针织面料凉爽性能的评价方法及其预测模型

杨 阳， 俞 欣， 章为敬， 张佩华

(1. 东华大学 纺织学院， 上海 201620； 2. 迪肯大学 前沿材料研究所， 澳大利亚 吉朗 3216)

面料的吸湿凉爽性能是决定夏季服装及运动服装的热湿舒适性的重要指标。当人体大量出汗后，服装良好的吸湿性能有利于吸湿排汗，使服装-人体微环境保持干燥舒适；然而若汗液不能及时排出，大量的汗液和热量在服装-人体微环境积聚，产生闷热和黏着感。服装热舒适性在很大程度上取决于服装的热湿传递特性[1-2]、人体周围环境(如温度、环境空气的相对湿度和风速)以及人体运动量[3]。当人体出汗过多时，较低的环境温度和相对湿度，以及较高的风速有利于服装-人体微环境与外界进行热质交换。此外，织物良好的导热性可促进热量快速向外传递，有利于人体降温。当活动量较小时，服装-人体微环境的汗液以汽态形式存在，此时服装的传热机制主要是热传导、热对流和热辐射[4]。然而，人体大量出汗后，水分蒸发在维持服装热湿舒适性方面起主导作用[5]，这是因为水分蒸发吸热，带走大量的热量，从而产生凉爽感[6-7]；因此，在大量出汗情况下，维持人体舒适主要由汗液蒸发吸热实现[8]，而非织物的传热性能。

合理有效的凉爽性能检测方法是评价织物凉爽性能的必要手段，有助于凉爽织物的设计和研发。有关织物的液态水分传递性能和吸湿快干性能的测试方法较多，主要有液态水分管理测试[9]、芯吸测试、浸润性能测试、透湿率测试、水分蒸发速率测试[10-11]、回潮率测试等[12]。然而此类方法仅适用于对织物的湿态凉爽性能进行定性和一定程度的定量表征，不能完全反映织物的凉爽性能。织物的导热性能通常通过采用热平板测试仪[13-14]、暖体假人[15]以及织物触感测试仪[16]测试织物的热阻、湿阻、导热系数等指标来表征，但该类测试方法只能测试织物达到稳态的热性能指标，适用于对织物干态凉爽性能的粗略描述。最大热流量可表征织物的瞬间接触凉感性能[14,17]，然而该方法仅适用于人体皮肤与织物存在明显温差时该织物干态的瞬间凉感，不能反映织物实际穿着过程中的凉爽性能。为更好地对针织面料的凉爽性能进行测试评价，课题组前期提出了一种综合评价针织面料吸湿凉爽功能的测试方法[18]。本文提出了针织面料的凉爽性能评价方法，并根据湿态织物升温曲线特征以及织物热阻的测试原理，提出表征织物湿态凉爽性能的指标，通过测试分析织物的透气率、芯吸高度、单向导湿指数、扩散半径、干燥速率、热阻和湿阻，分析影响织物湿态凉爽性能的因素。

1 实验材料

为分析影响织物湿态凉爽性能的因素，使用机号为E22的多功能小型双面圆纬机(BCM/60RG，漳州伟翔精密机械有限公司)，以及机号为E34的针织大圆机(XL-XST，鑫隆针织机械有限公司)分别制备具有不同热湿传递性能的34种针织面料试样。试样的编织结构如图1所示，图中数字为编织路数。试样的基本参数如表1所示。

图1 针织面料的编织结构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 热湿性能测试方法

织物透气性采用YG461E-III型全自动透气性测试仪(宁波纺织仪器厂)，根据ISO 9237—2017《纺织品 纤维织物透气性测定》进行测试，织物的测试面积为20 cm2，测试压力为100 Pa。

织物的芯吸高度通过垂直芯吸测试法测定，测试时间为30 min，试样大小为2.5 cm×30 cm。分别测试织物经向和纬向的芯吸高度，以经纬向芯吸高度的平均值作为织物的芯吸高度。

