Yıl: 2019 Cilt: 24 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 517 - 536 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17482/uumfd.301128 İndeks Tarihi: 29-04-2021

Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ

Öz:
Havacılık ve medikal sanayii gibi isterleri yüksek olan sektörlerde kullanılan parçaların imalatı genellikle yüksek hassasiyete sahip talaşlı imalat yöntemleri ile yapılmakta olup, bu işlemler sırasında yüksek teknoloji ürünü takım tezgahları kullanılmaktadır. Diğer yandan, son on yılda, önemli bir maliyet girdisi olan ve çevre etkisi bulunan enerji tüketimini, talaşlı imalat sırasında en aza indirme amaçlı çalışmalar yoğunlaşmıştır. Dolayısıyla, düşük enerji tüketimi ile yüksek kaliteli iş parçalarının üretimi, giderek önem kazanmaktadır. Tornalama işlemi, talaş kaldırma işlemleri arasında en fazla tercih edilen işlemlerden birisidir. Günümüzde, Ti6Al4V malzemesi, sağladığı mekanik ve ısıl avantajlardan dolayı hem havacılık hem de medikal sanayiinde yaygın olarak kullanılmakta ve yüksek hassasiyetli torna tezgahlarında işlenmektedir. Bu çalışmada, malzemesi Ti6Al4V olan iş parçasının yüzey pürüzlülüğü (Ra) ve bu iş parçasının üretimi sırasında elde edilen özgül kesme enerjisi (ÖKE) incelenmiştir. İşlem girdi parametreleri olarak; kesme derinliği (ap), kesme hızı (Vc) ve ilerleme (f) belirlenmiştir. Belirlenen çıktı parametrelerinin tahmini için Yanıt Yüzey Metodu (YYM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. YSA ve YYM modellerinde kullanılan veriler Box-Behnken deney tasarımı ile elde edilmiştir. Bunun yanı sıra girdi parametrelerinin etkilerini incelemek adına, Merkezi Kompozit Deney Tasarımı (MKT) kullanılarak elde edilen sonuçlar üzerinden Varyans Analizi yapılmıştır. Çalışmalar sonucunda minimum yüzey pürüzlülüğü elde etmek için kesme derinliği 0,2 mm, ilerleme 0,0637 mm/dev ve kesme hızı 36 m/dak olarak belirlenmiştir. Aynı zamanda minimum özgül kesme enerjisi için gerekli girdi parametreleri; ap= 0,53 mm, f= 0,0963 mm/dev ve Vc= 44 mm/dak’dır. YSA modeli ile geliştirilen tahmin modelinin YYM tahmin modeline göre daha iyi sonuçlar ortaya koyduğu gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelime:

Investigation of Specific Cutting Energy and Surface Roughness for Turning of Ti6Al4V Workpiece and Development of an Artificial Neural Network Based Prediction Model

Öz:
Parts used in high-demanding industries such as aerospace and medical, are manufactured with high precision machining. Also, studies on reduction of energy consumption, which has vital effects on environment and is a significant cost component, have been on the rise since the last decade. So, in many industries, manufacturing of high-quality parts with minimum energy consumption is gaining importance.Turning is one of the most commonly used machining methods. Nowadays, Ti6Al4V material, due to its mechanical and thermal advantages, is widely used in both the aerospace and medical industries and machined in high precision machine tools. In this study, the surface roughness (Ra) of turned workpieces from Ti6Al4V alloy and specific cutting energy (SEC) during turning this alloy were examined. Control parameters were specified as depth of cut (ap), cutting speed (Vc), and feed (f). In order to estimate the output parameters, Response Surface Method and Artificial Neural Network (ANN) were employed. The data used by ANN and RSM models was obtained by Box-Behnken Design. Furthermore, Central Composite Design (CCD) which is one of the Response Surface Methods (RSM) was used to examine the influences of input parameters and ANOVA was conducted. As a result of these studies, it was figured out that the depth of cut was 0.2 mm, the feed was 0.0637 mm/rev and the cutting speed was 36 m/min for minimum surface roughness. The input parameters required to sustain minimum specific cutting energy was determined as ap= 0.53 mm, f= 0.0963 mm/rev and Vc= 44 m/min. It was observed that the prediction model developed using ANN yielded better results than RSM based regressions.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Altıntaş, R.S., Kahya, M. ve Ünver, H.Ö. (2016) Modelling and optimization of energy consumption for feature based milling, International journal of advance manufacturing technology, 86, 3345-3363. doi: 10.1007/s00170-016-8441-7.
