Tornalama işleminde oluşan kesme kuvvetlerinin bulanık mantık ve yapay sinir ağlarıyla tahmini

Abstract

Son yıllarda tornalama işlemi esnasında oluşan kesme kuvvetlerinin Yapay Zekâ (YZ) teknikleriyle tahmini hakkında literatürde pek çok çalışma yapılmıştır. Bu nedenle çalışmamızın giriş bölümünde kesici takıma etki eden kuvvetler ve kesme parametrelerinin ara değerlerine göre tahminde kullanılan YZ tekniklerinden Bulanık Mantık (BM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) özetle ele alınarak bu tez çalışmasının genel bir çerçevesi çizilmiştir. Bu çerçeveye bağlı olarak, çalışmanın ikinci bölümünde talaş kaldırma, mühendislik plastikleri ve algılayıcılar hakkında verilerek literatürde bu çalışmanın yeri ve özgünlüğü vurgulanmıştır. Çalışmanın üçüncü bölümünde ise YZ tekniklerinden BM ve YSA tanımları, temel özellikleri ve kullanım alanlarına göre genel hatlarıyla ele alınmıştır. Çalışmanın dördüncü bölümünde ise deneysel çalışmada kullanılan tezgâh, cihaz ve aletler tanıtılmış ve dinamometre kullanılarak CNC torna tezgâhında PA malzemesinin kesme işlemi sırasında kesici takıma etki eden kuvvetler, kesme parametrelerinin (kesme hızı, ilerleme ve talaş derinliği) her birinin üç farklı değerine göre ölçülmüştür. Bundan sonra, kesici takıma etki eden kuvvetlerin tahminin modelleri BM ve YSA kullanılarak oluşturulmuştur. Çalışmanın beşinci bölümünde ise tahmin model sonuçları ile deneysel çalışmadan elde edilen sonuçlar karılaştırılmalı olarak yorumlanmıştır. Çalışmanın sonuç bölümü olan tartışma ve değerlendirme bölümünde ise tahmin model sonuçları ile deneysel çalışmadan elde edilen sonuçların karşılaştırılmalı yorumuna bağlı olarak, kesme parametrelerinin ara değerine göre kesici takıma etki eden kuvvetlerin tahmininde hangi YZ tekniğinin daha uygun olduğu performans kriterlerine göre değerlendirilmiştir. Mart, 2006 Ali Gündüz In recent years during turning process, there have been many studies in the literature about estimation of cutting forces via Artificial Intelligence (AI) technics. Hence, at the first chapter of this study, use two AI technics which called Fuzzy Logic (FL) and Artificial Neural Networks (ANN) have been considered and due to this scheme, thesis study is explained generally. At the second chapter of this study, fundamental information about metal feelings, engineering plastics and some sensors re defined. At the third chapter of this study, FL and ANN which used estimation of cutting forces are explained according to the definitions, principal features and using fields. At the fourth chapter of this study, machines, devices and tools which used in experimental studies are defined. Cutting force which occur during the cutting process of polyamide material in the turning lathe are measured due to three different value of cutting parameters using dynamometer. After then, estimation models of force are developed using FL and ANN. At the fifth chapter of this study, results of between estimation models and experimental study are cooperated mutually. At the discussion and evaluation chapter of this study, according to the result which obtained from estimation model and experimental studies are explained so that which AL technics can suitable to estimation cutting force due to the interval values of cutting parameters.