پایان نامه بررسی رابطه بین خواص مهم كیفی نخ پنبه كارد شده، عیوب نخ و خواص كیی الیاف اندازه گیری شده (HVI) با استفاده از آنالیز كامل رگرسیونی (بررسی مهندسی نخ پنبه كارد شده با استفاده از آنالیز كامل رگرسیونی)

پایان نامه بررسی رابطه بین خواص مهم كیفی نخ پنبه كارد شده، عیوب نخ و خواص كیی الیاف اندازه گیری شده (HVI) با استفاده از آنالیز كامل رگرسیونی (بررسی مهندسی نخ پنبه كارد شده با استفاده از آنالیز كامل رگرسیونی)

خلاصه:

۱- مقدمه

۲- مروری بر مطالعات قبلی

۳- تئوری [۱۳]

ضرایب رگرسیونی استاندارد شده

۴- مواد و روش ها

۵- آنالیز آماری

۶- بحث و نتیجه گیری

۷٫ منابع

هدف اصلی در این مقاله به دست اوردن معادله بهینه بین خواص مهم كیفی نخ با عیوب نخ و خواص الیاف در نخ كارد شده پنبه ای می باشد برای این كار از تجزیه و تحلیل كامل رگرسیونی و استفاده از رگرسیون نیرومند و رگرسیون متعامد و نمودارهای باقیمانده جزئی و تعیین انتخاب متغیر به روش همه رگرسیون های ممكن و آماره Cp مالوس همراه با نرم افزار SAS استفاده گردیده است. برای انجام این كار از ۸۷ نمونه به دست آمده از نتایج آزمایشی مركز بین المللی نساجی آمریكا در تگزاس استفاده گردیده است. برای همه نخ ها از فاكتور تاب یكسان استفاده شده و نمره نخل های ۱۵ تا۳۱ انگلیسی تولید گردیده است، معادلات با تعداد متغیرهای مناسب و محدود و همچنین ترتیب اهمیت آنها، همراه با ضریب همبستگی بسیار خو به دست آمده است.

۱- مقدمه

خواص فیزیكی و مكانیكی الیاف ومشخصه های مختلف كیفی نخ در رفتار فرآیندی، راندمان تولید و بالاخره نخ و پارچه تأثیر عمده ای دارد. همچنین تغییرات مشخصه های مهم نخ شامل نمره تاب، استحكام، ازدیاد طول و عیوب نخ مخصوص برای نخ های بریده شده (Stuple) غیرقابل اجتناب است این تغییرات در خصوصیات نخ در طول فرآیند تولید و هم بعد از تولید، باعث مشكلات زیادی می شود. بنابراین ارتباط بین این مشخصات برای جلوگیری از مشكلات مختلف باید به طور واضح مشخص گردد. همچنین پیشگویی مشخصه های مهم كیفی نخ (خواص كششی، پرز وCV% جرمی نخ) از خصوصیات مواد خام، هدف اصلی بسیاری از محققین در دو دهه گذشته بوده است به طور كلی دو روش اصلی، روش های آماری و روش های تحلیلی و تئوریكی در مطالعات گذشته مورد استفاده قرار گرفته است. یكی از روش های مهم استفاده از روش رگرسیون چندمتغیره بوده است و در این مقاله سعی گردیده است این ارتباط را به مشخصه های دیگر نخ از جمله عیوب نخ و تعداد الیاف در سطح مقطع نخ نیز گسترش داده و سپس با بررسی كامل رگرسیون و استفاده از روش های آماری دیگر به نتایج دقیق تر و كاربردی تر به دست آید.

۲- مروری بر مطالعات قبلی

تا كنون مدل های ریاضی و تحلیلی زیادی برای تخمین استحكام نخ تكی از مشخصه مختلف الیاف و نخ به دست آمده است [۱و۲و۳و۴]. هول [۵] انواع مطالعات تجربی و ریاضی در ارتباط با استحكام نخ را در بین سال های ۱۹۲۶ تا ۱۹۶۵ انجام داده است هانتر [۶] بیشتر از ۲۰۰ مقاله در مورد پیشگویی پارامترهای كیفی نخ بخصوص خواص كششی تا سال ۲۰۰۴ منتشر كرده است.

