Süprem Örme Kumaşların Boyutsal Parametrelerinin İncelenmesi ve Boyutsal Değişiminin Tahmin Edilmesi

Abstract

Bu çalışmada, ring, kompakt ve open-end rotor ipliklerden farklı sıklıklarda üretilen süprem kumaşların boyutsal parametre değerleri incelenmiş ve boyutsal değişiminin tahmin edilmesi için eşitlikler oluşturulmuştur. Üretilen kumaşlar, tam relaksasyon işlemlerine tabi tutulmuş, bu işlemler sonucunda kumaşların ilmek sıklığı, çubuk sıklığı, ilmek iplik uzunluğu değerleri ölçülmüş ve boyutsal parametre değerleri hesaplanmıştır. Çalışma sonuçlarına göre; kumaşların boyutsal parametre değerlerlerinin iplik türlerine göre değişebildiği, elde edilen söz konusu değerlerin araştırmacıların belirlediği değer aralıklarına girmesinden dolayı, kumaşların 5 yıkama sonrasında tam relaksasyona uğradığı tespit edilmiştir. Hesaplanan boyutsal parametre değerlerine göre, SPSS istatistiksel programı kullanılarak kumaşların tam relaksasyon sonrasındaki ilmek ve çubuk yönündeki boyutsal değişimleri tahmin edilmiştir.

Optimization of Effects of Pocket Tool Path Strategies and Cutting Parameters on Surface Quality

“…Signal represents the actual value to be measured, which is given by the system and the noise is the rate of undesirable factors within the measured value [11]. As the purpose is to achieve the minimum gradient in our study, the equation used for the signal-to-noise ratio was the equation "the smallest is the best" [11,12].…”

The Prediction and Optimization of the Effects of Abrasive Waterjet Cutting Parameters On Kerf

“…Twenty training approaches have been carried out, using two transfer functions such as hyperbolic tangent sigmoid (tansig) and logarithmic sigmoid (logsig) and ten different neuron numbers (4,5,6,7,8,9,10,15,20,25) in the hidden layer, to determine the structure by which the best results could be obtained. Max-epoch value of 300 has been selected in training and the best prediction value of the optimum experiment result has been reached using the tansig function with eight neurons in the hidden layer.…”