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
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Tekstil Bilimleri ve Mühendisliği (Diğer) |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Proje Numarası | 122M320 |
Erken Görünüm Tarihi | 30 Temmuz 2025 |
Yayımlanma Tarihi | 20 Ağustos 2025 |
Gönderilme Tarihi | 10 Şubat 2025 |
Kabul Tarihi | 11 Haziran 2025 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 30 Sayı: 2 |
DUYURU:
30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir). Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.
Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr