Al 2024 Alaşımının Çökelme Sertleşmesi İşlemi Koşullarının Şekillendirilebilirliğe Etkisinin İncelenmesi

Year 2015, Volume: 30 Issue: 1, 231 - 248, 25.07.2016

Murat Dilmeç Mustafa Tınkır Hüseyin Arıkan

https://doi.org/10.21605/cukurovaummfd.242796

Cited By: 3

Abstract

Bu çalışmada, uzay ve havacılık endüstrilerinde sıkça kullanılan Al 2024 sac malzemenin çökelme sertleşmesi işlemi koşullarının mekanik özelliklere, Ericksen İndeksine etkisi ANOVA analiz ve Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bulanık Mantık yöntemleriyle incelenmiştir. Ayrıca etkili parametrelerin sac malzemenin Şekillendirme Sınır Eğrisine etkisi de incelenmiştir. Optimum ısıl işlem koşullarını belirlemek amacıyla, çözeltiye alma sıcaklığı, fırında bekletme, suya verme gecikme süreleri ve ısıtma hızının malzemenin mekanik özelliklerine ve Ericksen İndeksine etkisi öncelikle ANOVA analiz yöntemiyle incelenmiş ve elde edilen deneysel sonuçlara göre deney sisteminin yapay sinir ağı tabanlı bulanık mantık modeli oluşturulmuştur. Bu modelleme tekniğinin doğrulanmasında deneysel veriler kullanılmış ve sistem parametrelerinin şekillendirilebilirliğine etkisi üzerinde tahmin kabiliyeti belirlenmiştir. Çözeltiye alma sıcaklığının en efektif parametre olduğu ve solüsyona alma süresi ve suya verme gecikme süresinin ise daha az etkili olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, 493°C’de 30 dakika çözeltiye alma ve 2 sn gibi çok kısa bir sürede suya verme koşullarında optimum özelliklerin elde edilebileceği anlaşılmıştır

Keywords

Al 2024, Bulanık mantık, Çökelme sertleşmesi Isıl işlemi, Ericksen indeksi

Investigation on Influence of Conditions of Precipitation Hardening Process on the Formability of AA2024 Alloy

Abstract

In this study, influence of precipitation hardening process conditions of AA2024 aluminum alloy which is widely used in aerospace and aviation industries on its Ericksen Index and mechanical properties was investigated by using ANOVA analysis and artificial neural network based fuzzy logic methods. Moreover, effects of the effective factors on anisotropy coefficient and Forming Limit Curve were also researched. Firstly, effects of solution temperature, soak time, quenching delay and heating rate on material properties and EI determine the optimal heat treatment conditions and model of artificial neural network based fuzzy logic was constructed according to the obtained results. The experimental data were used for validate this model technique and the predictability of the constructed model on influence of delay, respectively. As a result, the optimum values are 493°, 30 min. and max. 2 sec. for solution temperature, soak time and quenching delay, respectively

Keywords

AA 2024, Fuzzy logic, Precipitation hardening, Ericksen index

References

• 1. Campbell, FC, 2006. Manufacturing Technology for Aerospace Structural Materials, UK.
• 2. ASM Handbook, Properties and Selection: Nonferrous Alloys and Special-Purpose Materials, Vol. 2, USA; 1990.
• 3. George, E.T., MacKenzie D.S., 2003. Handbook of Aluminum, Physical Metallurgy and Processes, Marcel Dekker Inc., New York,
• 4. US Army Materials and Mechanics Research Center, Military Standardization Handbook, Aluminum and Aluminum Alloys, 1966.
• 5. Story, JM. et al., 1993. Issues and Trends in Automotive Aluminum Sheet Forming, International Congress and Exposition, Detroit, Michigan, March 1-5.
• 6. Cantor, B. et al., 2001. Aerospace Materials, IOP Publishing Ltd, U.K. 7. Smith, WF, 1997, Foundation of Material Science and Engineering, 3rd Edition, McGraw Hill.
• 8. Anonymous, 2002. Engineering Handbook Series for Aircraft Repair General Manual for Structural Repair, Second Edition; NAVWEPS 01-1A-1; T.O. 1-1A-1.
• 9. Elwin, L.R., 1990. ASM Handbook Volume 2, Properties and Selection: Nonferrous Alloys and Special-Purpose Materials, Introduction to Aluminum and Aluminum Alloys, ASM International, America.
• 10. Hatipoğlu, H.A., 2007. Experimental and Numerical Investigation of Sheet Metal Hydroforming (Flexforming) Process. Master Sci. Thesis, Middle East Technical University, Ankara.
• 11. Smith, W.F., 1997. Foundation of Material Science and Engineering, 3rd Edition, McGraw Hill.
• 12. Totten, G.E., MacKenzie, D.S., 2003. Handbook of Aluminum Volume 7 Physical Metallurgy and Processes, Marcel Dekker, New York.
• 13. Ortiz, D. et al., 2007. Effect of Cold Work on the Tensile Properties of 6061, 2024 and, 7075 Al Alloys, Journal of Materials Engineering and Performance, 16 (5), 515-520.
• 14. Vargel, C., 2004. Corrosion of Aluminum, Elsevier Ltd., U.K.
• 15. Lewison, D.J., 1999. An Assessment of Different Experimental Methods for Determination of Forming Limits, Master’s Thesis, Rensselaer Polytechnic Institute.
• 16.Raghavan, K.S., 1995. A Simple Technique to Generate In-Plane Forming Limit Curves and Selected Applications, Metallurgical and Materials Transactions A, 26A, 2075-2084.
• 17. Öztürk, F., Lee, D., 2005. Experimental and Numerical Analysis of Out-of-plane Formability Test, Journal of Materials Processing Technology, 170, 247-253.
• 18. Dilmec, M., Halkaci, H.S., Öztürk, F., Türköz, M., 2013. Detailed Investigation of Forming Limit Determination Standards for Aluminum Alloys, Journal of Testing and Evaluation 41(1): 10-21.
• 19. Dilmeç, M., 2012. 2024-T4 Alüminyum Sacların Şekillendirme Sınır Eğrilerinin Kalınlığa Göre Değişimi, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• 20. Dilmeç, M., Arıkan H., 2014. Effect of Solution Heat Treatment Conditions on the Mechanical Properties and Formability for AA 2024 Alloy, Applied Mechanics and Materials 686: 3-9.