The primary objective of this study is to investigate the bagging behavior of knitted fabrics produced from various fiber blends—namely recycled cotton/recycled polyester, recycled cotton/polyester, cotton/polyester, recycled cotton/acrylic, and cotton/acrylic—and to evaluate their suitability for home wear applications. The study further aims to compare these fabrics with those produced from virgin yarns and to model their bagging properties using artificial neural networks (ANNs). A total of 15 knitted fabric samples were produced using both recycled and virgin yarns in three different fabric structures: single jersey, rib, and interlock. The bagging performance of the fabrics was assessed through key parameters, including bagging hysteresis percentage, bagging fatigue percentage, residual bagging hysteresis percentage, and bagging resistance. Statistical analysis of the test results revealed that, depending on the yarn composition and fabric structure, the incorporation of recycled fibers in yarns led to improvements in certain bagging properties. These improvements were observed across all fabric types and knitting structures. Additionally, the ANN-based modeling demonstrated high accuracy in predicting the bagging behavior of recycled knitted fabrics, thereby offering a valuable tool for optimizing fabric design before production.
Recycled fiber blended yarn knitted fabric fabric bagging property artificial neural networks modeling
TÜBİTAK
122M320
This research was funded by The Scientific & Technological Research Council of Turkey (TUBITAK 1002 Project No.: 122M320).
Bu çalışmanın temel amacı, geri dönüşümlü pamuk/geri dönüşümlü polyester, geri dönüşümlü pamuk/polyester, pamuk/polyester, geri dönüşümlü pamuk/akrilik ve pamuk/akrilik olmak üzere çeşitli elyaf karışımlarından üretilen örme kumaşların torbalanma davranışını incelenmek ve ev giyim uygulamaları için uygunluğunu değerlendirmektir. Çalışmanın diğer amacı bu kumaşları orijinal ipliklerden üretilen kumaşlarla karşılaştırmak ve yapay sinir ağları (YSA) kullanarak torbalanma özelliklerini modellemektir. Üç farklı kumaş yapısı (süprem, ribana ve interlok) kullanılarak hem geri dönüşümlü hem de orijinal iplikler kullanılarak toplam 15 adet örme kumaş üretilmiştir. Kumaşların torbalanma performansı, torbalanma gecikme yüzdesi, torbalanma yorulma yüzdesi, kalıcı torbalanma gecikme yüzdesi ve torbalanma direnci gibi temel parametreler aracılığıyla değerlendirilmiştir. Test sonuçlarının istatistiksel analizi, iplik içeriğine ve kumaş yapısına bağlı olarak geri dönüşümlü lif içeren ipliklerin kullanımının torbalanma özelliklerinde iyileşmelere yol açtığını ortaya koymuştur. Bu iyileşmeler tüm kumaş tiplerinde ve örgü yapılarında gözlemlenmiştir. Ayrıca, YSA tabanlı modelleme, geri dönüşümlü örme kumaşların torbalanma davranışını tahmin etmede yüksek doğruluk göstermiş ve böylece üretim öncesinde kumaş tasarımının optimize edilmesi için değerli bir araç sunmuştur.
geri dönüşüm lif karışımlı iplik örme kumaş kumaş torbalanma özelliği yapay sinir ağları modelleme
122M320
| Primary Language | English |
|---|---|
| Subjects | Textile Sciences and Engineering (Other) |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Project Number | 122M320 |
| Submission Date | February 10, 2025 |
| Acceptance Date | June 11, 2025 |
| Early Pub Date | July 30, 2025 |
| Publication Date | August 20, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 30 Issue: 2 |
Announcements:
30.03.2021-Beginning with our April 2021 (26/1) issue, in accordance with the new criteria of TR-Dizin, the Declaration of Conflict of Interest and the Declaration of Author Contribution forms fulfilled and signed by all authors are required as well as the Copyright form during the initial submission of the manuscript. Furthermore two new sections, i.e. ‘Conflict of Interest’ and ‘Author Contribution’, should be added to the manuscript. Links of those forms that should be submitted with the initial manuscript can be found in our 'Author Guidelines' and 'Submission Procedure' pages. The manuscript template is also updated. For articles reviewed and accepted for publication in our 2021 and ongoing issues and for articles currently under review process, those forms should also be fulfilled, signed and uploaded to the system by authors.