Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnaliz sonucunda tahmini ve gerçek değerler arasında çok güçlü ve doğrusal bir ilişki (R= 0,984) tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışma kapsamında, son yıllarda yaygın olarak kullanılan şantuklu ipliklerin doğrusal yoğunluklarını üretimden önce hesaplayabilmek için teorik bir model geliştirilmiştir. Bu modelin kullanılabilirliğini araştırmak amacıyla, üzerine şantuklu iplik üretmek için ekibimiz tarafından geliştirmiş olan elektronik kontrollü ek şantuk donanımı kurulmuş bir ring iplik eğirme makinesi kullanılarak iplik numuneleri üretilmiş, tahmini ve gerçek değerler arasındaki korelasyon incelenmiştir. Analiz sonucunda tahmini ve gerçek değerler arasında çok güçlü ve doğrusal bir ilişki (R= 0,984) tespit edilmiştir. Tüm örneklerin ortalama numara sapması ise Ne 1,1 olarak belirlenmiştir. Sonuç olarak, geliştirilen teorik modelin şantuklu ipliğin doğrusal yoğunluğunu tahmin etmede kullanılabileceği kanıtlanmıştır. Şantuklu ipliğin ortalama doğrusal yoğunluğunu tahmin edebilmek; işletmeler açısından üretim planlaması, verimlilik, teknolojik açıdan ise şantuklu iplikle ilgili otomasyon ve tasarım çalışmalarında yarar sağlayacağı sonucuna varılmıştır
Abstract
In this study, a theoretical model which will be used for calculating average count of the slub yarn widely used recently in the preproduction stage. In order to investigate the usability of the model, the yarn samples were produced by using the ring spinning frame on which was mounted an original electronically controlled slub attachment developed by our team to produce slub yarn and the correlation between the predicted and the actual counts were investigated. As a result of the correlation analysis, it is stated that there is a very strong correlation (R=0,984) between predicted and actual values. The average deviation of linear density is Ne 1,1 for all samples. As a result, it is proved that the developed theoretical model can be used to estimate the count of slub yarn. It is concluded that the prediction of average count of slub yarn will be useful for production scheduling and efficiency in production, automation and design about slub yarn in terms of technology