Aşındırıcı Su Jetinin Teorik Analizi Ve Yapay Sinir Ağı Yöntemiyle Modellenmesi

Aşındırıcı su jetiyle kesme, diğer kesme teknolojilerine göre belirgin üstünlüklere sahip olduğundan makine imalat sanayi ve madencilikte kullanımları artmaktadır. Aşındırıcı su jetiyle kesme sistemleri; işlenecek olan malzemenin özelliğine göre çok geniş bir dağılıma sahiptirler. Başlıca yararlarından birisi, işlenmiş yüzeylerde ısıdan etkilenmemesidir. Ancak, işleme sonrası kesilen yüzeyde çizik oluşma ihtimali, mahsurlarından sayılabilir. Kapasitesini ve kesme performansını arttırabilmek için, söz konusu teknolojinin çok iyi tanınması gerekir. Aşındırıcı su jetinin hidrodinamik karakteristiklerini belirlemedeki eksiklik, işlem kontrolü ve optimizasyonu için gerekli kesme performans modellerinin gelişimini sınırladığından planlama ve kesme işleminin en uygun kesme performansını önceden tayin için, boyutsal analizden yararlanan matematiksel modeller ve yapay sinir ağı uygulamaları mevcuttur. Yapılan çalışmada; aşındırıcı su jeti sistemi teorik olarak analiz edilmiş, ayrıca deneysel veriler yapay sinir ağı yardımıyla modellenerek, aşındırıcı su jeti ile kesmede yapay sinir ağının uygulanabilir olduğu gösterilmiştir.

Theoretical Analysis Of Abrasive Waterjet And Modelling With Artificial Neural Network

Abrasive water jet cutting is one of the most recently developed non-traditional manufacturing technologies being used increasingly in mining and machine production industry owing to the various distinct advantages over the other cutting Technologies.. Absence of the heat affected zone is the main advantage of this process. In spite of briteness, ductileness and being composites it do have rather wide machining process, but striations are the main disadvantage of this cutting technology. The technology must be known very well in order to increase the capacity and cutting performance. Abrasive water jet cutting applications on specimens with varying thickness and feed rate had been shown that artificial neural network can be used succesfully in this work. The lack of knowledge in describing the hydraulic characteristics of the abrasive water jet cutting will limit the development of the process control and optimization of the modelling. Therefore, in order to determine the optimal cutting performance of the process planning and cutting processs, mathematical models with dimensional analysis and artificial neural network applications are used. In this study, abrasive water jet cutting has been analysed and the experimental data at various conditions had been modelled with the aid of artificial neural network.

___

  • [1] H.S.Ergür, “Aşındırıcı su jetinin teorik analizi ve yapay sinir ağı yöntemiyle modellenmesi”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Doktora Tezi, Eskişehir, 2007.
  • [2] Machinability data center, “Machining data handbook”, 3rd edition, Vol.2, , Techsolve, Inc., Cincinnati, OH, 1980.
  • [3] C. Öjmerts, “AWJ machining”, Licentiate Thesis, Chalmers Univ. of Techn., 1994.
  • [4] C. Öjmerts, “Analysis of surfaces produced by abrasive waterjet milling techniques”, Proceedings. of 13th International Conference on Jet Cutting Technology, Sardinia, Italy, pp. 753-768, 1996.
  • [5] F.X. Diebold, and Mariano, “Comparing predictive accuracy”, Journal of Business and Economic Statistics, vol.13, pp. 253-264, 1995.
  • [6] S. Gülseçen, “Yapay sinir ağlarının işletme alanında uygulanması ve bir örnek çalışma”, Doktora tezi, İstanbul Üniversitesi, 1993.
  • [7] M.L Minsky, and S.A. Papert, “Perceptrons”, Cambridge, MA: MIT Pres., 1969.
  • [8] E. Öztemel, “Yapay sinir ağları”, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2003.
  • [9] www.omax corporation, “Water requirements", 2005.
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1986
  • Yayıncı: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi