Optimización del rendimiento del algodón-fibra mediante un modelo de regresión a partir de las condiciones de entrada y de proceso en la fase de desmote
Document title: Optimización del rendimiento del algodón-fibra mediante un modelo de regresión a partir de las condiciones de entrada y de proceso en la fase de desmote
Journal: Ingeniería y desarrollo
Database: PERIÓDICA
System number: 000411395
ISSN: 0122-3461
Authors: 1
2
Institutions: 1Universidad de Córdoba, Departamento de Ingeniería Industrial, Montería, Córdoba. Colombia
2Universidad del Norte, Centro Integrado de Materiales y Manufactura, Barranquilla, Atlántico. Colombia
Year:
Season: Ene-Jun
Volumen: 32
Number: 1
Pages: 26-40
Country: Colombia
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Aplicado, descriptivo
Spanish abstract En la presente investigación se diseñó y programó una metaheurística híbrida entre un simulado recocido (SA) y un enjambre de partículas (PSO). Se aplicó un modelo de regresión no lineal que predice el rendimiento del algodón-fibra, obtenido a partir del algodón-semilla en el desmote. Para el desarrollo de este modelo se analizaron las condiciones y factores de entrada y de proceso inherentes a 707 lotes de algodón-semilla desmotados durante la cosecha 2009-2010, a los cuales se les consideró un total de nueve variables (seis binarias y tres enteras), permitiendo, de esta forma, evaluar el rendimiento óptimo esperado y establecer márgenes de productividad tanto para agricultores como para la empresa desmotadora. Se demostró que el rendimiento del algodón-semilla se ve afectado negativamente por factores como: la variedad del lote, el nivel de la humedad y el nivel de suciedad con el que ingresa el lote, los grados de temperatura aplicados en el proceso y el uso de limpia fibras
English abstract The yield and quality of cotton fiber obtained in the ginning process, vo determine the income for the farmer, the gin productivity and perfor-j¿ *g mance of the fiber in the process of industrialization. In this research, '§ § it was designed and programmed a hybrid metaheuristic between the &" g- simulated annealing (SA) and swarm particle (PSO) applied to a nonlinear « regression model that predicts the performance of cotton fiber, made from ddcotton seed in ginning. To develop the model, input and process inherent to the conditions and i¡ ci¡ factors to the 707 batches of seed cotton were analyzed during harvest ginning between 2009 and 2010, to which a total of 9 variables were considered (six and three binary integer), the development of this model allows to evaluate the expected performance and productivity set margins for farmers and for ginning enterprises. It was shown, that the seed cotton yield is adversely affected by such factors as: the variety of batch humidity as well as filth level, temperature levels applied in clean fibers process
Disciplines: Ingeniería
Keyword: Ingeniería industrial,
Industria textil,
Algodón,
Rendimiento de fibra,
Fibra de algodón,
Semillas,
Metaheurísticas,
Procesos industriales
Keyword: Engineering,
Industrial engineering,
Textile industry,
Cotton,
Fiber yield,
Cotton fiber,
Seeds,
Metaheuristics,
Industrial processes
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