织物的液态水分管理性能采用M290型液态水分管理测试仪(标准集团(香港)股份有限公司)，根据ASTM D1776—2008e1《纺织品的调湿和试验标准实施规程》测定[19]，试样的测试面积为8 cm×8 cm。测试使用的人造汗液由1 L蒸馏水和大约9 g氯化钠混合制成。

干燥速率由RF4008HP型干燥速率测试仪(深圳市瑞锋仪器有限公司)，按照AATCC TM 201—2013《织物干燥速率：加热板法》进行测试。试样的测试面积为15 cm×15 cm。

织物的热生理舒适性采用YG606型热阻湿阻测试仪(宁波纺织仪器厂)，根据ASTM D1776/D1776 M—2016《纺织品的调节和试验标准实施规程》测定。

3 凉爽性能测试方法和评价指标

3.1 凉爽性能测试方法

织物的凉爽性能主要表现为2个方面：一是织物具有良好的导热散热功能，通过热传导的方式将人体皮肤热量扩散至大气环境中，起到一定的凉爽作用；二是织物具有良好的导湿散湿功能，当人体大量出汗时，通过汗液的快速传导和蒸发吸湿，起到凉爽降温的效果。

为综合评价织物的凉爽性能，在前期研究[18]的基础上，提出以干湿态织物的升温性能表征其凉爽能力。测试干态织物在一定热功率条件下的温度变化，可表征织物的热传导能力；测试湿态织物在一定热功率条件下的温度变化，可综合表征织物的凉爽性能，包括织物的热传递、水分扩散、蒸发散热以及相变吸热等。为进行实验，将YG606 II型织物热阻湿阻测试仪进行改装设计，通过增设程序控制加热板保持恒定功率加热，以满足测试要求。测试装置结构示意图如图2所示。

图2 测试装置结构示意图Fig.2 Schematic diagram of test instrument

实验前，对针织面料进行预处理。干态测试预处理：将被测织物放置在标准温湿度(相对湿度为(65±1)%，温度为(20±1) ℃)的恒温恒湿环境内平衡24 h，使织物达到热湿平衡。湿态测试预处理：测试被测织物烘干后的质量m，然后将被测织物完全浸入三级水中至织物吸水饱和，用罗拉将吸水后的被测织物通过一定的压力将水分挤出至不滴水状态，然后将被测织物放置在标准环境下使水分蒸发扩散至被测织物均匀地含20 g液态水。

3.2 凉爽性能评价指标

根据织物凉爽性能的评价原理，在空板测试时测试板的温度与湿态织物测试时测试板的温度差值曲线中，定义最大温差TCmax为织物凉爽温度。湿态最大凉爽温度越大，且达到最大温差的时间tCmax越短，织物的凉爽性能越好。即，织物的湿态凉爽能力与湿态凉爽温度成正比，与达到最大温差的时间成反比。因此，定义温度差值曲线的峰值与达到峰值时间的比值为凉爽温度指数(ICT)。升温差值曲线公式与凉爽温度指数公式分别如下：

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

式中：Tb(t)为测试织物时测试板的实时温度，℃。Tb0(t)为空板测试时测试板的实时温度，℃。Tb(t)与Tb0(t)分别简称为试样温度(或织物温度)和测试板温度。

为了便于织物在不同加热条件和不同测试面积条件下的凉爽性能评价，织物的实时热阻Rct(t)可根据织物热阻的测试方法和计算原理计算。

式中：Rct为织物热阻，10-3m2·K/W；Rct0为空板热阻，10-3m2·K/W;Tb为测试板温度，℃；Ta为测试环境温度，℃；A为测试板面积，cm2；Ht为测试板加热功率，W。

由以上公式可知，织物的实时热阻与织物温度和测试板的温度差成正比。由于热损失是实现织物凉爽的本质手段，而热阻是阻碍热损失，因此，定义织物的凉爽能力rC为-Rct(t)，即

由织物凉爽能力公式与织物温差曲线公式可知，织物的凉爽能力与温差成正比，且到达凉爽能力峰值的时间tCmax越短，其湿态凉爽能力越好。因此,根据凉爽温度指数，可定义凉感能力曲线的峰值与达到峰值时间的比值为凉爽能力指数(IC)，凉爽能力指数和凉爽温度指数的值越大，织物的凉爽能力越好。

