

Vk=2pi-Vk;

end

Faik=Vk+w;

SigmaU=Cuccos(2Faik)+Cussin(2Faik);

SigmaR=Crccos(2Faik)+Crssin(2Faik);

SigmaI=Ciccos(2Faik)+Cissin(2Faik);

Uk=Faik+SigmaU;

Rk=a(1-ecos(Ek))+SigmaR;

Ik=i0+SigmaI+Itk;

X0=Rkcos(Uk);

Y0=Rksin(Uk);

we=72921156710^(-5);

OMK=OM0+(OM-we)tk-wetoe;

Xk=X0cos(OMK)-Y0cos(Ik)sin(OMK);

Yk=X0sin(OMK)+Y0cos(Ik)cos(OMK);

Zk=Y0sin(Ik);

disp(['卫星钟差改正dt=',num2str(tt)])

disp(['归化时刻tk=',num2str(tk)])

disp(['平均运行角速度n=',num2str(n)])

disp(['卫星平近点角Mk=',num2str(Mk)])

disp(['偏近点角Ek=',num2str(Ek)])

disp(['真近点角Vk=',num2str(Vk)])

disp(['升交距角Faik=',num2str(Faik)])

disp(['摄动改正项SigmaU=',num2str(SigmaU)])

disp(['摄动改正项SigmaR=',num2str(SigmaR)])

disp(['摄动改正项SigmaI=',num2str(SigmaI)])

disp('经过摄动改正项：')

disp(['升交距角Uk=',num2str(Uk)])

disp(['卫星矢径Rk=',num2str(Rk)])

disp(['轨道倾角Ik=',num2str(Ik)])

disp('卫星在轨道平面坐标系的坐标')

disp(['X0=',num2str(X0)])

disp(['Y0=',num2str(Y0)])

disp(['观测时刻升交点经度OMK=',num2str(OMK)])

disp('卫星在地心固定坐标系中的直角坐标')

disp(['Xk=',num2str(Xk)])

