An investigation on yarn engineering using artificial neural networks

A. Majumdar; P. K. Majumdar; B. Sarkar

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An investigation on yarn engineering using artificial neural networks

机译：基于人工神经网络的纱线工程研究

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Engineering of spun yarns having specific tensile, evenness and hairiness characteristics is a long-cherished dream of spinning technologists. Selection of suitable raw materials at minimum cost and optimisation of process parameters are the two major tasks to be achieved to manufacture engineered yarn. Advent of high-speed fibre-testing machines and development of powerful modelling tools such as artificial neural network (ANN) have provided a great impetus in the yarn engineering research. This article demonstrates the feasibility of yarn engineering by developing a yarn-to-fibre 'reverse' model, using ANN. This approach is entirely different from the prevailing forward models, which predict the properties of final yarn using the fibre properties as inputs. The cost minimisation of cotton fibre mix was ensured by using the classical linear programming approach in combination with ANN. The engineered yarns demonstrated good agreement with the target yarn properties.

机译：具有特定拉伸，均匀性和毛羽特性的细纱工程是纺纱技术人员梦dream以求的梦想。以最低的成本选择合适的原材料和优化工艺参数是制造工程纱线要完成的两个主要任务。高速纤维测试机的出现以及强大的建模工具（例如人工神经网络（ANN））的开发为纱线工程研究提供了强大的动力。本文通过使用ANN开发纱线到纤维的“反向”模型，演示了纱线工程的可行性。这种方法与当前的前向模型完全不同，后者使用纤维特性作为输入来预测最终纱线的特性。通过将经典的线性规划方法与ANN结合使用，可以确保棉纤维混合物的成本最小化。工程纱与目标纱的性能表现出良好的一致性。

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来源
《The Journal of the Textile Institute. 1, Fibre Science and Textile Technology》 |2006年第5期|p.429-434|共6页
作者
A. Majumdar; P. K. Majumdar; B. Sarkar;
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作者单位

Government College of Engineering & Textile Technology Berhampore, West Bengal 742 101, India;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类纺织工业、染整工业;
关键词
artificial neural network; cotton fibre; linear programming; spinning consistency index; yarn engineering;

机译：人工神经网络棉纤维线性规划纺丝一致性指标纱线工程;

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