Polyester/viskon karışımlı open-end rotor iplik özelliklerinin yapay sinir ağları ve istatistiksel modeller kurularak tahmin edilmesi
Predicting the properties of polyester/viscose blended open-end rotor spun yarns by establishing artificial neural networks and statistical models
Yazar: OĞUZ DEMİRYÜREK
Danışman: PROF. DR. ERDEM KOÇ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tekstil Mühendisliği Bölümü / Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği = Textile and Textile Engineering

Özet:
Bu çalışmada polyester/viskon karışımlı open-end rotor iplik özelliklerininüretim yapılmadan önce tahmin edilebilmesine yönelik Yapay Sinir Ağları (YSA) veistatistiksel modellerin kurulması hedeflenmiştir.Bu amaçla yedi değişik karışım oranında üretilen şeritler open-end rotor iplikmakinasında dört farklı rotor hızında ve dört farklı numarada eğrilerek 112 farklıözellikte toplam 224 adet bobin üretilmiştir. Söz konusu bobinlerdeki ipliklerinfiziksel ve mekanik özellikleri (Kopma kuvveti, mukavemet, kopma işi, uzama,düzgünsüzlük, ince yer, kalın yer, neps, tüylülük) ilgili test cihazları ile ölçülmüştür.YSA'nın oluşturulması için NeuroSolutions paket programı kullanılançalışmada YSA modeli olarak ileri beslemeli, geriye yayılmalı, momentum öğrenmekuralının ve sigmoid transfer fonksiyonun uygulandığı modeller kullanılmıştır.Kurulan YSA modellerinde her iplik özelliği için ayrı olmak üzere en küçük hatayıveren model en başarılı model olarak seçilmiştir. İstatistiksel modellerin kurulmasıiçin Design Expert paket programı kullanılan çalışmada simpleks kafes tasarımyapılıp karışım*proses çapraz model oluşturulmuştur. Modellerden elde edilenregresyon denklemleri ile iplik özelliklerinin tahmin edilebilmesi sağlanmıştır.Çalışmanın sonucunda her iki modelin de iplik özelliklerini tahmin etmedekullanılabileceği, ancak YSA'nın istatistiksel modellere göre daha başarılı sonuçlarverdiği görülmüştür.

Abstract:
The aim of this study is to develop Artificial Neural Networks (ANN) andStatistical models in order to predict the polyester/viscose blended open-end rotoryarn properties before the yarn production.For this purpose, seven different blend ratios of polyester/viscose slivers wereproduced and these slivers were spun with four different rotor speed and fourdifferent yarn counts in rotor spinning machine. Total number of bobbin producedwas 224, however there were 112 different types of bobbins because of thereplication. The physical and mechanical properties (breaking force, tenacity,breaking force, elongation, unevenness, thin place, thick places, neps and hairiness)of these yarns were measured with related test equipments.NeuroSolutions software was used for constructing ANN and backpropagation feed-forward Multi-Layer Perceptron (MLP) network having sigmoidtransfer function and momentum learning rule was used as ANN model. The ANNmodels, having the least prediction errors were selected as the best model for eachyarn property. Design Expert software was used for statistical analyses and simplexlattice design was carried in which mixture*process crossed models were developed.With the regression equations obtained from these models, yarn properties could bepredicted. In conclusion, both ANN statistical models can be used for the predictionof yarn properties, however, the predictions of ANN gave more reliable results thanstatistical models.