Geri Dön

Experimental study on optimisation of cutting parameters in abrasive waterjet machine

Aşındırıcılı su jeti tezgahında kesme parametrelerinin optimizasyonuna yönelik deneysel çalışma

  1. Tez No: 318448
  2. Yazar: HAKAN ÇANDAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İ. HÜSEYİN FİLİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Bu çalışmada, aşındırıcılı su jeti (ASJ) kesme tezgahında kesme parametrelerinin yüzey kalitesi ve çentik geometrisi üzerine yapılan deneysel analizler sunulmuştur. Su basıncı, ilerleme hızı ve nozul-iş parçası arasındaki mesafe birçok çalışmada ele alınan faktörlerdir. Bu çalışmada, malzeme kalınlığı başka bir faktör olarak eklenmiş ve bu dört parametrenin kesme performansına (yüzey kalitesi ve çentik oluşumu) etkileri araştırılmıştır. Bu amaçla, havacılık ve otomobil endüstrisinde sıkça kullanılan Al 7075 alaşımının üç seviyeli tam faktöriyel deney tasarımı yöntemine göre toplam 81 adet kesimi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra yapay sinir ağı (YSA) ve yüzey yanıt yöntemleri kullanılarak ASJ performansının tahmini ve optimizasyonu için ampirik modeller kurulmuştur. Son olarak bu modeller istatistiksel parametreler baz alınarak birbirleriyle kıyaslanmıştır.

Özet (Çeviri)

This work contains experimental analysis of metallic surfaces generated by abrasive waterjet (AWJ) machine for Al 7075 alloy which is often used as structural material in aerospace and automobile industries. Water pressure, traverse speed and stand-off distance are the three factors considered in most of the studies. In this study, thickness of the material is added as another factor and effects of these four parameters on cutting performance (surface roughness and kerf geometry) are investigated. For this purpose, a total of 81 cuts are performed according to three-level full factorial design of experiment method and results are discussed by drawing main effect and interaction effect plots. Empirical models for surface roughness and kerf taper angle are then established for the prediction and optimisation of AWJ performance by using artificial neural network (ANN) and response surface methodology (RSM). Finally, the models are compared to each other on the basis of commonly used statistical parameters.

Benzer Tezler

  1. Cutting of ceramics with use of abrasive waterjest

    Seramiklerin aşındırıcılı sujetiyle kesilmesi

    DEVRİM NURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABRİ ALTINTAŞ

  2. Aşındırıcı su jetinin teorik analizi ve yapay sinir ağı yöntemiyle modellenmesi

    Theoretical analysis of abrasive waterjet and modelling with artificial neural network

    HAYRİYE SEVİL ERGÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    EnerjiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. YAŞAR PANCAR

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA GÖLCÜ

  3. AZ31 ve AA6082 alaşımlarının aşındırıcılı su jeti ile delik delme işlemine etki eden parametrelerin optimizasyonu

    Optimization of parameters affecting the drilling process of AZ31 and AA6082 alloys with abrasive water jet

    ERHAN BALCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AZİZ ARMAĞAN ARICI

    DR. BERNA BALTA

  4. Talaşlı imalat ve aşındırıcılı su jeti işlemlerinin kompozit balistik malzemeler üzerinde karşılaştırmalı deneysel çalışması ve eniyilenmesi

    Comparative experimental study and opti̇mi̇zation of machining and abrasive water jet process on composite balistic materials

    EMRE DOĞANKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Makine MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKKI ÖZGÜR ÜNVER

  5. Alüminyum 5083-H111 malzemenin delik delme işleminde kesme parametrelerinin yapay sinir ağları ile optimizasyonu

    Optimization of cutting parameters in the drilling process of aluminum 5083-H111 material with ann

    EMRE TEKE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Makine MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NESLİHAN ÖZSOY