Geri Dön

Uncertainty analysis of cutting force coefficients during micromilling of titanium alloy

Mikro frezeleme kuvetlerinin belirsizlik analizi ve olasılıksal modellemesi

  1. Tez No: 472910
  2. Yazar: ERMAN GÖZÜ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YİĞİT KARPAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Mikro-frezeleme üretim sürecinin performansını öngörebilmenin ilk adımı kesme kuvvetlerinin modellenebilmesidir. Fakat kesici takım ile malzeme arasındaki karmaşık etkileşim sebebiyle mikro-frezeleme kuvvetlerinin öngörülebilmesi oldukça zordur. Bu çalışmada, Bayesci sonuç çıkarımı uygulanarak mikro-freze kuvvet katsayıları rassal olarak modellenmiştir. Deneysel ölçümler ve literatürdeki mekanik kuvvet modellerinden yola çıkarak Metropolis-Hastings algoritması ve Markov zinciri Monte Carlo benzetimi uygulanmıştır. Bu sayede kesme, kenar ve sürme kuvvet kaysayılarının olasılık yoğunluk fonksiyonları bulunmuştur. Bayesci sonuç çıkarımı sayesinde kuvvetlerin alt ve üst sınırları tahmin edilmiş olup, güvenilir kesme şartlarının hesaplanbilmesi ve eniyilenebilmesi için bilgi sağlanmıştır. Bu araştırmanın ilk bölümünde, mikro-frezeleme deneyleri yürütülerek işleme şartlarının kuvvetler, kesici takım kenarı ve yüzey hassasiyeti üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Bu çalışmada kullanılan deneysel koşullar altında kesici kenara talaş yapışması görülmüş olup, bu durumun titanyum alaşım Ti6Al4V'nin mikro-frezeleme süreci çıktıları üzerinde önem teşkil ettiği gözlemlenmiştir. Araştırmanın ikinci kısmında, kesme kuvveti tahminlemesi yapmak üzere Bayesci sonuç çıkarımı uygulanmıştır. öğrenilen modellerin etkinliği farklı deney şartlarında sınanmıştır ve sonuçlar tartışılmışır. üçüncü kısımda sonlu elemanlar metodu kullanılarak talaşlı imalat süreci benzetimlenmiştir. Benzetim sonuçları Bayesci sonuç çıkarımı içerisinde kullanılmıştır. Belirsizlik analizinin sonucu olarak mikro-frezeleme kuvvetlerinin rassal dağılımları hesaplanabilmektedir. Bayesci sonuç çıkarımı, sahip olunan bilginin yeterli olmadığı veya gerekli bilgiyi elde etmenin maliyetli ve vakit alıcı olduğu durumlarda etkin bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Özet (Çeviri)

Force modeling based on process input parameters is usually considered as the first step in process modeling. Predicting process forces in micromilling is difficult due to complex interaction between the cutting edge and the work material, size effect, and process dynamics. This study describes the application of Bayesian inference to identify force coefficients in the micromilling process. The Metropolis-Hastings (MH) algorithm Markov chain Monte Carlo (MCMC) approach has been used to identify probability distributions of cutting, edge, and ploughing force coefficients based on experimental measurements and a mechanistic model of micromilling. The Bayesian inference scheme allows for predicting the upper and lower limits of micromilling forces, providing useful information about stability boundary calculations and robust process optimization. In the first part, experiments are performed to investigate the influence of micromilling process parameters on machining forces, tool edge condition, and surface texture. Built-up edge formation is observed to have a significant influence on the process outputs in micromilling of titanium alloy Ti6Al4V. In the second part, Bayesian inference is applied to model micromilling forces. The effectiveness of employing Bayesian inference in micromilling force modeling considering special machining cases is discussed. In the third part, finite element simulation of machining processes is employed and process outputs are used to update our knowledge about force coefficients. As a result of uncertainty analysis, the mean and standard deviations of the micromilling forces can be estimated. Bayesian inference can be useful since previous evidence or expertise is insufficient, or when obtaining the related information requires costly and time-consuming machining experiments.

Benzer Tezler

  1. Disk keskilere ait kesme kuvveti tahmini için bir bulanık mantık modeli

    A fuzzy logic model to estimate cutting force of the CCS disc cutter

    ALİ CAN KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMÜR ACAROĞLU ERGÜN

  2. Eğilme etkisi altında çelik boru kiriş ve kolonun kaynaklı kurtağzı birleşiminde dönme kapasitesinin incelenmesi

    Investigation of the rotation capacity on welded plunge cutting connection of steel circular hollow section (CHS) beam and column under bending

    DENİZ BAYRAKTAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKİ AY

  3. Dış tornalama işleminde, takım tutucu malzemesinin ve sertliklerinin (HRc) yüzey pürüzlülüğü, kesme kuvveti ve titreşime etkisinin gri ilişkisel analiz yöntemi ile belirlenmesi

    Determination of tool holder material and hardness effect on surface roughness, cutting force and vibration by using grey relation analysis

    ESRA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FERHAT GÜNGÖR

  4. Bankacılıkta değişim yönetimi

    Change management in banking

    AYDIN ARGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZIM EKREN