Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  polyester-viscose blended yarn
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The hairiness of blended yarns is influenced by several parameters at the ring frame. For this reason, it is necessary to develop a model based on experimental evidence that includes all known processing factors. The generalised from of this model is a candidate for predicting yarn hairiness. In this paper, an artificial neural network and multiple linear regression were used for modelling and predicting the hairiness of polyester-viscose blended yarns based on various process parameters. The models developed were assessed by applying PF/3, the Mean Square Error (MSE), and the Correlation Coefficient (R-value) between the actual and predicted yarn hairiness. The results indicated that the artificial neural network has better performance (R = 0.967) in comparison with multiple linear regression (R = 0.878).
PL
Włochatość przędz mieszankowych zależy od parametrów przędzarki obrączkowej. Dlatego należało stworzyć model uwzględniający wszystkie współczynniki mające wpływ na włochatość przędzy. Dla przewidywania włochatości zastosowano sztuczne sieci neuronowe oraz wielofunkcyjną regresję liniową. Uzyskane wyniki obliczeń oraz pomiarów wykazały, że lepsze właściwości przewidywania uzyskuje się stosując sztuczne sieci neuronowe w stosunku do metody regresji liniowej.
EN
This paper is a continuation of studies on the hairiness of polyester-viscose blended ring spun yarns. The aim of this study is to predict the hairiness of polyester-viscose blended yarns using a fuzzy logic system. For this purpose, based on the ANOVA statistical test, some parameters that have more influence on yarn hairiness were selected: spindle speed, traveller count, and yarn count, which are taken into account as the inputs, and yarn hairiness is counted as the output in the fuzzy set. The hairiness of ring spun polyester-viscose blended yarns was successfully modelled using fuzzy logic. The results showed that the correlation coefficient between the predicted and experimental values of hairiness is acceptable (R2 = 0.931).
PL
Artykuł jest kontynuacją publikacji poświęconej badaniom nad włochatością obrączkowych przędz mieszankowych poliestrowo-wiskozowych. Przewidywania oparto na metodzie zbiorów rozmytych. Wykorzystując program ANOVA wytypowano parametry mające w układzie analizy zbiorów rozmytych większy wpływ na włochatość przędzy: jako dane wejściowe - prędkość obrotową wrzeciona, rodzaj biegacza i masę liniową przędzy oraz jako parametr wyjściowy - włochatość przędzy. Wyniki wskazały, że współczynnik korelacji pomiędzy włochatością przewidywaną a wyznaczoną eksperymentalnie jest istotny statystycznie (R2=0.931).
EN
The influences of drafting system parameters of a ring frame and yarn parameters on the hairiness of polyester-viscose blended yarns are examined. Samples of 80/20 polyester/ viscose blended yarns were produced by a SKF Lab Spinner and the hairiness was measured by a Shirley Yarn Friction/Hairiness Meter. Statistical analysis of the results show that yarn hairiness is significantly influenced by the drafting system angle, the overhang of the top delivery roller , the covering of the top delivery roller, the back zone setting, the break draft, the yarn count and yarn twist. Moreover, it was observed that the distance clips and top roller pressure do not have a significant effect on the yarn hairiness. The origin of the improving factors and decreasing factors of hairiness are discussed.
PL
Badano wpływ parametrów przędzy oraz procesu jej rozciągania na włochatość. Badaniom poddano przędze mieszankowe (80% poliester / 20% wiskoza) wytworzone na przędzarce laboratoryjnej SKF Lab. Włochatość mierzono aparatem Shirley Yarn Friction/Hairiness Meter. Analiza statystyczna wyników pozwoliła stwierdzić, że na włochatość wpływają parametry przędzy tj. masa liniowa i skręt oraz parametry systemu rozciągania m. in. naddatek prędkości rolek zasilających, ustawienie poszczególnych rolek. Ponadto stwierdzono, że odległość między zaciskami i ciśnienie górnej rolki nie mają znaczącego wpływu na włochatość przędzy. Omówiono związki przyczynowo-skutkowe czynników zwiększających i obniżających włochatość.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.