AI Summary & Key Takeaways
AI InsightGeliştirilen tahmini model, deneylerden elde edilen pürüzlülük değerlerine karşı test edilerek modelin doğruluğu saptanmıştır.
📌 3 Key Takeaways
Özet
Yüzey pürüzlülüğü, frezeleme işlemlerinin performansının değerlendirilmesinde göz önüne alınabilecek en önemli kriterlerden biridir. Bir frezeleme işleminde, yüzey pürüzlülüğüne etki eden parametreler, uygulanan operasyon tipine ve üretilen malzeme cinsine göre değişiklik göstermektedir. Bu çalışma, Inconel 718 gibi süper alaşımlı bir malzemenin düz uçlu kesicilerle frezelenmesi sonucu oluşan yüzey pürüzlülüğünün yapay sinir ağlarıyla tahmin edilerek bir pürüzlülük modeli oluşturulmasını kapsar. Toplam 81 deney, kesici kataloglarından seçilen kesme parametreleriyle kesme sivri.' kullanarak yapılmıştır. Deneylerden elde edilen pürüzlülük değerleri, optik ölçüm metoduna göre çalışan yüzey pürüzlülük cihazıyla ölçülmüştür. İleri beslemeli bir yapay sinir ağı, işlenen yüzeylerden elde edilen pürüzlülüğü tahmin etmek için kullanılmıştır. Kesme hızı (Vi), ilerleme (fz), eksenel kesme derinliği (an) ve radyal kesme derinliği (at) gibi parametreler, yapay sinir ağının giriş katmanın' oluştururken, yüzey pürüzlülüğü çıkış katmanın' oluşturmuştur. Yapay sinir ağı modeli, MATLAB programı yardımıyla tasarlanarak eğitilmiştir. Geliştirilen tahmini model, deneylerden elde edilen pürüzlülük değerlerine karşı test edilerek modelin doğruluğu saptanmıştır.