关于打宽包针的问题

于用包针打超过1.5cm地字母并紧贴字母加上1mm宽的包针阴影的特殊问题和解决方法

在前年冬天的打VF球队服要用包针打超过1.5cm地字母并紧贴字母加上1mm宽的包针阴影的版,刚拿过来我没有考虑多少就用先打阴影后打宽包针的顺序打了下来,谁知打样时出现了一系列的问题:

①包针太宽,超过机器的默认跳针宽度(barudan12.7mm),在所有有下针点的地方剪线然后框移至下一下针点剪线。。。。。。。。这样根本无法刺绣下去;
②阴影太窄,又是绣在针织料上收缩很多,阴影包针被上层宽包针完全“吃”掉;

③打底太少,如果要是遇到像I之类底字母时,I底两头就会把布料绣卷起来;

④接头的地方容易裂开。

解决方法:

barudan机器默认跳针最大数据为:127把它调整为100或者再小一点即可,有时会误认为是制版问题,其实机器参数也很重要;
②将阴影最后绣,就是先绣宽包针然后绣阴影细包针,如果字母比较多的时候,最好34个字母为一组绣,这样不容易错位;

③在绣比较宽的包针时不要为了方便省事而采用自动走底,最好是90度手动走底,机器上底裁片也要固定好,这样即可尽可能的减少布料起皱的现象;

④在比较宽包针的接头处在走底时用比较稀的包针勾连一下,并把顺序调整,比如I先走两头的横再走中间的竖就不会发生断裂现象。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值