A RESEARCH ON ESTIMATION OF THE WEAVE FABRIC PROPERTIES WITH THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

DOKUMA KUMAŞ ÖZELLİKLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİN EDİLMESİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

Abstract

In this study, a feedforward backpropagation artificial neural network (ANN) software was developed and it was tested with two different fabric group. While the former was consisted of 29 cotton samples produced under different conditions, the latter was consisted of 49 polyester samples produced under the same conditions. Each group is divided into training and control groups. The result values of the control groups produced by the trained neural network were obtained. The results of the linear regression for both groups with the same method were also obtained. While the fabric weight, thickness, warp and weft tensile strength for the cotton samples are being examined, the air and water permeability values for the polyester samples were examined. Artificial neural network values for all samples showed better fit than linear regression values. ANN and linear regression results were produced closer results for the polyester samples produced under controlled conditions. While ANN results on cotton samples produced under uncontrolled conditions showed good agreement, the fit of the linear regression results deteriorated. This study was supported by the BAP unit of Uşak University.

Özet

Bu çalışmada ileri yayılımlı geri beslemeli yapay sinir ağı (YSA) yazılımı geliştirilerek iki farklı kumaş gurubu ile test edilmiştir. Birinci gurup farklı koşullarda üretilmiş 29 pamuklu numuneden, ikinci gurup aynı koşullarda üretilmiş 49 polyester numuneden oluşturulmuştur. Her gurup kendi içinde eğitim ve kontrol guruplarına ayrılmıştır. Eğitilmiş sinir ağı tarafından üretilen kontrol gruplarının sonuç değerleri elde edilmiştir. Aynı yöntemle her iki gurup için lineer regresyon sonuçları da elde edilmiştir. Pamuk numuneler için kumaş ağırlığı, kalınlığı, atkı ve çözgü kopma mukavemeti incelenirken, polyester numuneler için hava ve su geçirgenliği değerleri incelenmiştir. Tüm numunelerde yapay sinir ağı değerleri lineer regresyon değerlerinden daha iyi uyum göstermiştir. Kontrollü şartlar altında üretilen polyester numunelerde YSA ve lineer regresyon sonuçları birbirine daha yakın sonuçlar üretmiştir. Kontrolsüz şartlarda üretilmiş pamuklu numunelerde YSA sonuçları iyi uyum gösterirken regresyon sonuçlarının uyumu kötüleşmiştir. Bu çalışma Uşak Üniversitesi BAP birimi tarafından desteklenmiştir.