EN
තන්තු මිශ්‍ර සමානතාව සහ එහි සූත්‍ර ඒකාබද්ධ බව මත බලපෑම
හොඳ තත්ත්වයේ පොලිස්ටර් දුඹුරු නූල් නිෂ්පාදනය සඳහා ඇති මූලික අවශ්‍යතාවක් වන්නේ ඒ ද්‍රව්‍යයන් සමානව මිශ්‍ර කිරීමයි. ගත වසරේ පළ කළ පර්යේෂණයක් ස්පෂ්ටවම පෙන්වා දුන්නේ ද්‍රව්‍ය මිශ්‍ර කිරීමේදී වෙනසක් සියයට 25ක් පමණ ඇති වූ විට අවසන් නිෂ්පාදනයේ අවස්ථාවන් සියයට 25ක් පමණ වැඩි විය හැකි බවයි. මේ ගැටළුව විසඳා ගැනීම සඳහා නිෂ්පාදකයන් දැන් ඉහළ තාක්‍ෂණික පරිහාරවලට අවතැන් දක්වමින් පවතී. අලුත්ම පද්ධති විශේෂයක් වන්නේ ස්පෙක්ට්‍රෝග්‍රැෆික් විශ්ලේෂණය භාවිතා කරමින් මිශ්‍රණය විශ්ලේෂණය කිරීමයි. මෙය නිෂ්පාදන ප්‍රමාණවල වෙනස ශතයට පැය 1.5ක් තුළ පවත්වා ගැනීමට උපකාර කරයි. මෙයින් අදහස් වන්නේ නූල වඩා සමාන ශක්තියකින් යුතුව නිෂ්පාදනය වන අතර එමඟින් එහි ප්‍රස්තුතිය ඉතා හොඳින් වැඩ කරන බවයි.
ගුණාත්මක පරීක්ෂණ උපකරණ භාවිතයෙන් දුඹුරු සහ පොලිස්ටර් ප්‍රමාණවල වෙනස්කම් අගයමින්
අලුත්ම කර්මාන්තශාලා තුන් පියවර පරීක්ෂණ ක්‍රම භාවිතා කරයි:
- ද්‍රව්‍ය මයික්‍රෝනෛන් සත්‍යාපනය පත්තා පෙරැලීම සඳහා
- පොලිස්ටර් ස්ඵටික ව්‍යුහාත්මක දර්ශකය විභේදන ස්කෑන් කැලෝරිමිතිය හරහා
- බැච් පුළුල් කසළ අන්තර්ගත විශ්ලේෂණය uSTER AFIS PRO20 පද්ධති භාවිතයෙන්
මෙම ක්‍රම ඉහළ පරිමාණ නිෂ්පාදනයේදී ද්‍රව්‍ය සම්බන්ධ ගුණාත්මක අපගමන 30% කින් අඩු කරයි.
පූර්ව-සැකසුම් ක්‍රියාවලිය අතරතුර පොලිස්ටර්/පත්තර සුත්‍ර වලට ප්‍රමාණය කිරීමේ එජන්තු සමග ඇලීම
පොලිස්ටර් කොටෝන් සුත්‍ර මිශ්‍රණ සාදන අය සඳහා ප්‍රමාණය කිරීමේ එජන්තු හොඳින් ක්‍රියා කරවා ගැනීම තවමත් ලෙඩක් වැනි ගැටළුවක් වී පවතී. ස්ටාර්ච් පදනම් කරගත් නිෂ්පාදන කොටෝන් රෙජින් වලට ආසන්න වශයෙන් 89% ක ඵලදායිතාවක් සහිතව ඇලේ, නමුත් පොලිස්ටර් සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් යමක් අවශ්‍ය වේ. විශේෂ අයනික බන්ධන ඇති හයිබ්‍රිඩ් පොලිමර සමඟ ඒවා ඒකාබද්ධ කරන විට ඒවා හොඳින් ක්‍රියා කරයි. නිෂ්පාදකයින් ඔවුන්ගේ පූර්ව-සැකසුම් ක්‍රමය හරියටම සැකසුවහොත් (උෂ්ණත්වය 120 සිට 130 අංශක සෙල්සියස් පමණ සැකසීම) සහ ප්‍රමාණය අල්ලා ගැනීම 6% සිට 8% දක්වා පවත්වා ගත්හොත්, සුත්‍රය ආරක්ෂා කර ගැනීමට මෙම සුසමාන ආලේපනය ලැබේ. මෙය වැදගත් වන්නේ එය රෙදි පුවරුවේ ඇතිවන රේ කැඩීම් ප්‍රමාණය පැයකට වරක් පමණ අඩු කරන බැවිනි, එමඟින් නිෂ්පාදනයේදී කාලය සහ මුදල් economy කරයි.
