تشهد صناعة النسيج تحولاً سريعاً نحو استخدام الألياف المعاد تدويرها، مدفوعة بالمخاوف البيئية، واعتماد استراتيجيات النسيج الدائري، وتقلب أسعار الألياف البكر، والطلب المتزايد من المستهلكين المهتمين بالبيئة على الملابس المستدامة. واستجابةً لهذه التحولات، استخدمت الدراسة الحالية نهجاً عملياً لتطوير خيوط مستدامة عن طريق زيادة استخدام القطن المعاد تدويره والمستخرج من النفايات الصلبة لمصانع الغزل إلى أقصى حد. ونظراً لأن القطن المعاد تدويره يُظهر قابلية غزل ضعيفة بسبب انخفاض قوة أليافه وارتفاع محتواه من الألياف القصيرة والعقد الليفية، فقد تم دمج كميات مناسبة من القطن البكر وTencel لتعزيز إمكانية المعالجة وتحسين متانة الخيوط واستطالتها، مما يجعل الخيوط مناسبة لإنتاج الأقمشة على المستوى الصناعي. وكان تحديد نسبة الخلط المثالية للألياف الثلاثة — مع الموازنة بين المحتوى العالي المعاد تدويره وجودة الخيوط المقبولة — مهمة معقدة وتستغرق وقتاً طويلاً. ولمعالجة ذلك، تم استخدام برنامج MATLAB لتوليد عدد وافر من الخلطات التجريبية بنسب ألياف متفاوتة. كما اختُبرت الخيوط الناتجة لتقييم معايير الجودة وحُللت باستخدام نماذج الانحدار الخطي المتعدد (MLR) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). وطورت هذه النماذج معادلات تنبؤية واقترحت نسب الخلط المثلى ذات الاحتمالية الأعلى لتحقيق خصائص الخيوط المستهدفة. ومن بين النموذجين، أنتجت الخلطة المحسّنة القائمة على ANN خصائص خيوط تطابقت بشكل أوثق مع القيم المتوقعة، مما يشير إلى ملاءمة أفضل ضمن نطاق التصميم المدروس مقارنة بنموذج MLR.
درس Alam et al. (Sun,) هذا السؤال.