Yusuf Tansel İÇ, Faruk ELALDI, Barış KEÇECİ, Gözde ÖNDER UZUN, Nur LİMONCUOĞLU, İrem AKSOY

Kevlar fiber-epoksi kompozit malzemesinin frezeleme işleminin faktöriyel tasarım ve hedef programlama yöntemleriyle eniyilemesi

Kevlar fiber-epoksi kompozit malzemesi, çeşitli üstün özelliklerinden dolayı kullanımının getirdiği avantajlar nedeniyle günümüzde birçok üretim alanında özellikle balistik koruyucu amaçlı olarak tercih edilmektedir. Kevlar fiber-epoksi kompozit malzemesinin işlenmesi sırasında daha çok geleneksel işleme yöntemleri kullanılmaktadır. Ancak kesme parametrelerine ait uygun seviyeler belirlenmediği için malzemenin işlenmesi sırasında çeşitli bozulmalar yaşanmaktadır. Makale kapsamında 2k faktöriyel tasarım tekniği ile hedef programlama yöntemi bütünleşik olarak kullanılarak, kevlar fiber-epoksi kompozit malzemenin frezeleme operasyonunun iki kalite karakteristiği olan delaminasyon ve yüzey pürüzlüğünün eşzamanlı olarak eniyilenmesi gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar çok ölçütlü karar verme tabanlı Taguchi yöntemleri sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Kevlar fiber-epoksi kompozit malzemesi, deney tasarımı, faktöriyel tasarım, çok yanıtlı eniyileme, hedef programlama

PDF

___

1. Eryiğit E., Tabakalı kompozit çubuklarda yanal yük etkisi ile oluşan burkulma davranışlarının incelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir, 2006.
2. Ekinci V.Ş., Alümina takviyeli alüminyum matrisli kompozit malzeme üretimi ve mekanik özelliklerinin araştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2007.
3. Ramadhan A.A., Abu Talib A.R., MohdRafie A.S., Zahari R. High velocity impact response of Kevlar fiber-29/epoxy and 6061-T6 aluminum laminated panels, Materials and Design (Mater. Des.), 43, 307-321, 2013.
4. Shanmugam D.K., Chen F.L., Siores E., Brandt M., Comparative study of jetting machining technologies over laser machining technology for cutting composite materials, Composite Structures (Compos. Struct.), 57, 289-296, 2002.
5. Muthukrishnan N. ve Davim J.P., Optimization of machining parameters of Al/SiC-MMC with ANOVA and ANN analysis, Journal of Materials Processing Technology (J. Mater. Process. Technol.), 209, 225-232, 2009.
6. Azmir M.A. ve Ahsan A.K., Investigation on glass/epoxy composite surfaces machined by abrasive water jet machining, Journal of Materials Processing Technology (J. Mater. Process. Technol.), 198, 122-128, 2008.
7. Mazumdar S.K., Composites Manufacturing: Materials Product and Process Engineering, CRC Press, A.B.D., 2001.
8. El-Taweel T.A., Abdel-Maaboud A.M., Azzam B.S., Mohammad A.E., Parametric studies on the CO2 lasercutting of Kevlar fiber-49 composite, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 40, 907-917, 2009.
9. Akkurt A., Su jeti ile kesme sistemleri ve uygulama alanlarının değerlendirilmesi, Politeknik Dergisi, 2, 129-139, 2004.
10. Azmi A.I., Lin R.J.T., Bhattacharyya D., Tool wear prediction models during endmilling of glassfibre-reinforced polymer composites, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 67 (1), 701-718, 2012.
11. Rajesh S., Devaraj D., Sudhakara Pandian R., Rajakarunakaran S., Multi- response optimization of machining parameters on red mud-based aluminum metal matrix composites in turning process, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 67 (1), 811-821, 2012.
12. İç Y.T., Elaldı F., Keçeci B., Topsis based Taguchi optimization of machining characteristics in end milling operation of kevlar fiber-epoxy composites, Journal of the Chinese Society of Mechanical Engineers, 6, 653-662, 2016.
13. Şimşek B., İç Y.T., Şimşek E.H., A RSM-based multi-response optimization application for determining optimal mix proportions of standard ready-mixed concrete, Arabian Journal for Science Engineering, 41, 1435-1450, 2016.
14. Şimşek B., İç Y.T., Şimşek E.H., Güvenç A.B., Development of a graphical user interface for determining the optimal mixture parameters of normal weight concretes: A response surface methodology based quadratic programming approach, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 136, 1-9, 2014.
15. Mostafapour A., Akbari A., Nakhaei M.R., Application of response surface methodology for optimization of pulsating blank holder parameters in deep drawing process of Al 1050 rectangular parts, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 91, 731-737, 2017.
16. Wang C-C. ve Jiang B.C., Integral DOE and MANOVA techniques for classification feature selection: using solder joint defects as an example, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 27, 392-396, 2005.
17. Bitondo C., Prisco U., Squilace A., Buonadonna P., Dionoro G., Friction-stir welding of AA 2198 butt joints: mechanical characterization of the process and of the welds through DOE analysis, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 53, 505-516, 2011.
18. İç Y.T., Elaldı F., Pakdil F., İpek N.E., Design of experiment and goal programming application for GMAW process, Welding Journal, 91 (4), 106-112, 2012.
19. Razavykia A., Farahany S., Yusof N.M., Evaluation of cutting force and surface roughness in the dry turning of Al–Mg2Si in-situ metal matrix composite inoculated with bismuth using DOE approach, Measurement, 76, 170-182, 2015.
20. López A., Aisa J., Martinez A., Mercado D., Injection moulding parameters influence on weight quality of complex parts by means of DOE application: Case study, Measurement, 90, 349-356, 2016.