Sanfor Makinesi Çalışma Parametrelerinin Makine Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Tahminlenmesi
Abstract
Sanfor işlemi mekaniği tekstil terbiyesinin en önemli ve selüloz esaslı kumaşlara uygulanan son bitim işlemidir. Bu işlem ile kumaşlara en-boy çekmezliği sağlanır, tuşa kazandırılır, buruşuklukları açılır ve aynı zamanda kumaş metrekare gramajı da bu aşamada başlatılır. İstenilen kumaş çekmezlik değerlerinin tek seferde zaman kaybından ve arızasız bir şekilde elde edilebilmesi, sanfor işlem değişkenleri ve öncesindeki proseslerden kaynaklanan kumaş özelliklerinde meydana gelen olumsuz değişimlerden dolayı güçtür.
Çalışma kapsamında, bu güçlüğü aşmak ve tek seferde hassas bir şekilde istenilen çekmezlik değerlerinin çalıştırılması, makine kontrolünün en aza indirilmesi amacıyla yapay öğrenme teknikleri kullanılarak çekmezlik ve sanfor çalışma parametrelerinin istenilen hedef çekmezliğe göre tahmin edilmesi.
Bu amaçlanan sanfor işlemi öncesi numune kumaşların gramajı, patlama dayanımı ve çekmezlik değerleri ölçülmüştür. Bu veriler modellerin oluşturulmasında kullanıldı. Bunun yanı sıra son işlem sonrasında da hedeflenen gramaj, patlama dayanımı ve çekmezlik değerleri de girilen şekilde kullanıldı. Sanfor makinesinin çalışma izni ise çıkmış olarak kabul edilmiştir.
References
- 1.Khan, M. D., Rahman, M., Ahmed, M., Shuvo, K., & Ahmed, R. (2020). Optimization of Residual Shrinkage Control of 100% Cotton Woven Fabric Through Sanforization. Journal Of Textile Science & Fashion Technology.
- 2.Parlakyiğit, P. (2022). Tekstilde İstatistiksel Proses Kontrol Uygulaması Örneği-Terbiye İşletmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 37(4), 911-924.
- 3.Yıldırım, P., Birant, D., & Alpyıldız, T. (2018). Data mining and machine learning in textile industry. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(1), e1228.
- 4.Kalkancı, M., Sinecen, M., & Kurumer, G. (2018). Prediction of dimensional change in finished fabric through artificial neural networks. Textile and Apparel, 28(1), 43-51.
- 5.Anupreet, K., & Roy, K. (2016). Prediction of shrinkage and fabric weight (g/m2) of cotton single jersey knitted fabric using artificial neural network and comparison with general linear model. Int J Inf Res Rev, 3, 2541-2544.
- 6.Kumar, T. S., & Sampath, V. R. (2013). Prediction of dimensional properties of weft knitted cardigan fabric by artificial neural network system. Journal of Industrial Textiles, 42(4), 446-458.
- 7.https://scikit-learn.org/stableLink
Keskin, S., Şahin, C., Balcı, O., Kuvvetli, Y., Pektaş, K. (2023). Sanfor Makinesi Çalışma Parametrelerinin Makine Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Tahminlenmesi. *Orclever Proceedings of Research and Development*, 3(1), 221-230. https://doi.org/10.56038/oprd.v3i1.320
Bibliographic Info
More from Orclever Proceedings of Research and Development
Single-Bath Dyeing of Blends of Cotton Fibers with New Generation Polyacrylonitrile Fibers with Reactive Dye in Line with the Target of Sustainable Production
Yıldıray Fatih Dilsiz, Seda Keskin, Rıza Atav
2025 · Vol 7 · Issue 1
The Green Step Upper: A Novel Sustainable Bonding Method Replacing Solvent-Based Adhesives in Footwear Upper Assembly
Baris Bekiroglu, Mustafa Yener
2025 · Vol 7 · Issue 1
Innovative Technological Strategies to Enhance Bioavailability in Germinated Grains
Ebru Bozkurt Abdik
2025 · Vol 7 · Issue 1
Graph-Based Customer Segmentation with GraphSAGE on a Customer–Vehicle Bipartite Network
Abdullah Sezdi, Metin Bilgin
2025 · Vol 7 · Issue 1
Natural Language Processing-Based Layered Reconciliation System for Financial Transaction Analysis
Dilara Hazırlar, Özlem Avcı, Mesut Tekir
2025 · Vol 7 · Issue 1
An Integrated Deep Learning Framework for Automated Quality Control and Process Optimization in Slasher Indigo Dyeing
Mohammad Muttaqi, Gizem Daskaya, Kerem Cakir
2025 · Vol 7 · Issue 1