Karmaşık dokuma yapılarının bilgisayarda simülasyonu yöntemi ile tasarımı

Abstract

ÖZET Kumaşın yapısal özellikleri kumaşın davranışlarını belirler. Kumaşın yapısal parametreleri iplik numarası, örgü yapısı ve kumaş sıklığıdır. Bu parametrelere bağlı olarak kumaş kesit geometrileri oluşturulabilir. Kumaş kesit geometrileri kesişen iki iplikten birinin enine kesit biçimi ve karşıt iplik orta ekseninin yaptığı eğriden oluşurlar. İplik çapının ölçümü zor olduğundan iplik çapım iplik numarasından hesaplayan formüller ve iplik kesit biçimleri geliştirilmiştir. Örgü yapısı kumaş sıklığı üzerinde etkili olup, iplik şıklıkları kesit geometrisi içerisinde ipliklerin konumlarını belirler. Daha önce geliştirilmiş çift katlı kumaş kesit geometrileri bulunmamaktadır. Bu çalışmada Peirce ve Hamilton tarafından geliştirilen tek katlı kumaş geometrileri temel alınarak çift katlı kumaş geometrileri geliştirilmiş, kesit düzlemi içinde yer alan iplik için sinüs eğrisi, karşıt iplik için daire, elips ve koşu pisti kesit varsayımları yapılmıştır. El tezgahında 20/2 Nm ve 52/2 Nm iplikler ve 2/2 dimi, 2/2 panama ve 3/1 dimi örgülerle farklı bağlama düzeninde 11 kumaş örneği dokunmuş, bu örneklere çeşitli apre işlemleri uygulanmıştır. Deney kumaşları üzerinde yapısal parametreler ölçülmüştür. Kumaş kesitlerinin ekran görüntüsünü elde etmek için hazırlanan bilgisayar programında iki kumaş katını oluşturan iplikler hareket ettirilerek, kumaş katları arasında bağlama noktaları oluşturulmaktadır. Programda, ekrandaki kesit görüntüsü yardımıyla bazı parametreler sistematik biçimde değiştirilerek simülasyon yapılmakta, elde edilen en uygun kesit geometrisine ait kumaş kalınlığı ve iplik kıvrım faktörlerini hesaplanmaktadır. Bu değerler ölçüm değerleriyle karşılaştırıldığında, gerçek kumaş kalınlıklarının teorik kalınlıklardan daha yüksek olduğu ve ölçülen ve teorik değerler arasında yüksek korelasyon bulunduğu, kıvrım faktörleri açısından ise, ölçülen ve teorik değerlerin genelde yakın çıktığı, bazı modeller için hesaplanan korelasyon katsayılarının istatistiksel açıdan önemli olduğu saptanmıştır.

ABSTRACT The behaviour of fabrics is governed by their structural parameters which are yarn count, weave construction and fabric firmness. Fabric cross-sectional geometries are constructed depending on these parameters. Cross-sectional geometry of a fabric is formed by the cross-section of one yarn and the curve formed by the other of the two intersecting yarns. Formulas to calculate yarn diameter from the yarn count and various cross-sectional shapes have been developed because of the difficulty of measuring yarn diameter. Fabric weave is effective on fabric firmness and yarn settings define the locations of the yarns in the fabric cross-section. There exists, however, no double fabric geometry proposed earlier. Double fabric geometries are developed in this work, based on single fabric geometries proposed by Peirce and Hamilton and assumptions are made that the central axis of yarn in the section plane follows a sine curve whereas the opposite yarn has circular or elliptic or race-track sectional shape. 1 1 sample fabrics have been woven in a handloom, using 20/2 Nm and 52/2 Nm yarns with 2/2 twill, 3/1 twill and 2/2 mat weaves in varying stitching arrangements, and various finishing treatments have been applied. In the computer programme prepared to obtain sectional views of fabrics, yarns forming the two fabric layers are moved and thus proper stitching positions are searched. Simulation runs of the programme are made by systematic changes in certain parameters by the aid of screen image, and fabric thickness and crimp factors belonging to the most proper sectional geometries obtained are calculated. When these values are compared with the measured values, it is found that the real fabric thicknesses are higher than the theoretical values and high correlations exist between theoretical and measured values and that, from the point of view of crimp factors, the measured and theoretical values are generally close and correlation coefficients calculated for certain models are statistically significant.