Geri Dön

Tornalama işleminde kesme parametrelerinin karşılaştırmalı optimizasyonu

Comparative optimization of cutting parameters in turning process

  1. Tez No: 418895
  2. Yazar: MUNA SUDDEQ KIDER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Talaşlı imalat yılladır uygulanan bir yöntem olup, önemini günümüzde de korumaktadır. Talaşlı imalatın yaygın bir kolu olan tornalamada özellikle işleme parametrelerindeki değişkenler ürünün kalitesini doğrudan etkileyen etmenlerin başında gelmektedir. Bu hususta birçok çalışmalar yapılmış olup halen işleme parametrelerinin (kesme/talaş derinliği, ilerleme hızı, dönme hızı) optimizasyonu üzerine çalışmalar devam etmektedir. Bu çalışmada, tornalamada analiz edilen çıkış parametrelerinden kuvvet ve yüzey pürüzlülüğünü minimize eden optimum giriş parametrelerinin (uç tipi, ilerleme hızı, dönme hızı ve talaş derinliği) tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla genetik ve parçacık sürü optimizasyon algoritmaları uygulanmıştır. İlk aşamada giriş ve çıkış deneysel verileri (240 adet) 0-1 aralığına normalize edilmiştir. Optimizasyon algoritmasında yer alan uygunluk fonksiyonunun elde edilmesi amacıyla giriş ve çıkış verileri her çıkış için ayrı ayrı çok katmanlı yapay sinir ağında eğitilmiş ve katmanlar arası ağırlık değerleri kaydedilmiştir. Optimizasyon aşamasında çok amaçlı optimizasyon tekniklerinden Bastırılmamış Sınıflandırmalı Genetik Algoritma (Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II / NSGA-II), Optimal Çok Amaç Parçacık Sürü Optimizasyonu (Optimal Multi-Objective Particle Swarm Optimization / OMOPSO) ve Hız kısıtlı Çok Amaçlı Parçacık Sürü Optimizasyonu (Speed-constrained Multi-objective Particle Swarm Optmization / SMPSO) uygulanarak minimum çıkış değerleri için en uygun giriş değerleri belirlenmiştir. Elde edilen optimal veriler karşılaştırılarak bunlar içerisinden minimum değer bulunmuştur. Yapılan analizlere sonucunda görülmüştür ki; kuvvet için minimum değer (0.007329394) SMPSO algoritmasında, yüzey pürüzlülüğü için minimum değer (0,031769667) NSGA-II algoritmasında elde edilmiştir. Elde edilen deneysel verilerin karşılaştırmalı olarak analizi sonuçlar ve tartışma kısmında detaylı olarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Metal cutting is a method used for years it retains importance today. Extensive branch of metal cutting are variable process parameters in turning which are one of the factors that directly affect the quality of the product. Many studies have been made in this respect, This work continues optimization of processing parameters (shearing / sawdust depth, feed rate, rotational speed). In this study, output parameters of turning (strength and surface roughness) minimizing by determine the optimum input parameters (type of endpiece, sawdust depth, feed rate, rotational speed). For this purpose, genetics and particle swarm optimization algorithms are implemented. The first stage input and output experimental data were normalized to the range 0-1. In order to achieve the optimization algorithm fitness function input and output data are trained separately for each output in multilayer artificial neural network and interlayer weights are recorded. The appropriate input values for the minimum output value is determined by applying the multi-objective optimization techniques (Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II / NSGA-II, Optimal Multi-Objective Particle Swarm Optimization/OMOPSO, Speed-constrained Multi-objective Particle Swarm Optmization/SMPSO) in the optimization stage. The optimal data were obtained comparing and minimum value of them were found It was seen on the analysis that the minimum value for strength (0.007329394) in SMPSO algorithm and minimum value for surface roughness (0,031769667) was obtained in the NSGA-II algorithm. Comparative analysis of the obtained experimental data are detailed in the results and discussion section.

Benzer Tezler

  1. Tornalama işleminde kesme parametrelerinin ve iş parçası uzunluğunun geometrik toleranslara etkilerinin incelenmesi

    Investigation of the effect of cutting parameters and workpiece length on the geometric tolerances in turning operation

    ALİ TURHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Teknik EğitimMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA AY

  2. Inconel 625 tornalama işleminde kesme kuvvetleri, kesici takım aşınması ve yüzey pürüzlülüğüne etkiyen parametrelerin deneysel araştırılması ve matematiksel modellenmesi

    Experimental research and mathematical modelling of parameters affecting cutting force, cutting tool wear and surface roughness in turning process of Inconel 625

    FITIM ZEQIRI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. MAHMUT ALKAN

  3. Anti-vibrasyon takımla yapılan delik içi tornalama işleminde kesme parametrelerinin optimizasyonu

    Optimization of process parameters in boring operation made with anti-vibration boring bar

    MUSTAFA BANAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET CAN

  4. Frezeyle tornalama operasyonunun geometrik, kuvvet ve ısıl modellenmesi

    Geometric, force and thermal modeling of turn-milling operations

    UMUT KARAGÜZEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA BAKKAL

    PROF. DR. ERHAN BUDAK

  5. Tornalama işleminde oluşan kesme kuvvetlerinin bulanık mantık ve yapay sinir ağlarıyla tahmini

    Estimation of the cutting force which occur in the turring process using fuzzy logic and neural networks

    ALİ GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET TEKTAŞ

    PROF. DR. MUSTAFA KURT