4 凉爽性能预测模型建立

4.1 正态性检验

为了建立织物凉爽性能的预测模型，首先对本文所开发的34块试样的热湿舒适性能参数进行正态性检验，检验实验数据的正态性分布。使用SPSS软件对数据进行描述性统计分析，分析结果见表2。已知，利用变量的偏度和峰度进行正态性检验时，在α=0.05的检验水平下，若偏度标准分数和峰度标准分数都在±1.96之间，则可认为变量服从正态分布;若有一个值不满足，则认为不服从正态分布[20]。由表2可知，所有测试变量的偏度标准分数和峰度标准分数均在-1.96～1.96之间，即变量符合正态分布。

表2 描述性统计分析结果Tab.2 Results of descriptive statistics analysis

4.2 相关性分析

为研究影响织物凉爽性能的因素，分析凉爽性能参数与织物热湿传递相关性能参数的相关性。根据凉爽能力指数与凉爽温度指数的定义可知，凉感温度指数与凉爽能力指数正相关，因此，只对凉爽温度、凉爽能力指数与其他性能参数进行相关分析，分析结果如表3所示。

由表3可知:织物的凉爽能力指数与织物的透气性、热阻和湿阻显著相关;凉爽温度与织物的热阻和湿阻显著相关。可见，织物的透气率、热阻和湿阻影响其凉爽性能；同时单向导湿指数、芯吸高度和干燥速率对织物的凉爽能力指数具有一定影响，且单向导湿指数和扩散半径对织物的凉爽温度具有一定影响。透气率和湿阻与凉爽性能正相关，随着透气和透湿性的增强，织物的凉爽性能增强。热阻与凉爽能力指数负相关，随着织物热阻的减小，织物的导热性能增加，有利于热量沿织物厚度方向向外界传递，从而使织物的凉爽能力增强。

表3 织物热湿传递性能参数与凉爽温度、凉爽能力指数的相关性分析Tab.3 Correlation analysis between thermal-wet parameters and cooling property

4.3 多元线性回归预测模型建立

4.3.1 多重线性检验

通过以上分析可知：织物凉爽能力指数与其透气率、热阻和湿阻显著相关，与织物的芯吸高度、单向导湿指数和干燥速率在一定程度上相关；织物凉爽温度与其热阻和湿阻显著相关，与扩散半径和单向导湿指数在一定程度上相关。在进行多元线性回归前，应检验相关热湿性能参数间的线性相关性，以此确定多元回归分析的方法。

图3示出与凉爽性能参数相关的热湿性能参数的线性相关性分析结果。由图可知：芯吸高度与透气率、扩散半径和干燥速率具有较好的线性相关性；且扩散半径与透气率、芯吸高度、单向导湿指数和干燥速率线性相关。用判定系数R2来表示自变量和因变量之间线性相关的关联程度的指标，R2越接近1，其线性拟合度越好。通过分析可知：芯吸高度与透气率、扩散半径和干燥速率具有较好的线性相关，R2分别为0.587、0.652、0.563；扩散半径与透气率、单向导湿指数和干燥速率的R2分别为0.339、0.204、0.464。说明芯吸高度与透气率、扩散半径、干燥速率具有较显著的线性相关性，扩散半径与透气率、单向导湿指数和干燥速率具有一定的线性相关性。主要原因是该类性能参数均与织物的孔隙大小和分布密切相关。由于相关热湿参数间存在线性相关性，因此，在进行凉爽性能参数与相关热湿性能参数的多元线性回归分析时，应考虑模型存在多重共线性的问题。

图3 热湿性能参数的线性相关性分析结果Fig.3 Linear correlation analysis results of thermal-wet performance parameters

