CW724R Pirinç Malzemenin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünü Etkileyen Faktörlerin Deneysel Optimizasyonu

Bu çalışmada, CW724R pirinç malzemesinin tornalamasında yüzey pürüzlülüğünü etkileyen faktörlerin deneysel optimizasyonu incelenmiştir. Çalışmada kesme hızı, talaş derinliği ve ilerleme parametreleri göz önünde bulundurularak Taguchi L9 deneyi gerçekleştirilmiştir. Deney sonuçlarının değerlendirilmesinde S-N değerleri esas alınmıştır. Çalışmada üç farklı kesme hızı, üç farklı talaş derinliği ve üç farklı ilerleme hızı seçilmiştir. Deneyler CNC torna tezgâhında dik ve kuru kesme şartlarında ve karbür uç kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) değerleri ölçülmüştür ve Taguchi tasarımında sinyal gürültü değerleri tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre ilerlemenin yüzey pürüzlük değeri üzerinde etkili olduğu görülmüştür. En yüksek yüzey kalitesi değeri (en düşük Ra) 181 m/dak kesme hızında, 0,025 talaş derinliğinde ve 0,08 mm/dev ilerleme şartlarında elde edilmiştir.

CW724R Experimental Optimization of Factors Affecting Surface Roughness in Brass Turning

In this study, experimental optimization of factors affecting surface roughness in turning of CW724R brass material was investigated. In the study, Taguchi L9 test was carried out considering cutting speed, depth of cut and feed parameters. S-N values were taken as basis in the evaluation of the test results. Three different cutting speeds, three different depths of cut, and three different feed rates were selected in the study. The experiments were carried out on a CNC lathe under vertical and dry cutting conditions and using carbide inserts. In the study, the average surface roughness (Ra) values were measured and the signal noise values were determined in the Taguchi design. According to the results obtained, it was observed that the feed rate was effective on the surface roughness value. The highest surface quality value (the lowest Ra) was obtained at 181 m/min cutting speed, 0.025 depth of cut and 0.08 mm/rev feed conditions.

___

  • Birgören, B., & Sakallı, Ü.S. (2021). Kalite ve maliyet perspektiflerinden pirinç alaşımı harmanlama problemi: Çok amaçlı optimizasyon yaklaşımı. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University. 36:1 433-445.
  • Kalaycıoğlu, H., & Yalçınkaya, S. (2020). Mühendislik Alanında Teknolojik Gelişmeler. Güven Plus Grup A.Ş. Yayınları., İstanbul, 714-739.
  • Sapaz, M., Özbek, O., & Kara, F. (2021). CW511L Pirinç Alaşımının İşlenmesinde Yüzey Pürüzlülüğü Ve Takım Aşınmasının Deneysel Olarak İncelenmesi. II. International Halich Congress On Multidisciplinary Scientific Research 15-16 Ağustos, İstanbul, 525-533.
  • Duzman, M.E. (2010). Kurşunlu Pirinçlerin Sürekli Dökümünde Döküm Özelliklerinin İyileştirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Atay, G. (2021). Farklı Koşullarda Dövülmüş Kurşunsuz Pirinç Malzemelerin İşlenebilirliğinin İncelenmesi. Yüksel Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Sarbak metal (2022). Sarı metal Pirinç, https://sarbak.com.tr/dokuman/1-kitap-sari-metal-pirinc.pdf (15.06.2022).
  • Catalgöl, Z., & Geçmen, İ. (2021). Sürtünme Karıştırma Kaynak Tekniği ile Birleştirilen Pirinç (CuZn63) Levhaların Mekanik Özelliklerinin İncelenmesi El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi 8(1), 533-543.
  • Sarbak metal (2022) Technical data sheet CW724R CuZn21Si3P Ecobrass, https://sarbak.com.tr/dokuman/alasimlar/en/ekobrass.pdf (15.06.2022).
  • Gupta, M.K., & Sood, P.K. (2016). Optimizing Multi Characterstics in Machining of AISI 4340 Steel Using Taguchi’s Approach and Utility Concept. Journal of The Institution of Engineers Series C. India 97, 63-69.
  • Özel, T., & Karpat, Y. (2005). Predictive modeling of surface roughness and tool wear in hard turning using regression and neural networks. International Journal of Machine Tools and Manufacture. 45, 467-479.
  • Kopac, J., Bahor, M., & Soković, M. (2002). Optimal machining parameters for achieving the desired surface roughness in fine turning of cold pre-formed steel workpieces. International Journal of Machine Tools and Manufacture. 42, 707-716.
  • Patel, R., Patel, S., Patel, P., Parmar, P., & Vohra, J. (2021). Optimization of machining parameters for EN8D carbon steel by Taguchi’s orthogonal array experiments in CNC turning. Materials Today: Proceedings. 44, 2325–2329.
  • Soorya Prakash, K., Gopal, P.M., S. & Karthik, S. (2020). Multi-objective optimization using Taguchi based grey relational analysis in turning of Rock dust reinforced Aluminum MMC. Measurement. 157, 107664.
  • Tzeng, C.J., Lin, Y.H., Yang, Y.K., & Jeng, M.C. (2009). Optimization of turning operations with multiple performance characteristics using the Taguchi method and Grey relational analysis. Journal of material sprocessing technology. 209, 2753-2759.
  • Göloglu C. & Arslan Y. (2009). “Zig zag machining surface roughness modelling using evolutionary approach”, Journal of Intelligent Manufacturing, 20, 203-210.
  • Kasman Ş. (2011). Lazerle derin oyma tekniğinde EN 7075 alüminyum alaşımı için işlem parametrelerinin etkilerinin Taguchi methodu kullanılarak incelenmesi, Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi, 8(2), 41-54.
  • Pınar A. M., Fırat K., Pınar A. F. & Filiz S. (2012). Kanal torna kaleminin yüzey pürüzlülük performansının optimizasyonu”, 3. Ulusal Talaşlı İmalat Sempozyumu, Ankara, Türkiye, 240-250.
  • Günay M., & Yücel E. (2013) Application of Taguchi method for determining optimum surface roughness in turning of high-alloy white cast iron, Measurement, 46, 913-919.
  • Yadu Krishnan, J., Poorna Sundar, S., Karthikeyan, L., Veera Ajay, C., & Manisekar, K. (2021). Experimental optimization of cutting parameters in turning of brassalloy using Taguchi method. Materials Today: Proceedings 42, 377–382.
  • Singh, R. (2021). Application of Taguchi method to optimize CNC parameters on brass63/37(C27400). Materials Today: Proceedings 45, 4424–4430.
  • Venkata Ramana, M., Krishna Mohana Rao, G., Sagar, B., Kumar Panthangi, R., & Ravi Kumar, R. (2021). Optimization of surface roughness and tool wear in sustainable dry turning of Iron based Nickel A286 alloy using Taguchi’s method. Cleaner Engineering and Technology. 2, 100034.
  • Mamedov, A. (2021). Taguchi Yöntemleri Kullanılarak Frezeleme İşleminde Kesme Parametrelerinin Yüzey Pürüzlülüğüne Etkisinin Araştırılması. Mühendis ve Makina. 62, 321-331.
  • Yaka, H. (2021). Tornalama Sonrası Çıkan Talaşlardan Elde Edilen Alüminyum 5000 Alaşımının Yüzey Pürüzlülüğünün Taguchi Yöntemi ile Analizi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 11, 464-473.
  • Çiftçi,İ., & Gökçe, H. (2019). Molibden alaşımlarının işlenmesinde kesici takım ve kesme parametrelerinin Taguchi Metodu ile optimizasyonu, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 34.1, 201-213.
  • Gürbüz, H., & Baday, Ş. (2019). CNC Torna Tezgâhlarında Ayna ve Punta Basıncının Yüzey Pürüzlülüğü ve Titreşim Üzerine Etkisinin Taguchi Metodu İle Optimizasyonu, BŞEÜ Fen Bilimleri Dergisi 6 (2), 119-134.
  • Debnath, S., Reddy, M. M., & Yi, Q. S. (2016). Influence of cutting fluid conditions and cutting parameters on surface roughness and tool wear in turning process using Taguchi method. Measurement, 78, 111-119.
  • Şeremet, M., & Kam, M. (2019). AISI 4140 Islah Çeliğinin Tornalama Işleminde Parametrelerin Yüzey Pürüzlülüğü Ve Takım Aşınmasına Etkisi Üzerine Bir Değerlendirme, Uluslararası Marmara Fen ve Sosyal Bilimler Kongresi. 3-5 Kasım, Kocaeli, 2202-2209.
  • Serencam, H., & Uçurum, M. (2018). Taguchi Deney Tasarimi Kullanilarak Uçucu Kül İle Ni (II) Gideriminde Bazi Adsorpsiyon Parametrelerinin Etkinliğinin İrdelenmesi. Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt 8, Sayı 1, 336-344.
  • Baynal,K., & Gencel, İ. (2015). Taguchi Yönteminin Gıda Sektöründe Çok Yanıtlı Problemin Eniyilemesinde Uygulanması. SAÜ Fen Bil Dergisi, 19. Cilt, 1. Sayı, s. 107-121.
  • Arıcı,E., Çelik,E., & Keleştemur,O. (2021). Ananalysis of the engineering properties of mortars containing corn cob ash and polypropylene fiber using the Taguchi and Taguchi-based Grey Relational Analysis methods. Case Studies in Construction Materials. 15 (2021) e00652.
  • Kuntoğlu, M., Aslan, A., & Sağlam, H. (2020). AISI 5140 Çeliğinin Tornalanması Esnasında Yaklaşma Açısı ve Kesme Parametrelerinin İşlenebilirliğe Etkisinin İncelenmesi. Politeknik Dergisi ISSN: 1302-0900.
  • Mia, M., Dey, P. R., Hossain, M. S., Arafat, M. T., Asaduzzaman, M., Ullah, M. S., & Zobaer, S. M. T. (2019). Taguchi S/N based optimization of machining parameters for surface roughness, tool wear and material removal rate in hard turning under MQL cutting condition, Measurement, 122:380-391.