KALİTE KONTROLDE YANIT YÜZEY DESENLERİ: İPLİK DÜZGÜNSÜZLÜĞÜ ÖRNEĞİ

Bu çalışmada, yanıt yüzey desenlerinin elverişli bölge ile beraber kullanılmasının, hammaddenin bilinen özelliklerinden ürünün belli bir özelliğinin tahminlenmesinde etkili bir araç olduğu, tekstil literatüründe bir ilk olarak bu çalışmada ortaya konulmuştur. Bu araştırmada, bir pamuk ipliği fabrikasının gerçek üretim verileri kullanılmıştır. Hem kops hem bobin halindeki iplik için, yanıt değişkeni (iplik düzgünsüzlüğü) ve etken faktörler (lif özellikleri) arasındaki ilişkinin elde edilmesi için 3-boyutlu grafik olan yanıt yüzey desenleri elverişli bölge ile beraber kullanılmıştır. Sonuç olarak, özgün bir metod olan yanıt yüzey desenlerinin elverişli bölge ile beraber kullanılmasının değerli sonuçlar verdiği, tahminlenme için etkili olduğu, tekstil kalite kontrolu için faydalı olduğu ve istatistiksel kalite kontrolu yapan bir bilgisayar programının içine eklendiği zaman endüstrinin diğer dallarında da yaygın olarak kullanılabileceği belirlenmiştir. 

RESPONSE SURFACE DESIGNS IN QUALITY CONTROL: YARN IRREGULARITY EXERCISE

It is proposed that response surface designs with feasable region is an effective tool in prediction of a specific property of a product from the known properties of raw material, with a yarn irregularity exercise, for the first time in textile literature in this paper. The data used in this research is obtained from a cotton yarn spinning mill, being real production data. Response surface designs with feasible region are used to obtain the relationship between the response variable (yarn irregularity) and effecting factors (fiber properties) in 3D graphs and contour lines both for yarn in bobbin and cop form separately. It is concluded that this novel method of response surface designs with feasible region provides valuable results, is effective in prediction, is benificial in textile quality control, and can also be widely used in other industry branches when it is incorporated into a statistical quality control computer program. 

___

  • 1. Üreyen, M. E. and Kadoğlu, H., “Regressional Estimation of Ring Cotton Yarn Properties from HVI Fiber Properties”, Textile Research Journal, 2006, 76(5): 360-366.
  • 2. Üreyen, M. E. and Kadoğlu, H., “The Prediction of Cotton Ring Yarn Properties from AFIS Fibre Properties by Using Linear Regression Models”, Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2007, 15(4): 63-67.
  • 3. Üreyen, M. E. and Gürkan, P., “Comparison of Artificial Neural Network and Linear Regression Models for Prediction of Ring Spun Yarn Properties I. Prediction of Yarn Tensile Properties”, Fibers And Polymers, 2008, 9(1): 87-91.
  • 4. Üreyen, M. E. and Gürkan, P., “Comparison of Artificial Neural Network and Linear Regression Models for Prediction of Ring Spun Yarn Properties II. Prediction of Yarn Hairiness and Unevenness”, Fibers And Polymers, 2008, 9(1): 92-96.
  • 5. Chattopadhyay, R. and Guha, A., “Performance of Neural Networks for Predicting Yarn Properties Using Principal Component Analysis”, Journal of Applied Polymer Science, 2004, 91(3): 1746-1751.
  • 6. Babay, A., Cheikhrouhou, M., Vermeulen, B., Rabenasolo, B., and Castelain, J.M., “Selecting The Optimal Neural Network Architecture For Predicting Cotton Yarn Hairness”, The Journal of Textile Institute, 2004, 96(3): 185-192.
  • 7. Majumdar, A., Majumdar, P.K., and Sarkarve, B., “Prediction of Single Yarn Tenacity of Ring and Rotor Spun Yarns from HVI Results Using Artificial Neural Networks”, Indian Journal of Fibre & Textile Research, 2004, 29:157-162.
  • 8. Majumdar, P. K. and Majumdar, A., “Predicting the Breaking Elongation of Ring Spun Cotton Yarns Using Mathematical, Statistical and Artificial Neural Network Models”, Textile Research Journal, 2004, 74(7): 652-655.
  • 9. Mwasiagi, J.I., XiuBao, H., and XinHouve, W., “Predicting Yarn Tensile Strength Using Elman Network”, In: Proceedings of the Beltwide Cotton Conferences, New Orleans, Louisiana, 2007, pp.1924-1929.
  • 10. Cheng, L. and Adams, D. L., “Yarn Strength Prediction Using Neural Networks Part I: Fiber Properties and Yarn Strength Relationship”, Textile Research Journal, 1995, 65(9): 495-500.
  • 11. Üreyen, M. E. and Kadoğlu, H., “Ring Pamuk İplikleri ile AFIS Lif Özellikleri Arasındaki İnteraksiyonlar” (Interactions Between AFIS Fibre Properties and Ring Cotton Yarn Properties), Tekstil ve Konfeksiyon Dergisi (Journal of Textile & Apparel), 2008, 1:8-13.
  • 12. Üreyen, M. E. and Kadoğlu, H., “Ring Pamuk İplikleri ile HVI Lif Özellikleri Arasındaki İnteraksiyonlar” (Interactions Between HVI Fibre Properties and Ring Cotton Yarn Properties), Tekstil ve Konfeksiyon Dergisi (Journal of Textile & Apparel), 2006, 3:180-184.
  • 13. Şengöz, G., “Application of Data Chart To Yarn Characteristic Values”, In: The 39th Textile Research Symposium, New Delhi, India, Dec. 16-18, 2010, pp.251-260.
  • 14. “Nurwaha, D.; and Wang, X. H., “Using Intelligent Control Systems to Predict Textile Yarn Quality”,. Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2012, 20, 1(90): 23-27”.
  • 15. Arslan, P., İplik Kalite Kontrolünde Yorumsal Analizler (Interpretational Analysis for Yarn Quality Control). MSc. Thesis, Uşak University, Turkey, 2011, Supervisor : Asist.Prof.Dr.N.Gönül Şengöz, p.208.
  • 16. Box, G. E. P. and Draper, N. R., Empirical Model-Building and Response Surfaces. John Wiley & Sons, New York, 1987, p.357.
  • 17. www.statsoft.com/design-of-experiments.
  • 18. Montgomery, D. C., Design and Analysis of Experiments. 7th ed.”, John Wiley & Sons, New York, 2009, p.656.
  • 19. Antony, J., Design of Experiments for Engineers and Scientists. Elsevier Science & Technology Books, Great Britain, UK, 2003, p.287.
  • 20. JMP 8 Design of Experiments Guide. 2nd ed. Sas Publishing, Cary, North Carolina, 2009, p.273.
  • 21. www.mathworks.com/design-of-experiments
  • 22. Bradley, N., The Response Surface Methodology. MSc. Thesis, Indiana University, South Bend, USA, 2007, p.84.
  • 23. Amago, T., “Response Surface Methodology and Its Application to Automotive Suspension Designs”, Toyota Central R&D Labs., Technology Public Relations Sec., Intellectural Property Div., Nagoya, Japan, 2000, p.32.
  • 24. Myers, R. H. and Montgomery, D. C., Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments. 2nd ed. John Wiley & Sons, New York, 2002, p.380.
Tekstil ve Konfeksiyon-Cover
  • ISSN: 1300-3356
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Yayıncı: Ege Üniversitesi Tekstil ve Konfeksiyon Araştırma & Uygulama Merkezi
Sayıdaki Diğer Makaleler