4.3.2 基于逐步回归法建立预测模型

针对多元共线性问题，可利用逐步回归法筛选并剔除引起多重共线性的变量[21]。

4.3.2.1凉爽能力指数的预测模型 表4示出凉爽能力指数与热湿性能参数的多元线性回归预测分析和方差分析的结果。由表可知，模型1、2和3的显著性均小于0.01，且3个模型的线性拟合R2值均较接近于1，说明3个模型均具有统计学意义，且具有较好的拟合度。模型1为引入单一变量热阻的一元线性回归模型，模型2为引入热阻和湿阻的二元线性回归模型，模型3为引入热阻、湿阻和干燥速率的三元线性回归模型。随着引入自变量的增多，模型1、2和3的R2值逐渐增大，说明其线性回归模型的拟合度越来越好。可见，模型3为凉爽能力指数预测最优模型。

表4 凉爽能力指数与热湿性能参数的 多元线性回归预测分析和方差分析结果Tab.4 Prediction analysis and variance analysis results based on stepwise method between cooling capacity index and thermal-wet performance parameters

表5示出凉爽能力指数与热湿性能参数的多元线性回归模型系数矩阵。通过以上分析可知，模型3为最优线性模型，因此，织物的凉爽能力指数可在一定程度上根据其热阻、湿阻和干燥速率进行预测，预测模型公式为

凉爽能力指数=34.917-0.813×热阻+

2.576×湿阻+3.863×干燥速率

表5 凉爽能力指数与热湿性能参数的 多元线性回归模型系数矩阵Tab.5 Coefficient matrix of multiple linear regression model between cooling capacity index and thermal-wet performance parameters

4.3.2.2凉爽温度的预测模型 采用逐步回归多元线性回归模型预测凉爽温度，以凉爽温度为因变量，以热阻、湿阻、扩散半径和单向导湿指数为自变量，进行多元线性回归分析，分析结果分别如表6、7所示。由表6可知，模型1和2的R2分别为0.486和0.658，且显著性均小于0.01，说明模型与数据的拟合程度较好，且模型具有统计学意义。由于模型2的线性判定系数大于模型1，因此模型2具有更好的拟合度，可作为凉爽温度预测模型。由表7较优模型2可知，凉爽温度与热阻负相关，与扩撒半径正相关，凉爽温度的预测模型为

凉爽温度=8.311-0.149×热阻+0.048×扩散半径

表6 凉爽温度与热湿性能参数的 多元线性回归预测分析和方差分析结果Tab.6 Prediction analysis and variance analysis results based on stepwise method between cooling temperature and thermal-wet performance parameters

表7 凉爽温度与热湿性能参数的 多元线性回归模型系数矩阵Tab.7 Coefficient matrix of multiple linear regression model based on stepwise method between cooling temperature and thermal-wet performance parameters

5 结 论

本文在针织面料吸湿凉爽性能测试和评价方法的基础上，提出针织面料凉爽性能的测试和评价方法，并结合织物热阻的测试方法和计算原理，提出针织面料凉爽性能的评价指标：凉爽能力指数和凉爽温度指数。湿态织物凉爽能力曲线的峰值与达到峰值的时间的比值为凉爽能力指数，空板升温与湿态织物升温差值曲线的峰值与达到峰值的时间的比值为凉爽温度指数，凉爽能力指数与凉爽温度指数正相关。凉爽温度指数适用于相同测试条件下，不同织物的凉爽性能对比；凉爽能力指数不受测试时加热功率和织物测试面积的影响，适用范围更广。凉爽温度和凉爽能力指数值越大，织物的凉爽性能越好。

影响织物凉爽能力指数的主要因素为织物的干燥速率、热阻和湿阻，较高的干燥速率和较小的热阻有利于织物的凉爽性能；而相对较大的湿阻对织物的凉爽性能具有促进作用。影响织物凉爽温度的主要因素为扩散半径和热阻，扩散半径与凉爽温度正相关，热阻与凉爽温度负相关。基于逐步回归法建立了多元线性回归模型：凉爽能力指数=34.917-0.813×热阻+2.576×湿阻+3.863×干燥速率;凉爽温度=8.311-0.149×热阻+0.048×扩散半径。通过干燥速率、热阻和湿阻预测织物的凉爽能力指数，通过扩散半径和热阻预测织物的凉爽温度。本文研究结果可在一定程度上根据相关热湿性能参数预测织物的凉爽性能，有助于凉爽针织面料的开发和性能评价。