Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Fibres & Textiles in Eastern Europe

1 2009

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

New Modelling and Process Optimisation Approach for the False-Twist Texturing of Polyester

Silva E. A., Paiva A. P., Balestrassi P. P., Silva C. E. S.

Fibres & Textiles in Eastern Europe

2009

Vol. 17, no. 6 (77)

57--62

After the wave of ISO 9000 certification, a large number of enterprises started to accumulate a great amount of data regarding their processes. False-twist texturing plants used these data to set up a process and improve their operations. This article shows that data mining, partial least squares modelling and genetic algorithm optimization can provide further use for these data to benefit the company in many areas, such as setting up adequate process parameters without requiring an expert to do so, providing the customer with the requirements that will fulfill his needs, simplifying machine changes, and reducing lot changes. The results show that the model and optimization structure put together can find multiple solutions for machine parameters by providing the multiple product properties or quality levels desired. The prediction of yarn properties, such as linear density (Dtex), elongation, tenacity and boiled water shrinkage were made with R2 between 0.80 and 0.99.

Wprowadzanie norm ISO spowodowało, że duża ilość firm zaczęła gromadzić obszerne dane dotyczące stosowanych procesów produkcyjnych. Przedsiębiorstwa realizujące procesy teksturowania fałszywym skrętem wykorzystywały zgromadzone dane dla ustalenia warunków procesu i udoskonalenia jego przebiegu. W artykule wykazano, że analiza danych, odpowiednie modelowanie oraz optymalizacja z wykorzystaniem algorytmów genetycznych może prowadzić do dalszych udoskonaleń procesu. Wynikiem tego mogą być rozliczne korzyści przedsiębiorstwa polegające na możliwości ustawienia odpowiednich parametrów procesu technologicznego bez potrzeby przeprowadzania dodatkowych doświadczeń oraz udostępnienia klientowi zestawu parametrów spełniających jego wymagania. Dzięki temu można również uzyskać uproszczenie wymiany maszyn oraz zmniejszenie ilość partii próbnych. Wyniki wykazały, że model opracowany wspólnie ze strukturą optymalizacji może doprowadzić do znalezienia wielu zestawów parametrów potrzebnych dla uzyskania określonych asortymentów produkcji oraz wymaganej jakości. Przewidywanie takich parametrów włókien jak gęstość liniowa, wytrzymałość liniowa, wydłużenie przy zerwaniu i skurcz we wrzącej wodzie można było określić przy współczynniku R2 w granicach od 0.80 do 0.99.