3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Öğe AL/SiC Kompozit malzemenin delinmesinde yüzey pürüzlülüğünün bulanık mantıkla modellenmesi(Dicle Üniversitesi, 2016) Çelik, Yahya Hışman; Yenigün, Burak; Kılıçkap, ErolBu çalışmada, sıkıştırma döküm yöntemiyle üretilmiş SiC takviyeli Al esaslı kompozit kullanılmıştır. Üretilen kompozit malzeme farklı uç açılarına sahip HSS takımlar kullanılarak; farklı delme parametrelerinde delme işlemine tabi tutulmuştur. Her bir delme işlemi için delme yüzeylerinin yüzey pürüzlülükleri ölçülmüştür. Elde edilen veriler bulanık mantığa uygulanarak yüzey pürüzlülüğünün modellenmesi yapılmıştır. Veriler incelendiğinde, en iyi yüzey pürüzlülüğü 90˚ uç açısına sahip takım kullanılarak 1500 dev/dak dönme devri ile 0.05 mm/dev ilerleme değerinde elde edilmiştir. En kötü yüzey pürüzlülüğü ise 118˚ uç açılı takımın 2000 dev/dak dönme devri ile 0.15 mm/dev ilerleme değerinde elde edilmiştir. Bulanık mantık kullanılarak elde edilen tahmini değerlerin deney sonuçlarına yakın değerler verdiği görülmüştürÖğe Kriyojenik işlem uygulanmış kesici takımlarla AISI 1050 çeliğinin işlenmesinde yüzey pürüzlülüğü ve kesme kuvvetlerinin regresyon analizi(Farabi Publishing House, 2021-01-27) Gürbüz, Hüseyin; Baday, Şehmus; Ersöz, ErolKriyojenik ısıl işlem, sıfır santigrat derece altında malzemelere ve kesici takımlara uygulanarak sertlik ve aşınma dirençlerini artıran tamamlayıcı bir ısıl işlem türüdür. Bu amaçla bu deneysel çalışmada, -146C’de derin kriyojenik ısıl işlem uygulanmış kesici takımlar ile AISI 1050 çeliğinin tornalanması sonucu oluşan yüzey pürüzlülük ve kesme kuvveti değerleri için ikinci dereceden regresyon analizi yapılmıştır. Tornalama deneyleri, dört farklı kesme hızı (180, 200, 220 m/dak), üç farklı ilerleme oranı (0,1-0,2 ve 0,3 mm/dev) ve iki farklı kesici takım ( ısıl işlem görmüş ve görmemiş) ile gerçekleştirilmiştir. Bağımlı değişken olarak yüzey pürüzlülüğü ve kesme kuvvetleri seçilirken bağımsız değişkenler olarak kesme hızı, ilerleme oranı ve ısıl işlem şartı şeklinde belirlenmiştir. Ayrıca, ANAVO analizi yapılarak bağımlı değişkenler üzerinde bağımsız değişkenlerin etkisi araştırılmıştır. Deneysel değerler için regresyon modellerinden elde edilen R2 değerleri %99,97 ve %99,70 oranında geçerli sonuçlar verdiği görülmüştürÖğe Estimation of surface roughness and cutting speed in CNC WEDM by artificial neural network that employed trainable activation function(SAGE Journals, 2021-02-01) Gürbüz, HüseyinActivation functions are the most significant properties of artificial neural networks (ANN) because these functions are directly related with the ability of ANN in learning or modelling a system or a function. Furthermore, another reason for the significance of the fact that determination of optimal activation function in ANN is its relationship with success level. In this experimental study, the effects of different types of wire electrodes, cooling techniques and workpiece materials on surface roughness (Ra) and cutting speed (Vc) in wire electrical discharge machining (WEDM) were investigated by using trainable activation functions (AFt) and modelling them in ANNs. So far, a number of methods have been performed according to the data set in order to optimally predict Ra and Vc results. Among these methods, randomized ANN with AFt was found to be the best one for robust prediction according to RMSE values. While the value was 0.280 for Vc, it was 0.2104 for Ra. Optimum activation functions in Ra and Vc were found at first and third degree trainable functions, respectively.
