2 工藝優化過程的一般描述
在紡紗生產中，盡管人們對工藝與產品質量的關系有許多研究，但還是缺少定量分析。紡紗過程是一只“灰箱”，它的輸入和輸出都是可知的，但它的內部結構不完全清楚。輸入是一些工藝參數z】、z2、 、? ?、z ，輸出是一個或一組成紗質量指標l，。雖然我們不完全知道箱內結構，但指標l，總是可以表示為因子式z 、z2、z3、?? 、zP的一個函數，即Y=廠(Z 、Z2、z3、?? 、Z )，并且可用一個多項式來近似地表達。
以因子z1、z2、 、?? 、zP為坐標的空間稱為因子空間，找最優工藝就是在因子空間中尋找最大或最小的問題。實際工作中，有兩種做法：一是先根據因子數(工藝參數個數)多少安排生產試驗，通過試驗得到成紗質量指標l，，再通過回歸分析得到方程，最后利用優化方法尋找方程最大或最小值，從而得到優化的工藝參數；二是充分利用日常生產中積累的工藝參數與成紗質量的相關數據，再通過回歸分析得到方程，最后利用優化方法尋找優化的工藝參數。
對于第一種做法，在紡織生產實踐和科學研究中，常用二次通用旋轉組合設計方法制定試驗方案并進行回歸分析，對于變量不多的二次方程使用復合形法尋找方程最大或最小值。之所以采用通用旋轉組合設計方法，是因為其回歸方程的預測值方差在區間0<p<1(p為試驗點空間半徑)內基本上保持某一個常數，這對利用回歸方程進行預測是很有意義的。但是，有的問題在采用二次旋轉設計回歸方程模型時不具有顯著性，甚至其模型不適用，而采用其他回歸分析方法可能得到較好的方程，如后面的實例所示。
紡紗工藝設計與管理系統包含了試驗方案制定、回歸分析和工藝優化各項功能。其回歸分析功能可用計算機應用 l59于對試驗數據或日常生產中積累的相關數據進行分析，擬合出方程。
3 工藝優化應用實例
以R／C18．5 rex為例，采用二次通用旋轉組合設計方法制定試驗方案，共安排了2O次小量試驗。參數選擇范圍：粗紗定量4．8～5．2 g／m，粗紗捻系數105～115，后牽伸1．136～1．293倍。試驗環境溫度25℃，相對濕度55％ 。試驗結果選擇條干指標CV％ ，輸入到最優試驗方案表中。點擊“回歸分析”按鈕，得到工藝回歸分析結果，如圖2所示。
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