SavedAdd your journal

Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2018 / Cilt: 22 - Sayı: 0

St 22 Çeliğinin Derin Çekilebilirliğine Etki Eden Parametrelerin ANOVA ile Analizi

Erdoğan KANCA
Ali GÜNEN
Pages
42–49
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu çalışma sonucu elde edilen ampirik formül kullanılarak derin çekme işlemlerinde kullanılan sacların daha ekonomik ve pratik bir şekilde şekillendirilebilecekleri öngörülmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:: Bu çalışmada soğuk haddelenmiş ve ardından galvanizlenmiş St 22 çeliğinin kimyasal bileşimi, soğuk haddeleme öncesindeki sac kalınlığı ve mekanik özellikleri (akma ve çekme gerilmesi, % uzama) ile soğuk haddeleme ezme oranının derin çekilebilirliğe etkileri varyans analizi (ANOVA) kullanılarak incelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:Çalışmada düşük karbonlu St 22 çeliği değişik ezme oranlarında soğuk haddelenmiş ardından galvanizleme işlemine tabi tutulmuştur.
💡
Conclusion & Impact:Bu çalışma sonucu elde edilen ampirik formül kullanılarak derin çekme işlemlerinde kullanılan sacların daha ekonomik ve pratik bir şekilde şekillendirilebilecekleri öngörülmektedir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Düşük karbonlu çelik · Derin çekilebilirlik · Soğuk haddeleme

Özet

: Bu çalışmada soğuk haddelenmiş ve ardından galvanizlenmiş St 22 çeliğinin kimyasal bileşimi, soğuk haddeleme öncesindeki sac kalınlığı ve mekanik özellikleri (akma ve çekme gerilmesi, % uzama) ile soğuk haddeleme ezme oranının derin çekilebilirliğe etkileri varyans analizi (ANOVA) kullanılarak incelenmiştir. Çalışmada düşük karbonlu St 22 çeliği değişik ezme oranlarında soğuk haddelenmiş ardından galvanizleme işlemine tabi tutulmuştur. Malzemenin derin çekilebilirliğinin tespiti için Erichsen çökertme deney sonuçları kullanılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda derin çekilebilirliğe etkisi en yüksek parametrenin ezme oranı olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen matematik model sonuçları ile deney verilerinin iyi bir şekilde örtüştüğü görülmüştür. Bu çalışma sonucu elde edilen ampirik formül kullanılarak derin çekme işlemlerinde kullanılan sacların daha ekonomik ve pratik bir şekilde şekillendirilebilecekleri öngörülmektedir.

🔖

Cite This Article

KANCA, E., GÜNEN, A. (2018). St 22 Çeliğinin Derin Çekilebilirliğine Etki Eden Parametrelerin ANOVA ile Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 0, 42–49. https://ajindex.com/articles/310496

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Anket, O., Ay, I., 2011. Sac Malzemelerin Şekillendirilmesinde Şekillendirme Sınır Diyagramlarının Kullanımı, Politeknik Dergisi, 14, 39-47
  2. Kayalı, S., 2000. “Plastik Şekil Verme İlke ve Uygulamaları”, Bilim Teknik Yayınevi, İstanbul, ISBN: 2880000050148, 105s
  3. Fu, M.W., Chan, W.L., 2011. Geometry and Grain Size Effects on the Fracture Behavior of Sheet Metal in Micro-Scale Plastic Deformation, Materials & Design, 32, 4738-4746
  4. Erdem, G., Taptik, Y., 2005. Effect of Hot Rolling Conditions to Produce Deep Drawing Quality Steels for Continuous Annealing Process, Journal of Materials Processing Technology, 170, 17-23
  5. Wu, M., Hua, L., Shao, Y.C., Zhou, Q.J., 2011. Influence of the Annealing Cooling Rate on the Microstructure Evolution and Deformation Behaviours in the Cold Ring Rolling of Medium Steel, Materials & Design, 32, 2292-2300
  6. Torkar, M., Tehovnik, F., Podgornik, B., 2014. Failure Analysis at Deep Drawing of Low Carbon Steels”, Engineering Failure Analysis, 40, 1-7
  7. Ravi Kumar, D., 2002. Formability Analysis Of Extra-Deep Drawing Steel, Journal of Materials Processing Technology, 130–131, 31-41
  8. Monajati, H., Asefi, D., Parsapour, A., Abbasi, S., 2010. Analysis of the Effects of Processing Parameters on Mechanical Properties and Formability of Cold Rolled Low Carbon Steel Sheets Using Neural Networks, Computational Materials Science, 49, 876-881
  9. Khalaj, G., Azimzadegan, T., Khoeini, M., Etaat, M., 2013. Artificial Neural Networks Application to Predict the Ultimate Tensile Strength of X70 Pipeline Steels, Neural Comput & Applic, 23, 2301-2308
  10. Khaki, D., Ayaz, M., Arab, N., Noroozi, A., 2014. Multiresponse Optimization of Mechanical Properties and Formability of Hot Rolled Microalloyed Steels, J. of Materi Eng and Perform, 23, 1002-1015
  11. Noroozi, A., Ayaz, M., Mostafa Arab, N.B., Mirahmadi Khaki, D., 2013. Response Surface Methodology to Predict the Mechanical Properties of Hot-Rolled Sheets, Rev. Metall., 110, 359-371
  12. BSI, “Tensile Testing of Metallic Materials”, Method of Test at Ambient Temperature, in, 2001
  13. TSE. 2014. “Metalik malzemeler - Sac ve şeritler - Erıchsen çökertme deneyi
  14. Şahmaran, M., Bilici, Z., Ozbay, E., Erdem, T.K., Yucel, H.E., Lachemi, M., 2013. Improving the Workability and Rheological Properties of Engineered Cementitious Composites Using Factorial Experimental Design, Composites Part B: Engineering, 45, 356-368
  15. Rutherford, A., 2011. “Introducing Anova an