Inconel 718 in Frezelenmesi Sonucunda Oluşan Yüzey Pürüzlülüğünün Yapay Sinir Ağlarıyla Belirlenmesi

Yüzey pürüzlülüğü, frezeleme işlemlerinin performansının değerlendirilmesinde göz önüne alınabilecek en önemli kriterlerden biridir. Bir frezeleme işleminde, yüzey pürüzlülüğüne etki eden parametreler, uygulanan operasyon tipine ve üretilen malzeme cinsine göre değişiklik göstermektedir. Bu çalışma, Inconel 718 gibi süper alaşımlı bir malzemenin düz uçlu kesicilerle frezelenmesi sonucu oluşan yüzey pürüzlülüğünün yapay sinir ağlarıyla tahmin edilerek bir pürüzlülük modeli oluşturulmasını kapsar. Toplam 81 deney, kesici kataloglarından seçilen kesme parametreleriyle kesme sivri.' kullanarak yapılmıştır. Deneylerden elde edilen pürüzlülük değerleri, optik ölçüm metoduna göre çalışan yüzey pürüzlülük cihazıyla ölçülmüştür. İleri beslemeli bir yapay sinir ağı, işlenen yüzeylerden elde edilen pürüzlülüğü tahmin etmek için kullanılmıştır. Kesme hızı (Vi), ilerleme (fz), eksenel kesme derinliği (an) ve radyal kesme derinliği (at) gibi parametreler, yapay sinir ağının giriş katmanın' oluştururken, yüzey pürüzlülüğü çıkış katmanın' oluşturmuştur. Yapay sinir ağı modeli, MATLAB programı yardımıyla tasarlanarak eğitilmiştir. Geliştirilen tahmini model, deneylerden elde edilen pürüzlülük değerlerine karşı test edilerek modelin doğruluğu saptanmıştır. 

___

  • 1. Alauddin, M., E1-Baradie, M.A. and Hasmi, M.S.J., "End Milling Machinability of Inconel 718", Proc.Inst. Mech. Engs. Part B, Engineering Manufacture vol.210, pp.I1-23, 1996.
  • 2. Jawaid, A., Koksal, S., Sharif, S., "Cutting Performance and wear characteristics of PVD coated and uncoated carbide tools in face milling Inconel 718 aerospace alloy", Journal of Materials Processing Technology, yo1.116, pp.2- 9, 2001.
  • 3. Ezugwu, E.O., Tang, S.H., "Surface abuse when machining cast iron G-17 and nickel-base superalloy (Inconel 718) with ceramic tools", Journal of Materials Processing Technology, vo1.55, pp.63-69, 1995.
  • 4. Choudhury, A., EI-Baradie, M.A., "Machining nickel base superalloys:Inconel 718", Proc.Inst. Mech. Engs. Part B, Engineering Manufacture, vol.212, pp. 195-206, 1998.
  • 5. Boothroyd, G., Knight W.A., Fundamentals of machining and machine tools, Second edition, Marcel Dekker Inc., Newyork, 1989.
  • 6. H. Dagnal., M.A, Exploring surface texture, Rank Taylor Habson Limited, England, 1986.
  • 7. Sharman, A., Dewes, R.C., Aspinwall, D.K., "Tool life when high speed ball nose end milling Inconel 718", Journal of Materials Processing Technology, vol.118, pp.29-35, 2001.
  • 8. Alauddin, M., El-Baradie, M.A. and Hasmi, M.S.J., "Optimization of surface finish in end milling Inconel 718", Journal of Materials Processing Technology, vol.56, pp.54-65, 1996.
  • 9. Tsai, Yu-H., Chen, J.C., Lou, Shi-J., "An in-process surface recognition system based on neural networks in end milling cutting operations", International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol.39, pp.583-605, 1999.
  • 10. Benardos, P.G., Vosniakos, G.C., "Prediction of surface roughness in CNC face milling using neural networks and Taguchi's design of experiments", Robotics and Computer Integrated Manufacture, vol.18, pp.343-354, 2002.
  • 11. Chien, Wen.T., Chou, Chung-Y., "The predictive model for machinability of 304 stainless steel", Journal of Materials Processing Technology, vol.118, pp.442-447, 2001.
  • 12. Tosun, N., Özler, L.,"A study of tool life in hot machining using artificial neural networks and regression analysis method", Journal of Materials Processing Technology, vol.124, pp.99-104, 2003.
  • 13. S. Coromant, Die and mould making with sandvik coromant, Tool and Methods, Tool Catalog, Sweden, 2002.
  • 14. Matlab User Manual, Version 6.5R13, The MathWorks Inc., 2002.
  • 15. Efe, M.Ö, Kaynak, O., Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, Boğaziçi ÜniversitesiBasımevi, İstanbul, 2000.
  • 16. Wang, Y.M., Chang, Y.H., Experimental study of surface roughness in slot end milling AL2014- T6, International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol.44, pp.51-57, 2004.