Yonga Levha ve Lif Levhaların Su Alma Davranışlarının Dijital Görüntü Korelasyon (DGK) Yöntemi ile Karakterize Edilmesi

Öz

Ahşap esaslı kompozitler, mobilya sektöründe yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Özellikle, mutfak ve banyo dolapları gibi kabin tipi mobilyaların üretiminde; yüzey düzgünlüğü, kolay işlenebilirliği ve temin edilmesi, farklı üst yüzey işlemlerinin rahatlıkla uygulanabilmesi gibi özellikleri nedeniyle en çok kullanılan malzemelerden biridir. Kullanım yerinde maruz kalacakları ortamın özellikleri, ahşap esaslı kompozit malzemelerin fiziksel özelliklerini, dolayısıyla da performansını etkilemektedir. Bu nedenle üretim sonrasında ahşap esaslı kompozit malzemeler bir dizi fiziksel ve mekanik testlerden geçirilmektedir. Ahşap malzemeler özellikle suya karşı oldukça hassastır. Ahşap esaslı malzemelerin su alma davranışı, mekanik performansları başta olmak üzere birçok özelliğini etkilemektedir. Dijital Görüntü Korelasyonu (DGK) yöntemi, bilimsel ve endüstriyel uygulamalarda önemli bilgiler ve pratik çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada yonga levha (kaplamalı ve kaplamasız) orta yoğunluklu (kaplamasız) lif levhaların (MDF) su alma davranışları dijital görüntü korelasyon yöntemi ile incelenmiştir. Uygulanan yöntem sayesinde kompozit malzemelerin su alma davranışları görselleştirilmiştir. Aynı zamanda geleneksel yöntemler ile belirlenemeyen yer değiştirme ve stres alanlarının detayları DGK ile belirlenmiştir. Sonuçlar incelediğinde, kullanılan ahşap kompozit malzemelerin su alma oranlarında farklar olduğu bulunmuştur. Dijital görüntü korelasyonu yönetimi ile elde edilen sonuçların, deneysel sonuçlar ile uyumlu olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Yonga levha,MDF,Su alma,Dijital görüntü korelasyonu

Characterization of Water Absorption Behavior of Particle Board and Fiber Board by Digital Image Correlation (DIC) Method

Abstract

Wood-based composites are widely used in the furniture industry. In particular, it is one of the most widely used materials in the production of cabin type furniture such as kitchen and bathroom cabinets, because of its smoothness, easy processability and assurance of different surface treatments. The properties of the environment to be exposed in the place of use have affected the physical properties and therefore the performance of the wood-based composite materials. Therefore, wood-based composite materials are subjected to a series of physical and mechanical tests after the production. Wood materials are particularly sensitive to water. Water absorption behavior of wood based materials affects many properties, mainly mechanical performances.  Digital Image Correlation (DIC) method provides important information and practical solutions in scientific and industrial applications. In this study, water absorption behaviors of particle board (coated and uncoated) medium density (uncoated) fiber boards (MDF) were investigated by digital image correlation method. Water treatment behaviors of composite materials are visualized by the applied method. The details of the displacement and stress areas that cannot be determined by conventional methods are also determined by the DIC. When the results were examined, it was found that there were differences in water absorption rates of used composite materials. The results obtained with digital image correlation method were found to be consistent with the experimental results.

Keywords

• MDF,Particle board,Water absorption,Digital image correlation

References

1. Akkılıç H. (2004). Farklı yüzey malzemeleri ile kaplanan yonga levhaların teknolojik özellikleri. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University, 54(2), 109-129.
2. Avcı Ö, Bardak T, Bardak S. Akkaya Y. (2018). Evaluation of Employee's Happiness by Data Mining and Statistical Methods in the Process of Internal Public Relations. International Congress on Engineering and Life Science, 26-29 April, pp.29-32, Kastamonu/Turkey.
3. Bardak S, Bardak T, Avcı Ö, Akkaya Y. (2018). Evaluation of Learning Forms of Students Based on Data Mining: Bartın Vocational School Example. International Congress on Engineering and Life Science, 26-29 April, pp.25-28, Kastamonu/Turkey.
4. Cabuk Y, Karayilmazlar S, Onat SM, Kurt R (2013). Econometric modeling and projection of production, import and export of particle board industry in Turkey. International Journal of Physical Sciences, 8(5), 199- 209.
5. Efe H, Kasal, A. (2007). Çeşitli Masif ve Kompozit Ağaç Malzemelerin Bazı Fiziksel ve Mekanik Özelliklerinin Belirlenmesi,” Politeknik Dergisi, 10(3), 303–311.
6. Ekpunobi U, Eboatu AN, Okoye PA. (2013). Comparative Study on the Effect of Density on Water Absorption of Particle Boards Produced from Nipa Palm Fibres with HDPE Wastes. Pertanika Journal of Science and Technology, 21(2), 499–506.
7. EN 318 (2002). Wood-based panels – Determination of dimensional changes associated with changes in relative humidity
8. Güler C. (2015). Farklı Kalınlıklarda Üretilmiş Yonga Levhaların Bazı Teknolojik Özellikleri. Ormancılık Dergisi, 11(1), 52-63.

9. Gündüz G, Masraf Y (2005). Üç tabakalı yatık yongalı yonga levha üretiminde üretim şartlarının değiştirilmesinin levhaların mekanik ve fiziksel özellikleri üzerine etkisi. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 7(8), 49-57.
10. Harilal R, Vyasarayani CP, Ramji M. (2015). A linear least squares approach for evaluation of crack tip stress field parameters using DIC. Optics and Lasers in Engineering, 75, 95–102.
11. İçel B, Kayahan K, Avcı Ö. (2017). Yeni Tasarlanacak Mutfak Masa ve Sandalyelerinde Kullanıcı Beklentilerinin Belirlenmesi: Bartın İli TOKİ Konutlarına Yönelik Bir Araştırma. Journal of Bartin Faculty of Forestry, 19(2), 144-152.
12. İstek A, Kurşun C, Aydemir D, Köksal SE, Kelleci O. (2017). Yüzey Tabaka Yonga Oranının Yonga Levha Özelliklerine Etkisi. Journal of Bartin Faculty of Forestry, 19(1), 182-186.
13. Kallakas H, Närep M, Närep A, Poltimäe T, Kers J. (2018). Mechanical and physical properties of industrial hemp-based insulation materials. Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, Teaduste Akadeemia Kirjastus, 67(2), 183–192.
14. Moubarik A, Mansouri HR, Pizzi, A. (2013). Improving UF particleboard adhesives water resistance by small albumin and sunflower oil additions. European Journal of Wood and Wood Products, 71(2), 277–279.
15. Nath F, Kimanzi RJ, Mokhtari M, Salehi S. (2018). A novel method to investigate cement-casing bonding using digital image correlation. Journal of Petroleum Science and Engineering, Elsevier, 166, 482–489.
16. Nemli G. (2003). Effects of Some Manufacturing Factors on the Properties of Particleboard Manufactured from Alder (Alnus glutinosa subsp. Barbata), Turk J Agric For 27: 99-104.
17. Nowak M, Maj M. (2018). Determination of coupled mechanical and thermal fields using 2D digital image correlation and infrared thermography: Numerical procedures and results. Archives of Civil and Mechanical Engineering, Elsevier, 18(2), 630–644.
18. Pan B, Qian K, Xie H, Asundi A. (2009). Two-dimensional digital image correlation for in-plane displacement and strain measurement: a review. Measurement Science and Technology, IOP Publishing, 20(6), 062001.
19. Skarżyński Ł, Suchorzewski, J. (2018). Mechanical and fracture properties of concrete reinforced with recycled and industrial steel fibers using Digital Image Correlation technique and X-ray micro computed tomography. Construction and Building Materials, 183, 283–299.
20. Sözen E, Bardak T, Peker H, Bardak S. (2017). Apriori Algoritması Kullanılarak Mobilya Seçimde Etkili Olan Faktörlerin Analizi. İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 6(3), 679–684.
21. TS EN 317 (1999). Su içersine daldırma işleminden sonra kalınlığına şişme tayini, Yonga levhalar ve Lif Levhalar, Ankara. Nisan 1999. TS EN 323 (1999). Birim ağırlığının tayini, Ahşap Esaslı Levhalar, Ankara. Nisan 1999
22. TS EN 326-1 (1999). Ahşap esaslı levhalar-Numune alma kesme ve muayene, Ankara. Nisan 1999.
23. Vora SR, Bognet B, Patanwala HS, Young CD, Chang SY, Daux V, Ma AWK. (2018). Global strain field mapping of a particle-laden interface using digital image correlation. Journal of Colloid and Interface Science, Academic Press, 509, 94–101.
24. Zhao X, Wen Y, Zhao J, Zhao D. (2018). Study of the quality of wood texture patterns in digital image correlation. Optik, Urban & Fischer, 171, 370–376.
25. Zor M, Sozen E, Bardak T. (2016). Lamine Ahşap Malzemenin Mekanik Performansları ve Görüntü Analizi Yöntemiyle Eğilme Direnci Testinde Deformasyonun Belirlenmesi. Journal of Bartin Faculty of Forestry, 18(2), 126-136.