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期刊简介

期刊名称: 纺织科技进展
创办日期: 1979

主管单位: 四川省经济和信息化厅

主  办: 四川省纺织科学研究院有限公司

合作单位: 纺织工业科学技术发展中心

     四川省纺织工程学会

     新疆维吾尔自治区纺织工程学会

刊期: 月刊
电话: 028-87771368
Email: fzkjjz@163.com
国内统一刊号(CN): 51-1680/TS
国际标准刊号(ISSN):1673-0356

 
《纺织科技进展》是由四川省纺织科学研究院有限公司主办的全国性综合类纺织科技期刊,国内外公开发行(国际标准刊号:ISSN 1673-0356,国内统一刊号:CN 51-1680/TS,为《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊和《CAJ-CD规范》执行优秀期刊。本刊已被美国化学文摘(CA)、《中国期刊全文数据库》等广泛收录,并全文入编“中国期刊网”和“万方数据—数字化期刊群”。自2015年11月起,《纺织科技进展》由双月刊改为月刊,大16开,64页,全方位报道纺织业、服装业、化学纤维制造业、纺织印染助剂行业和纺织专用设备制造业的重大学术研究成果和新进展、新技术、新工艺、新设计、新产品、新装备,以及纺织管理和教学的新思路、新方法。突出创新性、交叉性、系统性;注重实用性、知识性和可读性。

 

        她是技术人员、高校师生进行科研与教学的重要刊物和职称评定的重要依据,是行业厂家和从业人员的必读杂志,是纺织工业生产用户采购设备和材料的重要参考资料。

 

        权威的专家团队、丰富的技术储备、全面的行业信息是您解决纺织行业及相关问题的首选智囊团。30年专业媒体服务,为您奉献先进的纺织服装技术,为您提供完善的企业宣传方案。欢迎来电免费索取样刊!

 

2024年08期
进展与述评

军用防护服发展现状与趋势

陈倩;刘琬萦;张龙琳;

军用防护服在军事作战和应急救援中发挥着重要作用,因而对其特殊环境下的防护性能提出了更高的要求。从防护服的色彩、面料、结构3个方面介绍军用防护服的主要功能,其中,面料是军用防护服的核心组成部分,直接关系到防护能力和作战效能,高性能纤维材料在军用防护服中已得到广泛应用。结合研究现状,提出未来军用防护服的发展趋势,将聚焦于高性能纤维材料、智能可穿戴材料和环保材料的综合应用,进而为军用防护服设计的系统研究提供一定的参考。

2024 年 08 期 v.46;No.283 ; 重庆市体育局重点攻关项目(A202212)
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纳米纤维在膜应用中的研究进展

曹琪;徐佳琦;吴阳阳;褚涵祺;李成德;葛烨倩;

静电纺丝技术具有普适性,操作简便,可调控纤维直径,制备纳米级到微米级的纤维材料等特点。采用静电纺丝技术制备的纳米纤维膜是一种拥有特殊三维网络状微孔结构的材料,具有孔隙小、比表面积大等优点,在个人防护、清洁能源、生物医疗、电子传感等领域具有广泛的研究。基于此,综述静电纺纳米纤维在防水透湿膜、污水处理膜、电池隔膜、柔性可穿戴传感器、空气过滤膜中的应用,并展望静电纺纳米纤维的发展趋势。

2024 年 08 期 v.46;No.283 ; 浙江省基础公益研究计划项目(LGJ18E030001)
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基于情感化设计的育儿袋研究现状和对策

张凯越;李奇菊;

为了减轻婴儿照顾者的体力强度和满足母婴的生理和心理需求,从情感化设计角度出发,在母亲-育儿袋-婴儿三者的交互场域范围内,分析现有育儿袋产品的现状与不足。从本能层次、行为层次和反思层次3个递进层次,提出以母婴群体生理舒适和情感满足为宗旨的育儿袋设计对策,挖掘育儿袋在产品表达和使用体验上的新可能,以期为母婴群体提供更为轻松愉悦的育儿和成长体验,满足孩子与母亲的情感需求,促进双方的交流与互动,体现深层次的人文关怀。

2024 年 08 期 v.46;No.283 ;
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高性能防弹防刺材料研究进展

孟花;张燕;刘永佳;张凯凯;

高性能纤维具有强度高、模量高、耐腐蚀和抗冲击的特性,其织物不但具备较好的弹道吸能作用,且轻质柔软,穿着舒适性好,被广泛应用于软质防弹防刺服。介绍防弹防刺材料的防护机理、相关标准、纤维及织物结构,展望未来柔性防弹防刺服研究方向和发展前景,为制备具有高防护、轻量化、灵活性的软质防弹防刺服提供参考。

2024 年 08 期 v.46;No.283 ;
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研究开发

基于BP神经网络模型的电弧织物防护性能预测

蒋伟;徐韵扬;顾虎;秦鑫;

电弧防护性能的预测关系着相关作业人员的人身安全问题。试验建立了ATPV值和E_(BT)值的BP神经网络预测模型,探究不同的输入层节点个数、隐含层节点个数和训练次数对模型预测精确度的影响。通过BP网络模型试验验证,实测值和预测值的对比分析,BP模型预测的ATPV值与实际测试值的结果误差率小于5%,E_(BT)值的BP模型预测值与实际测试值的结果变化趋势吻合度达到95%以上。试验结果显示,BP神经网络模型对于ATPV值和E_(BT)值的预测准确度满足防电弧织物性能评价。

2024 年 08 期 v.46;No.283 ; 国家市场监管总局科技项目(2021MK139)
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