Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Solving 0/1 Knapsack Problem Using Hybrid TLBO-GA Algorithm Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimal Product Design of Textile Spinning Industry Using Simulated Annealing

verfasst von : Subhasis Das, Anindya Ghosh, Bapi Saha

Erschienen in: Proceedings of Fourth International Conference on Soft Computing for Problem Solving

Verlag: Springer India

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

In this paper, we have tried to manufacture cotton yarns with requisite strength by choice of suitable raw material and process parameters. In an attempt to achieve a yarn having optimal strength, a constrained optimization problem is formulated with the relation between raw material and yarn properties. Frydrych’s theoretical model of yarn strength is used as objective function of the optimization problem. The simulated annealing (SA) method has been used to solve the optimization problem by searching the best combination of raw material and process parameters that can translate into reality a yarn with the desired strength. The results show that SA is capable of identifying the set of parameters that gives optimum yarn strength.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Multi-objective Optimization of Knitted Fabric Comfort and Ultraviolet Radiation Protection by Evolutionary Algorithm
Nächstes Kapitel Contrast Restoration of Fog-Degraded Image Sequences
Literatur
1.
Ramesh, M.C., Rajamanickam, R., Jayaraman, S.: The prediction of yarn tensile properties by using artificial neural networks. J. Text. Inst. 86(3), 459–569 (1995)CrossRef
2.
Cheng, L., Adams, D.L.: Yarn strength prediction using neural networks, part i: fibre properties and yarn strength relationship. Text. Res. J. 65(9), 495–500 (1995)CrossRef
3.
Pynckels, F., Kiekens, P., Sette, S., Langenhove, L.V., Impe, K.: The use of neural nets to simulate the spinning process. J. Text. Inst. 88(4), 440–448 (1997)
4.
Sette, S., Boullart, L., Langenhove, V.L., Kiekens, P.: Optimizing the fibre-to-yarn production process with a neural network/genetic algorithm approach. Text. Res. J. 67(2), 84–92 (1997)
5.
Shanmugam, S., Chattopadhyay, S.K., Vivekanandan, M.V., Sreenivasamurthy, H.V.: Prediction of micro-spun yarn lea CSP using artificial neural networks. Indian J. Fibre Text. Res. 26(4), 372–377 (2001)
6.
Guha, A., Chattopadhyay, R., Jayadeva.: Predicting yarn tenacity: a comparison of mechanistic, statistical and neural network models. J. Text. Inst. 92(2), 139–145 (2001)
7.
Rajamanickam, R., Hansen, S.M., Jayaraman, S.: Analysis of the modelling methodologies for predicting the strength of air-jet spun yarns. Text. Res. J. 67(1), 39–44 (1997)
8.
Majumdar, A., Ghosh, A.: Yarn strength modelling using fuzzy expert system. J. Eng. Fibers Fabr. 3, 61–68 (2008)
9.
Das, S., Ghosh, A., Majumdar, A., Banerjee, D.: Yarn engineering using hybrid artificial neural network-genetic algorithm model. Fibers Polym. 14, 1220–1226 (2013)CrossRef
10.
Frydrych, I.: A new approach for predicting strength properties of yarn. Text. Res. J. 62(6), 340–348 (1992)
11.
Zurek, W.: The Structure of Yarn. Foreign Scientific Publications Department of the National Center for Scientific, Technical and Economic Information, Warsaw (1975)
12.
Zurek, W., Frydrych, I., Zakrzewski, S.: A method of predicting the strength and breaking strain of cotton yarn. Text. Res. J. 57, 439–444 (1987)CrossRef
13.
Barella, A.: Law of critical yarn diameter and twist influence on yam characteristics. Text. Res. J. 20, 249–253 (1950)CrossRef
14.
Zurek, W., Gluza, J., Miskiewicz, J.: The yarn contraction coefficient. Prz. Wlok 23, 523–525 (1969)
15.
Martindale, J.G.: A new method of measuring the irregularity of yarns with some observations on the origin of irregularities in worsted slivers and yarns. J. Text. Inst. 36, T35–T47 (1945)CrossRef
16.
Metropolis, N., Rosenbluth, A., Rosenbluth, M., Teller, A., Teller, E.: Equation of state calculations by fast computing machines. J. Chem. Phys. 21, 1087–1092 (1953)
17.
Metadaten
Titel
Optimal Product Design of Textile Spinning Industry Using Simulated Annealing
verfasst von
Subhasis Das
Anindya Ghosh
Bapi Saha
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer India
Buch
Proceedings of Fourth International Conference on Soft Computing for Problem Solving

Print ISBN: 978-81-322-2216-3

Electronic ISBN: 978-81-322-2217-0

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-2217-0_27

Premium Partner

    Bildnachweise