Tecnología de la moda e ingeniería textil

Predicción de la vellosidad y el coeficiente de variación de hilos elásticos hilados con núcleo producidos en el sistema de hilatura Sirofil mediante una red neuronal artificial

Hossein Hasani, Mohsen Shanbeh y Fateme Reisi

Predicción de la vellosidad y el coeficiente de variación de hilos elásticos hilados con núcleo producidos en el sistema de hilatura Sirofil mediante una red neuronal artificial

Este estudio tiene como objetivo predecir la vellosidad (número de pelos ≥ 3 mm) y el coeficiente de variación (% CVm) de los hilos elásticos hilados con núcleo producidos en el sistema de hilado Sirofil utilizando el método de red neuronal artificial. Diferentes factores controlables en el sistema de hilado Sirofil, como la distancia entre dos hebras, el nivel de torsión de los hilos producidos, la relación de estiramiento y el ángulo de alimentación del elastano y la posición de alimentación de la parte de elastano entre dos hebras, se consideraron como datos de entrada. También se determinó la efectividad de cada factor controlable en estas dos respuestas de calidad. Los resultados mostraron que un modelo de red neuronal artificial con dos capas ocultas con siete neuronas y una capa de salida con dos neuronas brinda el mejor poder predictivo de la vellosidad y el % CVm de los hilos hilados Sirofil . Los hallazgos revelaron que la posición de alimentación de la parte de elastano fue el parámetro más dominante tanto en la vellosidad del hilo como en el % CVm. Además, el ángulo de alimentación de la parte de elastano y el nivel de torsión del hilo mostraron el menor impacto en las respuestas de calidad mencionadas, respectivamente.