Belirli eksen ve devir aralıklarında yoğun kullanılan CNC tezgâhlarında iş mili (spindle) ve rulman sağlığının olumsuz etkilendiği ve bunun titreşim seviyelerini artırarak kesme kalitesini düşürdüğü tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, frezeleme işlemlerinde eksenel kullanım yoğunluğunun titreşim ve kesme performansına etkisini incelemektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Belirli eksen ve devir aralıklarında yoğun kullanılan CNC tezgâhlarında iş mili (spindle) ve rulman sağlığının olumsuz etkilendiği ve bunun titreşim seviyelerini artırarak kesme kalitesini düşürdüğü tespit edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, daha uzun takım ömrü, gelişmiş yüzey kalitesi ve optimize edilmiş işleme parametreleriyle üretim süreçlerinin iyileştirilebileceğini göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Talaşlı İmalat · Titreşim · İş Mili
Özet
Bu çalışma, frezeleme işlemlerinde eksenel kullanım yoğunluğunun titreşim ve kesme performansına etkisini incelemektedir. Belirli eksen ve devir aralıklarında yoğun kullanılan CNC tezgâhlarında iş mili (spindle) ve rulman sağlığının olumsuz etkilendiği ve bunun titreşim seviyelerini artırarak kesme kalitesini düşürdüğü tespit edilmiştir. Çalışmada, homojen takım yolları oluşturma, periyodik bakım stratejileri geliştirme ve dijital ikiz destekli izleme sistemleriyle üretim verimliliğini artırmaya yönelik çözümler önerilmektedir. Sonuçlar, daha uzun takım ömrü, gelişmiş yüzey kalitesi ve optimize edilmiş işleme parametreleriyle üretim süreçlerinin iyileştirilebileceğini göstermektedir.
Askerden, M. K., Karpat, F., Çakır, M. C. (2025). Eksenel Kullanım Yoğunluğunun Frezeleme İşlemlerinde Titreşim ve Kesme Performansına Etkisi. Makina Tasarım ve İmalat Dergisi, Sayı: UTIS 2024 Özel Sayı, 25–29. https://doi.org/10.56193/matim.1647309
Liao, Z., Schoop, J. M., Saelzer, J., Bergmann, B., Priarone, P. C., Splettstößer, A.,. & Kaynak, Y. (2024). Review of current best-practices in machinability evaluation and understanding for improving machining performance. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 50, 151-184.
Aydın, M. (2022). Parmak frezeleme sırasında takım salgısının etkisi dahil edilerek kesme kuvvetlerinin tahmini ve analizi. Politeknik Dergisi, 25(1), 157-167.
Wan, M., Budak, E., & Zhang, W. H. (2024). Mechanics and dynamics of thin-wall milling process.
Altintas, Y., Stepan, G., Budak, E., Schmitz, T., & Kilic, Z. M. (2020). Chatter stability of machining operations. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 142(11), 110801.
Caixu, Y. U. E., Haining, G. A. O., Xianli, L. I. U., Liang, S. Y., & Lihui, W. A. N. G. (2019). A review of chatter vibration research in milling. Chinese Journal of Aeronautics, 32(2), 215-242.
Umamaheswara Raju, R. S., Ravi Kumar, K., Vargish, K., & Bharath Kumar, M. (2025). Machine learning based surface roughness assessment via CNC spindle bearing vibration. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 19(1), 477-494.
Arnold, R. (1946). Cutting tools research: report of subcommittee on carbide tools: the mechanism of tool vibration in the cutting of steel. Proceedings of the institution of mechanical engineers, 154(1), 261-284.
Tobias, S. A., & Fishwick, W. (1958). Theory of regenerative machine tool chatter. The engineer, 205(7), 199-203.
Tlusty, J. (1963). Stability of machine tool against self-excited vibration in machining. In Int Prod Eng Res Conf-Proc 1963 (pp. 465-474).
Morales Méndez, J. D., & Rodriguez, R. S. (2017). Total productive maintenance (TPM) as a tool for improving productivity: a case study of application in the bottleneck of an auto-parts machining line. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 92, 1013-1026.
Tlusty, J. (1986). Dynamics of high-speed milling.
Altintas, Y., & Weck, M. (2004). Chatter stability of metal cutting and grinding. CIRP annals, 53(2), 619-642.
Li, H. Z., & Li, X. P. (2005). A numerical study of the effects of cutter runout on milling process geometry based on true tooth trajectory. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 25, 435-443.
Bai, L., Zhang, J., Budak, E., Tang, Y., & Zhao, W. (2024). Vibration energy-based indicators for multi-target condition monitoring in milling operations. Journal of Manufacturing Systems, 77, 284-300.
Bakhshandeh, P., Mohammadi, Y., Altintas, Y., & Bleicher, F. (2024). Digital twin assisted intelligent machining process monitoring and control. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 49, 180-190.
Askerden, M. K., Yazar, M., & Talaş, Ş. (2024). Investigation of the Effects of CNC Tool Runout on Machining of 1.2379 Steel and Tool Life. Engıneerıng Perspectıve, 141.
Askerden, M. K., Yazar, M., & Talaş, Ş. (2024). Effects Of Cnc Tool Runouts On Drilling Process. Engıneerıng Perspectıve, 119.
Liao, Z., Schoop, J. M., Saelzer, J., Bergmann, B., Priarone, P. C., Splettstößer, A.,. & Kaynak, Y. (2024). Review of current best-practices in machinability evaluation and understanding for improving machining performance. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 50, 151-184.