පොලිස්ටර් දූම්‍ර නූල් වල කාර්ය සාධනය වර්ධනය කිරීම සඳහා භ්‍රමණ ක්‍රම සුවිධා කර ගැනීම
උත්පාදනයේදී නිර්වාත නිරීක්ෂණය මගින් භ්‍රමණයේ ක්‍රම ප්‍රමිතිකතාව
නිර්වාත නිරීක්ෂණ පද්ධති විසින් භ්‍රමක ප්‍රවේගයේ සිට තන්තු ආහාර අනුපාත දක්වා වන 18කට වැඩි ක්‍රියාවලි සාධක එකවර නිරීක්ෂණය කරයි - මෙමගින් ±2% ගුණාත්මක විචලනයක් පවත්වා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. ඔපන්-එන්ඩ් භ්‍රමක භ්‍රමණ සුවිධා කිරීම සම්බන්ධව සිද්ධාන්ත අධ්‍යයනයකදී, ස්වයංක්‍රීය සාධක සැකසීම් මානය අනුව නූල් අපූර්ණතා 40% කින් අඩු විය (2023 වර්ෂයේ පරීක්ෂණ දත්ත).
යාන්ත්‍රික ශක්තිය වර්ධනය කිරීම සඳහා නූල් හි පේච්චි මට්ටම පාලනය
800–1,200 TPM පරාසය තුළ සීරුම් පේච්චි පාලනය සිදු කිරීමෙන් දැඩි ආතතික ශක්තිය 15–20% කින් වැඩි වන අතර උචිත විධානය පවත්වා ගනී. ඉහළ පද්ධති තුන් ප්‍රධාන සාධක ඒකාබද්ධ කරයි:
| නළු සාධකය | නූල් ශක්තිය මත බලපෑම | සහනීය පරාසය |
|---|---|---|
| පේච්චි මැනීමේ පද්ධති | ±1.5% නිරවද්‍යතාව | 95–105% සැකසුම් වටිනාකම |
| තන්යතා පාලන උපාංග | 0.12 cN/ටෙක්ස් ඒකාබද්ධතාව | 0.8–1.2 cN/ටෙක්ස් |
| අංකුර පවත්වාගැනීම | 98% භ්‍රමණ දෘඪතාව | ±2% RPM වෙනස්කම |
රිං සහ රෝටර් ස්පින්නිං හි ඉතා ඉදිරිපස යන්ත්‍රෝපකරණ සහ ස්වයංක්‍රීයතාව භාවිතය
නවීන ස්පින්නිං ඒකක ස්වයංක්‍රීයව රෝලර් සැකසුම් සෑම 0.8 තත්පරයකම සැකසිය හැකි AI-ඩ්‍රයිව් කළ ඩ්‍රාෆ්ටිං පද්ධති ඒකාබද්ධ කර ඇති අතර 10,000 කට වැඩි ස්පින්ඩල් ස්ථානවල 99.2% CV% ඒකාබද්ධතාවක් ලබා දෙයි—USTER STATISTICS 2024 5% ප්‍රතිශත ප්‍රමිතීන් සපුරාලනු ලැබේ. රෝබෝටික ද්‍රව්‍ය සැකසීම සමඟ සම්බන්ධ ස්වයංක්‍රීය ඩොෆිං පද්ධති පරිපූර්ණ නිෂ්පාදන චක්‍රවල මිනිසුන් නිසා ඇතිවන වෙනස්කම් 63% කින් අඩු කරයි.
