Neural Model of the Spinning Process for Predicting Selected Properties of Flax/Cotton Yarn Blends

• Autorzy: Jackowska-Strumiłło L. , Jackowski T , Cyniak D. , Czekalski J.

Warianty tytułu

PL

Neuronowy model procesu przędzenia do prognozowania wybranych właściwości przędz mieszankowych len/bawełna

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This article describes the design of a yarn spinning model based on the use of artificial neural networks, as well as the measurements aimed at collecting the data necessary for this model. Partial models of the spinning process were designed for selected essential yarn quality parameters, such as tenacity, yarn hairiness, and yarn faults. Feed-forward neural networks were used for modelling. Yarns manufactured from flax/cotton blended slivers and from a pure cotton sliver with the use of a BD 200S rotor-spinning machine were analysed. The flax content in the blended slivers was 10, 20, 30, 40, and 50 %. Yarns of linear density of 20, 30, 40, 50, and 60 tex were manufactured from a sliver of linear density of 3 ktex.

PL

Analizowano przędze wykonane na przędzarce rotorowej BD 200S z taśm mieszankowych len/bawelna oraz z taśmy bawełnianej. W taśmach mieszankowych udział lnu wynosił: 10, 20, 30, 40 i 50%. Z taśm o masie liniowej 3 ktex wykonano przędze o masach liniowych: 20, 30, 40, 50 i 60 tex. Dla wybranych, istotnych parametrów jakościowych przędz, takich jak: wytrzymałość właściwa, włochatość przędzy oraz błędy przędzy, zbudowano modele cząstkowe procesu przędzenia. Do modelowania wykorzystano jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe.

Słowa kluczowe

EN

yarn blends; flax/cotton blends; rotor spinning; yarn quality parameters; artificial neural networks; feed-forward networks

PL

mieszanki przędzy; mieszanki len/bawełna; rotor przędzenia; parametry jakości przędzy; sztuczne sieci neuronowe; jednokierunkowe sieci neuronowe

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Łódzki Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Fibres & Textiles in Eastern Europe
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 12, no. 4 (48)
• Strony: 17--21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys.

Twórcy

autor

Jackowska-Strumiłło L.

• Technical University of Łódź, Computer Engineering Department , al. Politechniki 11, 90-942 Łódź, Poland

autor

Jackowski T

• Technical University of Łódź, Faculty of Engineering and Marketing of Textiles, Department of Spinning Technology and Yarn Structure, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

autor

Cyniak D.

• Technical University of Łódź, Faculty of Engineering and Marketing of Textiles, Department of Spinning Technology and Yarn Structure, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

autor

Czekalski J.

• Technical University of Łódź, Faculty of Engineering and Marketing of Textiles, Department of Spinning Technology and Yarn Structure, ul. Żeromskiego 116, 90-543 Łódź, Poland

Bibliografia

• 1. Jackowska-Strumiłło L., Jackowski T., Chylewska B., Cyniak D.: ‘Application of Hybrid Neural Model to Determination of Selected Yarn Parameters’, Fibres and Textiles in Eastern Europe, 1998, No. 4, p. 27-32.
• 2. Jackowski T., Chylewska B., Cyniak D., Czekalski J., Jackowska-Strumiłło L.: ‘Modelling of the relationship between feeding sliver structures and parameters of cotton/linen blended yarns’, Fibres & Textiles in Eastern Europe, April/June 2003,Vol. 11, No. 2 (41), p. 12-17.
• 3. Jackowski T., Czekalski J., Chylewska B., Cyniak D.: ‘Blended rotor yarns with cottonised hemp content’ (in Polish), Przegląd Włókienniczy, 7/2001.
• 4. Tadeusiewicz R.: Sieci Neuronowe. PWN, Warszawa 1991.
• 5. Haykin S.: Neural Networks: a comprehensive foundation - 2nd ed. Prentice Hall, 1999.
• 6. Cierpucha W., Kozłowski R., Mańkowski J., Waśko J., Mańkowski T.: ‘Applicability of Flax and Hemp as Raw Materials for Production of Cotton-like Fibres and Blended Yarns in Poland’, Fibres & Textiles in Eastern Europe, July/October 2004, Vol. 12, No. 3 (47), p. 13-18.
• 7. Hecht-Nielsen R., Neurocomputing. Addison-Wesley Publishing Company, 1990.