Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2012 | Vol. 20, no. 1 (90) | 33-38
Tytuł artykułu

Study of the Hairiness of Polyester-Viscose Blended Yarns. Part III - Predicting Yarn Hairiness Using an Artificial Neural Network

Warianty tytułu
PL
Badanie włochatości przędz mieszankowych poliesterowo/wiskozowych. Cześć III - przewidywanie włochatości przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych
Języki publikacji
PL
Abstrakty
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.
Wydawca

Rocznik
Strony
33-38
Opis fizyczny
Bibliogr. 28 poz.
Twórcy
Bibliografia
  • 1. Barella, A. Yarn Hairiness, Text. Prog., 1983, 13 (1).
  • 2. Baykal, P. D.; Babaarslan, O.; Rizvan, E. A Statistical Model for the Hairiness of Cotton/Polyester Blended OE Rotor Yarns”, Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2007, 15, 4(63), 46-49.
  • 3. Usta, L.; Canoglu, S. Infuence of Ring Traveller Weight and Coating on Hairiness of Acrylic Yarns, Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2002, 10, 4(39), 20-24.
  • 4. Wang, X. Proceeding, 4th Asian Textile Conference, 1997, 524.
  • 5. Celik, O.; Ucar, N.; Ertugrul, S. Determination of Spirality in Knitted Fabrics by Image Analyses, Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2005, 13, 3(51), 47.
  • 6. Beltran, R.; Wang, L.; Wang, X. A Controlled Experiment on Yarn Hairiness and Fabric Pilling”, Textile Res. J., 2007, 77(3), 179-183.
  • 7. Canoglu, S.; Tanir, S. K. Studies on Yarn Hairiness of Polyester/Cotton Blended Ring-Spun Yarns Made from Different Blend Ratios, Textile Res. J., 2009, 79(3), 235-242.
  • 8. Altas, S.; Kadoğlu, H. Determining Fibre Properties and Linear Density Effect on Cotton Yarn Hairiness in Ring Spinning, Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2006, 14, 3(57), 48-51.
  • 9. Pillay, K. P. R., A Study the Hairiness of Cotton Yarns, Textile Res. J., 1964, 34, 663.
  • 10. Viswanathan, G.; Munshi, V. G.; Ukidve, A. V.; Chandran, K. A Critical Evaluation of The Relation Between Fibre Quality Parameters and Hairiness of Cotton Yarns, J. Text. Inst, 1989, 80, 707.
  • 11. Haghighat, E. A.; Johari, M. S.; Etrati, S. M. A Study of Hairiness Polyester-Viscose Blended Yarn, Part I: Drafting System Parameters, Fibres & Textile in Eastern Europe, 2008, 16, 2(67), 41-44.
  • 12. Haghighat, E. A.; Johari, M. S.; Etrati, S. M. A Study of Hairiness Polyester-Viscose Blended Yarn, Part II: Winding Section Parameters, Fibres & Textile in Eastern Europe, 2008, 16, 3(68), 21-24.
  • 13. Khan, Z.; Lim Allan, E. K.; Wang, L.; Wang, X.; Beltran, R. An Artifcial Neural Network-based Hairiness Prediction Model for Worsted Wool Yarns, Textile Res. J., 2009, 79(8), 714-720.
  • 14. Jackowska-Strumillo, L.; Cyniak, D.; Czekalski, J.; Jackowski, T. Neural Model of the Spinning Process Dedicated to Predicting Properties of CottonPolyester Blended Yarns on the Basis of the Characteristics of Feeding Streams, Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2008, 16, 1(66), 28-36.
  • 15. Beltran, R.; Wang, L.; Wang, X. Predicting Worsted Spinning Performance with an Artifcial Neural Network model, Textile Res. J., 2004,74(9), 757-763.
  • 16. Beltran, R.; Wang, L.; Wang, X. Mill Specifc Prediction of Worsted Yarn Performance, J. Textile Inst., 2006, 97(1).
  • 17. Guruprasad, R.; Behera, B. K. Review Articles: Soft Computing in Textiles, Indian J. Fibre & Text. Res., 2010,35, 75-84
  • 18. Faroog, A.; Cherif, C. Use of Artifcial Neural Networks for Determining the Leveling Action Point at the Auto-Leveling Draw Frame, Textile Res. J., 2008, 78(6), 502.
  • 19. Patterson, D. W. Artifcial Neural Networks, Theory and applications, Prentice Hall Press, 1996.
  • 20. Schalkoff, R. J. Artifcial Neural Networks, McGraw-Hill Press, 1997.
  • 21. MATLAB Software, Version 7.7.0.471 (R2008b).
  • 22. Ethridge, M. D.; Towery, J. D.; Hembree, J. F. Estimating Functional Relation-ships Between Fibre Properties and the Strength of Open-End Spun Yarns, Textile Res. J, 1982, 52 (1), 35.
  • 23. Ucar, N.; Ertugrul, S. Predicting Circular Knitting Machine Parameters for Cotton Plain Fabrics Using Conventional and Neuro-fuzzy Methods, Textile Res. J, 2002, 72(4), 361.
  • 24. Majumder, P. K.; Majumdar, A. Predicting the Breaking Elongation of Ring Spun Cotton Yarns Using Mathematical, Statistical, and Artifcial Neural Network Models, Textile Res. J., 2004, 74(7), 652.
  • 25. Majumdar, A.; Majumder, P. K.; Sarkar, B. Application of linear regression, artifcial neural network and neuro-fuzzy algorithm to predict the breaking elongation of rotor-spun yarns, Indian J. of Fibre & Text. Res., 2005, 30(4), 19-25.
  • 26. Ethridge, D.; Zhu, R. Prediction of Rotor Spun Cotton Yarn Quality: A Compari-son of Neural Network and Regression Algorithms, In Proc. of the Beltwide Cotton Conference, 1996, 1314-1317.
  • 27. Gharehaghaji, A. A.; Shanbeh, M.; Palhang, M. Analysis of Two Modeling Methodologies for Predicting the Tensile Properties of Cotton – covered Nylon Core Yarns, Textile Res. J, 2007, 77(8), 565-571.
  • 28. Luo, M. R.; Rigg, B. BFD (l:c) Colour-Dif-ference Formula, Part II: Performance of the Formula”, J. Soc. Dyers, 1987, 103, 126-132.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPW7-0021-0035
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.