İplik kalite kontrolünde yorumsal analizler
Interpretational analysis for yarn quality control
Yazar: PINAR ARSLAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NEFİSE GÖNÜL ŞENGÖZ
Uşak Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Tekstil ve Tekstil Mühendisliği = Textile and Textile Engineering ; İstatistik = Statistics

Özet:
Tekstil üretimindeki ihtiyaçlardan en önemli bir tanesi, daha üretim yapılmadan, nihai üründe istenilen özelliklerin, eldeki hammaddenin özelliklerinden yola çıkılarak tah-min edilebilmesidir. Böylece hem istenilen kalite düzeyine ulaşmak hem verimli çalışmak hem de kaynak tasarrufu sağlamak mümkün olacaktır. Duyusal tekstil muayenelerinde kul-lanılan Kawabata yönteminin bir benzeri, burada, lif özelliklerinden iplik özelliklerine ge-çiş için uyarlanmış ve farklı bakış açıları ile incelenmiştir. Yapılan bu çalışmada, belirtilen anafikir doğrultusunda, eldeki hammaddenin özelliklerinden nihai ürünün özelliklerine ulaşmak için istatistiksel ve matematiksel yöntemler kullanılarak dönüşüm formülleri elde edilmiş ve doğruluk dereceleri belirlenmiştir. Yanıt yüzeyleri kullanılarak elverişli bölgeler belirlenmiş ve diskriminat analizi kullanılarak kops formundaki iplik ile bobin formundaki iplik birbirlerinden başarı ile ayırd edilmiştir.Hammadde ve ürün özelliklerinin verileri olarak, pamuk ipliği üretimi yapan bir fabrikanın, kendi içinde düzenli olarak yaptığı ölçümler esas alınmıştır. Veri grafiği yön-temi, regresyon analizleri, yapay sinir ağları, temel bileşen analizi, merkezi bileşen deseni ve diskriminant analizi ile çalışmalar yapılmıştır. Hammadde özelliklerinin çok olması ne-deni ile, Varimax yöntemi kullanılarak, etkili olan özelliklerden bileşen grupları elde edil-miş ve bunların doğrulukları, tüm özellikler kullanılarak yapılan çalışmaların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Merkezi bileşen analizi ile, bir ürün özelliği için hammadde özellikleri kullanılarak yanıt yüzeyleri elde edilmiş ve bunların harita görünümleri çakıştırılarak elve-rişli bölgeler belirlenmiştir. Diskriminant analizi ile, iplik üretimi için, kops ve bobin yapı-ları birbirlerinden ayrı bir şekilde tanımlanabilmiştir.Yapılan bu çalışma sonucunda, kullanılan istatistiksel ve matematiksel yöntemler ile, hammadde özelliklerinden ürün özelliklerine geçiş için dönüşüm formülleri elde edil-miş ve bu formüllerin yüksek doğruluk derecesi ile tahminleme yaptıkları belirlenmiştir. Fabrikalarda kalite kontrol amaçlı kullanılabilecek bu formüller sayesinde, yukarıda belirti-len anafikir doğrultusunda hem kalitenin yükseltilmesi hem verimli çalışma hem de kaynak tasarrufu hedeflerine ulaşılmış olacaktır.Bu araştırmanın amaçlarından biri olan duyusal tekstil muayenelerinde kullanılan Kawabata yönteminin bir benzerinin, lif özelliklerinden iplik özelliklerine geçiş için uyar-lanması amacına ulaşılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, veri grafiği metodu, regresyon ana-lizi, yapay sinir ağları metodu ve varimax ile özellik azaltılması yöntemleri kullanılmıştır. Bu araştırmanın diğer bir amacı olan yanıt yüzeylerinin kullanılması ile elverişli bölgelerin belirlenmesi ve diskriminat analizi kullanarak kops formundaki iplik ile bobin formundaki ipliğin birbirlerinden ayırd edilmesi amacına ulaşılmıştır.

Abstract:
One of the important requirements of textile production is the interpretation of the properties of the final product by the properties of the raw material. By this way, it will be possible to reach required quality level, work efficiently and save sources. The same of Kawabata?s method is adapted for predicting yarn properties using fiber properties and searched by different perspectives. In this study, in the direction of indicated main theme, transformation equations were obtained to reach properties of final product from properties of raw material by using statistical and mathematical methods and reliability of these equations were determined. Feasible regions are determined by using response surfaces and yarns in the form of cone and bobbin are discriminated succesfully by using discriminant analysis.Regular measurements of a cotton yarn producing factory are taken into account as data of properties of raw material and final product. Studies by using data chart method, regression analysis, artificial neural network, principal component analysis, central composite design and discriminant analysis are performed. Because of the properties of raw material are very many, component groups that are composed of effective properties are obtained by using Varimax method and reliability of results of these studies are compared with reliability of results of studies that are performed with all properties included. Response surfaces for one property of the final product by using properties of raw material are obtained by central composite design method and feasible regions are determined by overlapping contour plots of these response surfaces. For the yarn production, forms of bobbin and cone are discriminated seperately by using discriminant analysis.At the end of this study, transformation equations for predicting the properties of final product from the properties of raw material are obtained by using statistical and mathematical methods mentioned above and it is indicated that accuracy rate of interpretations made by these equations are high. By means of these equations, that would be used for the aim of providing quality control in factories, in the direction of indicated main theme, targets of reaching required quality level, working with efficiency and saving sources will be achieved.One of purposes of this study, adaption of the same of Kawabata?s method for predicting yarn properties using fiber properties, is reached. According to this purpose, data chart method, regression analysis, artificial neural network method and reduction of data by varimax are used. Another purpose of this study, determining of feasible regions by using response surfaces and discrimination of yarns in the form of bobbin and cone by using discriminant analysis is achieved.