İki seviyeli deneysel tasarım matrisi kullanılarak kaynama-çekme için regrasyon eşitliğinin türetilmesi

Polimer özelliklerinde ya da işletim şartlarında meydana gelen çok az bir değişimin iplik özelliklerine etki ettiği bilinen bir gerçektir. Bu nedenle işletim şartları ile iplik özellikleri arasındaki ilişkiyi bilmek gerekir. Çalışmada, kaynama-çekme için doğrusal regrasyon eşitliliği endüstriyel bir tesisten' elde edilen veriler ile türetilmiştir. Model katsayılarının belirlenmesinde iki seviyeli faktöriyel deneysel tasarım matrisi kullanılmıştır. Kaynama-çekme bağımlı değişken, bu bağımlı değişkeni etkileyen düze delik çapı, düze debisi ve sarım hızı bağımsız değişkenler olarak seçilmiştir. Regrasyon katsayıları en küçük kareler tekniğini ile hesaplanmıştır. Regrasyon katsayılarının geçerliliği Student' t testi ile test edilmiştir. Büyüklüğü önemsiz olarak belirlenen katsayılar denklemden uzaklaştırıldıktan sonra oluşan denklemlerin gözlemlere uygunluğunu test etmek için de Fisher'in F testi kullanılmıştır.

Determination of regression equation for boiling shrinkage using the two level factorial experimental design

It is well known that small changes in polymer properties or in operation variables are known to cause large changes in fiber properties. Thus, understanding of the interrelation ships between the operation conditions and fiber properties is essential. For this reason, the identification of a regression equation for boiling shrinkage has been examined in a commercial partially oriented yarn (POY) spinning plant. A two level factorial industrial experimental design was used to identify these models.Three independent variables which have an effect on boiling shrinkage were used. These were yarn winding speed, spinneret flow rate and spinneret hole diameter. Boiling shrinkage was chosen as the dependent variable. The values of the constants in the regression equation were calculated by applying the least-squares estimation technique. Student's "t" and Fisher's "F" tests were applied to see whether the identified statistical equation fits the experimental data.

___

  • 1. Ürkmez. G. ”Ön Çekime Uğramış Tekstil İplik Üretim Prosesi İşletme Koşullarının Ürün Kalitesine Etkisi“, Master Tezi, A. Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 78, Ağustos 2001.
  • 2. Denn M.M. “Spinning: Where are We and Where are We Going?”, Fiber Producer, August, 20-26, 1983.
  • 3. Abilov, A. “Petrokimya Teknolojisinde Proses Modelleri Optimizasyon ve Kontrol Sistemleri“, A. Ü. Fen Fakültesi Döner Sermaye İşletmesi Yayınları, 44-48 1994.
  • 4. Alpbaz, M., Buraslı, N., Ertunç, S., and Akay B., “Application of a Statistical Technique to the Production of, Saccharomyces Cerevisiae (baker’s yeast) “Biotechnol. Appl. Biochem., 26, 91-96, 1997.
  • 5. Montgomery, D.C. “Design and Analysis of Experiments”, John Wiley and Sons, New York, 3. baskı, 333-352, 1991.
  • 6. Himmelblau D. M. “Process analysis by Statistical Methods”, John Wiley and Sons, New York, 230-292, 1970.