İstatistik yöntemler ve yapay sinir ağları ile lif özelliklerinden iplik özelliklerinin tahminlenmesi ve karşılaştırılması
Prediction and comparison of yarn properties using statistical methods and artificial neural networks
- Tez No: 1018890
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NEFİSE GÖNÜL ŞENGÖZ, DOÇ. DR. AYŞE EBRU TAYYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Tekstil ve Tekstil Mühendisliği, Textile and Textile Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uşak Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tekstil endüstrisinin ekonomik ve kültürel önemi göz önüne alındığında, son üründeki kalite için üretim sürecinin başından itibaren kontrol altında olması büyük önem taşımaktadır. Liflerden ipliğe uzanan üretimde, her aşamanın bir sonrakini etkilemesi nedeniyle lif özelliklerinden iplik özelliklerinin tahminlenmesi temel bir araştırma konusudur. Bu tezdeki araştırmada, harman ve hazırlık makinelerinden elde edilen 11 HVI lif özelli-ğinden 10 iplik özelliği üç farklı iplik partisinde tahminlenmiştir. Literatürden farklı olarak iplik özelliklerinin tahminlenmesinde bir hazırlık makinesi veya sınırlı sayıda HVI lif özelliği yerine, üretimdeki tüm hazırlık makinelerinden elde edilen HVI ölçümlerini kapsamaktadır. Bu yaklaşım, hazırlık makinelerindeki sapmaları daha gerçekçi ve tam zamanında belirlenmektedir. Penye ring kompakt iplik ile çalışılmış ve araştırmalarda daha az kullanılmış bu iplik ile, literatürdeki bir boşluğun doldurulması hedeflenmiştir. Lif özelliklerinden iplik özelliklerinin tahminlenmesi için istatistiksel yöntemler ve yapay sinir ağları kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Yöntemler ve iplik partileri arasında yapılan karşılaştırmaların bulguları, yapay sinir ağlarının daha fazla sayıda güvenilir ve kısmen güvenilir sonuçlar verdiğini, çoklu lineer regresyonun daha fazla güvenilmez sonuçlar verdiğini göstermiştir. Özellikle Ne 24 ipliklerde YSA daha yüksek performans sergilerken, bazı iplik özelliklerinin (kapasitif düzgünsüzlük, neps sayısı, tüylülük, toz miktarı) lif özellikleriyle daha güçlü ilişkiler gösterdiği belirlenmiştir. Sonuçlara göre, lif özellikleri ile iplik özellikleri arasındaki ilişkileri doğrusal olmayan yapıdadır ve YSA bu karma-şık ilişkileri daha başarılı şekilde tahminleyebilmektedir. Ayrıca, bobinlemedeki temizle-me işleminin etkinliğini incelemek amacıyla kops ve bobin iplik özellikleri arasında korelasyon analizleri yapılmış, etkinin sınırlı ancak gözardı edilemeyeceği belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Considering the economic and cultural importance of the textile industry, maintaining control over the production process from the beginning is essential to ensure final product quality. Since each stage in the fiber to yarn process affects the next, predicting yarn properties from fiber properties is a main research topic. In this study, 10 yarn properties were predicted from 11 HVI fiber properties obtained from preparation machines, including blend, for three different yarn lots. Unlike previous studies, this research includes HVI measurements from all preparation machines rather than relying on a single machine or limited fiber properties. This approach enables more realistic and on time detection of deviations in the production processes. Combed ring compact yarn was used to fill a gap in literature, as this yarn type has been less studied. Statistical methods and artificial neural networks were applied and compared for prediction. The results show that ANNs provide more reliable and partially reliable predictions, whereas multiple linear regression produces more unreliable outcomes. Particularly for Ne 24 yarns, ANNs demonstrated superior performance. Additionally, certain yarn proper-ties show stronger relationships with fiber properties. The findings indicate that the relationships between fiber and yarn properties are inherently nonlinear, and ANNs are more effective in modeling these complex structures. Furthermore, correlation analyses between cop and package yarn properties revealed that the effect of the winding cleaning process is limited but should not be ignored.
Benzer Tezler
- İplik kalite kontrolünde yorumsal analizler
Interpretational analysis for yarn quality control
PINAR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiUşak ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NEFİSE GÖNÜL ŞENGÖZ
- Kumaş boncuklanma özelliğinin objektif olarak değerlendirilmesi ve tahminlenmesi üzerine bir araştırma
A research on the objective evaluation and prediction of fabric pilling property
GONCA ÖZÇELİK
Doktora
Türkçe
2009
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN KIRTAY
- Bulanık ve yalın yapay sinir ağları ile çoklu lojistik regresyon yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin sınıflandırılması üzerine bir uygulama
Comparison of classification performance of fuzzy and simple artificial neural networks and multiple logistic regression methods: An application on classification of developmental levels of countries
ÖMER FARUK RENÇBER
- İstatistik ve yapay zeka yöntemleri ile dış ticaret tahmini: Güney Ege Bölgesi
Foreign trade forecast with statistics and artificial intelligence methods: The South Aegean Region
GAMZEGÜL ÇALIKOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
İşletmeMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN GAVCAR
- Geri dönüşlü derin sinir ağları ile zaman serisi tahmini ve bir finans uygulaması
Time series forecasti̇ng with recurrent deep neural networks and a finance application
NECATİ SERDAR PEKMEZCİ
Doktora
Türkçe
2019
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT