Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYapılan çalısmada; asındırıcı su jeti sistemi teorik olarak analiz edilmis, ayrıca deneysel veriler yapay sinir ağı yardımıyla modellenerek, asındırıcı su jeti ile kesmede yapay sinir ağının uygulanabilir olduğu gösterilmistir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Asındırıcı su jetiyle kesme, diğer kesme teknolojilerine göre belirgin üstünlüklere sahip olduğundan makine imalat sanayi ve madencilikte kullanımları artmaktadır. Asındırıcı su jetiyle kesme sistemleri; islenecek olan malzemenin özelliğine göre çok genis bir dağılıma sahiptirler. Baslıca yararlarından birisi, islenmis yüzeylerde ısıdan etkilenmemesidir. Ancak, isleme sonrası kesilen yüzeyde çizik olusma ihtimali, mahsurlarından sayılabilir. Kapasitesini ve kesme performansını arttırabilmek için, söz konusu teknolojinin çok iyi tanınması gerekir. Asındırıcı su jetinin hidrodinamik karakteristiklerini belirlemedeki eksiklik, islem kontrolü ve optimizasyonu için gerekli kesme performans modellerinin gelisimini sınırladığından planlama ve kesme isleminin en uygun kesme performansını önceden tayin için, boyutsal analizden yararlanan matematiksel modeller ve yapay sinir ağı uygulamaları mevcuttur. Yapılan çalısmada; asındırıcı su jeti sistemi teorik olarak analiz edilmis, ayrıca deneysel veriler yapay sinir ağı yardımıyla modellenerek, asındırıcı su jeti ile kesmede yapay sinir ağının uygulanabilir olduğu gösterilmistir.
Abstract
Abrasive water jet cutting is one of the most recently developed non-traditional manufacturing technologies being used increasingly in mining and machine production industry owing to the various distinct advantages over the other cutting Technologies.. Absence of the heat affected zone is the main advantage of this process. In spite of briteness, ductileness and being composites it do have rather wide machining process, but striations are the main disadvantage of this cutting technology. The technology must be known very well in order to increase the capacity and cutting performance. Abrasive water jet cutting applications on specimens with varying thickness and feed rate had been shown that artificial neural network can be used succesfully in this work. The lack of knowledge in describing the hydraulic characteristics of the abrasive water jet cutting will limit the development of the process control and optimization of the modelling. Therefore, in order to determine the optimal cutting performance of the process planning and cutting processs, mathematical models with dimensional analysis and artificial neural network applications are used. In this study, abrasive water jet cutting has been analysed and the experimental data at various conditions had been modelled with the aid of artificial neural network.