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 Küreselleştirme ısıl işlemi uygulanmış AISI 1050 çeliǧinin yüzey pürüzlülük deǧerlerinin yapay sinir aǧları ile modellenmesi(IEEE, 2017-10-30) Baday, Şehmus; Başak, Hüdayim; Sönmez, FikretEstimation of surface roughness values, which is an indication of workpiece quality, is important in terms of reducing the cost and duration of machining. In this study, the surface roughness values of the medium carbon steel subjected to the spheronization heat treatment have estimated by artificial neural networks. ANN network model have been created by being chosen feedforward back propagation network model, the adoption of network structure and learning function LEARNGDM, TRAINLM as training algorithm, MSE for assessment of network performance and two hidden layers. The value of each neuron in the network have been transferred another layer by TANSIG, LOGSIG and PURELIN transfer functions. As a result, the artificial neural networks trained and tested have been found to be easy to use for estimating surface roughness values with a high percentage of R = 0.99001 according to MSE performance.
