DETERMINATION OF DIFFICULTY LEVEL FOR GARMENT MODEL WITH FUZZY LOGIC METHOD

The purpose of this study is a rule-based fuzzy logic approach is proposed for determining model difficulty inmanufacturing top clothing for ladies. A decision framework concerned with different scenarios (main pattern types and material types)is proposed for determining the model difficulty. Each scenario modeled as a Mamdani type fuzzy inference system which is known asone of the best approximator fuzzy logic models. The fuzzified input variables are unit operation time, second quality rate and fabricweight. Moreover, two different defuzzification methods which are centroid and middle of maxima are compared for finding best fuzzylogic structure over the six different test instances. According to the results, both deffuzzification methods find similar model difficultydeterminations. A graphical user interface of the proposed decision framework is designed in order to apply this to real-life applications.Finally, six different clothing models are identified to be simple, medium-hard, hard and very hard. The results of this study showedthat defuzzification methods is not significantly effected the model difficulty decisions off is systems regarding different test instances.The model difficulty values range between 0-10. In order to find a useful difficulty assignment (linguistic), the model difficulty isdetermined by using the closeness to center value (a2) of membership functions. This research offers a solution to determine the difficultylevels of the garment models.

GİYSİ MODELİ İÇİN ZORLUK SEVİYESİNİN BULANIK MANTIK YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ

Bu çalışmada, bayan üst giyim üretiminde model zorluğunun belirlenmesi üzerine kural tabanlı bir bulanık mantık yaklaşımı geliştirilmiştir. Model zorluğunu belirlemek için farklı senaryolarla (ana model türleri ve malzeme türleri) ilgili bir karar çerçevesi önerilmektedir. Her senaryo, en iyi bulanık mantık yaklaşım modellerinden biri olarak bilinen Mamdani tipi bulanık çıkarım sistemi olarak modellenmiştir. Bulanıklaştırılmış giriş değişkenleri birim çalışma süresi, ikinci kalite oranı ve kumaş ağırlığıdır. Dahası, altı farklı numune için ağırlık merkezi ve en büyüklerin ortalaması olmak üzere iki farklı durulaştırma yöntemi karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre, her iki durulaştırma yöntemi benzer model zorluk tespitleri bulmuştur. Bunu gerçek hayattaki kullanımlara uygulamak için önerilen karar çerçevesinin bir grafik kullanıcı arayüzü tasarlanmıştır. Son olarak, altı farklı giysi modelinin basit, orta-zor, zor ve çok zor olduğu belirlenmiştir. Çalışma sonuçlarına göre durulaştırma yöntemleri, farklı numunelere ait model zorluğu kararları üzerinde anlamlı bir etkiye sahip değildir. Model zorluk değerleri 0-10 arasında değerlendirilmektedir. Kullanılabilir bir zorluk ataması (dilbilimsel) bulmak için model zorluğu, üyelik fonksiyonlarının merkez değerine (a2) yakınlığı kullanılarak belirlenir. Bu çalışma, giysi modellerinin zorluk seviyelerini belirlemek için bir çözüm sunmaktadır.

___

1 Altaş, H.(1999). Fuzzy Logic: Fuzziness”, Enerji Elektrik Elektromekanik-3e, July pp: 80-85 (In Turkish).

2 Terano, T., Kiyoji, A., and Michio, S.(1992). Fuzzy systems theory and its applications, Academic Press Professional. Inc.San Diego, CA, USA.

3 Zadeh, L. (1973). Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. Syst. , Man. and Cybern, vol. SMC-3, Issue 1.

4 Hanss, M., (2005). Applied fuzzy arithmetic, Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

5 Grosan, C. and Ajith, A. (2011). Intelligent Systems, Springer.

6 Karpagam, A. and Sumathi, P. (2014). New Approach to Solve Fuzzy Linear Programming Problems by the Ranking Function, Bonfring International Journal of Data Mining. 4.4 pp: 22.

7 Park, S., W., et al., (2000). Applying Fuzzy Logic And Neural Networks To Total Hand Evaluation of Knitted Fabrics, Textile Research Journal. 70.8 pp: 675-681.

8 Hui, PC-L., and et al. (2002). Fuzzy Operator Allocation for Balance Control of Assembly Lines in Apparel Manufacturing, IEEE transactions on engineering management. 49.2 pp: 173-180.

9 Hui, PC-L., et al. (2005). Learning-Based Fuzzy Colour Prediction System For More Effective Apparel Design, International Journal of Clothing Science and Technology. 17.5 pp: 335-348.

10 Yang, Y., Zhang, W. andShan., C. (2007). Investigating The Development of Digital Patterns For Customized Apparel, International Journal of Clothing Science and Technology. 19.3/4 pp: 167-177.

11 Dong, A.H., et al., (2007). Developing An Apparel Supply Chain Simulation System With The Application of Fuzzy Logic, Computational textile. Springer Berlin Heidelberg, pp:185- 199.

12 Zoumponos, G. T., and Aspragathos,N. A.(2008). Fuzzy Logic Path Planning For The Robotic Placement of Fabrics on A Work Table, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 24.2 pp: 174-186.

13 Guner, M.,Illeez, A. and Ünal, C. (2009). Evaluation of Plant's Physical Contidions Using Fuzzy Logic: An Apparel Industry Case Study, Journal of Textile & Apparel. 19.3 pp: 206-211.

14 Ordoobadi, S. M. (2009). Development of a supplier selection model using fuzzy logic, Supply Chain Management: An International Journal. 14.4 pp: 314-327.

15 Yildiz, Ş., Kişoğlu, S. (2011). Determining Size Number Through Fuzzy Logic Approach In Readymade, Vocational Education,e- Journal of New World Sciences Academy. 6.1 pp: 12-22 (In Turkish).

