CNC delme işleminde delme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü açısından optimizasyonu
Optimisation in terms of surface roughness of drilling parameters at CNC drilling process
- Tez No: 246072
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EYÜP SABRİ TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, delme, yüzey pürüzlülüğü, optimizasyon, Neural networks, drilling, surface roughness, optimisation
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
CNC delme işlemlerinde, yüzey pürüzlülüğünün önceden tahmini son derece önemlidir. Üretilecek parçanın kalitesinin artırılması ve maliyetin düşürülmesi ancak kesme parametrelerinin optimizasyonu ile mümkündür. Yüzey pürüzlülüğünün minimum değerde olması için kesme parametrelerinin en iyi şekilde seçilmesi gerekir.Bu çalışmada, CNC delme işleminde işmili devir sayısı ve ilerleme hızına bağlı olarak delik içi yüzey pürüzlülüğünü tahmin eden ve yüzey pürüzlülüğünü en aza indirmek için devir sayısı ve ilerleme hızı seçimini optimize eden bir Yapay Sinir Ağları (YSA) modeli geliştirilmiştir. Delme deneyleri, diğer parametreler sabit tutularak değişen devir sayısı ve ilerleme hızları ile gerçekleştirilmiştir. Deneylerde, takım olarak 10 mm çapında TİN kaplı matkaplar ve iş parçası olarak AISI 1040 ve AISI 2080 malzemeleri kullanılmıştır.Geliştirilen YSA modeli delik yüzey pürüzlülüğünü başarıyla tahmin etmiş ve yüzey pürüzlülük değerini (Ra) AISI 1040 malzemesi için 0,36 µm, AISI 2080 malzemesi için ise 0,12 µm'ye kadar düşürecek şekilde delme parametreleri seçiminde optimizasyon sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
Prediction of surface roughness is very important factor in CNC drilling operations. Improning product quality and decreasing cost are possible by only optimization of drilling parameters. It is necessery to determine drilling parameters as optimum to obtain minimum surface roughness.In this study, an Artificial Neural Network (ANN) model is developed optimising the determination of spindle speed and feed rate depending on surface roughness of holes on account of obtaining of minimum surface voughness. Drilling tests are realised under varying spimdle speed and feed rate values while the other parameters are constant. A TiN coated drills with 10 mm diameter are employed as drilling tool, and AISI 1040 and AISI 2080 steels are used as workpiece.The developed ANN model predicted surface roughness of holes with a good success and provided an optimisition level so as to Ra values are as 0,36 µm for AISI 1040 and 0,12 µm for AISI 2080.
Benzer Tezler
- 2011-T6 alüminyum alaşımının delik delme işleminde kesme parametrelerinin delik kalitesi üzerine etkilerinin incelenmesi
Investigation of the effects of cuting parametrers on hole quality in 2011-T6 alumininum alloy
ÖZGÜR BATMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KARADENİZ
- Atık metal talaşlarının geri dönüştürülmesiyle üretilen metal matris kompozit malzemelerin talaşlı işlenebilirlik özelliklerinin araştırılması
Investigation of machinability properties of metal matrix composites produced by recycling of waste metal chips
EMİN SALUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Makine MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER SİNAN ŞAHİN
- Alüminyum 2024 T351 malzemenin delik delme işleminde kesme parametrelerinin kesme kuvveti ölçümü ile optimizasyonu
Optimization of cutting parameters with cutting force measurement in drilling of aluminum 2024 T351 material
YUNUS ZÜBEYİR TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ÖZSOY
- Metal delme işleminde soğutma sıvısı sıcaklığının kesme performansına etkisinin incelenmesi ve ısı geri kazanımı
Investigation of the effect of coolant temperature on cutting performance and heat recovery in metal drilling process
OSMAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2024
EnerjiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURMUŞ KARAYEL
- Kalın camsı metal malzeme üzerinde frezeleme kaynaklı oluşan kalıntı gerilmelerin delik delme yöntemi ile ölçümü
Residual stress measurement by hole drilling method induced by milling on bulk metallic glass
EMRE ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BAKKAL