最小误差平均值拟合在织物染色计算机配色中的应用研究-纺织技术中心

最小误差平均值拟合在织物染色计算机配色中的应用研究

来源：印染在线　发布时间：2012年06月08日

3．3．1求解R值

由于R由d 决定，对染色数据取平均值，可得d 与R平均值的关系，如表2所示。

利用表2中的数据，在Matlab中进行曲线拟合，可得活性蓝浓度与R值测量数据(平均值)之间的关系，见图1所示。

由图1可得R关于活性蓝的质量浓度d1的函数为

R=147．600 0—135．7857 d1+66．071 4 d12 （4）

3．3．2求解G值

当d3=0．4时，固定d1不变，d2从0．2变化到1，G的变化曲线如图2所示。

由图2可以看出，d1 不同时的曲线走向之间误差很小，由假设1)和假设2)可知，这些误差是合理误差范围内允许的。排除误差影响，曲线的走向大概一致。设各个曲线二次项表达式的常数项系数、一次项系数、二次项系数分别为a0，a1 ， a2 ，其值见表3所示。

由表3可求得d2 变化时G的平均曲线方程为

g2 ( d2)=95．68—51142 9d2+19．285 7d22；

根据假设1)可知染料之间相互无影响，则d2 变化对G的影响是在某一基底的基础上变化的。

随着浓度变化，该变化的走势是固定的，因此假设G随d2变化的形态曲线方程为

G2=k2[g2 (d2)一b2]

根据实际情况，当d2 =0时，初始值为0，将数据代入公式可得b2=95．68。所以，G随d2 变化差值走势的表达式为

G2 =(一51．142 9d2+19．285 7 d22)k2