Hassas döküm model mumlarının özelliklerinin iyileştirilmesi
Modification of properties of investment casting pattern waxes
- Tez No: 93635
- Danışmanlar: DOÇ.DR. BURHANETTİN İNEM, DOÇ.DR. SENAY TAŞCIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Metalurji Mühendisliği, Education and Training, Metallurgical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dolgu maddeleri, Hassas döküm, Katkı maddeleri, Model mumu, Fillers, Precision casting, Additives, Pattern wax
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Metal Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sunulan bu çalışmada ticari B-97 yolluk mumunun özellikleri hassas döküm model mumu olarak kullanılabilmesini sağlayacak şekilde iyileştirilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla, katkı maddesi olarak soya fasulyesi (Wilken-3480, NS-6, RHS-6592 ve SGI-3308) unlan, bazı kolloitler (arap zamkı, pektin, agar, polivinilpirrolidon-40, çapraz bağlı polivinilpirrolidon, aljinik asit ve selüloz, karboksimetil selüloz, silikon, tannik asit ve saponin) ve bazı yüzey aktif maddeler (sodyum dodesil sülfat, sorbitan oleostearat, gliserin) ile aktif kömür ve palmitik asit kullanılmıştır. Bu katkı maddelerinin B-97 mumunun yüzey pürüzlülüğüne, katılaşma çekmelerine, viskozitelerine, sertliklerine, kopma dayanıklılıklarına ve ıslanabilirliklerine etkileri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar değerlendirilerek B- 97 mumundan ve hassas döküm model mumu olarak kullanılan ticari B-140 mumundan daha üstün özelliklere sahip olan mumlar oluşturulmuştur. Bilim Kodu Anahtar Kelimeler Sayfa Adedi Tez Yöneticileri 626.18.01 Hassas döküm, model mumu, katkı ve dolgu maddeleri
Özet (Çeviri)
In this research, an attempt has been made to modify the commercial B-97 sprue wax in order to improve its properties so that it can be used as a pattern wax in investment casting. For this purpose, soybean (Wilken-3480, NS-6, RHS-6592 and SGI-3308) flours, some colloids (gum arabic, pectin, agar, polyvinylprrolidone-40, cross-linked polyvinylpyrolidone, alginic acid, cellulose, carboxymethylcellulose, silicon, tannic acid, saponin), some surface active agents (sodium dodecyl sulfate, sorbitane oleostearate, glycerine), activated charcoal and palmitic acid have been used as the additives. The effects of these additives on the surface roughness, solidification shrinkage, viscosity, hardness, tensile strength and wettability of B- 97 wax have been investigated. The results have been discussed and waxes having superior properties to those of B-97 and of the commercial B-140 investment casting pattern wax have been prepared. Science Code Key Words Page Number 626.18.01 Investment casting, pattern wax, additivies, fillers
Benzer Tezler
- Eklemeli imalat destekli dereceli hassas döküm yöntemi ile bal peteği yapıların üretimi ve karakterizasyonu
Production and characterization of honeycomb structures by additive manufacturing-aided investment flask mould casting method
FATİH GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜL KELEŞ
DR. LEVENT TURHAN
- Mum indirme prosesinin otoklav kullanılarak dizaynı ve optimizasyonu
Design and optimization of dewaxing process by using an autoclave
BATUHAN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NADER JAVANI
PROF. DR. ALİ PINARBAŞI
- Efficient finite element computation of unsteady incompressible viscous flows using pseudo second-order velocity interpolation
Zamana bağlı sıkıştırılamaz viskoz akışların sanki-ikinci derece hız interpolasyonu kullanan sonlu elemanlar yöntemi ile hesabı
FIRAT OĞUZ EDİS
Doktora
İngilizce
1998
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Medikal görüntülerin sınıflandırılmasında kapsül ağ tabanlı derin öğrenme mimarilerinin geliştirilmesi
Improving capsule network based deep learning architectures for classification of medical images
SÜMEYRA BÜŞRA ŞENGÜL
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ALİ ÖZKAN
- CKAN ve CNN derin öğrenme modellerinin kanser histopatoloji görüntülerindeki tümöre sızan lenfositlerin sınıflandırılması üzerine karşılaştırmalı değerlendirmesi
Comparative evaluation of CKAN and CNN deep learning models for classifying tumor infiltrating lymphocytes in cancer histopathology images
SEYİT METİN KÖROĞLU