Geri Dön

Takım aşınması ve yüzey pürüzlülüğünün yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile tahmin edilmesi

Prediction of tool wear and surface roughness by using methods of artificial neural networks and fuzzy logic

  1. Tez No: 266305
  2. Yazar: HÜSEYİN ŞEKER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. FATİH BAŞÇİFTÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Bu tez çalışmasının amacı takımda kesme işlemi esnasında meydana gelen değişiklikleri, oluşturulan entegre sistem ve yazılım ile on-line olarak takip ederek takım aşınması ve yüzey pürüzlülüğünü yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile tahmin etmektir. Takım durumunu en iyi şekilde gözlemleyebilmek için sistemde takım durumunu temsil edebilecek veriler toplanmıştır. Oluşturulan değişik parametrelerdeki yapay sinir ağları öncelikle örnek deney verileri kullanılarak eğitilmiş, ardından test verileri ile denenmiştir. Bulanık mantık ise yapay sinir ağları ile tahmin edilen aşınma ve yüzey pürüzlülüğü değerlerinin belirlenen seviyelerde sınıflandırılması için kullanılmıştır. Bu tez çalışması için yazılan program takım durumunu on-line olarak izleme, sensör verilerini kaydetme, işlem seyrini grafik üzerinde izleme ve gerektiğinde uyarı-kontrol sağlamak için kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

The goal of this study is prediction of tool wear and surface roughness with the integrated system made by on-line monitoring of the changes on tool during cutting operations and using artificial neural networks and fuzzy logic methods. For best monitoring the tool condition, multiple sensor data are collected to represent the tool condition. Artificical neural networks with different parameters is first trained with sample experimental data and then tested with test data. Fuzzy logic is used classiffication of tool wear and surface roughness which is estimated with neural network according to the predefined levels. The software written for this study can be used to monitor tool condition on-line, saving sensor data, viewing the process on a graphic and producing alarm-control signals when it is necessary.

Benzer Tezler

  1. Frezelemede yapay sinir ağları kullanarak, çok elemanlı kuvvet ölçümlerine dayalı takım durumu izleme

    Tool condition monitoring, based on multi-component force measurements using artificial neural network in milling

    HACI SAĞLAM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Makine MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ÜNÜVAR

  2. Tornalamada kesme parametrelerindeki değişime göre yüzey pürüzlülüğünün tahmini için model geliştirme

    Developing model for surface roughness prediction depending on the cutting parameters variation in turning

    ALİ KİRİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH KURT

  3. Kesici takım titreşimlerinin gerçek zamanlı izlenmesi

    Real time monitoring of cutting tool vibration

    ORHAN GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Teknik EğitimSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABDÜLKADİR ÇAKIR

    YRD. DOÇ. DR. OĞUZ ÇOLAK

  4. Minimum miktarda yağlama (MMY) ile kesmenin takım aşınması ve yüzey pürüzlülüğüne etkilerinin incelenmesi

    Analysis of the impact of minimum quantity lubrication (MQL) on tool wear and surface roughness

    UMUT AKBEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUZAFFER ERTEN

  5. Toz metalurjisi yöntemi ile Al-SiC kompozit malzeme üretimi ve işlenebilirliğinin incelenmesi

    Production of Al-SiC composites by powder metallurgy technique and investigation of their machinability behaviours

    ERKAN AKORAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Makine MühendisliğiCelal Bayar Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TÜRKER