Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "sewing thread consumption" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Evaluation of Sewed Thread Consumption of Jean Trousers Using Neural Network and Regression Methods
Określenie zużycia nici szewnych przy szyciu spodni dżinsowych przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych i metod regresji
Autorzy:
Jaouachi, B.
Khedher, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231657.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
consumption
prediction
sewing
thread
neural network
regression
zużycie nici
przewidywanie zużycia nici
szycie spodni
nici
sztuczne sieci neuronowe
regresja
Opis:
This paper deals with the prediction of the sewing thread consumption of jean trousers using the neural network technique. The neural network results and analysis are discussed and investigated. Indeed the findings show that neural network consumption values give better fitting of experimental results than the ones obtained using regression technique. However, compared to the experimental consumption results, theoretical ones of the sewn jean pants seem widely predictable in the desired field of interest. Among the all parameters studied, statistical analysis results also indicate that five inputs can be considered as influential ones. When classifying these five influential inputs, only three parameters are considered most significant. In fact the thread consumed to sew jean trouser samples remains influenced especially by the thread properties and needle fineness as well. Compared with the regression model, the neural network model gives a more accurate prediction and to a great extent provides the amount of sewing thread.
Praca dotyczy przewidywania zużycia nici szewnych przy szyciu spodni dżinsowych stosując technikę sztucznych sieci neuronowych. Badania wykazują , że wyniki zapotrzebowania nici uzyskane za pomocą sztucznych sieci neuronowych są bardziej zgodne z eksperymentami niż te uzyskane techniką regresji. Przeprowadzając kolejne analizy, określono najbardziej racjonalną strukturę sztucznych sieci neuronowych z pięcioma wejściami i trzema parametrami mającymi najbardziej istotny wpływ na zużycie. Stwierdzono, że zależy ono głównie od właściwości nitki i rodzaju igły. Porównując wyniki otrzymane z zastosowania sztucznych sieci neuronowych z wynikami otrzymanymi za pomocą metody regresji stwierdzono, że pierwsza metoda daje lepsze wyniki.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2015, 3 (111); 91-96
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Geometrical Model to Determine Sewing Thread Consumption for Stitch Class 406
Autorzy:
ur Rehman, Ateeq
Rasheed, Abher
Javed, Zafar
Naeem, M. Salman
Ramzan, Babar
Karahan, Mehmet
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2056289.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
sewing thread consumption
stitch class
stitch density
geometric model
Opis:
This study aimed at developing a geometrical model for predicting the sewing thread consumption of stitch class 406. Stitch class 400 is a multi-thread chain stitch which consumes a less amount of thread as compared with stitch class 500 but more thread as compared with stitch class 300. Sewing thread calculation plays a significant role in determining the exact amount of thread for completing a garment and predicting the right quantity of thread for bulk production. The geometrical model developed was used for predicting sewing thread consumption by using different factors like stitch density (8 and 12 SPI), material thickness (2, 4 and 6 layers of fabric), and type of material (denim, knitted and fleece). The model was validated with a total of 18 samples sewn with different kinds of fabric, SPI, and material thickness. It was concluded that the model could predict sewing thread consumption with more than 97.18% accuracy.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2021, 6 (150); 72--76
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies