An ınvestıgatıon ınto the abrasıve waterjet cuttıng of natural stones: ımprovement of the cuttıng performance and leveragıng the machıne learnıng algorıthms for modellıng and optımızatıon
Doğaltaşların aşındırıcı sujeti ile kesilmesine yönelik bir araştırma: kesme performansının iyileştirilmesi, modelleme ve optimizasyon için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanılması
- Tez No: 954731
- Danışmanlar: PROF. DR. İZZET KARAKURT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Aşındırıcı Sujeti, Doğaltaş, Makine Öğrenmesi, Modelleme, Optimizasyon, Abrasive Waterjet, Natural Stone, Machine Learning, Modelling, Optimization
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Fen Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 150
Özet
Bu tezde, mermer, traverten, bazalt, oniks ve tüf olmak üzere çeşitli kayaçlardan oluşan iş parçaları kullanılarak aşındırıcı su jeti (AWJ) çok geçişli kesme ve jetin ileri açılı hale getirme performansı deneysel olarak araştırılmıştır. Ayrıca; kesme performans göstergeleri, yapay sinir ağı, gradyan destekli karar ağaçları, Gauss süreci regresyonu, destek vektör makinesi ve parçacık sürüsü optimizasyonu gibi makine öğrenme algoritmaları (MLAs) ile modellenmiş ve optimize edilmiştir. Makine öğrenimi tabanlı modeller geliştirildikten sonra, ilgili modellerin istatistiksel doğruluğu, determinasyon katsayısı, ortalama karekök hatası ve ortalama mutlak yüzde hatası gibi göstergeler ile kapsamlı bir şekilde değerlendirilmiştir. Ek olarak, önerilen modelleri etkileyen tahmin edici değişkenlerin göreceli önemini belirlemek için rastgele orman regresyonundan yararlanılmıştır. Tekli kesme ile karşılaştırıldığında kesme performans göstergesine ve kaya türüne bağlı olarak, çoklu geçişli kesmenin kesme performansını önemli ölçüde iyileştirdiği belirlenmiştir. Çoklu geçişle elde edilen iyileştirmeler kadar olmasa da, jetin ileri açılı hale getirilerek gerçekleştirilen deneylerde de yine performans göstergesine ve kaya türüne bağlı olarak %42,94'e kadar iyileştirmeler elde edilmiştir. Bu iyileştirmelere ek olarak, kayaçların AWJ çoklu geçişli kesimi sırasında aşındırıcı besleme miktarındaki ve su basıncındaki artışın önemli iyileştirmelere yol açtığı görülmüştür. Ayrıca, geliştirilen modellerin sıralaması kesme performans göstergelerine bağlı olarak değişse de, MLAs'nın AWJ çoklu geçişli ve ileri açılı jet kesme teknikleri ile elde edilen kesme performanslarının modellenmesi ve optimize edilmesi için başarılı bir şekilde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the performance of abrasive waterjet (AWJ) multi – pass cutting and forward angling the jet was experimentally investigated using the workpieces of various rocks including marble, travertine, basalt, onyx and tuffs. Additionally, ;the cutting performance indicators were modelled and optimized using machine learning algorithms (MLAs) such as artificial neural network, gradient boosted decision trees, Gaussian process regression, support vector machine and the particle swarm optimization. Once the MLAs-based models were developed, the robustness of the models was comprehensively assessed through the statistical indices of determination coefficient, root mean square error and mean absolute percentage error. In addition, a random forest regressor (RFR) was leveraged to determine the feature importance of predictor variables influencing the proposed models. In comparison to the single cutting, it was determined that the multi-pass cutting significantly improves cutting performance, depending on the cutting performance indicator and rock type. In experiments where the forward angling the jet was used, improvements of up to 42.94% were achieved, depending on the performance indicator and rock type, although not as much as the improvements achieved with the multi – pass cutting. In addition to these improvements, it was found that the increase in abrasive flow rate and water pressure during AWJ multi – pass cutting of rock led to substantial improvements. Moreover, it was concluded that the MLAs can be successfully used to model and optimize the cutting performances obtained by AWJ multi – pass and forward angling the jet cutting techniques.
Benzer Tezler
- E.L.İ. Eynez bölgesi kayaçlarının fiziksel ve mekanik özelliklerinin mekanize kazı bakımından incelenmesi
Investigation into physical and mechanical properties of E.L.İ. Eynez rocks with particular reference to mechanical roadway drivage
HANİFİ ÇOPUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ŞİNASİ ESKİKAYA
- Gevrek malzemelerin su jeti ile kesilmesi sürecinde ürün yüzey özelliklerinin incelenmesi
Investigation the surface quality of brittle materials in waterjet machining process
MUSTAFA RAŞİT TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF KAYNAK
- Kayaçların kazılabilirlik ve jeoteknik özelliklerinin kollu galeri açma makinelerinin kazı hızları üzerindeki etkilerinin incelenmesi
Investigation into cuttability characteristics of rocks and geotechnical factors affecting the advance rates of roadheaders
KOUROSH SHAHRİAR
- Aşındırıcı katkılı su jeti ile kesmede çalışma parametreleri ve kayaç özelliklerinin kesme kalitesi üzerindeki etkilerinin araştırılması
Investigation on the effect of process parameters and rock properties in abrasive water jet cutting
SERKAN İNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Maden Mühendisliği ve MadencilikKaradeniz Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM AYDINER
- Sertleştirilmiş AISI 52100 malzemenin aşındırıcı diskle kesilmesinin araştırılması
An investigation into the cutting off of hardened AISI 52100 material by abrasive disc
MUHAMMED ELİTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine MühendisliğiKarabük Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ÇİFTÇİ