පාඨ පද්ධති හි ස්වයංක්‍රීය ගුණාත්මක පරීක්ෂණ හරහා අනියමිතතා අවම කිරීම
සුළි ගැසීමට පෙර නෙප්ස් සහ ස්ලබ්ස් හි 94% ක් දැකීමට 50μm ඝනකම් සහිත දෘෂ්ටි පද්ධති හඳුනාගනී, මෙතෙක් වෝල්ටීයතා සෙන්සර් වාස්තවික කාලයේ ඝනත්ව වෙනස්කම් හි 97% ක් හඳුනාගනී. ස්වයං නිවැරදි කරන සුළි මුදුනු සමඟ මෙම පද්ධති වාණිජ පොලිසෙස්ටර් දුඹුරු නූල් නිෂ්පාදනයේදී කිලෝ මීටරයකට අඩු දෝෂ 0.8 කට වඩා අඩු ලෙස ලබා දෙයි - පාරම්පරික සීමාවට වඩා 30% කින් අඩුය.
ගුණාත්මක තත්ත්වය ස්ථායිතාවය සඳහා නිවැරදි පරීක්ෂණ සහ දත්ත පාදක ප්‍රතිපෝෂණය
උස්ටර් සහ ටෙන්සෝරැපිඩ් පද්ධති භාවිතා කරමින් ඇදීමේ ශක්තිය සහ සමානතා පරීක්ෂණය
නිෂ්පාදකයන් උස්ටර්® සමානතා පරීක්ෂක සහ ටෙන්සෝරැපිඩ්® ඇදීමේ මානයන් භාවිතා කරමින් ඇදීමේ ශක්තිය (සාමාන්‍යයෙන් 18–22 cN/ටෙක්ස්) සහ ව්‍යාසයේ වෙනස්කම (±2.5% උස්ටර් CV) මනිනී. ඉහළ වේග සෙන්සර් 400 මීටර්/මිනිත්තුවක ග්‍රහණය කරයි, මානව පරීක්ෂකයන් විසින් දැකීමට අසාමර්ථයි (පාසල් ආයතනය, 2023).
නූල් නිෂ්පාදනයේ ගුණාත්මක තත්ත්වය ස්ථායිතාවය සඳහා දත්ත පාදක ප්‍රතිපෝෂණ පරිපථ
ඉහළ ආසියානු මූල්‍ය මාර්ග විසින් සිද්ධ කරන ලද පරීක්ෂණ වලදී නූල් දෝෂ 38% දක්වා අඩු කිරීමට තත්පරික දත්ත ඒකාබද්ධ කිරීම මගින් තත්කාලීනව ක්‍රියාවලි නිවැරදි කිරීම් සිදු කළ හැක. සැලකිය යාම ±1.5% දක්වා අඛණ්ඩ ලෙස වෙනස් වූ විට පින්තාර පරාමිතීන් ස්වයංක්‍රීයව සැකසීම සඳහා දැක්වීම් මීටර් 12-18 මාස ගණනාවක ඉතිහාසමය දත්ත සමඟ තශ්‍ය මෙට්‍රික් සසඳන අනුකූල ඇල්ගොරිතම භාවිතා කරයි.
තන්තු මිශ්‍ර සමානතාවය සහ අවසන් නූල් ක්‍රියාකාරිත්වය අතර සම්බන්ධතාවය
A 2023 Textile Research Journal 95% CV තන්තු මිශ්‍ර කිරීම නිසා ඉහළ තිර ශක්තියේ 15% දුර්වල සහ 20% ඉහළ බිඳ වැටීමේ අනුපාතයක් ඇති වන බව අධ්‍යයනයක් පෙන්වා දෙයි. මෙය නිෂ්පාදන ප්‍රමාණවත් නිෂ්පාදන ප්‍රතිඵල සඳහා අවශ්‍ය පරීක්ෂණ දෘඩ කිරීම සඳහා අමු ද්‍රව්‍ය මට්ටමේ නිරවද්‍යතාව අවශ්‍ය බව පෙන්වා දෙයි.
පොලිස්ටර් දුවන් නූල් වල යාන්ත්‍රික ශක්තිය වැඩි කිරීම සඳහා ඉතිහාසමය ප්‍රමාණ කිරීමේ තාක්ෂණයන්
ස්ථායී ක්‍රියාකාරිත්වය සඳහා ප්‍රමාණ ඒජන්තයක් ලෙස උෂ්ණ ප්ලාස්ටික් අළු
තැර්මෝප්ලාස්ටික් ස්ටාර්ච් දැඩි පරිසර අවශ්‍යතා තෘප්ත කරමින් දීර්ඝත්වය වැඩි දියුණු කරයි. 2024 වර්ෂයේ ජෛව ද්‍රව්‍ය පිළිබඳ අධ්‍යයනයක් වාර්තා කළේ ස්ටාර්ච් පදනම් සූත්‍ර පාරම්පරික ද්‍රව්‍ය සමඟ සැසඳීමේදී නූල් ඇදීමේ ශක්තිය 18–22% කින් වැඩි කරන බවයි. මෙය පොලිස්ටර් දුන් නිෂ්පාදනයේ පරිසර හිතකම් විස්තීර්ණ කිරීමට උපකාරී වේ.
නූල් සැකසීම වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා සංයුක්ත පටල හි ජෙලන් ගම්
ජෙලන් ගම් සෙලියුලෝස් අර්ධ ද්‍රව්‍ය සමඟ සංයුක්ත වී ඇති සංයුක්ත පටල තැන්පත් කරනු ලබන ආවරණයක් සාදයි, මෙය පටි කැබැල් විග්‍රහය අතරත් ඇඟිලි දැඩි භාජනය අඩු කරයි. මෙම ජෛව පදනම් පටල පොලිස්ටර්-දුන් මිශ්‍රණ හි 94% අඩිසිව් කාර්යක්ෂමතාවක් ලබා දෙයි, මෙය සම්මත පිලිස්සීමේ පරීක්ෂණ වලින් සත්‍යාපනය කර ඇත. මෙය දුවාසය අඩු කරයි, තරමක් ඇදීමේ දෘඩතාව අඩු නොකරමින්.
පොලිස්ටර් දුන් හි ප්‍රමාණ ඒජන්තු කාර්යක්ෂමතාව: අඩිසිව් හා ඉවත් කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව
ඉහළම ප්‍රමාණ තත්ත්වය අඩිසිව් හා ඉවත් කිරීමේ සමතුලිතතාවය තබා ගනී. පරීක්ෂණ වාර්තා කළේ 6–8% බහුලතාවක් සහිත බහුල ද්‍රව්‍ය ලබා දෙන බව:
- නූල් තල මුළුමනින්ම 92% ප්‍රමාණ පිරිහීමේ සමානතාවය
- ඉහළ ප්‍රමාණ බිඳ දැමීමේ පරිමාණය තුළ ස්ටාර්ච් ඉවත් වීමේ සීඝ්‍රතාවක් 85% (කර්මාන්ත දැවියැති ද්‍රව්‍ය සීමාවට පහතින් 3%)
මෙය පාර්ශවය සිලුවට අඩිතාව අඩු කරන අතරම එහි ව්‍යුහය තිර කර ගනී.
