Development of neuro-fuzzy models for hole drilling on Ti-6Al-4V and Inconel 718 using electrical discharge machining
Ti-6Al-4V ve Inconel 718 malzemelerinde elektriksel erozyon yöntemiyle delik delme işlemi için sinirsel bulanık modeller geliştirilmesi
- Tez No: 284139
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ TOLGA BOZDANA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu çalışmada amaç, elektriksel erozyon prosesi ile delik delme işleminde girdi-çıktı parametre ilişkilerinin Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) sayesinde belirlenmesidir. Bu proses; uzay ve havacılık malzemeleri gibi işlenmesi zor malzemelerde iyi yüzey kalitesine sahip deliklerin hızlı ve doğru şekilde delinebilmesi için kullanılır. Bu proseste, girdi parametrelerinin (akım, vurum ve nefes alma süreleri, kapasitans) çıktı parametrelerine (iş parçası işleme hızı, elektrot aşınma hızı, yüzey pürüzlülüğü) etkisi oldukça karmaşıktır. Bu karmaşık ilişkileri geleneksel modelleme teknikleri ile ortaya koymak mümkün değildir. Yapay zeka teknikleri olarak bilinen bulanık mantık ve yapay sinir ağları kullanılarak belirli girdi parametrelerine göre çıktı parametrelerinin sonuçları tahmin edilebilmektedir.Bu amaçla; Ti-6Al-4V ve Inconel 718 malzemelerinde 2mm çapında pirinç ve bakır elektrotlar kullanılarak farklı girdi parametreleri ile belirli sayıda delikler delinmiş ve çıktı parametreleri elde edilmiştir. Deneysel veriler doğrultusunda geliştirilen ANFIS modellerinin sonuçları gözönüne alındığında; bu modeller kullanılarak istenen girdi parametreleri için çıktı parametreleri en düşük hata oranı ile tahmin edilebilmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop ANFIS models for prediction of input-output relationships in hole drilling EDM process. It is a nontraditional machining process preferred to produce holes on difficult-to-cut materials, particularly aerospace alloys, in a fast and accurate way with a good surface finish. There are many parameters in this process, and their effects on the process outputs are very complicated. It is usually not possible to define such complex relationships by means of conventional modeling techniques. Fuzzy logic and neural networks are intelligent modeling techniques to predict the response of a process in accordance with the given inputs.For this purpose, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) has been implemented to develop neuro-fuzzy models. The experimental data were obtained by making several holes on specimens of Ti-6Al-4V and Inconel 718 using copper and brass electrodes (Ø2 mm) with input parameters of current, pulse-on and pulse-off times, and capacitance. The output parameters were material removal rate, electrode wear rate, and surface roughness. The comparison between experimental and ANFIS results reveal that developed models can predict the values of process outputs for given input parameters within the lowest error range.
Benzer Tezler
- Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı
Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations
YAŞAR AĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ
- Aktüeryal modellemede bulanık destek vektör makineleri
Fuzzy support vector machines in actuarial modeling
FURKAN BAŞER
Doktora
Türkçe
2013
Aktüerya BilimleriAnkara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN APAYDIN
- Bulanık zincir model temelleri ve hidrograf tahminleri
Fuzzy chain model fundamentals and hydrograph estimations
YAVUZ SELİM GÜÇLÜ
Doktora
Türkçe
2017
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN
- Modern yöntemlerle korelasyon, mesafe, yükseklik matrisi tabanlı yağış tahmin modelleri
Precipitation prediction of correlation, distance, elevation matrix based models by modern methods
KÜBRA KÜLLAHCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- Multi input multi output intelligent modeling techniques and application to human driver
Çok giriş çok çıkışlı akıllı modelleme teknikleri ve insan sürücüye uygulanması
EMRE TEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL