Use of Artificial Neural Networks for Modelling the Drape Behaviour of Woollen Fabrics Treated with Dry Finishing Processes

The relationship between fabric drape, low stress mechanical properties and finishing processes is relatively complex. This paper demonstrates the possibility of using artificial neural networks to identify the fabric drape of woollen fabrics treated with different dry finishing processes (stenter, decatising, superfinish, formula, KADE strong/weak - autoclave decatizing). The mechanical and surface properties of woollen fabrics were measured by both the KES-FB and FAST systems, and then the results obtained were applied to artiicial neural network (ANN) modelling. ANN models were compared by verifying the Mean Square Error (MSE) and Correlation coefficient (R-value). The results indicated that each model is capable of making quantitatively accurate drape behaviour predictions for wool fabrics (Rmin = 0.92, MSEmin = 0).

---

Związek pomiędzy układalnością tkaniny, właściwościami mechanicznymi przy niskich naprężeniach a procesami wykańczalniczymi jest stosunkowo skomplikowany. Artykuł ten wskazuje na możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji układalności tkanin wełnianych poddanych procesom suchego wykańczania. Właściwości mechaniczne i powierzchniowe wełnianych tkanin zmierzono za pomocą KES-FB i FAST, a następnie otrzymane wyniki wprowadzono do sztucznej sieci neuronowej (ANN). Modele ANN porównano przez weryfikację blędu średniokwadratowego i współczynnika korelacji. Wyniki wykazały, że każdy model może być wykorzystany do utworzenia ilościowo dokładnych prognoz układalności dla tkanin wełnianych.