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水洗尺寸变化率讲解-aatcc 135 实验设备：whirlpool全自动洗衣机洗涤剂：wob aatcc1993 ref标准洗涤剂贴衬布：类型i：92cm×92cm漂白棉布类型ⅲ：50/50涤/棉漂白平纹布92cm×92cm取样：面料：38cm×38cm标记点间距：25cm×25cm尽量取三块，不能在同一经向，纬向上取，截取时尽量呈一定梯度，若布样不够也可取一或两块试样。四边缝合，并在织物上表明经向方向。 *** 作：1先将试样与标准大气（21±1℃65±2％）调湿4小时。测标记点间距记为a，精确到01cm。2总负荷为18㎏或36㎏。洗涤剂用量根据客户提供3缩水率计算：100×（平均洗后尺寸-平均洗前尺寸）/平均洗前尺寸以“－”表示缩水，“+”表示伸长，精确到01%。 aatcc 135织物家庭洗涤尺寸变化1 目的和范围1-1 本方法用来测试织物经家庭洗涤后的尺寸变化，目前普通家用洗衣机含有4个洗涤温度，三种搅拌方式，两个清洗温度和四个干燥程序。2 原理2-1洗涤前，先对织物作一对标记，经家庭洗涤后测定其的尺寸变化。3术语3-1尺寸变化：织物试样经过规定条件作用下其长度或宽度的尺寸改变。其尺寸的改变一般基于试样原始长度的百分率改变。3-2伸长：试样长度或宽度的伸长而导致尺寸改变。3-3洗涤：对纺织材料，通过水溶液洗涤剂洗涤并清洗、脱水和干燥，以洗去污渍的过程。3-4缩水：因试样长度或宽度的变小而导致尺寸改变。4安全措施注：这些安全措施仅作为信息提供。作为测试过程的辅助措施，安全正确地进行实验 *** 作是 *** 作者的责任。生产商必须对安全细节如安全数据表及其他生产商的推荐进行指导。所有的osha标准和规定也必被参考和遵守。41应遵循优秀实验室的 *** 作方法，在实验室里要佩带防护眼镜。4-2 aatcc 1993标准参考洗涤剂可致敏，需注意不可碰到眼睛和皮肤。4-3当 *** 作仪器时，应参照仪器生产商的安全说明。5仪器和原料5-1自动洗衣机；5-2自动烘干机；5-3调湿平铺网架；5-4滴干或挂干架；5-5 aatcc 1993标准参考洗衣粉；5-6 920＊920mm的正方形搭布：类型1：漂白棉布，类型3：50/50涤棉漂白平纹布；5-7不灭标记笔、钢尺、缩水板，也可采用缝线作标记点。5-8测量装置5-8-1最小刻度为mm，1/8或1/10英寸的尺子。5-8-2最小刻度为百分率05%或更小的缩水率尺。5-9最小量程为50kg的称量称。6测试试样6-1取样及准备6-1-1所取测试尺寸改变的试样应具有代表性。6-1-2当织物在未洗涤时已变形时，如果进行洗涤则可能会得出错误的尺寸变化结果，这样在取样时应避免已变形区。6-1-3管状针织样品应剪开成单层。但由圆机制造的环状针织织物可以以管状试样测试，对于由圆机生产出来的管状针织物用来制造无边缝的衣服，请根据aatcc 150，成衣家庭洗涤后尺寸变化。6-1-4如果试样洗涤时散边，请参照12-7进行洗涤（可对样品剪锯齿边，一般不要将试样四边锁边，因这会影响缩水率）。6-1-5试样作洗前标记前，请根据astm d1776进行调湿，调湿温度为21±2%，相对湿度为65+-2%，调湿时间至少为4小时，调湿时将每一试样分开平铺在平干架子上面。6-1-6试样置于水平架子上，不要让试样的任何部位置于工作台上边缘而造成悬挂。选定合适的缩水板，平行于布边或织物长度方向作洗前标记。取样时应避免布边1/10之内的样品，试样应含不同的长度方向和宽度方向的纱线。剪取试样前注明试样长度方向。如果可能，每一布样应选取3块试样。如果布样不够，也可只取一或两块试样。6-2洗前尺寸准备6-2-1选择1：试样大小为380＊380mm（15＊15inch），两标记点之间长度为250mm（10inch），在试样上分别作3对平行于长度和宽度方向距离为250mm的洗前标记点。每一个标记点应离试样边不可少于50mm，同一方向的标记点间距离不可少于120mm。6-2-2选择2：试样大小为610＊610mm（24＊24inch），两标记点之间长度为500mm(18inch)，在试样上分别作3对平行于长度和宽度方向距离为500mm的洗前标记点，每一个标记点离布边应至少为50mm，同一方向的标记点间距离不可少于240mm。6-2-3窄条织物6-2-3-1对于测试试样宽度比125mm（5inch）长而又少于380mm（15inch），取长度为380mm（15inch）的整幅性试样，长度方向的标记作法请参照6-2-1，宽度方向的测试可以选择，也可不作。6-2-3-2对于测试试样宽度介于25-125mm之间，取长度为380mm（15inch）的整幅性试样，平行于试样长度方向作2对标记。宽度方向的测试可以选择，也可不作。6-2-3-3对于测试试样宽度小于25mm（1inch）的试样，取长度为380mm(15inch)的整幅性试样，平行于长度方向作一对标记，宽度方向的测试可以选择，也可不作。6-3试样尺寸和原始数据测试6-3-1试样尺寸和两标记点间的距离应在报告中注明。6-3-2当采用不同的试样尺寸、不同的标记距离、不同的试样数量，同一方向不同的标记点对数据，得到的尺寸变化结果是不可以作比较的。6-3-3为了增加尺寸变化的精度和准确性，请参照描述6-2，选择合适的最小单位为mm，1/8或1/10英寸的尺子，测试并记录每一标记点间的距离。对于窄幅织物幅宽小于380mm(15inch)的试样，如果需测定宽度方向，请测量并记录试样宽度。如果采用已校准的缩水板作标记，并采用含百分比缩水尺，量取其缩水率。原始洗前尺寸可不记录。7测试程序7-1表ⅰ、ⅱ、ⅲ总结了可供选择的洗涤、清洗和干燥的条件和设置，关于仪器和洗涤条件的其它信息，可在本技术手册的专题论文中找到。