针刺土工布是经过机械梳理或者气流形成纤维薄网,再经过杂乱或定向铺置,最后用针刺机刺针缠结的方法加固成的纺织品,因此在建立针刺土工布的渗透率模型时不仅需要考虑分布于织物平面方向的纤维,还要考虑被针刺缠结而在垂直织物平面方向上分布的纤维。本文建立了三种模型预测针刺土工布渗透率,分别是：基于分形理论的渗透率模型、基于随机网络理论的渗透率模型和基于阻力理论的渗透率模型,实测了不同规格针刺土工布的渗透率,并将各模型的预测值与实测值及现有模型预测值进行对比,分析各模型产生误差的原因和适用条件。基于分形理论的渗透率模型利用图像处理技术获得织物表面的有效孔隙率、弯曲分形维数、表面分形维数,再根据毛细管流体理论推导出渗透率公式。该模型在试样厚度较低时的预测值与实验值较接近,但因为分形理论只能对织物表面的孔隙分布情况进行分析,而且由于图像处理中诸如景深、分辨率、二值化等技术上的局限也使该模型产生误差,因此该模型适用于低厚度的针刺土工布渗透率预测。基于随机网络理论的渗透率模型假设表层的纤维网交错形成的孔隙分布符合Poisson Polyhedron概率分布,并且织物内的孔隙为平行排列的不同直径曲折毛细管道。本文将分形理论中的弯曲分形维数应用到随机网络理论中,将织物看成整体,同时用图像处理技术直接得出织物表面的参数,而不是将织物假设成层层纤维网叠加而成的结构,因此改进后的模型优于单纯使用孔隙概率分布函数的模型。用该模型预测的针刺土工布渗透率值在低厚度时与实验值符合较好,但是因为该模型只考虑织物表面的孔隙分布,忽略了针刺土工布深层的孔隙分布变化,因此当织物厚度大时会使误差变大。所以该模型适合薄层的针刺土工布。基于阻力理论的渗透率模型以N.Mao and S.J.Russell的模型为基础加以改进,模型中假设单位体积内的纤维在织物平面上呈各向同性分布,在垂直织物平面方向上围绕针孔呈开启式堆砌排列。模型预测值比实验值略高,原因在于水流在Z向的纤维受到的阻力小于平行分布于织物表面的纤维所受阻力,模型假设纤维的分布不是平行于织物表面就是垂直于织物表面排列,而在实际情况中纤维并不是完全垂直织物平面,因此水流在实际情况中所受的阻力大于模型假设的情况所受阻力。但是基于阻力理论的模型在厚度大时实验值与预测值符合得较好,因此该模型适合于预测厚度大的针刺土工布渗透率。本课题的创新之处在于：1、在建立基于分形理论的渗透率模型时,优化了图像处理程序,使程序能自动判断选取二值化阈值；2、建立基于随机网络理论的渗透率模型时,将应用Poisson Polyhedron概率分布而建立的织物孔隙结构与用图像处理技术直接获得的织物表面孔隙形态结合起来,利用更多的织物信息,从而使模型更接近实际情况；3、在建立基于阻力理论的渗透率模型时,构建出针刺非织物垂直于织物平面分布的纤维的排列方式,为利用阻力理论研究针刺非织物渗透率提供了一个较合理的模型。本文为预测针刺土工布的渗透率提供了许多实用的模型,使土工织物在应用于排水过滤系统中免去复杂耗时的实验室检测,能快速、便捷、准确、有效地预测出该织物的渗透率。