  • 2. Asiltürk, İ. ve Akkuş, H. (2011) Determining the effect of cutting parameters on surface roughness in hard turning using the Taguchi method, Measurement, 44, 1697–1704. doi:10.1016/j.measurement.2011.07.003.
  • 3. Bilga, P.S., Singh, S., Kumar, R. (2016) Optimization of energy consumption response parameters for turning operation using Taguchi method, Journal of Cleaner Production, 137, 1406-1417. doi: 10.1016/j.clepro.2016.07.220.
  • 4. Gutowski, T., Dahmus, J., Thiriez, A. (2006) Electrical energy requirements for manufacturing processes, The 13th CIRP International Conference on Life Cycle Engineering, Leuven, Belgium.
  • 5. Haykin, S. (2005) Neural Networks a Comprehensive Foundation, Pearson Education, Canada.
  • 6. Kara, S., ve Li, W. (2011) Unit process energy consumption models for material removal processes, CIRP Annals- Manufacturing Technology, 60, 37–40. doi:10.1016/j.cirp.2011.03.018.
  • 7. Karpat, Y. ve Özel T. (2006) Multi-objective optimization for turning processes using neural network modeling and dynamic-neighborhood particle swarm optimization, International Journal of Advanced Manufacturing Technologies, 35, 234-247. doi: 10.1007/s00170/s00170-0006-0719-8.
  • 8. Khorasani, A.M. ve Yazdi, M.R.S. (2015) Development of a dynamic surface roughness monitoring system based on artificial neural networks (ANN) in milling operation, International Journal of Advanced Manufacturing Technologies. doi: 10.1007/s00170-015-7922-4.
  • 9. Lawson, J. (2015) Design and Analysis of Experiments with R, CRC Press, New York.
  • 10. Mativenga, P.T. ve Rajemi, M.F. (2011) Calculation of optimum cutting parameters based on minimum energy footprint, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 60, 149-152. doi: 10.1016/j.cirp.2011.03.088.
  • 11. Mehrotra, K., Mohan, C.K. ve Ranka, S. (2000) Elements of Artificial Neural Networks, The MIT Press, USA.
  • 12. Mitutoyo User Manual, https://www.mitutoyo.com/wp-content/uploads/2015/08/Surftest_SJ210.pdf, Erişim Tarihi: 22.05.2019
  • 13. Moradnazhad, M. (2015) Energy consumption modeling of turn-mill systems and related machining processes, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara.
  • 14. Moradnazhad, M. ve Unver, H.Ö. (2015) Energy efficiency of machining operations: A review. Journal of Engineering Manufacture, 1-19. doi: 10.1177/0954405415619345.
  • 15. Myers, R.H. ve Montgomery, D.C. (2001) Response Surface Methodology, John Wiley & Sons, New Jersey.
  • 16. Neşeli, S., Asiltürk, İ., Yaldız, S. ve Sağlam,H. (2012) Tornalama işleminde cevap yüzey metodu ile kesme kuvvetlerinin kesme parametrelerine bağlı olarak modellenmesi, Ulusal Talaşlı İmalat Sempozyumu, Ankara, Türkiye.
  • 17. Newman, S.T., Nassehi, A., Imani-Asrai, R. ve Dhokia, V. (2012) Energy efficient process planning for CNC machining, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 5,127-136. doi: 10.1016/j.cirpj.2012.03.007.
  • 18. Öktem, H., Erzurumlu, T. ve Kurtaran, H. (2005) Application of response surface methodology in the optimization of cutting conditions for surface roughness, Journal of Materials Processing Technology, 170, 11–16. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2005.04.096
  • 19. Priddy, K.L. ve Keller, P.E. (2005) Artificial neural networks: an introduction, SPIE Press, Washington, USA. doi: 10.1016/B978-0-12-801559-9.00001-6.
