Investigating and Modelling Yarn Parameters for Different Feeding Slivers

• Autorzy: Jackowski T. , Chylewska B. , Cyniak D. , Jackowska-Strumiłło L.

Warianty tytułu

PL

Badanie i modelowanie parametrów przędzy dla różnych taśm zasilających

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The influence of linear density of the feeding sliver and linear density of rotor yarn on the parameters such as the coefficient of yarn mass variation, tenacity and yarn faults has been investigated. Experimental work was carried out on the BD 200S rotor spinning machine using the following parameters: rotational speed of the rotor: 50,000 revs/min (833 revs/s); m opening roller speed - 7,000 revs/min (116.7 revs/s); m linear density of yarn -18; 20; 25; 30; 35 and 40 ktex. The spinning machine was fed with a second-passage drawframe sliver: 2.5; 3.0; 3.5; 4.0; 4.5 and 5.0 ktex. The partial hybrid model considering the influence of yarn and sliver linear densities for the coefficient of yarn mass variation CV_m is presented. The sliver linear density_ms and CV_T are introduced to the inputs of the artificial neural network (ANN), which determines the real value of the coefficient of yarn mass variation CV_m A small multilayer perceptron network with one hidden layer was applied for the considered problem.

PL

W artykule opisano wpływ masy liniowej taśmy zasilającej i masy liniowej przędzy rotorowej na parametry przędz, takie jak nierównomierność masy liniowej, wytrzymałość właściwą i błędy. Eksperymenty prowadzono na przędzarce BD 200S stosując następujące parametry: prędkość obrotowa rotora: 50.000 obr/min (833 obr/s), m prędkość obrotowa bębenka rozwłókniającego - 7.000 obr/min (116,7 obr/s), m masa liniowa przędzy: 18, 20, 25, 30, 35 i 40 ktex. Przędzarkę zasilano taśmami po drugim pasażu rozciągania o masach liniowych: 2.5; 3.0; 3.5; 4.0; 4.5 i 5.0 ktex. W artykule zaprezentowano cząstkowy model hybrydowy procesu przędzenia, uwzględniający wpływ gęstości liniowych przędzy i taśmy na współczynnik zmienności masy przędzy CV_mT są podawane na wejście sztucznej sieci neuronowej, a wartość rzeczywistego współczynnika zmienności masy przędzy CV_m

Słowa kluczowe

EN

rotor spinning machine; rotor spun yarn; yarn quality; artificial neural network

PL

przędzarka wirnikowa; przędza rotorowa; jakość przędzy; sztuczna sieć neuronowa

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Łódzki Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Fibres & Textiles in Eastern Europe
• Rocznik: 2002
• Tom: Vol. 8, no. 1 (36)
• Strony: 49--51
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab., wykr., wz.

Twórcy

autor

Jackowski T.

• Technical University of Łódź Department of Technology and Structure of Yarns, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

autor

Chylewska B.

• Technical University of Łódź Department of Technology and Structure of Yarns, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

autor

Cyniak D.

• Technical University of Łódź Department of Technology and Structure of Yarns, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

autor

Jackowska-Strumiłło L.

• Technical University of Łódź Department of Technology and Structure of Yarns, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

Bibliografia

• 1.Lord P.R., Textile Research Journal, 1971, No 9.
• 2.Uster News Bulletin No. 40, May 1997.
• 3.Jackowski T, Jackowska-Strumillo L, Chylewska B., Cyniak D., Fibres and Textiles in Eastern Europe, 1998, No. 4, p. 27-32.
• 4.Jackowska-Strumillo L., Jackowski T, Chylewska B., Cyniak D.: "Hybrid Neural Models for Determination of Yarn Parameters": Sbornik Dokladow Mieżdunarodnoj Naucznoj Konferencji "Nowoje w Technikie i Technologii Tekstylnoj i Legkoj Promyszliennosti", Witebsk, 22-23. XI. 2000.
• 5.Haykin, S. Neural Networks: A comprehensive foundation - 2nd ed. Prentice-Hall, USA, 1999.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).