Sanfor Makinesi Çalışma Parametrelerinin Makine Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Tahminlenmesi

Author:

Keskin SedaORCID,Şahin CenkORCID,Balcı OnurORCID,Kuvvetli YusufORCID,Pektaş KorayORCID

Abstract

Sanfor işlemi mekaniği tekstil terbiyesinin en önemli ve selüloz esaslı kumaşlara uygulanan son bitim işlemidir. Bu işlem ile kumaşlara en-boy çekmezliği sağlanır, tuşa kazandırılır, buruşuklukları açılır ve aynı zamanda kumaş metrekare gramajı da bu aşamada başlatılır. İstenilen kumaş çekmezlik değerlerinin tek seferde zaman kaybından ve arızasız bir şekilde elde edilebilmesi, sanfor işlem değişkenleri ve öncesindeki proseslerden kaynaklanan kumaş özelliklerinde meydana gelen olumsuz değişimlerden dolayı güçtür. Çalışma kapsamında, bu güçlüğü aşmak ve tek seferde hassas bir şekilde istenilen çekmezlik değerlerinin çalıştırılması, makine kontrolünün en aza indirilmesi amacıyla yapay öğrenme teknikleri kullanılarak çekmezlik ve sanfor çalışma parametrelerinin istenilen hedef çekmezliğe göre tahmin edilmesi. Bu amaçlanan sanfor işlemi öncesi numune kumaşların gramajı, patlama dayanımı ve çekmezlik değerleri ölçülmüştür. Bu veriler modellerin oluşturulmasında kullanıldı. Bunun yanı sıra son işlem sonrasında da hedeflenen gramaj, patlama dayanımı ve çekmezlik değerleri de girilen şekilde kullanıldı. Sanfor makinesinin çalışma izni ise çıkmış olarak kabul edilmiştir.

Publisher

Orclever Science and Research Group

Reference7 articles.

1. Khan, M. D., Rahman, M., Ahmed, M., Shuvo, K., & Ahmed, R. (2020). Optimization of Residual Shrinkage Control of 100% Cotton Woven Fabric Through Sanforization. Journal Of Textile Science & Fashion Technology.

2. Parlakyiğit, P. (2022). Tekstilde İstatistiksel Proses Kontrol Uygulaması Örneği-Terbiye İşletmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 37(4), 911-924.

3. Yıldırım, P., Birant, D., & Alpyıldız, T. (2018). Data mining and machine learning in textile industry. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(1), e1228.

4. Kalkancı, M., Sinecen, M., & Kurumer, G. (2018). Prediction of dimensional change in finished fabric through artificial neural networks. Textile and Apparel, 28(1), 43-51.

5. Anupreet, K., & Roy, K. (2016). Prediction of shrinkage and fabric weight (g/m2) of cotton single jersey knitted fabric using artificial neural network and comparison with general linear model. Int J Inf Res Rev, 3, 2541-2544.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3