Springback analysis in bending through finite element method based artificial neural networks
Bükme işlemlerindeki geri yaylanmanın sonlu elemanlar yöntemine dayanan yapay sinir ağları ile analizi
- Tez No: 338368
- Danışmanlar: PROF. DR. HALUK DARENDELİLER, YRD. DOÇ. DR. VOLKAN ESAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Metal şekillendirme işlemlerinde istenilen parça şeklinin elde edilebilmesi için geri yaylanmanın belirlenmesi önem taşımaktadır. Geri yaylanma miktarı birçok uygulamada deneme yanılma yöntemi, sayısal metotlar ya da kitaplar aracılığı ile saptanmaktadır. Yapay sinir ağı algoritması mühendisler için faydalı bir araçtır ve bu çalışmada serbest, V-kalıp ve kenar bükmede geri yaylanma miktarının tespitinde kullanılmıştır. Bu amaçla, bükme işlemleri sonlu elemanlar yöntemi ile analiz edilmiş ve kalınlık, kalıp kenar yarıçapı, bükme açısı gibi değişik parametreler için geri yaylanma miktarları bir araya getirilmiştir. Daha sonra, bükme uygulamaları için geri yaylanma miktarları, geri yayılımlı öğrenme algoritmasına sahip bir yapay sinir ağı geliştirilerek saptanmıştır. Üç bükme işleminin yapay sinir ağı sonuçları endüstriyel bir parçanın analizi için birleştirilmiştir. Buna ek olarak serbest bükme işlemi için deneysel bir bükme işlemi analiz edilmiştir. Serbest, V-kalıp ve kenar bükme işlemlerindeki geri yaylanma miktarlarının saptanmasında yapay sinir ağının etkili bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Springback prediction is vital in order to obtain the desired part shape in metal forming processes. In most of the applications, springback amount is determined by trial and error procedures, and recently by using numerical methods or through handbook tables. Artificial Neural Network (ANN) is a helpful tool for the engineers and applied in this study to determine the springback amounts in air, V-die and wipe bending processes. For this purpose, bending processes are analyzed by commercial finite element (FE) software and springback amounts are collected for different parameters such as thickness, die radius, bending angle, etc. Then, by developing a feedforward neural network with backpropagation learning algorithm, the springback amounts for bending applications are determined. ANN results of three bending operations are combined to analyze an industrial workpiece. In addition to this, an experimental bending operation is analyzed for air bending process. It is shown that ANN can be effectively applied to determine springback amount in air, V-die and wipe bending.
Benzer Tezler
- Sonlu elemanlar yöntemi ile boru bükme analizleri ve geri yaylanma miktarı öngörüsü
Tube bending analysis by finite element method and prediction of springback angle
SERCAN KIZILAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Otomotiv MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDİL KUŞ
- V bükme işleminde sac metalin geri esneme davranışının sonlu elemanlar yöntemi ile analizi
Analysis of springback behavior of sheet metal in V die bending process by finite element method
BERKAY ERBEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiGazi Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH KURT
- Yüksek mukavemetli sac metal malzemelerin farklı deformasyon parametreleri altındaki geri esneme davranışlarının incelenmesi
Investigation of the spring-back behaviour of high strength steels under various forming parameters
İREM YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Makine MühendisliğiDüzce ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ ŞEN
- Kaynak akım şiddetinin kaynak elektrot ömrüne etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of welding current intensity on welding electrode life
ERHAN HALİT ÇEBİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİM ASLANLAR
- Inconel sacların bükme işleminde geri yaylanma analizi
The springback analysis of inconel sheet metals in bending operations
KORAY HAYRAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiBeykent ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERGİN KOSA