Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/5998
Title: %100 pamuklu dokuma kumaşlara uygulanan buruşmazlık bitim işlemi sonrası kopma mukavemeti, aşınma dayanımı ve buruşma açısı özelliklerinin yapay sinir ağı (artificial neural network) yöntemi ile tahminlenmesi
Other Titles: An application of artificial neural network about easy care finishing to %100 cotton wowen fabrics
Authors: Kut, Dilek
Yürük, Neslihan
Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü.
Keywords: Yapay sinir ağları
Artificial neural networks
Issue Date: 2006
Publisher: Uludağ Üniversitesi
Citation: Yürük, N. (2006). %100 pamuklu dokuma kumaşlara uygulanan buruşmazlık bitim işlemi sonrası kopma mukavemeti, aşınma dayanımı ve buruşma açısı özelliklerinin yapay sinir ağı (artificial neural network) yöntemi ile tahminlenmesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Abstract: Bu çalışmada buruşmazlık apresi uygulanmış pamuklu kumaşlarda kullanılan kimyasal maddenin ve işlem koşulunun kopma mukavemeti, buruşma açısı ve aşınma dayanımı üzerine etkisi araştırılmıştır. Çalışmada 24 farklı kumaşa tek bir buruşmazlık reçetesi uygulanmış ve kumaşların kopma mukavemeti, aşınma dayanımı ve buruşma açısı ölçümleri yapılmıştır. Ardından yapay sinir ağı yöntemi ile kumaşın özellikleri ile buruşmazlık işlemindeki kopma mukavemeti, aşınma dayanımı ve buruşma açısı değerlerinin değişimi arasında ilişkilendirme yapılmıştır.
In this study, process of crease resistance was carried out, the chemical substance used in fabrics, the relationship between the structural properties of fabrics and crease resistanse, abrasion resistance, creasing angle was researched. Only one crease resistance recipe was applied to 24 different fabrics and the measurement of breaking strenght, abrasion resistance and creasing angle was made for all of the fabrics. Afterwards a connection was built between the structural properties of fabrics and the change of breaking strenght, abrasion resistance, creasing angle by using artificial neural network.
URI: http://hdl.handle.net/11452/5998
Appears in Collections:Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
202261.pdf1.52 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons