2 工艺优化过程的一般描述
在纺纱生产中，尽管人们对工艺与产品质量的关系有许多研究，但还是缺少定量分析。纺纱过程是一只“灰箱”，它的输入和输出都是可知的，但它的内部结构不完全清楚。输入是一些工艺参数z】、z2、 、⋯ ⋯、z ，输出是一个或一组成纱质量指标l，。虽然我们不完全知道箱内结构，但指标l，总是可以表示为因子式z 、z2、z3、⋯⋯ 、zP的一个函数，即Y=厂(Z 、Z2、z3、⋯⋯ 、Z )，并且可用一个多项式来近似地表达。
以因子z1、z2、 、⋯⋯ 、zP为坐标的空间称为因子空间，找最优工艺就是在因子空间中寻找最大或最小的问题。实际工作中，有两种做法：一是先根据因子数(工艺参数个数)多少安排生产试验，通过试验得到成纱质量指标l，，再通过回归分析得到方程，最后利用优化方法寻找方程最大或最小值，从而得到优化的工艺参数；二是充分利用日常生产中积累的工艺参数与成纱质量的相关数据，再通过回归分析得到方程，最后利用优化方法寻找优化的工艺参数。
对于第一种做法，在纺织生产实践和科学研究中，常用二次通用旋转组合设计方法制定试验方案并进行回归分析，对于变量不多的二次方程使用复合形法寻找方程最大或最小值。之所以采用通用旋转组合设计方法，是因为其回归方程的预测值方差在区间0<p<1(p为试验点空间半径)内基本上保持某一个常数，这对利用回归方程进行预测是很有意义的。但是，有的问题在采用二次旋转设计回归方程模型时不具有显著性，甚至其模型不适用，而采用其他回归分析方法可能得到较好的方程，如后面的实例所示。
纺纱工艺设计与管理系统包含了试验方案制定、回归分析和工艺优化各项功能。其回归分析功能可用计算机应用 l59于对试验数据或日常生产中积累的相关数据进行分析，拟合出方程。
3 工艺优化应用实例
以R／C18．5 rex为例，采用二次通用旋转组合设计方法制定试验方案，共安排了2O次小量试验。参数选择范围：粗纱定量4．8～5．2 g／m，粗纱捻系数105～115，后牵伸1．136～1．293倍。试验环境温度25℃，相对湿度55％ 。试验结果选择条干指标CV％ ，输入到最优试验方案表中。点击“回归分析”按钮，得到工艺回归分析结果，如图2所示。
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