Development of models for the prediction of quality performance of cotton/elastane core yarn
Pamuk/elastan karışımlı özlü ipliğin kalite performansını tahmin edebilen modeller geliştirme
- Tez No: 545330
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 148
Özet
Özlü iplikler filaman çevresine farklı bir elyaf sarılmasıyla oluşturulan katma değerli ipliklerdir. Bu iplikler, tekstil endüstrisinde giderek artan bir öneme sahiptir. Bu yüzden hatasız üretim ve ürün kalite özelliklerini elyaf kalite ve eğirme parametrelerini kullanarak tahmin eden modellerin geliştirilmesine duyulan ihtiyaç da giderek artmaktadır. Çok değişkenli veri boyutu doğru tahmin olasılığını düşürdüğü için veri matrisinin boyutlarını küçültme yolları incelenmiştir. Temel Bileşenler Analizi (TBA) ve Varyans Analizi (VA) kullanılarak girdi matrisinin boyutu azaltılmıştır. Pamuk/elastin karışımlı özlü ipliklerin kalite özelliklerini tahmin etme problem lineer olmadığı için. özlü iplik kalite özelliklerinin tahmini için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Makinaları'nın (DVM) kullanılması önerilmiştir. Boyut küçültme yöntemlerinin etkilerini daha rahat görebilmek amacıyla bütün TBA, VA ve boyutları küçültülmemiş girdi matrisleri ayrı ayrı modellenip sonuçları karşılaştırılmıştır. Tahmin eden modeler bir tekstil fabrikasından alınan veriler kullanılarak geliştirilmiştir. Ortalama Hataların Karesi, Mutlak Ortalama Hata Yüzdesi ve R2 değerleri sistemin performans ölçütleri olarak belirlenmiştir. TBA girdilerini kullanan YSA en iyi Ortalama Hataların Karesi ve Mutlak Ortalama Hata Yüzdesi değerlerini vermiştir. Modellerin en iyisinin, özlü iplik kalite özelliklerinin birçoğunu, Mutlak Ortalama Hata Yüzdesi'ne göre yüzde 90 üzerinde bir başarıyla tahmin ettiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Core yarn is a type of yarn that has a filament fiber in the center with a different fiber wrapped around it. They have a raising importance in the textile industry. That's why error free production for cotton/elastane core yarns and the design of models that can correctly predict the product quality parameters from fiber quality and spinning parameters are needed more and more. Since the multivariate data size reduces the successful prediction chance, the ways to decrease the dimension of data matrix was investigated. Principal Component Analysis (PCA) and Analysis of Variance (ANOVA) were both used to reduce the dimension of input matrix. Since cotton/elastane yarn quality performance prediction problem is non linear, Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM) were proposed to predict the quality control parameters of core yarns. Both inputs from PCA, ANOVA and the unreduced input matrix were used to compare the power of each size reduction. The predicting models were designed using the data from a textile plant. Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and R squared values were used as performance indicators. Neural Networks with PCA reduced input matrix was shown to have the best MSE and MAPE values. The best model has shown to have over 90% success rate in MAPE for most of the yarn quality characteristics.
Benzer Tezler
- Software defect prediction with a personalization focus and challenges during deployment
Kişiselleştirme odaklı yazılım hata tahmini ve entegrasyon zorlukları
BEYZA EKEN
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN
- Development of a decision-support tool for managing drinking water reservoir by using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerini kullanarak içme suyu reservuarının yönetimi için bir karar destek aracının geliştirilmesi
SERKAN ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM
DR. MUHAMMAD YAQUB
- İnşaat süresini etkileyen faktörler ve inşaat süresi tahmin modelleri
Factors affecting and models to estimate construction time
E.DİDEM KARSLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MURAT ÇIRACI
- Hızlı gıda analizlerine yönelik yakın kızılötesi spektroskopisi (NIR) sistemi geliştirilmesi
Development of near infrared spectroscopy (NIR) system for rapid food analysis
HÜSEYİN EFE GENİŞ
Doktora
Türkçe
2018
Gıda MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI BOYACI
- Basınçlı su reaktörleri U borulu buhar üreteçlerinin termo-hidrolik modellenmesi
Thermal-hydraulic analysis of U-tube steam generators for gressurized water reactors
SÜLEYMAN ÖZKAYNAK