Geri Dön

Modeling and optimization of process outputs in electrical discharge drilling using genetic algorithm

Elektriksel erozyonla delik delmede işlem çıktılarının genetik algoritma ile modellenmesi ve eniyilemesi

  1. Tez No: 489636
  2. Yazar: ABDULLAH GAZİ FIRAT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ TOLGA BOZDANA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  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: 61

Özet

Elektriksel Erozyonla Delik Delme (EEDD), elektrot ile iş parçası arasında meydana gelen elektrik deşarjları vasıtasıyla iletken malzemelerde küçük çaplı delikler üretmek için kullanılan geleneksel olmayan bir işleme yöntemidir. Delme işlemi, içerisinden dielektrik sıvının aktığı boru şeklinde ve dönel bir elektrot ile gerçekleştirilir. Malzeme Kaldırma Oranı (MKO) ve Elektrot Aşınma Oranı (EAO), birim zamanda iş parçasından kaldırılan malzeme oranı ile elektrot malzemesindeki aşınma miktarı olarak tanımlanan önemli işlem çıktılarıdır. Bu çıktılar, çeşitli işlem parametrelerine bağlı olduğundan hesaplanması veya tahmin edilmesi zordur. Bu çalışmada, EEDD işleminin modellenmesi ve eniyilemesi için Genetik İfade Programlama (GİP) ve Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. MKO ve EAO'nın güvenilir ve doğru şekilde tahmin edilebilmesi için; seçilen işlem parametrelerine (akım, vurum süresi, nefes alma süresi ve kapasitans) bağlı olan modeller GİP yöntemi kullanılarak geliştirilmiştir. Delme işleminde en uygun işleme koşullarını belirleyebilmek için işlem çıktılarının GA ile eniyilemesi gerçekleştirilmiştir. Makul elektrot aşınması ile iş parçasından en fazla miktarda malzeme kaldırabilmek için gerekli olan işlem parametrelerinin en uygun değerleri elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Electrical Discharge Drilling (EDD) is a non-traditional machining process used for producing small-diameter holes on electrically conductive materials by means of electrical discharges occurring between electrode and workpiece. Drilling operation is performed with a rotating hollow electrode through which dielectric fluid flows to flush the eroded particles away. Material Removal Rate (MRR) and Electrode Wear Rate (EWR) are significant process outputs, defined as the amount of material removed from workpiece and the corresponding loss in electrode per drilling time. It is difficult to estimate MRR and EWR as they refer to erosion phenomenon between electrode and workpiece, which are depending upon several process parameters. In this study, modelling and optimization of EDD process were performed using Gene Expression Programming (GEP) and Genetic Algorithm (GA). The models for reliable and accurate prediction of MRR and EWR were developed using GEP based on selected process parameters (current, pulse-on time, pulse-off time, and capacitance). GA was used for optimizing the outputs to determine the optimal drilling conditions. The most suitable process parameters for obtaining the greatest amount of material removal with reasonable electrode wear were achieved.

Benzer Tezler

  1. Electrical erosion micro hole drilling of aerospace materials

    Havacılık malzemelerine elektriksel erozyon ile mikro delik delinmesi

    AYKUT AKBULUT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Uçak MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KÜRŞAD GÖV

  2. Modeling of micro tool fabrication process using wire electro discharge grinding

    Tel erezyonla taşlama yöntemi ile mikro takım üretimi işleminin modellenmesi

    ALİ CAN ERGÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. YİĞİT KARPAT

  3. Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı

    Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles

    MUSTAFA MERT SERİNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  4. Elektrikli bir aracın batarya sisteminin elektriksel modellenmesi

    Electrical modeling of battery system of an electric vehicle

    MOHAMMED ABDULMALEK ABDULRAHMAN MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN BAYINDIR

  5. A predictive control strategy for optimal power sharing and battery thermal management in hybrid electric vehicles

    Hibrit elektrikli araçlarda en iyi güç paylaşımı ve batarya ısıl yönetimi için bir öngörülü kontrol stratejisi

    AHMET KAAN ŞANAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BIYIK