  • 20. Senthilkumaar, J. S., Selvarani, P. V. ve Arunachalam, R.M. (2012). Intelligent optimization and selection of machining parameters in finish turning and facing of Inconel 718, International Journal of Advanced Manufacturing Technologies. 58, 885-894. doi: 10.1007/s00170-011-3455-7
  • 21. Siemers, C., Baker, M., Mukherji, D., Rösler, J. (2003) Microstructure evolution in shear bands during the chip formation of Ti6Al4V, Tenth World Conference on Titanium, 839-846.
  • 22. Uluer, M.U., Unver, H.O., Gok, G., Fescioğlu-Ünver, N. ve Kılıç, S.E. (2016) A framework for energy reduction in manufacturing process chains (E-MPC) and a case study from the Turkish household appliance industry, Journal of Cleaner Production, 112, 3342-3360. doi: 10.1016/j.jclepro.2015.09.106.
  • 23. Vining, G. ve Kowalski, S. M. (2011) Statistical Methods for Engineers, Cengage Learning, USA.
  • 24. Walpole, R.E., Myers, R. H. ve Myers, S. L. (1998) Probability and statistics for engineers and scientists, Printice Hall, New Jersey.
  • 25. Whitcomb, P.J. ve Anderson M.J. (2004) RSM Simplified, Productivity Press, New York.
  • 26. Yegnanarayana, B. (2006) Artificial Neural Networks, Prentice Hall of India, Private Limited, New Delhi.
APA SERİN G, KAHYA M, ÖZBAYOĞLU M, ÜNVER H (2019). Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. , 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
Chicago SERİN Gökberk,KAHYA Müge,ÖZBAYOĞLU Murat Ahmet,ÜNVER Hakkı Özgür Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. (2019): 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
MLA SERİN Gökberk,KAHYA Müge,ÖZBAYOĞLU Murat Ahmet,ÜNVER Hakkı Özgür Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. , 2019, ss.517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
AMA SERİN G,KAHYA M,ÖZBAYOĞLU M,ÜNVER H Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. . 2019; 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
Vancouver SERİN G,KAHYA M,ÖZBAYOĞLU M,ÜNVER H Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. . 2019; 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
IEEE SERİN G,KAHYA M,ÖZBAYOĞLU M,ÜNVER H "Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ." , ss.517 - 536, 2019. 10.17482/uumfd.301128
ISNAD SERİN, Gökberk vd. "Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ". (2019), 517-536. https://doi.org/10.17482/uumfd.301128
APA SERİN G, KAHYA M, ÖZBAYOĞLU M, ÜNVER H (2019). Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 24(2), 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
Chicago SERİN Gökberk,KAHYA Müge,ÖZBAYOĞLU Murat Ahmet,ÜNVER Hakkı Özgür Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 24, no.2 (2019): 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
MLA SERİN Gökberk,KAHYA Müge,ÖZBAYOĞLU Murat Ahmet,ÜNVER Hakkı Özgür Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, vol.24, no.2, 2019, ss.517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
AMA SERİN G,KAHYA M,ÖZBAYOĞLU M,ÜNVER H Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi. 2019; 24(2): 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
Vancouver SERİN G,KAHYA M,ÖZBAYOĞLU M,ÜNVER H Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi. 2019; 24(2): 517 - 536. 10.17482/uumfd.301128
IEEE SERİN G,KAHYA M,ÖZBAYOĞLU M,ÜNVER H "Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ." Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 24, ss.517 - 536, 2019. 10.17482/uumfd.301128
ISNAD SERİN, Gökberk vd. "Ti6Al4V MALZEMESİNİN TORNALAMA İŞLEMİNDE ÖZGÜL KESME ENERJİSİ VE YÜZEY PÜRÜZLÜĞÜNÜN İNCELENMESİVE YAPAY SİNİR AĞLARI TEMELLİ TAHMİN MODELİ GELİŞTİRİLMESİ". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 24/2 (2019), 517-536. https://doi.org/10.17482/uumfd.301128