Elmaslı Tel ile Mermer Üretiminde Basamak Geometrisinin Kesme Performansı Üzerine Etkileri

Effects of Bench Geometry on Cutting Performance of Marble Production With Diamond Wire

Özet

Elmaslı tel kesme metodu blok mermer üretiminde yaygın olarak kullanılan bir yöntem olup, yöntemin başarısı kesme kapasitesi veelmaslı boncuklarda oluşan aşınmalara bağlıdır. Kesme kapasitesi ve elmaslı boncuk aşınmasını en çok etkileyen faktörlerden biri deocak basamak geometrisidir. Bu çalışma elmaslı tel ile mermer üretiminde basamak geometrisinin kesme performansı üzerineetkilerinin ayrıntılı olarak incelenmesi amacıyla iki farklı mermer işletmesinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonuçları mermerişletmelerinde kesme yüksekliği/kesme genişliği oranı (h/l) arttıkça saatlik kesme kapasitesinin azaldığını, kesilen alan ile saatlikkesme kapasitesi arasında üssel (polinom) ilişkiler olduğunu, uygun basamak geometrisinin seçiminde elmaslı boncuklarda meydanagelen aşınmaların etkili olduğunu ortaya koymuştur. Ölçülen kesme kapasitesi ve elmaslı boncuk aşınma oranlarının tahmini içinYapay Sinir Ağları (YSA) modelleri kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları (YSA) ile yapılan modellerde tahmin edilen ve ölçülen kesmekapasitesi ve elmaslı boncuk aşınma değerleri arasında oldukça yüksek korelasyon katsayıları elde edilmiştir ($R^2$ = 0,92-0,94).

Abstract

Diamond wire cutting method is a commonly used method in block marble production. The success of this method depends on the cutting capacity and level of wear present in the diamond beads. Bench geometry is one of the most influential factors in cutting capacity and diamond bead wear. For this purpose, necessary measurements were made in Emmioğlu Inc. Amasya beige quarry and Özmersan Inc. Sivas yellow travertine quarry and the results of these measurements were evaluated to determine the effects of bench geometry on diamond wire cutting performance. The results indicated that as bench height/panel width (h/l) ratio increased, cutting capacity decreased; there were exponential relationships between the cutting area, hourly cutting capacity and the level of wear in the diamond beads-which were all affected by the bench geometry selection. Artificial Neural Network (ANN) models were used to predict cutting capacity and diamond bead wear. The estimation with ANN analysis gives high correlation coefficients ($R^2$=0,92-0,94) between the predicted and measured cutting capacity and the diamond bead wear values.