Ergiyik biriktirme modelleme eklemeli imalat yöntemi ile üretilen PC-ABS numunelerin mekanik özelliklerinin analizi ve makine öğrenmesi tabanlı imalat parametrelerinin tahmini
Machine learning-driven prediction of manufacturing parameters and analysis of mechanical properties of PC/ABS specimens produced by the fused deposition modeling additive manufacturing method
- Tez No: 989546
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KORAY ÖZSOY, DOÇ. DR. BEKİR AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, ergiyik yığma modelleme yöntemiyle üretilen PC/ABS numunelerin çekme dayanımı, eğme dayanımı ve darbe enerjisi değerleri ile bu mekanik özelliklerin baskı hızı, doluluk oranı ve raster açısı gibi süreç parametrelerine duyarlılığı incelenmiştir. Taguchi tabanlı deneysel tasarım ile belirlenen parametre kombinasyonları için üretilen numuneler çekme, eğme ve darbe testlerine tabi tutulmuş; elde edilen veriler doğrudan karşılaştırmaların yanı sıra varyans analizi ile değerlendirilmiştir. Sonuçlar, özellikle doluluk oranının çekme ve eğme dayanımı üzerinde baskın bir etkiye sahip olduğunu, darbe enerjisi için ise baskı hızı ile doluluk oranının etkileşiminin belirleyici rol oynadığını ortaya koymuştur. Çalışmanın ikinci aşamasında, mekanik özelliklerin eşzamanlı tahmini amacıyla Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu ve Çok Katmanlı Algılayıcı gibi makine öğrenmesi tabanlı çoklu çıktı regresyon modelleri kullanılmış, Optuna ile hiperparametre ayarı yapılarak modellerin performansı test edilmiştir. Bulgular, doğrusal olmayan model yapılarının özellikle çekme ve eğme dayanımı tahmininde yüksek doğruluk sunduğunu ve süreç parametrelerinin optimizasyonunda karar destek aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir; böylece PC/ABS malzemenin ilgili üretim sürecindeki mekanik davranışı deneysel ve veri odaklı yaklaşımlarla bütüncül biçimde ele alınmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the tensile strength, flexural strength, and impact energy of PC/ABS specimens manufactured by material extrusion additive manufacturing were investigated, together with the sensitivity of these mechanical properties to key process parameters such as printing speed, infill density, and raster angle. Specimens produced under parameter combinations determined via a Taguchi-based experimental design were subjected to tensile, flexural, and impact tests, and the resulting data were evaluated not only through direct comparisons but also by analysis of variance. The results revealed that infill density has a dominant effect on tensile and flexural strength, while the interaction between printing speed and infill density plays a decisive role for impact energy. In the second stage of the study, multi-output regression models based on machine learning, including Random Forest, k-Nearest Neighbors, and Multilayer Perceptron, were employed to simultaneously predict the mechanical properties, and model performance was tested after hyperparameter tuning with Optuna. The findings indicate that non-linear model structures provide high accuracy particularly in predicting tensile and flexural strength and can be used as decision-support tools for optimizing process parameters; thus, a holistic framework is presented that integrates experimental and data-driven approaches to characterize the mechanical behavior of PC/ABS in the considered manufacturing process.
Benzer Tezler
- Ergiyik biriktirme modellemesi ile üretilen numunelerin basma dayanımın bulanık mantık ile modellenmesi ve istatiksel analizi
Modeling and statistical analysis of the compressive strength of samples produced by melt deposition modeling with fuzzy logic
EBRU KURUOĞLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY ÖZSOY
- 3B yazıcı ile üretilen karbon fiber takviyeli PLA parçalarında karbon fiber oranının mekanik özelliklere etkisi
The effects of carbon fiber ratio on mechanical properties in carbon fiber reinforced PLA parts produced by 3D printer
MELTEM BESTE AKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriGazi Üniversitesiİmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAKUP TURGUT
- Eklemeli imalat teknolojisi eriyik biriktirme modelleme yöntemi için kompozit ABS filament üretilmesi ve mekanik özelliklerinin incelenmesi
Production of composite ABS filament for fused deposition modeling of additive manufacturing technology and investigation of mechanical properties
SİNAN DİKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELALETDİN ERGUN
- FDM yöntemi ile üretilen eklemeli imalat parçaları için delik delme işlem parametrelerinin optimizasyonu
Optimization of drilling process parameters for additive manufacturing parts produced by the FDM method
EZGİ SELEN ZORER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YURDAKUL
- Eklemeli imalatla üretilen latis yapılarının mekanik özelliklerinin deneysel ve sonlu elemanlar yöntemiyle incelenmesi
Experimental and finite element analysis of mechanical properties of additively manufactured lattice structures
BATUHAN ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEklemeli İmalat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BETÜL GÜLÇİMEN ÇAKAN