Giysi amaçlı dokunmuş kumaşlarda konfor özelliklerinin incelenmesi ve tahminlenmesi
Investigation and prediction of comfort properties of clothing aimed weaving fabrics
Yazar: ALEV ERENLER
Danışman: PROF. DR. RAMAZAN TUĞRUL OĞULATA
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği = Textile and Textile Engineering

Özet:
Tez çalışması kapsamında, seçilmiş üretim parametrelerinin bazı kumaş konfor özellikleri üzerine etkisini incelemek ve bu üretim parametrelerinden yola çıkarak kumaş konfor özelliklerinin üretim öncesinde tahmin edilebilmesi için Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli ve Yapay Sinir Ağı (YSA) ile Genetik Algoritma (GA) temelli hibrid modeller oluşturulması amaçlanmıştır. 
Bu amaca yönelik olarak 81 farklı kumaş üretilmiştir. Kumaş üretiminde çözgü özellikleri ile dokuma şartları sabit tutulmuştur. Bağımsız değişken olarak; atkı ipliğinde 3 farklı elyaf karışım oranı, 3 farklı atkı iplik numarası, 3 farklı atkı sıklığı ve 3 farklı dokuma örgüsü belirlenerek üretim yapılmıştır. Üretilen kumaşlara aynı şartlar altında kasar, optik ağartma ve reaktif boyama işlemi uygulanmıştır. Boyama sonrasında her bir kumaş üzerine 4 farklı apre 3 farklı konsantrasyon ile uygulanarak 972 adet apreli numune elde edilmiştir. Numune kumaşlar üzerinde yumuşaklık, hava geçirgenliği, bağıl su buharı geçirgenliği, nem iletimi, dikey yönde sıvı iletimi ve buruşmazlık testleri uygulanmıştır. Uygulanan testler sonucunda elde edilen veriler kullanılarak YSA modelleri ve YSA-GA hibrid modelleri kurulmuştur.
Sonuç olarak, kurulan YSA modelleri ile kumaş konfor özellikleri, üretim parametreleri kullanılarak tahmin edilebilmiştir. Ayrıca kurulan YSA-GA hibrid modelleri ile de istenilen konfor özelliğine ulaşabilmek için gereken parametre dizileri başarılı bir şekilde tahmin edilebilmiştir. 
Anahtar Kelimeler: Konfor, Yumuşaklık, Su buharı Geçirgenliği, Yapay Sinir Ağı (YSA), Genetik Algoritma (GA)

Abstract:
In the content of thesis, it was aimed to investigate the effects of chosen production parameters on some fabric comfort properties and creating models which based on these production parameters with Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA)-Artificial Neural Network (ANN) hybrid models to determine comfort properties before the production.
For this aim 81 various fabrics were produced. At the fabric production warp properties and weaving conditions were kept constant. Fabrics were produced with free factors that 3 various fiber mixture ratio, 3 various yarn number for weft yarns, 3 various weft densities and 3 various weaving pattern. Bleaching, optic bleaching and reactive dyeing were applied at same conditions. After dyeing it 972 various sample was obtained with applying 4 finishing treatments in 3 concentrations on each fabric. Fabrics' stiffness, air permeability, relative water vapor permeability, moisture management, vertical liquid transmission, and wrinkle properties were tested on the samples. ANN models and GA-ANN hybrid models were established with using the results of the tests which applied on the samples.
As a result, fabric comfort properties were predicted on the established ANN model. It was also successfully predicted that the needed fabric parameter serials to obtain for desired comfort properties with the established GA-ANN models. 
Keywords: Comfort, Stiffness, Water Vapor Permeability, Artificial Neural Network (ANN), Genetic Algorithm (GA)