KALİTE KONTROLDE YANIT YÜZEY DESENLERİ: İPLİK DÜZGÜNSÜZLÜĞÜ ÖRNEĞİ

Nefise Gönül ŞENGÖZ, Pınar ARSLAN

SÜRDÜRÜLEBİLİR KISA LİF İPLİK TEKNOLOJİSİ İÇİN GERİ DÖNÜŞÜM PAMUK VE POLYESTER LİFLERİNİN KULLANIMI

Abdurrahman TELLİ, Osman BABAARSLAN

EFFECT OF MERCERIZATION FOLLOWED BY CROSS-LINKING ON COTTON FABRIC PROPERTIES

Abdelhamid Rajab Ramadan ABOALASAAD, Brigita Kolcavova SIRKOVA, Abdel-latif Mohamed EL-HOSSINI, Ali Ali HEBEISH

YUMUŞATICI UYGULANMASININ FARKLI İPLİK YAPILARININDAN ÜRETİLMİŞ PAMUKLU ÖRME KUMAŞLARIN HAVA VE SU BUHARI GEÇİRGENLİKLERİNE ETKİSİ

Umut Kıvanç ŞAHİN, Sena CİMİLLİ DURU

ÇEVRE DOSTU RETENAJ UYGULAMALARI: TABAKHANE KİRLİLİK YÜKÜNÜ AZALTMAK İÇİN TABAKLAMA SONRASI SÜREÇLERDE TRANSGLUTAMİNAZ ENZİMİNİN (TGase) ROLÜ

Selime MENTEŞ ÇOLAK

DÜZ ÖRME SANDVİÇ KUMAŞLARIN TERMO-FİZYOLOJİK KONFOR VE NEM İLETİM ÖZELLİKLERİNİN ANALİZİ

Gözde ERTEKİN

SENTETİK ATIK SULARDAN BOYAR MADDELERİN KİTOSAN, ÇAPRAZ BAĞLI KİTOSAN VE KİTOSAN-POLİ (AKRİLİK ASİT) KONJUGATI İLE GİDERİLMESİ

Mithat ÇELEBİ, Zafer Ömer ÖZDEMİR

Shoaib IQBAL, Moaz ELDEEB, Zuhaib AHMAD, Adnan MAZARI

TEK ADIMDA MULTIFONKSIYONEL PAMUKLU DOKUMA KUMAŞ ÜRETİMİ

Şule SOYKAN, Necdet SEVENTEKİN, Esen ÖZDOĞAN, Zehra KOCATÜRK

PAMUKLU KUMAŞLARIN BASILMASI İÇİN FARKLI DOĞAL BOYARMADDE KAYNAKLARININ KULLANILMASI

M. İbrahim BAHTİYARİ, Hüseyin BENLİ, Arzu YAVAŞ, Candan AKÇA