مشخصه مهم دیگر نخ ازدیاد طول تا حد پارگی است كه این مشخصه نیز روی كارایی نخ‌ها، در دومین پیچی و بافندگی تأثیر می گذارد. ازدیاد طول نخ نیز به خواص الیاف، تاب نخ و نمره نخ بستگی دارد.

اگرچه تعداد مقالات در این زمینه كمتر است ولی مدل های ریاضی توسط اگروال [۷]، فردریچ [۳] و زرك [۸] پیشنهاد شده است. همچنین مدل های آماری توسط هانتر [۱] و مدل ANN توسط ماجمدر [۹] ارائه شده است.

نایكنواختی نیز فاكتور مهمی در مورد كیفیت نخ و پارچه می باشد، تغییرات تعداد الیاف در سطح مقطع نخ، دلیل اصلی نایكنواختی است. علاوه بر این پارامترهای ماشین، روش ریسندگی، نمره نخ و بعضی مشخصه های الیاف اثر مستقیمی روی نایكنواختی نخ دارند هانتر [۱] و اتریج و همكاران [۱۰] چند مدل را برای مشخص كردن نایكنواختی از مشخصه‌های الیاف ارائه نموده اند.

– پرزدهی، یك مشخصه قابل اندازه گیری دیگری از نخ است كه عموماً یك خصوصیت نامطلوب است كه مقالات كمتری در مورد برآورد پرزدهی نخ با استفاده از مشخصه های الیاف تاكنون ارائه گردیده است.

اخیرا كلیك [۱۱] نیز مدل های مختلف رگرسیون چند متغیره خطی را برای تخمین استحكام نخ از مشخصه های دیگر نخ شامل قطر نخ، تغییرات قطر، تاب و تغییرات تاب، نایكنواختی جرمی و نایكنواختی نوری را با ضرایب همبستگی نسبتاً خوب به دست آورده است.

و بالاخره ارن و كادوگلا [۱۲] مدل های آماری برای برآورد خواص كششی، نایكنواخت و پرزدهی نخ از خواص مختلف الیاف (اندازه گیری شده با دستگاهHVI) و خواص نیمچه نخ با استفاده از مدل های رگرسیون و چند متغیره ارائه نموده است.

با توجه به اینكه معادلات مختلفی در مورد خصوصیات نخ ارائه شده است كه گاهی نتایج حتی متضاد هم نیز می باشند و همچنین اهمیت هر كدام از آنها نیز در این مقالات متفاوت می باشد. در این مقاله سعی شده است تجزیه و تحلیل كامل آماری همراه با بررسی فرضیات مورد نظر و استفاده از روش های آماری مناسب و نرم افزار پیشرفته SAS، نتایج دقیق تر و كاربردی تر (معادلات بهینه) حاصل گردد. همچنین از مشخصه های دیگر نخ یعنیعیوب نخ (نقاط نازك- كلف و نپ) و تعداد الیاف در سطح مقطع نیز جهت پیشگویی خصوصیات نخ استفاده گردیده است.

۳- تئوری [۱۳]

مدل رگرسیونی شامل بیش از یك متغیر مستقل را چندگانه می گویند. شكل ماتریسی آن به صورت ذیل می باشد:

و با فرض اینكه جملات خطا یا باقیمانده دارای خواص زیر باشند.

۱-

۲- (ثابت)

۳- یعنی مستقل باشند.

و برآورد ضرایب با استفاده از روش كمترین مربعات به صورت ذیل خواهد بود.

همچنین باید، رابطه تقریبی خطی بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته وجود داشته باشد، در صورتی كه یك رابطه خطی وجود نداشته باشد معمولاً از تبدیل متغیرها استفاده می گردد تا به یك رابطه خطی تبدیل گردند.

برای آزمون معنی داری هر یك از ضرایب رگرسیونی از توزیعt استفاده می شود. باید توجه كرد كه در حقیقت این یك آزمون جزئی یا حاشیه ای است زیرا ضرایب رگرسیونی به كلیه متغیرهای رگرسیونی دیگر كه در مدل حضور دارند بستگی دارد.

