Development of model predictive feed-rate control for force control applications in milling
Frezelemede kuvvet kontrol uygulamaları için model öngörülü besleme hızı kontrolünün geliştirilmesi
- Tez No: 940967
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÇALIŞKAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ ORKUN ÖZŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Bu tezde, frezeleme sırasında kesici takıma etki eden toplam proses kuvvetini kontrol etmek için model öngörülü ilerleme hızı kontrol yöntemi önerilmektedir. Yöntem iki aşamalıdır. İlk olarak, sabit bir tepe kuvveti sağlamak amacıyla takım konum aralıkları için çevrimdışı optimum ilerleme hızı profili oluşturulur. Ardından, model öngörülü kontrolcü sistem davranışı ve limitlerini öngörerek ilerleme hızını bu profile uygun şekilde ayarlar. Bu kapsamda, sistemin dinamik ve proses davranışı matematiksel olarak modellenmiş, parametreler belirlenmiş, simülasyon modeli oluşturulup doğrulanmıştır. Ardından kontrolcünün performansı simülasyon ortamında değerlendirilmiş ve gerçek zamanlı olarak makineye uygulanmıştır. Sonuçlar, yöntemin işleme süresini azalttığını ve proses kuvvetini etkilice kontrol edebildiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a model predictive feed-rate control method is proposed to control the total process force acting on the cutting tool in milling. The method consists of two stages. Firstly, an optimal feed-rate profile for tool position intervals is generated offline to maintain a constant peak force throughout the operation. Secondly, a model predictive controller predicts system behavior under dynamic constraints and adjusts the feed-rate to track this profile without exceeding it. For this purpose, dynamic and process behavior of the system is mathematically modeled, necessary parameters are identified, a simulation model is constructed, and subsequently verified. The controllers performance is then evaluated using the simulation model and it is implemented on the machine in real-time. Performance results show that the controller can reduce machining time and effectively control the process force.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme modellerinin hücre veri seti üzerinde eğitilerek kıyaslanması ve mobil ortama uyarlanması
Comparision and mobile application of deep learning models trained on blood cell dataset
MEHMET YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
- Açık işletmelerde uygun delme-patlatma şartlarını veren bir modelin geliştirilmesi
The development of a model to obtain suitable drilling and blasting conditions in open pit mines and quarries
SAİR KAHRAMAN
Doktora
Türkçe
1997
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NUH BİLGİN
- Basınçlı su reaktörleri U borulu buhar üreteçlerinin termo-hidrolik modellenmesi
Thermal-hydraulic analysis of U-tube steam generators for gressurized water reactors
SÜLEYMAN ÖZKAYNAK
- Kompakt grafitli dökme demirde frezeleme işlemi sonrası kalıntı gerilmelerin incelenmesi ve kesme parametreleri için süreç optimizasyonu
Investigation of residual stresses induced by milling in compacted graphite iron and process optimization for cutting parameters
MEHMET EMRE KARA
Doktora
Türkçe
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAKKAL