Uma Comparação das Três Técnicas na Previsão da Resistência à Tração de Tecidos de Algodão e Tecidos Tecidos Mistos

Com o desenvolvimento da tecnologia, as aplicações de inteligência artificial na indústria têxtil estão aumentando. O uso desses métodos apresenta resultados muito bons em casos onde os métodos estatísticos estão faltando na avaliação e análise precisa dos dados passados das empresas e na estimativa de suas situações futuras. Neste estudo, alguns modelos são desenvolvidos, com base nessa relação, para estimar a resistência à tração de tecidos de algodão e tecidos tecidos mistos de poliéster/viscose separadamente. A resistência à tração é considerada uma das características de desempenho mais importantes dos tecidos. Ela é principalmente determinada pelos elementos estruturais do tecido. Regressão linear múltipla, redes neurais artificiais e algoritmos de floresta aleatória são utilizados para realizar análises estatísticas e estocásticas sobre esses elementos utilizando dados industriais. Um total de 147 conjuntos de dados de tecidos nas direções do fio e urdume foram usados para treinamento e teste em tecidos de algodão, e 53 conjuntos de dados de tecidos nas direções do fio e urdume em tecidos mistos. Modelos apropriados são gerados utilizando software Minitab Statistics e Matlab. Densidades lineares de fios, métodos de produção de fios, quantidades de torção, densidades de tecidos, razões de enrugamento, pesos de área unitária, vários fatores de trama e fatores de estrutura do tecido foram selecionados como variáveis dos modelos que estimam a resistência à tração dos tecidos nas direções do fio e urdume. Esses fatores foram incluídos nos modelos separadamente, e o subconjunto que deu os melhores resultados foi selecionado e os modelos foram revisados. Para os três modelos criados, foi observado que os modelos de regressão e os modelos baseados em redes neurais artificiais apresentaram um bom desempenho tanto em tecidos de algodão quanto em tecidos mistos, enquanto os algoritmos de floresta aleatória não foram muito precisos na estimativa da resistência à tração.