Hüseyin TURHAN, Serkan ÖZEL, Bekir YALÇIN, İlyas SOMUNKIRAN

Yüzeyi ferromangan toz alaşımıyla kaplı dökümlerin aşınma karakteristiğinin bulanık mantıkla modellenmesi

Bu çalışmada, ferromangan tozu ile alaşımlandırılan döküm bakır alaşımının aşınma performansı, aşınma deneyleri ile belirlenmiştir. Döküm bakır alaşımından imal edilen numunelerin yüzeyleri; 9 g toz emdirme miktarı, 115A, 125 A ve 140 A akım şiddeti kullanılarak Gaz Tungsten Ark (GTA) yöntemi ile ferromangan tozuyla alaşımlandırılmıştır. Aşınma deneyleri, 20, 40 ve 60 N yüklerde ve farklı mesafelerde gerçekleştirilmiştir. Aşınma karakteristiği, ağırlık kaybı ile ölçülmüş ve bu değerlere göre bulanık mantık modeli oluşturulmuştur. Bulanık mantık modelinde; akım, yük ve mesafe sistem girdisi, aşınma miktarı kontrol parametresi (çıktı) olarak atanmıştır. Deneysel sonuçlardan elde edilen verilere göre, sistem girdisi üyelik fonksiyonları ve alt küme aralıkları tespit edilmiştir. Çıktı parametresinin doğru bir şekilde kontrol edilebilmesi için alt küme aralığı sekiz kümede incelenmiştir. Kurulan uzman model ile, girdi parametrelerine göre oluşan aşınma miktarı tahmin ettirilmekte olup, tahmin değerleri deneysel verilere oldukça yakın olduğu regrasyon analizi (R2 korelasyon katsayısı ve formülasyonları) ile tespit edilmiştir. Bu sayede, hiçbir deney yapılmamış durumda, bu malzemenin aşınma performansı karakterize edilebilmektedir.

Fuzzy logic model of wear characteristic of surface alloyed with ferromanganese powder

In this study, wear performance of cast copper alloyed with ferromanganese powder was determined by wear experiments. Surface of the specimens produced by cast copper were alloyed with 9 g ferromanganese powders using 115 A, 125 A and 140 A current intensities applied by Gas Tungsten Arc (GTA) Method. Wear experiments were carried out using different loads 20, 40 and 60 and sliding distances. The wear characteristics were measured with weight loss. Fuzzy logic model was setup according to experimental results. Current intensity, applied load and sliding distances were assigned as inputs and then wear amount was designed as output in this fuzzy logic model. Based on experimental results, system input and output membership functions were determined. Output support range was investigated in eight groups to be able to make sensitive estimates. It is found that estimated wear amount with the use of the proposed system be very close to experimental wear results thanks to regration analyses (R2 correlation values). For untested conditions wear performance characteristics could be determined with an application of the proposed fuzzy logic model of the investigated alloys.

PDF

___

1. Babuska, R., Fuzzy Modeling for Control, Kluver Academic Publishers, Boston, 257, 1998.
2. Şen, Z., Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) ve Modelleme İlkeleri, Bilge Sanat Yayın Yapımcılık, Yayın No:8509-23-3, İstanbul, 172,2001.
3. Passino, K.M. ve Yurkovich, S., Fuzzy Control, Addison Wesley Longman, Inc., California, 468,1998.
4. Allahverdi, N., Uzman Sistemler-Bir Yapay Zeka Uygulaması, Atlas Yayın Dağ, İstanbul, 248, 2002.
5. Klir, G.J. ve Yuan, B., Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice, Hall PTR, Upper Saddle River, 574, 1995.
6. D’Errico, G.E., “Fuzzy Control Systems with Application to Machining Process”, Journal of Materials Processing Technology, 109, 38-43,2001.
7. Deshpande P.K. ve Lin R.Y., 2006, “Wear Resistance of WC Particle Reinforced Copper Matrix Composites and the Effect of Porosity”, Materials Science and Engineering: A, Cilt 418 (1-2), 137-145.
8. Zhan Y. ve Zhang G., “The Role of Graphite Particles in the High-Temperature Wear of Copper Hybrid Composites against Steel”, Materials & Design, Cilt 27 (1), 79-84, 2006.
9. Liang, W., Xiaolei, X., Jiujun, X. ve Zukun, H., “Microstructures and Properties of PVD Aluminum Bronze Coatings”, Thin Solid Films, 376, 159-163, 2000.
10. Tang, C.H., Cheng, F.T. ve Man, H.C.,“Improvement in Cavitation Erosion Resistance of a Copper-Based Propeller Alloy by Laser Surface Melting”, Surface and Coatings Technology, 182, 300-307, 2004.
11. Turhan, H.“Adhesive Wear Resistance of Cu– Sn–Zn–Pb Bronze with Additions of Fe, Mn and P”, Materials Letters, 59, 1463–1469, 2005.
12. Akgün V.O., “Metallere Uygulanan Lazer Yüzey İşlemleri”, Yüzey İşlemler Dergisi, 46, 12-16, 2005.
13. Wang, S.V. vd., “Generalized Fuzzy Model for Metal Cutting Data Selection”, Journal of Materials Processing Technology, 50-99, 310- 317, 1999.
14. Chunghoo, C. ve Saini, D., “On-Line Tool Wear Estimation in CNC Turning Operation Using Fuzzy Neural Network Model”, International Journal of Machine Tools & Manufacture, 42, 29-40, 2002.
15. Yalçın, B., Varol, R., Yılmaz, N., “Fe Esaslı Toz Metal (T/M)Yatakların Aşınma Özelliklerinin Bulanık Mantıkla Modellenmesi”, MTED, 4, 1-8, 2004.
16. Liang, M. vd., “Fuzzy Control of Spindle Torque for Industrial CNC Machining”, International Journal of Machine Tool & Manufacture, 43,1497–1508, 2003.
17. Özel S., Turhan H., Somunkıran İ., “Cu Alaşımı Yüzeyine TIG Yöntemi Kullanılarak Ferromangan Alaşımlandırılması ve Üretim Parametrelerinin Aşınma Direncine Etkisinin İncelenmesi”, 1. Uluslararası Mesleki ve Teknik Eğitim Teknolojileri Kongresi, Marmara Üniversitesi, İstanbul, 1444-1450, 5-7 Eylül 2005.
18. Özel S., Cu-Sn-Zn-Al Bronz Alaşımı Yüzeyine Ferromangan Kaplamasının Aşınma Direncine Etkisinin Deneysel Olarak Araştırılması, Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elazığ, 1-96, 2004.
19. Zadeh L.A., “Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 100, 1, 9-34, 1999.