Eklemeli imalatta proses parametrelerinin yapay zeka yöntemleri ile tahmini
Estimate of process parameters in additive manufacturing with artificial intelligence methods
- Tez No: 785042
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AKİF DURDU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Eklemeli İmalat (Eİ) yöntemlerinden birisi olan Tel Beslemeli Eklemeli İmalat (TBEİ), malzemelerin katmanlar halinde biriktirilerek, parça üretilmesine imkan sağlayan bir imalat yönetimidir. TBEİ'de ısı kaynağı olarak kaynak arkı ve besleme malzemesi olarak kaynak teli kullanılmaktadır. Yüksek yığma oranına sahip olan bu imalat yöntemi ile büyük yapısal parçalar üretilebilmektedir. Sağladığı avantajlar ile uzay, havacılık, gemicilik gibi sektörlerin ilgisini geçmektedir. TBEİ'de seçilen proses parametreleri, üretilen parçanın kalitesini, mekanik ve mikro yapı özelliklerini etkilemektedir. Seçilen parametrelere bağlı olarak kaynak havuzunun alanının, genişliğinin ve uzunluğunun tahmin edilmesi prosesin kalitesi noktasında önemli bilgiler vermektedir. Bu tez çalışmasında proses parametrelerine karşılık kaynak havuzunun alanı, genişliği ve uzunluğu yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin edilmiştir. YSA'nın giriş parametreleri olarak tel besleme hızı (Wire Feed Speed - WFS), kaynak akımı, kaynak voltajı ve torç hareket hızı (Torch Travel Speed - TTS) kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM), one of the Additive Manufacturing (AM) methods, is a manufacturing method that allows materials to be part produced by deposited them in layers. In WAAM, welding arc is used as heat source and welding wire is used as feeding material. Large structural parts can be produced with this manufacturing method, which has a high deposition rate. With the advantages it provides, it attracts the attention of sectors such as space, aviation and shipping. The process parameters selected in WAAM affect the quality, mechanical and microstructure properties of the produced part. Estimating the area, width and length of the weld pool depending on the selected parameters gives important information about the quality of the process. In this thesis, the area, width and length of the melting pool against the process parameters were estimated by artificial neural networks (ANN). Wire feed speed (WFS), welding current, welding voltage and torch travel speed (TTS) were used as input parameters of ANN.
Benzer Tezler
- Process parameter optimization of additively manufactured maraging steel
Eklemeli imalatla üretilen maraşlama çeliğinin proses parametre optimizasyonu
BURAK SİVRİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE SEÇİL ARTEM
- A numerical investigation of powder spreading in additive manufacturing
Başlık çevirisi yok
MUHAMMET FURKAN ÇOŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RECEP ÖNLER
- Numerical investigation of natural convection in dmlm process
Katmanlı imalatta doğal taşınımın sayısal incelenmesi
BERK ÖZADA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI
- Doğrudan enerji biriktirme yönteminde değişken takım yolunun malzeme özelliklerine etkisi
The effect of variable tool path in directed energy deposition method on the material properties
RECEP ÖZKÖK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DORUK ERDEM YUNUS
- Simulation and experimental studies of melting process in additive manufacturing
Eklemeli imalatta ergitme prosesinin simülasyonu ve deneysel çalışmaları
PEYMAN ANSARI
Doktora
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN UYMAZ SALAMCİ