Technologie de la mode et ingénierie textile

Prédiction de la pilosité et du coefficient de variation des fils filés à âme élastique produits sur un système de filage Sirofil à l'aide d'un réseau neuronal artificiel

Hossein Hasani, Mohsen Shanbeh et Fateme Reisi

Prédiction de la pilosité et du coefficient de variation des fils filés à âme élastique produits sur un système de filage Sirofil à l'aide d'un réseau neuronal artificiel

Cette étude vise à prédire la pilosité (nombre de poils ≥ 3 mm) et le coefficient de variation (%CVm) des fils filés à âme élastique produits sur le système de filage Sirofil en utilisant la méthode du réseau neuronal artificiel. Différents facteurs contrôlables dans le système de filage Sirofil tels que la distance entre deux brins, le niveau de torsion des fils produits, le taux d'étirage et l'angle d'alimentation de l'élasthanne et la position d'alimentation de la partie élasthanne entre deux brins ont été considérés comme des données d'entrée. L'efficacité de chaque facteur contrôlable sur ces deux réponses de qualité a également été déterminée. Les résultats ont montré qu'un modèle de réseau neuronal artificiel avec deux couches cachées avec sept neurones et une couche de sortie avec deux neurones donne le meilleur pouvoir prédictif de la pilosité et du %CVm des fils filés Sirofil . Les résultats ont révélé que la position d'alimentation de la partie élasthanne était le paramètre le plus dominant à la fois sur la pilosité du fil et le %CVm. De plus, l'angle d'alimentation de la partie élasthanne et le niveau de torsion du fil ont montré le moins d'impact sur les réponses de qualité mentionnées, respectivement.