表 i 洗涤和干燥程序 洗涤方式 洗涤条件 干燥方式 编号 循环 编号 洗涤温度 编号 方法方式 (1) (2) (3) 通常或厚重棉织物 精细织物 耐久压烫 ii iii iv v 27±3°c (80±5°f) 41±3°c (105±5°f) 49±3°c (120±5°f) 60±3°c (140±5°f) a b c d 滚筒烘干 (i) 棉/厚织物 (ii) 精细织物 (iii) 耐久压烫 悬挂晾干 滴干 铺平晾干 表 ii 洗衣机条件 编号 条件 通常搅拌方式 轻柔搅拌方式 耐久压烫搅拌方式 (a) (b) (c) (d) (e) 水位 搅拌速度 洗涤时间 甩干速度 最后甩干时间 18+-1gal 179+-2spm 12min 645+-15rpm 6min 18+-1gal 119+-2spm 8min 430+-15rpm 4min 18+-1gal 179+-2spm 10min 430+-15rpm 4min 表 iii 干衣机条件 厚重棉织物 精细织物 耐久压烫 排气温度 冷却时间 66+-5度 10min 度 10min 66+-5度 10min 7-2洗涤7-2-1称取试样和搭布总共约为18±01kg(40±025lbs)，也可采用总重量大小为36±01kg(800±025lbs)，测试总重量为18kg(4lbs)和36kg(8lbs)得到的尺寸改变结果是不可以比较的。7-2-2选择指定的水位，洗涤的水温,清洗的水温不可超过29℃（85℉），如果无法满足清洗的水温，请记录实际的水温，注的水位为18±05gal，也可选择水位为220±05gal。7-2-3如果采用水位为18±05gal，请放置66±01g aatcc 1993标准参考洗涤剂，对于水位为22±01gal，请加80±1g aatcc 1993标准参考洗涤剂，并短暂地搅拌，注意如果所用水质是软水，为了防止过多的泡沫，可以少加洗涤剂的用量。7-2-4将试样和搭布一起置于洗衣机，根据设定的洗涤程序和时间启动洗衣机。7-2-5对于干燥程序为a、b、或d，让洗衣机洗涤直至甩干。如试样缠在一起，请小心地分开，注意需防止变形。之后参照a、b、d对试样予以干燥。7-2-6如果试样干燥采用程序c，滴干进行干燥，让洗衣机运转直至最后的清洗程序，在试样甩干前，取出试样。取出试样并将其浸湿。7-3干燥7-3-1对于干燥程序，b、c、d不要直接对试样吹风，因这会造成试样变形。7-3-2（a）滚筒烘干：将洗后试样和搭布一起置于烘干机中，根据表ⅲ，设置好温度以产生规定的排气温度。对于试样纤维具有热敏性，设置低温并和产品的洗水唛一致，启动烘干机直至所有样品烘干为止。当烘干机停了以后，立即取出所有样品。7-3-3（b）挂干：夹住试样两个角，沿长度方向垂直悬挂试样，将试样挂于没风并不超过26℃（78℉）的室温下直至干燥。7-3-4（c）滴干：仍滴水的试样两个角夹住，沿长度方向垂直悬挂，将试样挂于没风并不超过26℃（78℉）的室温下直至干燥。7-3-5（d）平干：将试样平铺于水平干衣网上，并在不造成意外拉伸及变形的情况下除去试样的皱折，将试样挂于没风并不超过26℃（78℉）的室温下直至干燥。7-3-6重复以上洗涤和干燥程序另外两次，具体次数也可由双方协商而定。7-4调湿和熨烫7-4-1最后一次洗涤及干燥以后，将试样水平置于温度21±1℃，相对湿度65±2%的环境中调湿至少4小时。7-4-2对于有的用来做正式衣服的织物，测定缩水率前应先烫平织物。这类熨烫的形式很难标准化，因为在烫时由于用力不一致，并且在沿长度或宽度方向有一个拖的力。如果测试中采用了熨烫技术，应在报告中注明，并且其测试结果注明为熨烫后的结果。7-4-3如果试样特别皱或者客户一直希望由这种织物做成的衣服应先熨烫，在测量洗后尺寸前应先用手熨烫试样，熨烫温度应根据试样的纤维成份选择，具体请参照aatcc 133表i，在烫时加一点压力能除去布面的起皱。7-4-3-1在不同的 *** 作者之间由于熨烫程序的差异较大，采用手熨烫以后，缩水率测试结果的重现性较差。因此，在有熨烫程序的缩水测试中应特别注意并注明不同的 *** 作者。7-4-3-2采用手烫主要是用来评定衣服一般在穿之前应先烫以除去衣服上的皱。具体的烫温请根据aatcc 133表i说明，熨烫时加一点压力可以除去衣服的皱。7-4-3-3烫定以后，将试样水平置于温度为21±1℃，相对湿度65±2% 的环境中调湿至少4小时。8度量8-1调湿以后，将试样自由置于水平平整的台面上，测量并记录两标记点之间的距离，同时精确到mm，1/8和1/10inch，如果采用缩水尺直接度出缩水率，请精确到05%或更小的最小刻度。8-2在度量时，采用压力将试样皱压平时不可造成测量差异。9计算9-1计算9-1-1如果采用缩水率直接测试，将第一次、第三次或其它规定次数数据，每一方向分别平均，分别测出长度和宽度方向的结果并精确到01%。9-1-2如果采用洗前、洗后尺寸计算，请记录最接近的mm，1/8和1/10inch，其缩水率计算如下： 缩水率： = 100（平均洗后尺寸 - 平均洗前尺寸） / 平均洗前尺寸洗前、洗后尺寸是试样长度或宽度方向的平均值，如果洗后尺寸较洗前尺寸大，则以“+”表示其缩水率伸长。10报告10-1每一测试试样报告如下：a：分别注明长度和宽度方向的尺寸变化，并精确到01%，以“-”表示缩水，以“+”表示伸长。b：洗涤程序（包含洗涤类型、循环情况和温度）和干燥程序（含干燥类型、循环情况和温度）。c：试样尺寸和标记距离。d：搭布重量：18kg还是36kg。e：洗涤及干燥次数。f：织物在原始状态是否变形或起皱。g：织物是否用手熨烫。h：熨烫的技术。11精度和偏差12注意

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