بنابراین آزمونt، سهم تأثیر گذاری Xj به مدل، به شرط موجود بودن دیگر متغیرها در مدل می باشد. اگر ستون های ماتریسX بر هم عمود باشند یعنی ستون های متعامد درX وجود داشته باشد در این صورت می توان سهم تأثیر متغیرهای رگرسیونی را نسبت به مدل بدون هیچ شرطی (موجود بودن متغیرهای دیگر در مدل) اندازه گیری نمود.

ضرایب رگرسیونی استاندارد شده

مقایسه مستقیم ضرایب رگرسیونی با واحدهای مختلف معمولاً مشكل است زیرا بزرگی واحد اندازه گیری متغیر رگرسیونیXj را نمایان و مشخص می كند. در حالت كلی واحدهای ضریب رگرسیونی عبارتند از واحدهایy تقسیم بر واحدهای Xj است بدین علت گاهی كار كردن با متغیرهای رگرسیونی و متغیرهای پاسخ مقیاس سازی شده كه ضرایب بدون بعد را تولید می كنند كمك كننده است. در روش مقیاس سازی معمول كه یكی از روش های مرسوم تر روش مقیاس سازی طول واحد به شرح ذیل است.

در این مقیاس سازی هر متغیر جدید رگرسیونی Wj دارای میانگین صفر و طول یك می‌باشد.

ضرایب مدل جدید كه به صورت بدون عرض از مبدأ است را ضرایب رگرسیونی استاندارد شده می گویند و گاهی به نام ضرایب بتا نیز گفته می شود.

شاخص های رگرسیونی و معیارهای مناسب مدل

ضریب تعیین چند متغیرهR2 به صورت ذیل تعریف می گردد.

در موارد كاربردی از R2 تعدیل شده كه به صورت ذیل استفاده می گردد.

نمودارهای باقیمانده ها

این نمودارها نقش مهمی در قضاوت در مورد مناسب مدل سازی ایفا می كنند.

نمودارهای باقیمانده مفید در رگرسیون چندگانه به شرح ذیل است:

الف- نمودار باقیمانده ها روی كاغذ احتمال نرمال

ب- نمودار باقیمانده ها در مقابل مقدار برازش شده

ج- نمودار باقیمانده ها در مقابل هر یك از متغیرهای رگرسیونیxj

این نمودارها برای آشكارساز انحرافات از نرمال، نقاط دور افتاده، عدم تساوی واریانس و تخصیص تابعی غلط برای یك متغیر رگرسیونی مورد استفاده قرار می گیرند.

نمودارهای باقیمانده های جزیی

این نمودارها برای هر چه دقیق تر آشكار كردن ارتباط بین باقیمانده ها و متغیرهای رگرسیونx­I طراحی می شوند و به صورت ذیل تعریف می گردد.

نمودار e*ij در مقابلXij یك نمودار باقیمانده جزیی نامیده می شود و به دلیل اینكه ارتباط بینy و متغیر رگرسیونیXj را پس از رفع تأثیر دیگر متغیرهای رگرسیونی را نشان می دهد. با وضوح بیشتر اثر xj­ را روی پاسخy در حضور دیگر متغیرهای رگرسیونی نشان می دهد. بنابراین این نمودارها جانشینی برای نمودارهایy در مقابلxj در رگرسیون چندگانه خواهد بود.

باقیمانده های Press

برای محاسبه Press یك مشاهده را انتخاب می كنیم و مدل رگرسیونی را نسبت به n-1 مشاهده مانده برازش می دهیم و به دست می آید و خطای پیش بینی برای نقطهi ام به صورت به دست می آید و آماره Press به صورت مجموع مربعات به صورت ذیل تعریف می گردد.

همچنین قابل ذكر میباشد كه Press می تواند به جایSSE برای محاسبه یك تقریبR2 برای پیش بینی مشاهدات جدید به صورت ذیل مورد استفاده قرار گیرد.

پیش بینی

خرید فایل