SavedAdd your journal

Journals / Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi / 2020 / Cilt: 11 - Sayı: 3

AISI 1040 çeliğinin tornalama-frezeleme ile işlenmesinde yüzey pürüzlülüğünün genetik algoritma yöntemi ile optimizasyonu

Zahide KÜÇÜK
Çetin ÖZAY
Pages
1081–1091
Publication Date
2022-10-11
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)

Genetik algoritma yöntemi, S/N oranları ve matematiksel modelden elde edilen minimum yüzey pürüzlülüğü değerlerinin birbirine çok yakın olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada Taguchi deney tasarım metodu kullanılarak AISI1040 malzemesinin ortagonal ve teğetsel tornalama-frezeleme yöntemleri ile işlenmesinde kesme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkileri incelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:Deneysel çalışma sonuçları Minitab15 paket programı kullanılarak S/N oranlarına dönüştürülüp optimum kesme parametreleri belirlenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Genetik algoritma yöntemi, S/N oranları ve matematiksel modelden elde edilen minimum yüzey pürüzlülüğü değerlerinin birbirine çok yakın olduğu tespit edilmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Tornalama-frezeleme · yüzey pürüzlülüğü · taguchi metodu

Özet

Bu çalışmada Taguchi deney tasarım metodu kullanılarak AISI1040 malzemesinin ortagonal ve teğetsel tornalama-frezeleme yöntemleri ile işlenmesinde kesme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkileri incelenmiştir. Deneysel çalışmalarda işleme parametreleri olarak; işlem, kesici takım devri, iş parçası devri, talaş derinliği ve eksenel ilerleme parametreleri seçilmiştir. Deneysel çalışma sonuçları Minitab15 paket programı kullanılarak S/N oranlarına dönüştürülüp optimum kesme parametreleri belirlenmiştir. ANOVA varyans analizi ile de istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Yanıt yüzey yöntemi ile yüzey pürüzlülüğünün kesme parametrelerine bağlı olarak matematiksel modeli oluşturulmuştur. Ayrıca genetik algoritma yöntemi kullanılarak minimum yüzey pürüzlülüğü için en uygun kesme parametre değerleri belirlenmiştir. Sonuç olarak, deneysel çalışmalar, istatistiksel analiz ve optimizasyon işlemlerinde teğetsel tornalama-frezeleme işleminin yüzey pürüzlülüğünü azalttığı belirlenmiştir. Genetik algoritma yöntemi, S/N oranları ve matematiksel modelden elde edilen minimum yüzey pürüzlülüğü değerlerinin birbirine çok yakın olduğu tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

KÜÇÜK, Z., ÖZAY, Ç. (2022). AISI 1040 çeliğinin tornalama-frezeleme ile işlenmesinde yüzey pürüzlülüğünün genetik algoritma yöntemi ile optimizasyonu. Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi, Cilt: 11 - Sayı: 3, 1081–1091. https://ajindex.com/articles/487626

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Kopac J, Pogacink M., (1997). Theory and practice of achieving quality surface in turn milling. Int. J. Mach Tools Manuf, 37,5 (709–715)
  2. Pogacink M, Kopac J., (2000). Dynamic stabilization of the turnmilling process by parameter optimization. Proc Inst Mech Eng, 214 (127–135)
  3. Pogacnik M. ve Kopac J., (1997). Dynamic stabilization of the turn-milling process by parameter optimization” Proceedings of the institution of mechanical engineers, 214 (127-135)
  4. Kopac J. ve Pogacnik M., (1997). Theory and Practice of Achieving Quality surface in turn milling Int. J. Mach. Tools Manufct., 37,5 (709-715)
  5. Choudhury, S.K. ve Bajpai, J.B., (2005). Investigation in orthogonal turn-milling towards beter surface finish, Journal of Materials Processing Technology, 170 (487-493)
  6. Savas V., Ozay C., (2008). The optimization of the surface roughness in the process of tangential Turn-milling using genetic algorithm, Int. J. Adv. Manuf. Technol., 37 (335–340)
  7. Savas V., Ozay C., (2007). Analysis of the surface roughness of tangential turn-milling for machining with end milling cutter, Journal of Materials Processing Technology, 186 (279–283)
  8. Lee, Y.S., Chiou, C.J., (1999). Unfolded projection approach to machining non-coaxial parts on mill-turn machines, Computers in Industry 39 (147-173)
  9. Kara güzel U., Uysal E., Budak, E., Bakkal M., (2015). Analytical modeling of turn-milling process geometry, kinematics and mechanics, International Journal of Machine Tools and Manufacture, 91 (24-33)
  10. Ratnam, Ch., Arun Vikram, K., Ben, B.S., Murthy, B.S.N., (2016). Process monitoring and effects of process parameters on responses in turn-milling operations based on SN ratio and ANOVA, Measurement 94 (221–232)
  11. Kılıçkap,E., Hüseyinoğlu, M., (2010) Tepki yüzey modeli ve genetik algoritma kullanılarak AISI 316’ nın delinmesinde oluşan çapak yüksekliğinin modellenmesi ve optimizasyonu, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi 1,1 ( 71 – 80)
  12. Senthilkumar D, Rajendran I., (2012). Optimization of deep cryogenic treatment to reduce wear loss of 4140 steel, Materials and Manufacturing Processes, 27,5 (567-572)
  13. Murat, D., Ensarioğlu, C., Gürsakal, N., Oral, A., Çakır, M. C., (2018). Evaluation of tool wear for hard turning operations through response surface methodology, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 33,4 (1299-1308)
  14. Savas V. Ozay C., (2016). Ballikaya H. Experimental inv