Ti6Al4V malzemesinin tornalama işleminde özgül kesme enerjisi ve yüzey pürüzlüğünün incelenmesi ve yapay sinir ağları temelli tahmin modeli geliştirilmesi

dc.contributor.authorSerin, Gökberk
dc.contributor.authorKahya, Müge
dc.contributor.authorÖzbayoğlu, Murat
dc.contributor.authorÜnver, Hakkı Özgür
dc.date.accessioned2020-09-09T08:05:42Z
dc.date.available2020-09-09T08:05:42Z
dc.date.issued2019-07-31
dc.description.abstractHavacılık ve medikal sanayii gibi isterleri yüksek olan sektörlerde kullanılan parçaların imalatı genellikle yüksek hassasiyete sahip talaşlı imalat yöntemleri ile yapılmakta olup, bu işlemler sırasında yüksek teknoloji ürünü takım tezgahları kullanılmaktadır. Diğer yandan, son on yılda, önemli bir maliyet girdisi olan ve çevre etkisi bulunan enerji tüketimini, talaşlı imalat sırasında en aza indirme amaçlı çalışmalar yoğunlaşmıştır. Dolayısıyla, düşük enerji tüketimi ile yüksek kaliteli iş parçalarının üretimi, giderek önem kazanmaktadır. Tornalama işlemi, talaş kaldırma işlemleri arasında en fazla tercih edilen işlemlerden birisidir. Günümüzde, Ti6Al4V malzemesi, sağladığı mekanik ve ısıl avantajlardan dolayı hem havacılık hem de medikal sanayiinde yaygın olarak kullanılmakta ve yüksek hassasiyetli torna tezgahlarında işlenmektedir. Bu çalışmada, malzemesi Ti6Al4V olan iş parçasının yüzey pürüzlülüğü (Ra) ve bu iş parçasının üretimi sırasında elde edilen özgül kesme enerjisi (ÖKE) incelenmiştir. İşlem girdi parametreleri olarak; kesme derinliği (ap), kesme hızı (Vc) ve ilerleme (f) belirlenmiştir. Belirlenen çıktı parametrelerinin tahmini için Yanıt Yüzey Metodu (YYM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. YSA ve YYM modellerinde kullanılan veriler Box-Behnken deney tasarımı ile elde edilmiştir. Bunun yanı sıra girdi parametrelerinin etkilerini incelemek adına, Merkezi Kompozit Deney Tasarımı (MKT) kullanılarak elde edilen sonuçlar üzerinden Varyans Analizi yapılmıştır. Çalışmalar sonucunda minimum yüzey pürüzlülüğü elde etmek için kesme derinliği 0,2 mm, ilerleme 0,0637 mm/dev ve kesme hızı 36 m/dak olarak belirlenmiştir. Aynı zamanda minimum özgül kesme enerjisi için gerekli girdi parametreleri; ap= 0,53 mm, f= 0,0963 mm/dev ve Vc= 44 mm/dak’dır. YSA modeli ile geliştirilen tahmin modelinin YYM tahmin modeline göre daha iyi sonuçlar ortaya koyduğu gözlemlenmiştir.tr_TR
dc.description.abstractParts used in high-demanding industries such as aerospace and medical, are manufactured with high precision machining. Also, studies on reduction of energy consumption, which has vital effects on environment and is a significant cost component, have been on the rise since the last decade. So, in many industries, manufacturing of high-quality parts with minimum energy consumption is gaining importance. Turning is one of the most commonly used machining methods. Nowadays, Ti6Al4V material, due to its mechanical and thermal advantages, is widely used in both the aerospace and medical industries and machined in high precision machine tools. In this study, the surface roughness (Ra) of turned workpieces from Ti6Al4V alloy and specific cutting energy (SEC) during turning this alloy were examined. Control parameters were specified as depth of cut (ap), cutting speed (Vc), and feed (f). In order to estimate the output parameters, Response Surface Method and Artificial Neural Network (ANN) were employed. The data used by ANN and RSM models was obtained by Box-Behnken Design. Furthermore, Central Composite Design (CCD) which is one of the Response Surface Methods (RSM) was used to examine the influences of input parameters and ANOVA was conducted. As a result of these studies, it was figured out that the depth of cut was 0.2 mm, the feed was 0.0637 mm/rev and the cutting speed was 36 m/min for minimum surface roughness. The input parameters required to sustain minimum specific cutting energy was determined as ap= 0.53 mm, f= 0.0963 mm/rev and Vc= 44 m/min. It was observed that the prediction model developed using ANN yielded better results than RSM based regressions.en_US
dc.identifier.citationSerin, G. vd. (2019). "Ti6Al4V malzemesinin tornalama işleminde özgül kesme enerjisi ve yüzey pürüzlüğünün incelenmesi ve yapay sinir ağları temelli tahmin modeli geliştirilmesi". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 24(2), 517-536.tr_TR
dc.identifier.endpage536tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issue2tr_TR
dc.identifier.startpage517tr_TR
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/819642
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12609
dc.identifier.volume24tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectTi6Al4V talaşlı imalattr_TR
dc.subjectYapay sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectYanıt yüzey metodutr_TR
dc.subjectMachiningen_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.subjectResponse surface methodologyen_US
dc.subjectTi6Al4Vtr_TR
dc.titleTi6Al4V malzemesinin tornalama işleminde özgül kesme enerjisi ve yüzey pürüzlüğünün incelenmesi ve yapay sinir ağları temelli tahmin modeli geliştirilmesitr_TR
dc.title.alternativeInvestigation of specific cutting energy and surface roughness for turning of Ti6Al4V workpiece and development of an artificial neural network based prediction modelen_US
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
24_2_37.pdf
Size:
1.3 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: