Talaşlı üretim günümüz imalat teknolojilerinin en önemli yöntemlerinden olup güncelliğini korumaktadır. Üretim kalitesinin yüksek olabilmesi, üretim anında oluşan işlemlerin izlenmesi ile mümkündür. Özellikle zor parçaların işlenmesinde yüksek kesme hızı ve talaş kaldırma oranlarında oluşan kuvvetler talaşlı üretim esnasında kesici takımların aşırı şekilde düzensiz titreşimine sebep olmaktadır. Takımlardaki bu titreşim, işleme esnasında kesici takımın kırılmasına, işleme kararlılığının ve kalitesinin bozulmasına sebep olmaktadır. Kararlı bir işleme stratejisinin geliştirilebilmesi için takım ve tezgh́ titreşim modellemesinin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada kesici takımda oluşan tek yönlü yer değişimler, titreşim ölçer ile yüksek basınçlı soğutma testlerinde ölçüm yapılarak bir dijital analog sinyal toplayıcısı (DAQ) yardımıyla bilgisayardaki veritabanına kaydedilmiştir. İşleme anındaki takım aşınmaları ile yüzey pürüzlülüklerinin farklı kesme parametrelerindeki değerlerini bulmak amacıyla yapay sinir ağı yöntemiyle veriler eğitilmiştir. Matlab programında geliştirilen arayüz ile tüm veriler izlenebilmekte ve titreşimi ölçmeden uygulanan kuvvetlere göre hangi frekansta titreşim oluştuğu, farklı girdi parametrelerine göre de takım aşınması ve yüzey pürüzlülüğü ile ilgili verilere ulaşılabilmektedir. Çalışma sonucunda yüksek basınçta iş parçasını kesmek için daha az kuvvet uygulandığı görülmüştür. Kesme işlemi sırasında titreşim ve yüzey pürüzlülüğünün tepe değerlerinin yüksek basınçta azaldığı görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Takım aşınması izleme, yüzey pürüzlülüğü izleme, yapay sinir ağı, yüksek basınç altında kesme, takım durumu izleme (TCM).
Machining is one of the most important methods for manufacturing technologies of nowadays and keeps its up-to-date. High manufacturing quality can be possible by monitoring the processes occured during the manufacturing. The forces occured during high cutting speeds, especially while processing hard machining, and at the high rate of metal removing, cause excessively irregular vibration in cutting tools during machining. These vibrations of the tools cause to break the cutting tools, disrupt processing stability and the quality. In order to develop adecisive processing strategy, it is necessary to realize the modeling of tolling and workbench vibration. In this study, unidirectional displacements occured in cutting tool are measured by accelerometer in high pressure cooling test and accumulated by using Data Acquisition Card (DAQ) and saved to computer.s database. In order to find out tool wear occurred during processing and the values of surface roughness in a set of cutting parameters, data are trained by means of artificial neural network methods. All data can be monitored by means of interface developed in Matlab program and without measuring the vibration, at which frequency the vibrations occurred as per forces applied and data dealing with tooling wear and surface roughness can be estimated by different input parameters. At the resut of the study, it is observed that, as much you increase cooling pressure is, lesser cutting force is implied to cut work piece. It is also observed that, while cooling liquid pressure is increased, top values of vibration and surface roughness of the workpiece during the cutting process are decreased. Keywords: Tool abrasiveness monitoring, surface roughness monitoring, artificial neural network, cutting under high pressure, tool case monitoring (TCM).
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, 2011.
Kaynakça var.
Talaşlı üretim günümüz imalat teknolojilerinin en önemli yöntemlerinden olup güncelliğini korumaktadır. Üretim kalitesinin yüksek olabilmesi, üretim anında oluşan işlemlerin izlenmesi ile mümkündür. Özellikle zor parçaların işlenmesinde yüksek kesme hızı ve talaş kaldırma oranlarında oluşan kuvvetler talaşlı üretim esnasında kesici takımların aşırı şekilde düzensiz titreşimine sebep olmaktadır. Takımlardaki bu titreşim, işleme esnasında kesici takımın kırılmasına, işleme kararlılığının ve kalitesinin bozulmasına sebep olmaktadır. Kararlı bir işleme stratejisinin geliştirilebilmesi için takım ve tezgh́ titreşim modellemesinin gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada kesici takımda oluşan tek yönlü yer değişimler, titreşim ölçer ile yüksek basınçlı soğutma testlerinde ölçüm yapılarak bir dijital analog sinyal toplayıcısı (DAQ) yardımıyla bilgisayardaki veritabanına kaydedilmiştir. İşleme anındaki takım aşınmaları ile yüzey pürüzlülüklerinin farklı kesme parametrelerindeki değerlerini bulmak amacıyla yapay sinir ağı yöntemiyle veriler eğitilmiştir. Matlab programında geliştirilen arayüz ile tüm veriler izlenebilmekte ve titreşimi ölçmeden uygulanan kuvvetlere göre hangi frekansta titreşim oluştuğu, farklı girdi parametrelerine göre de takım aşınması ve yüzey pürüzlülüğü ile ilgili verilere ulaşılabilmektedir. Çalışma sonucunda yüksek basınçta iş parçasını kesmek için daha az kuvvet uygulandığı görülmüştür. Kesme işlemi sırasında titreşim ve yüzey pürüzlülüğünün tepe değerlerinin yüksek basınçta azaldığı görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Takım aşınması izleme, yüzey pürüzlülüğü izleme, yapay sinir ağı, yüksek basınç altında kesme, takım durumu izleme (TCM).
Machining is one of the most important methods for manufacturing technologies of nowadays and keeps its up-to-date. High manufacturing quality can be possible by monitoring the processes occured during the manufacturing. The forces occured during high cutting speeds, especially while processing hard machining, and at the high rate of metal removing, cause excessively irregular vibration in cutting tools during machining. These vibrations of the tools cause to break the cutting tools, disrupt processing stability and the quality. In order to develop adecisive processing strategy, it is necessary to realize the modeling of tolling and workbench vibration. In this study, unidirectional displacements occured in cutting tool are measured by accelerometer in high pressure cooling test and accumulated by using Data Acquisition Card (DAQ) and saved to computer.s database. In order to find out tool wear occurred during processing and the values of surface roughness in a set of cutting parameters, data are trained by means of artificial neural network methods. All data can be monitored by means of interface developed in Matlab program and without measuring the vibration, at which frequency the vibrations occurred as per forces applied and data dealing with tooling wear and surface roughness can be estimated by different input parameters. At the resut of the study, it is observed that, as much you increase cooling pressure is, lesser cutting force is implied to cut work piece. It is also observed that, while cooling liquid pressure is increased, top values of vibration and surface roughness of the workpiece during the cutting process are decreased. Keywords: Tool abrasiveness monitoring, surface roughness monitoring, artificial neural network, cutting under high pressure, tool case monitoring (TCM).