ස්වයංක්‍රීය ගුණාත්මක බව හඳුනාගැනීම සඳහා මහා නිෂ්පාදනයේදී තත්පර තුළ ක්‍රියාත්මක වන කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ ස්වයංක්‍රීයතාව
ඉහළ වේගයෙන් නිෂ්පාදන රේඛා වල ගුණාත්මක බව හඳුනාගැනීම සඳහා කෘත්‍රිම බුද්ධිය
කෘත්‍රිම බුද්ධිය මගින් සැපයි ලද දෘශ්‍ය පද්ධති පොලිසෙස්ටර් දුඹුරු නූල් තත්පරයට මීටර් 2000 කට වඩා වේගයෙන් පරීක්ෂා කළ හැකි අතර මෙය මිනිසුන් මගින් ඉටු කරන ලද පරීක්ෂණ වලට වඩා සැතපුම් 40ක් වේගයෙන් වන අතර මෙම පද්ධති සඳහා සීඕන්වියුෂනල් නියුරෝන් ජාලයන් භාවිතා කරයි. නූල් එකිනෙකා සමග මිශ්‍ර වීමේදී ඇතිවන කුඩා වෙනස්කම් හඳුනාගැනීම සහ ඒවායේ කුලිය තිර කර ගැනීම සඳහා මෙම පද්ධති භාවිතා කරයි. තත්පර තුළ ක්‍රියාත්මක වන කෘත්‍රිම බුද්ධිය යොදා ගැනීම සම්බන්ධයෙන් නිවේදන වල දැක්වෙන්නේ නිසි පරීක්ෂණ සිදු කිරීම මගින් දෝෂ සංඛ්‍යාව 78% කින් අඩු වී ඇති අතර යන්ත්‍ර ද දිගටම මෙන්ම දිගටම මෙන්ම මෙම පද්ධති සමග 99.6% පමණ සේවා සූචියක් පවත්වා ගෙන යන බවයි. මෙම ප්‍රබුද්ධ පද්ධති මගින් නූල් වල ව්‍යාසය වෙනස් වීමක් +5% හෝ -5% ට අධික ලෙස දැක ගැනීමේදී තත්පර තුළ මෙය යන්ත්‍ර ප්‍රවර්තකයන් වෙත දත්ත ලබා දෙන බව කර්මාන්තශාලා කළමනාකරුවන් පවසන අතර මෙය මගින් ප්‍රශ්නය විශාල වීමට පෙර ම ප්‍රශ්නය විසඳිය හැකි වේ.
කාර්ය ප්‍රක්‍රියා දත්ත වලින් නූල් අවලංගු පෙරදැක්වීම සඳහා යෙදෙන මෙෂින් ලැර්නින් මොඩල්
ආර්ද්‍රතා මට්ටම්, රෝටර් වේගයන් සහ තන්තු ශක්තිය වැනි දැක්වීම් වලට ආදි වෙමින් ප්‍රමාණය අඩු වීම සහ දැඩි වීම වැනි ගැටළු අට සිට දොලහක් දක්වා නිෂ්පාදන අදියර ඉදිරියෙන් පෙරදැක්වීම සඳහා මෙෂින් ලැර්නින් ඇල්ගොරිතම දැන් පවත්නා නිෂ්පාදන සාධක පහළොවන පමණක් නොව, මිනිසුන් විසින් අත හරින ලද ක්‍රමවේද ද මෙම මොඩල් වලට පුහුණු කර ඇත්තේ අතීත නිෂ්පාදන චක්‍ර පහස් ගණනාවකින් ලැබුණු දත්ත භාවිතයෙනි. උදාහරණ ලෙස, මිශ්‍රණ ක්‍රියාවලිය අතරතුර උෂ්ණත්වය අංශක සෙල්සියස් දෙකකින් හෝ අඩු වෙනසක් සිදු වුවහොත් සුදුසුකම් විචලනය සැතපුම් නවයකින් වැඩි විය හැකි බව මෙම මොඩල් සොයාගෙන තිබේ. මෙම තාක්ෂණය ආරම්භයේම කාර්යයාත්මක කළ සමාගම් වාර්තා කරන්නේ ඔවුන්ගේ පෙරදැක්වීම් වල සැතපුම් අවිස්සයක දක්වා නිරවද්‍යතාවක් ලබා ගැනීමට හැකි බවත්, මෙය ඇතැම් ලෙස ඉතිරි කිරීම් වලට ද දායක වේ. මෙම පෙරදැක්වීම් පද්ධති යොදා ගැනීමෙන් පසු එක් නාඩු නිෂ්පාදකයෙකු විසින් වාර්ෂිකව ද්‍රව්‍ය අසාර්ථක වීම හරහා ඩොලර් මිලියන තුනක් සහ දෙකෙන් අඩු කර ගැනීමට හැකි විය.
