Geri Dön

Tornalama işlemlerinde yüzey pürüzlülüğünün istatistiksel ve yapay zeka yöntemleriyle tahmin edilmesi

Prediction of surface roughness in turning operations using artificial intelligence and statistical methods

  1. Tez No: 266320
  2. Yazar: HARUN AKKUŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLHAN ASİLTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Teknik Eğitim, Mechanical Engineering, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 142

Özet

CNC tornalama işlemlerinde, yüzey pürüzlülüğü ve titreşim değerlerinin önceden tahmini üretim açısından son derece önemlidir. Üretimin temel amaçlarından; parça kalitesinin artırılması ve maliyetin düşürülmesi ancak kesme parametrelerinin en doğru şekilde seçilmesi ile mümkündür.Bu çalışmada, AISI 4140 ıslah çeliği 51 HRC sertlikte sert tornalama işlemine tabi tutulmuştur. Kesme parametreleri olarak kesme hızı, ilerleme ve talaş derinliği alınmıştır. Bu değerlere karşılık çıkış olarak; offline ölçülen ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) ve online olarakta z yönündeki titreşim (az) sinyalleri ölçülmüştür. Ölçülen bu değerler MATLAB programı aracılığıyla yapay zeka yöntemlerinden bulanık mantık ve yapay sinir ağı kullanılarak tahmin modellemede kullanılmıştır. Yine istatistik yöntemlerle Ra ve az değerleri için I. derece, II. derece ve logaritmik olarak regresyon denklemleriyle modellendi. Modelde faktörlerin etkinliği ANOVA (varyans analizi) ile tespit edildi. Regresyon için MİNİTAB 14 adlı istatistik programı, ANOVA testi için SPSS 16.0 programı kullanıldı. Bulanık mantık, yapay sinir ağları ve çoklu regresyon modeli ile elde edilen tahmin değerleri karşılaştırıldı. Bu çalışma için verilen şartlarda en iyi sonuç bulanık mantıkla kurulan modelde elde edilmiştir. Elde edilen teorik ve pratik kazanım gelecekte imalatta çeşitli alanlarda kullanılabilecektir.

Özet (Çeviri)

In CNC turning process, predicting surface roughness and vibration value is crucial for manufacturing. Increasing product quality and decreasing costs which are basic purposes of manufacturing, can only be possible by correct selection of cutting parameters.In this study, AISI 4140 tempered steel was used in hard turning process with 51 HRC hardness. Cutting parameters were determined as cutting speed, feed rate, dept of cut. For these values, offline mean surface roughness (Ra) and online vibration signals (az) are measured as correspondents. These data are used for prediction modeling by using fuzzy logic and artificial neural network methods with MATLAB software. Also Ra and az are used in statistical modeling by using first grade, second grade and logarithmic regression equation. Effectiveness (activity) of factors in models were determined (confirmed) by ANOVA (variance analysis). MİNİTAB 14 software was used for regression and SPSS 16.0 software was used for ANOVA test. Prediction values which are determined by fuzzy logic, artificial neural network and multi regression model were compared. For this study, best result was achieved by fuzzy logic. Theoretical and practical gains will be used in various applications in manufacturing.

Benzer Tezler

  1. Alaşımsız çeliklerin CNC torna tezgahında işlenmesinde yüzey pürüzlülüğü ve takım aşınmasının Taguchi yöntemiyle incelenmesi

    Investigation based on the Taguchi method for the surface roughness and tool life with CNC turning machine

    METİN SEDAT KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    MatematikMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ SÖZÖZ

  2. Değişken ilerlemeli tornalamada talaş kırılması ve yüzey pürüzlülüğünün incelenmesi

    Investigation of chip breaking and surface roughness in turning with variable feed rate

    YALÇIN ÖZSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN ALTAN

  3. AISI 4140 çeliğinin işlenmesinde kesici uç geometrisinin talaş kırmaya ve yüzey pürüzlülüğüne etkisi

    AISI 4140 çeli̇ği̇ni̇n i̇şlenmesi̇nde kesi̇ci̇ uç geometri̇si̇ni̇n talaş kirmaya ve yüzey pürüzlülüğüne etki̇si̇

    SELİM ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT SARIDEMİR

  4. Dönen takma uçlu kesici takımlarla talaşlı şekillendirmede işlem parametrelerinin yüzey pürüzlülüğüne etkilerinin incelenmesi

    Analysis of surface roughness effect of cutting parameters when machinning with self propelled rotary tool

    AHMET ARITAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERHAN ALTAN

  5. Görüntü işleme ile yüzey pürüzlülüğü ölçümü ve analizi

    Surface roughness measurement analysis with image processing

    ERKAN HOROZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER