GİYSİLİK DOKUNMUŞ KUMAŞLARDA SEÇİLMİŞ KONFOR ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ VE TAHMİNLENMESİ

Çalışma kapsamında giysi amaçlı dokunmuş kumaşlarda farklı üretim parametrelerinin kumaş konfor özellikleri üzerine etkileri istatistiksel olarak incelenmiş, üretim parametrelerinden yola çıkılarak kumaş konfor özelliklerinin tahmin edilmesine çalışılmıştır. Çalışma kapsamında üretim parametresi olarak atkı elyaf cinsi, atkı sıklığı, atkı iplik numarası, dokuma örgüsü, kumaş kalınlığı ve kumaş gramajının kumaş hava geçirgenliği, kumaş yumuşaklığı ve bağıl su buharı geçirgenliği (RWVP) üzerine etkileri istatistiksel olarak incelenmiş ve bu üretim parametreleri girdi olarak kullanılarak kumaş hava geçirgenliği, kumaş yumuşaklığı ve bağıl su buharı geçirgenliğinin tahmin edilmesi için uygun Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleri MATLAB® paket programı kullanılarak kurulmuştur. Sonuç olarak; her bir konfor özelliği için ayrı ayrı kurulan istatistiksel modellerin p

Anahtar Kelimeler:

Yapay Sinir Ağı (YSA), Bağıl Su Buharı Geçirgenliği, Hava Geçirgenliği, Yumuşaklık, Konfor

INVESTIGATION AND PREDICTION OF CHOSEN COMFORT PROPERTIES ON WOVEN FABRICS FOR CLOTHING

In the content of the study, it was investigated that the effects of various production parameters on the fabric comfort properties of clothing aimed woven fabrics by statistical analyze and it was tried to predict the comfort properties of fabrics by using production parameters. In the scope of the study, it was analyzed by using statistical methods that the effects of selected production parameters which were weft fiber type, weft density, weft yarn count, weaving pattern, fabric thickness and fabric weight on the fabric comfort properties which were fabric air permeability, stiffness and relative water vapor permeability(RWVP).Also it was established suitable Artificial Neural Network (ANN) Models by using MATLAB® programme for predicting fabric air permeability, fabric stiffness and fabric relative water vapor permeability with using selected production parameters as inputs. As a consequence, the statistical models established for each one of the comfort specialties was seen to be meaningful with the value of p<0.0001. Also the production parameters examined in the study were defined to be meaningful on the comfort specialties statistically. In the content of the study, it was revealed that the fabric comfort specialties can be predicted successfully before manufacture via established ANN Models

Keywords:

Artificial Neural Network (ANN), Relative Water Vapor Transmission, Air Permeability, Stiffness, Comfort,

PDF

___

1. OKUR, A., KÜÇÜKA, S., ve KAPLAN, S., 2008. Giysi Termal Konforunun Belirlenmesine Yönelik Bir Yöntem Geliştirilmesi. TÜBİTAK Projesi, Proje No 107M200, 84s.
2. GÜNEŞOĞLU, S., 2005. Sportif Amaçlı Giysilerin Konfor Özelliklerinin Araştırılması. Doktora Tezi, Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bursa, 208s.
3. MARMARALI, A., ÖZDİL, N., DÖNMEZ KRETZSCHMAR, S., ve GÜLSEVİN OĞLAKÇIOĞLU, N., 2006. Giysilerde Isıl Konforu Etkileyen Parametreler. Tekstil ve Konfeksiyon, Sayı (4), s.241-246.
4. MARMARALI, A., ve OĞLAKÇIOĞLU, N., 2013. Giysilerde Isıl Konfor, 11. Ulusal Tesisat Mühendisliği Kongresi Bildiri Kitabı, s1957-1963, İzmir.
5. ÖZDİL, N., SÜPÜREN, G., ÖZÇELİK, G., and PRUCHOVA, J., 2009. A Study on The Moisture Transport Properties Of The Cotton Knitted Fabrics Iin Single Jersey Structure. Tekstil ve Konfeksiyon, Vol (3), s.218-223.
6. AVCI, H., 2007. Yeni Liflerden Mamul Çorapların Konfor Özellikleri. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 92s.
7. OĞULATA, R.T., 2006. Air Permeability of Woven Fabrics. Journal of Textile and Apparel, Technology and Management, Vol 5(2), s.1-10.
8. OĞULATA, R.T. and MEZARCIÖZ, S., 2012. Total Porosity, Teoretical Analysis and Prediction of the Air Permeability of Woven Fabrics. The Journal of The Textile Institute, Vol 103(6), s. 654-661.
9. ERENLER, A., 2013. Giysi Amaçlı Dokunmuş Kumaşlarda Konfor Özelliklerinin İncelenmesi ve Tahminlenmesi. Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana, 275s.
10. ERENLER, A. and OĞULATA, R.T., 2013a. Prediction of Fabric Stiffness. 13th Proceedings of the AUTEX World Textile Conference 2013, GermanyDresden.
11. ERENLER, A. and OĞULATA, R.T., 2013b. Apre Uygulamalarının Kumaş Yumuşaklığı Üzerine Etkilerinin Araştırılması ve Kumaş Yumuşaklığının Tahminlenmesi. 14. Ulusal & 1. Uluslararası Tekstil Teknolojisi ve Kimyasındaki Son Gelişmeler Sempozyumu 2013, Bursa.
12. MİLİTKÝ, J., VİK, M. and VİKOVA, M., 2003.Neural Networks For Air Permeability Prediction. Proceedings of the 4th International Conference Innovation and Modelling of Clothing Engineering Process-IMCEP 2003, Slovenia-Maribor.
13. ISO 11092, 1993. Tekstil-Fizyolojik Etkiler – Kararlı Şartlarda Termal ve Su Buharı Dayanımı Ölçümü.
14. ASTM (American Society for Testing and Materials) D 4032-94 Dairesel Eğme Test Metodu.
15. TS 391 EN ISO 9237, 1999. Tekstil-Kumaşlarda Hava Geçirgenliğinin Tayini, Türk Standartları Enstitüsü, Ankara.
16. http://www.mathworks.com/products/neural-network/ 01.04.2013
17. BALCI, O.; OĞULATA, R., T.: Prediction of the CIELab values of the stripped cotton fabrics using artificial neural network-Levenberg Marquardt technique, proceedings of 6th International Conference-TEXSCI 2007, 269-271, Republic of Czech-Liberec, (2007).
18. BHATTACHARJEE, D.; KOTHARİ, V.: A Neural Network System for Prediction of Thermal Resistance of Textile Fabrics, Textile Research Journal, Vol 77/1 (2007), 4-12p.