නිෂ්පාදන පරිසරයන්හි දී නිරවද්‍ය අවල පරිශීලනය සමඟ AI ඒකාබද්ධ කිරීම
IoT සහ AI සමඟ සම්බන්ධ කළ රිං ස්පින්නිං ෆ්‍රේම මගින් සෑදෙන මෙම වසා ඇති ලූප පද්ධති එක් එක් දැරියේදී වතාවකට සියයට පමණ ස්වයංක්‍රීයව නිවැරදි කර ගනී. සෙන්සර් මගින් ප්‍රති ශත මිලි තත්පර පමණ අන්තරයකට ටෙන්ෂන් මට්ටම් පරීක්ෂා කරන අතර පසුව බුද්ධිමත් ඇල්ගොරිතම මගින් ට්‍රාවලර් බරවල් සහ ස්පින්ඩල්ස් ක්‍රියාත්මක වන වේගය යන දෑ සැකසීම මගින් කවුන්ට් වෙනස්කම් 0.3% ට අඩු ප්‍රමාණයක පවත්වයි. වෘත්තීය දත්ත සැලකිල්ලට ගෙන යාමේදී, විරාම සංඛ්‍යාව වසරකට 35% පමණ අඩු වී ඇති බව සහ උස්ටර් වාර්තා අනුව සිද්ධාන්ත සමානතාවය 28% දක්වා වැඩි වී ඇති බව වාර්තා වී ඇත. කෘතීම බුද්ධිය මෙම සියලුම තීරණ ගෙන යාමේදී සම්පූර්ණ ක්‍රියාවලියම සාමාන්‍ය ලෙස ක්‍රියා කරයි.
විවාදය විශ්ලේෂණය: කුඩා යාන් දෝෂ හඳුනාගැනීමේදී AI හි සීමා
රෙජින් බෙහෙත් වැනි පැහැදිලි දෝෂ හඳුනාගැනීමේ මෙන්ම නූල් මගේ ඇඟිලි සහ නෙප්ස් හඳුනාගැනීමේ දී AI හොඳ ක්‍රමයක් යෙදීමට සමත් වුවද නිෂ්පාදක පුද්ගලයන් පස් දෙනෙකින් එකෙකු දැන්ත් මීටර් කිහිපයක් යටතේ ඇති කුඩා සම්මුඛතා ගැටළු හඳුනාගැනීමට අසමත් වී තිබේ. පෙර පරික්ෂා කිරීමේදී දෘශ්‍ය පද්ධති වලට අඩු වෙනස්කම් සහිත අර්ධ පාරදෘශ්‍ය පොලිසෙස්ටර්-පෞත්තින් මිශ්‍රණ මගින් දැකීමට අපොහොසත් වීම නිසා අමතරව අවිනිශ්චිත පරිපූර්ණතා ගැටළුවල 18%ක් පමණ නොසලකා හැරී තිබේ. මෙය සම්බන්ධයෙන් අවසන්ව පළ වූ Textile Research Quarterly (2024) වාර්තාවෙන් පෙනී යයි. ප්‍රමුඛ සමාගම් පුද්ගලයන් මෙම ගැටළුවට විසඳුමක් සෙවීම සඳහා AI සහ වර්ණාවලි විශ්ලේෂණ ක්‍රම මිශ්‍ර කරන අතර මෙම ප්‍රගති පද්ධති සඳහා සම්මත පද්ධති වලට වඩා ගණනය කිරීමේ බලය තුන් සිට පස් ගුණයක් අවශ්‍ය වීම නිසා කුඩා නිෂ්පාදන ඒකක වලට අපහසුතාවයක් ඇති වී තිබේ.
