Orclever Proceedings of Research and Development

Sanfor Makinesi Çalışma Parametrelerinin Makine Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Tahminlenmesi

Seda Keskin

Eren Perakende ve Tekstil A.Ş.

https://orcid.org/0000-0002-9381-4278

Cenk Şahin

Çukurova Üniversitesi

https://orcid.org/0000-0002-6076-7794

Onur Balcı

Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

https://orcid.org/0000-0001-6885-7391

Yusuf Kuvvetli

Çukurova Üniversitesi

https://orcid.org/0000-0002-9817-1371

Koray Pektaş

Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

https://orcid.org/0000-0002-9744-8308

DOI: https://doi.org/10.56038/oprd.v3i1.320

Keywords: Sanfor, Tahmin, Yapay öğrenme, Makine öğrenmesi, Çekmezlik

---

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

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. DOI: https://doi.org/10.33552/JTSFT.2020.06.000648

Parlakyiğit, P. (2022). Tekstilde İstatistiksel Proses Kontrol Uygulaması Örneği-Terbiye İşletmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 37(4), 911-924. DOI: https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1230793

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. DOI: https://doi.org/10.1002/widm.1228

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.

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.

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. DOI: https://doi.org/10.1177/1528083712444296

https://scikit-learn.org/stable