| dc.creator |
Tunay, Recai Fatih,
1977-
author
10076 |
|
| dc.creator |
Kurbanoğlu, Cahit,
1952-
thesis advisor
10079 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
Makine Mühendisliği Anabilim Dalı.
issuing body
9988 |
|
| dc.date |
2007. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF01084.pdf |
|
| dc.description |
Bu çalışmada gözenekli yatakların farklı çalışma şartları altındaki aşınma davranışları deneysel olarak incelenmiş ve deney sonuçları Yapay Sinir Ağları kullanılarak modellenmistir. Yatak malzemeleri %90Cu+%10Sn ve % 90Cu+% 9Sn+% 1C olmak üzere iki farklı kompozisyonda üretilmiştir. Kendi kendini yağlayan yataklar %80 ve %85 son yoğunluklarda üretilmiştir. Yataklar oda sıcaklığı ve 140.C sıcaklık olmak üzere iki farklı sıcaklıkta preslenerek parçalanmılşs Amonyak Gazı atmosferinde 20 dakika sinterlenmiştir. Preslenmilşs ve sinterlenmiş yataklara iki farklı yalğg emdirilmilşstir. Numune yatakların aşınma özellikleri iki farklı sıcaklık, üç farklı yük ve 26.6m/d, 44.9m/d ve 57.2m/d hızlarda incelenmiştir. Aşındırıcı olarak SAE 1050 çeliği kullanılmıştır. Aşınma deney sonuçları kullanılarak kayma mesafesi(yol)-ağırlık kaybı grafikleri, farklı çalışma şartları için çizilmiştir. Testlerde aynı zamanda sürtünme katsayısının değişimi de incelenmiştir. Son olarak Yapay Sinir Agları kullanılarak, test sonuçları iki farklı ağ da modellenmiştir. Anahtar Kelimeler: Toz Metalurjisi, Kendi Kendini Yağlayan Yataklar, Aşınma, Sürtünme, Yapay Sinir Ağları... |
|
| dc.description |
In this study, the wear performances of porous bearings under different operating conditions were experimentally investigated and test results were modeled using Artificial Neural Networks. Two different bearing material compositions of self lubricating bearings were chosen as follows: 1) 90%Cu+10%Sn, 2) 90%Cu+9%Sn+1%C. Two different types of bearings were produced with their final densities at 80% and 85%. Bearings were pressed under room temperature and 140.C. The specimens were sintered for 20 minutes under dissociated ammonia atmosphere. Pressed and sintered bearings were oil impregnated with two different oils. Wearing properties of sample bearings were determined at two different temperatures, three different loads and three different sliding speeds as follow 28.6m/min, 44.9m/min and 57.2m/min. All wearing tests were performed under dynamic loading. As an abrasive material SAE 1050 steel bar was used. Sliding distance-weight loss curves were plotted for different test conditions using wearing experiment results. In the tests, the variations of friction coefficients were also investigated. Lastly, test results were modeled at two different networks using Artificial Neural Networks. Keywords: Powder Metallurgy, Self-Lubricating Bearings, Wear, Friction, Artificial Neural Networks. |
|
| dc.description |
Tez (Doktora) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Makina Mühendisliği Anabilim Dalı, 2007. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Bu çalışmada gözenekli yatakların farklı çalışma şartları altındaki aşınma davranışları deneysel olarak incelenmiş ve deney sonuçları Yapay Sinir Ağları kullanılarak modellenmistir. Yatak malzemeleri %90Cu+%10Sn ve % 90Cu+% 9Sn+% 1C olmak üzere iki farklı kompozisyonda üretilmiştir. Kendi kendini yağlayan yataklar %80 ve %85 son yoğunluklarda üretilmiştir. Yataklar oda sıcaklığı ve 140.C sıcaklık olmak üzere iki farklı sıcaklıkta preslenerek parçalanmılşs Amonyak Gazı atmosferinde 20 dakika sinterlenmiştir. Preslenmilşs ve sinterlenmiş yataklara iki farklı yalğg emdirilmilşstir. Numune yatakların aşınma özellikleri iki farklı sıcaklık, üç farklı yük ve 26.6m/d, 44.9m/d ve 57.2m/d hızlarda incelenmiştir. Aşındırıcı olarak SAE 1050 çeliği kullanılmıştır. Aşınma deney sonuçları kullanılarak kayma mesafesi(yol)-ağırlık kaybı grafikleri, farklı çalışma şartları için çizilmiştir. Testlerde aynı zamanda sürtünme katsayısının değişimi de incelenmiştir. Son olarak Yapay Sinir Agları kullanılarak, test sonuçları iki farklı ağ da modellenmiştir. Anahtar Kelimeler: Toz Metalurjisi, Kendi Kendini Yağlayan Yataklar, Aşınma, Sürtünme, Yapay Sinir Ağları... |
|
| dc.description |
In this study, the wear performances of porous bearings under different operating conditions were experimentally investigated and test results were modeled using Artificial Neural Networks. Two different bearing material compositions of self lubricating bearings were chosen as follows: 1) 90%Cu+10%Sn, 2) 90%Cu+9%Sn+1%C. Two different types of bearings were produced with their final densities at 80% and 85%. Bearings were pressed under room temperature and 140.C. The specimens were sintered for 20 minutes under dissociated ammonia atmosphere. Pressed and sintered bearings were oil impregnated with two different oils. Wearing properties of sample bearings were determined at two different temperatures, three different loads and three different sliding speeds as follow 28.6m/min, 44.9m/min and 57.2m/min. All wearing tests were performed under dynamic loading. As an abrasive material SAE 1050 steel bar was used. Sliding distance-weight loss curves were plotted for different test conditions using wearing experiment results. In the tests, the variations of friction coefficients were also investigated. Lastly, test results were modeled at two different networks using Artificial Neural Networks. Keywords: Powder Metallurgy, Self-Lubricating Bearings, Wear, Friction, Artificial Neural Networks. |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : SDÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Farklı sıcaklıkta üretilen T/M yatakların dinamik yük altında aşınmasının araştırılması ve yapay sinir ağları ile modellenmesi = Investigating the wear properties of P/M bearings produced at different temperatures under dynamic loading and modelling the results using the artificial neural networks / |
|
| dc.type |
text |
|