FAQ ප්‍රතිඵල බෙදීම
පොලිසෙස්ටර් පෞත්තින් නූල් හි ඇතිවන තන්තු මිශ්‍ර සමානතාවය සහතික කිරීමෙන් ලැබෙන ප්‍රතිලාභ කුමක් ද?
ෆයිබර් මිශ්‍ර කිරීමේ සමානතාව සහතික කිරීම මගින් යාර්න් ශක්තියේ වඩා සමාන බවක් ඇති කරන අතර ප්‍රායෝගික යෙදුම් වලදී යාර්න් ප්‍රතිපල දැක්වීම විශාල පරිමාණයක බලපායි.
ඉතාලියේ සහ පොලිස්ටර් හි බැච් විචල්‍යතාව ආකාරය මිල් මූලික ලෙස කෙ‍සේ අගයන්නේ ද?
ඒ පරීක්ෂණ ප්‍රතිවිධි තුනක් භාවිතා කරන්නේ ප්‍රධාන වශයෙන් ෆයිබර් මයික්‍රෝනෛන් සත්‍යාපනය, පොලිස්ටර් ස්ඵටික ඉන්ඩෙක්ස් කිරීම සහ USTER AFIS PRO20 වැනි ඉතා ඉහළ තත්ත්වයේ පද්ධති භාවිතයෙන් කුලියේ අනවසර පරිමාණය විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහාය.
යාර්න් නිෂ්පාදනයේදී තත්ත්ව පරීක්ෂණය සඳහා දැන් යොදා ගන්නා මෘදුකාංග පද්ධති වල යුගලයේ භූමිකාව කුමක් ද?
AI පද්ධතිය මගින් නිෂ්පාදන පරාමිතීන් නිරීක්ෂණය කර ගැළපීම් කර අවුල් අඩු කරන අතර මිනිත්තු පරිමාණයක මානව ක්‍රියාකාරකම් අඩු කරන අතර ඉහළ වේගයෙන් නිෂ්පාදන රේඛා වලදී තත්ත්වයේ සමාන බව සහතික කරයි.
අන්තර්ගතය
- තන්තු මිශ්‍ර සමානතාව සහ එහි සූත්‍ර ඒකාබද්ධ බව මත බලපෑම
- ගුණාත්මක පරීක්ෂණ උපකරණ භාවිතයෙන් දුඹුරු සහ පොලිස්ටර් ප්‍රමාණවල වෙනස්කම් අගයමින්
- පූර්ව-සැකසුම් ක්‍රියාවලිය අතරතුර පොලිස්ටර්/පත්තර සුත්‍ර වලට ප්‍රමාණය කිරීමේ එජන්තු සමග ඇලීම
- පොලිස්ටර් දූම්‍ර නූල් වල කාර්ය සාධනය වර්ධනය කිරීම සඳහා භ්‍රමණ ක්‍රම සුවිධා කර ගැනීම
- ගුණාත්මක තත්ත්වය ස්ථායිතාවය සඳහා නිවැරදි පරීක්ෂණ සහ දත්ත පාදක ප්‍රතිපෝෂණය
- පොලිස්ටර් දුවන් නූල් වල යාන්ත්‍රික ශක්තිය වැඩි කිරීම සඳහා ඉතිහාසමය ප්‍රමාණ කිරීමේ තාක්ෂණයන්
- ස්වයංක්‍රීය ගුණාත්මක බව හඳුනාගැනීම සඳහා මහා නිෂ්පාදනයේදී තත්පර තුළ ක්‍රියාත්මක වන කෘත්‍රිම බුද්ධිය සහ ස්වයංක්‍රීයතාව
- FAQ ප්‍රතිඵල බෙදීම