16 Guo, Z. X., et al., (2011). Applications Of Artificial Intelligence In The Apparel Industry: A Review, Textile Research Journal. pp:1-22.

17 Haşıloğlu, S. B. (2012). Evaluation of Turkish Origin Textile Products Image With Fuzzy Logic, Journal of Textile & Apparel. pp:169-176.

18 Ofluoğlu, P. and Miran, B. (2014). Supplier Selection Through Fuzzy Pair-Wise Comparison Method: A Case Study For Turkish Clothing Companies, Journal of Textiles and Engineer. (Volume: 21) No.96 (In Turkish).

19 Ghanmi, H., Ghith, A. and Benameur, T. (2015). Ring Yarn Quality Prediction Using Hybrid Artificial Neural Network: Fuzzy Expert System Model, International Journal of Clothing Science and Technology. 27.6 pp: 940-956.

20 Eldessouki, M., and Hassan, M. (2015). Adaptive neuro-fuzzy system for quantitative evaluation of woven fabrics’ pilling resistance. Expert Systems with Applications, 42(4), 2098-2113.

21 Bilgiç, H. (2015). Effects of Fabric Width and Types and Models of Fabric on Cutting Placement Plan Efficiency. PhD Thesis, Çukurova University, Institute of Natural and Applied Sciences, Department of Textile Engineering, Adana-Turkey.

22 Bilgiç, H., Duru Baykal, P., The Effects of Width of The Fabric, Fabric and Model Type On The Efficiency of Marker Plan in Terms of Apparel, Journal of Textile and Apparel, 26(3), 314-320, September 2016.

23 Bilgiç, H., Duru Baykal, P., The Effects of Fabrics Width, Fabric and Model Type on the Cost of Second Quality in Terms of Apparel, Tekstil ve Mühendis, Cilt: 24, No : 106, 78-87, (2017/2). DOI: 10.7216/1300759920172410604, (In Turkish).

24 Ying, H. et al. (1999). Comparison of necessary conditions for typical Takagi-Sugeno and Mamdani fuzzy systems as universal approximators. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part A: Systems and Humans. 29.5: 508-514.

25 Runkler, T.A. (1997). Selection of appropriate defuzzification methods using application specific properties. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 5.1: 72-79.

26 Hellendoorn, H., and Thomas, C. (1993). Defuzzification in fuzzy controllers. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 1.2: 109-123.

27 Lee, A. H., Chen, W. C., &Chang, C. J. (2008). A fuzzy AHP and BSC approach for evaluating performance of IT department in the manufacturing industry in Taiwan, Expert Systems with Applications.34, 96-107.

28 Bilgiç, H., Duru Baykal, P. & Kuvvetli, Y. (2016). Determining Model Difficulty with Fuzzy Logic Method in Garment Industry. 16th AUTEX World Textile Conference, June 8-10, Ljubljana, SLOVENIA, Book of Abstracts, ISBN 978-961-6900-16-4, pp.5.
Tekstil ve Mühendis-Cover
  • ISSN: 1300-7599
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 1987
  • Yayıncı: TMMOB Tekstil Mühendisleri Odası
Sayıdaki Diğer Makaleler

NEW TRENDS IN FIBERS USED IN DENIM FABRIC PRODUCTION

Nuriye KERTMEN

Elektro Lif Çekim Yöntemi ile Üretilen Tek ve Eş Eksenli Nanoliflerin Özelliklerinin Karşılaştırmalı Analizi

Nuray KIZILDAG

KALSİYUM HİPOFOSFİT VE MAGNEZYUM HİPOFOSFİT EMDİRİLMİŞ JÜT ELYAF KATKILI POLİ(LAKTİK ASİT) BİYOKOMPOZİTLERİNİN ISIL VE GÜÇ TUTUŞURLUK ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ

Lemiye ATABEK SAVAŞ, Ayşegül ERDEM, Alperen KAPLAN, Mehmet DOĞAN

Bikomponent ve Karışım Hdpe/Ldpe Filamentlerin Üretimi ve 3B Yazıcılarda Kullanımı

Oğuzhan USLU, Yakup AYKUT

DETERMINATION OF DIFFICULTY LEVEL FOR GARMENT MODEL WITH FUZZY LOGIC METHOD

HİLAL BİLGİÇ, YUSUF KUVVETLİ, Pınar BAYKAL

ELEKTRO LİF ÇEKİM YÖNTEMİ İLE ÜRETİLEN TEK VE EŞ EKSENLİ NANOLİFLERİN ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Nuray KIZILDAĞ

Kalsiyum Hipofosfit ve Magnezyum Hipofosfit Emdirilmiş Jüt Elyaf Katkılı Poli (Laktik Asit) Biyokompozitlerinin Isıl Ve Güç Tutuşurluk Özelliklerinin İncelenmesi

Lemiye ATABEK SAVAŞ, Ayşegül ERDEM, Alperen KAPLAN, Mehmet DOĞAN

BİKOMPONENT VE KARIŞIM HDPE/LDPE FİLAMENTLERİN ÜRETİMİ VE 3B YAZICILARDA KULLANIMI

Oğuzhan USLU, Yakup AYKUT

GİYSİ MODELİ İÇİN ZORLUK SEVİYESİNİN BULANIK MANTIK YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ

Hilal BİLGİÇ, Yusuf KUVVETLİ, Pınar DURU BAYKAL

Giysi Modeli İçin Zorluk Seviyesinin Bulanık Mantık Yöntemi İle Belirlenmesi

Hilal BİLGİÇ, Yusuf KUVVETLI, Pınar DURU BAYKAL