Giriş ve Hedefler Bu çalışma, termal olarak modifiye edilmiş Sarıçam (Pinus sylvestris L.) odununun farklı zımparalama parametreleri ile yüzey pürüzlülüğünde meydana gelen değişimleri incelemeyi amaçlamaktadır.
Yöntemler Sarıçam odununa düşük sıcaklıkta 150°C’de ve yüksek sıcaklıkta 200°C’de 3 Atm sıcak buhar basıncında 2 saat ısıl işlem uygulanmıştır. Termal olarak değiştirilen örnekler 15, 30 ve 60 saniye boyunca 80, 150 ve 220 kum zımparalar ile zımparalanarak Ra (Ortalama pürüzlülük) ve Rz (Tepe-vadi yüksekliği) yüzey pürüzlülüğü değerleri iğne uçlu profilometre ile ölçülmüştür. Deney sayısını azaltmak ve matematiksel modeller üretmek için 3 faktörlü ve 3 seviyeli Central Composite Response Surface Metodology (RSM) tasarımı kullanılmıştır.
Bulgular En düşük yüzey pürüzlülüğü değerleri kontrol ve 220 kum ile zımparalanan örneklerde bulunmuştur. Zımpara kum büyüklüğünün yüzey pürüzlülüğünü en çok etkiyen parametre olduğu, fakat zımparalama süresinin pürüzlülüğü diğer parametreler kadar önemli ölçüde etkilemediği anlaşılmıştır.
Sonuçlar Ra ve Rz değerleri için oluşturulan matematiksel modellerin R2 değerleri sırasıyla %98,4 ve %98,2 olarak hesaplanmıştır. Bu sayede model ile yüzey pürüzlülük değerlerinin yüksek doğruluk oranında tahmin edileceği anlaşılmıştır.
Background and aims This study aimed to investigate the changes in surface roughness of thermally modified Scots pine (Pinus sylvestris L.) wood with different sanding parameters. Methods Scots pine wood was heat treated at low temperature of 150°C and at high temperature of 200°C at 3 Atm hot steam pressure for 2 hours. Thermally modified samples were sanded with 80, 150 and 220 grit abrasives for 15, 30 and 60 seconds and the surface roughness values Ra (average roughness) and Rz (Peak-to-valley height) were measured with a needle-tip profilometer. To reduce the number of experiments and to produce mathematical models, 3 factors and 3 level central composite Response Surface Methodology (RSM) design was used.
Results The lowest surface roughness values were found in the control and 220 grit sanded samples. It was found that sandpaper grit size was the parameter that most significantly impacted surface roughness, but sanding time did not affect roughness as significantly as the other parameters.
Conclusion The R2 values of the mathematical models for Ra and Rz values were calculated as 98.4% and 98.2% respectively. This demonstrated that the model could predict surface roughness values with high accuracy.
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Wood Processing |
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Submission Date | February 25, 2025 |
| Acceptance Date | September 18, 2025 |
| Early Pub Date | December 4, 2025 |
| Publication Date | December 31, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 11 Issue: 2 |