Robotik Yüzey Zımparalamada Proses Koşullarının Bant Zımpara Ömrü ve İş Parçası Yüzeyine Etkileri

Yıl 2025, Sayı: UTIS 2024, 77 - 85, 03.10.2025

Ahmet Emre Çetin , Bilal Yılmaz Bayram Uysal Emir Kavas Suden Battal

https://doi.org/10.56193/matim.1650105

Öz

Robotik metal yüzey temizleme için geliştirilen sistemde, zımpara kağıdı içeren bant mekanizması robot ile taşınırken, parça sabit ve gerektiğinde döner bir sistemle konumlandırılmıştır. İşlem kalitesini etkileyen baskı kuvveti, bant hızı ve robot ilerleme hızı gibi parametreler optimize edilmiştir. Yapılan testlerle bant zımpara ömrü belirlenmiş, kuvvet/tork sensörü verileri analiz edilmiştir. Ayrıca, makine öğrenmesi kullanılarak sensör verileri ile bant ömrü arasındaki bağıntılar incelenmiş ve sürecin daha verimli hale getirilmesi sağlanmıştır. Tork sensörü, baskı kuvvetinin hassas şekilde kontrol edilmesini sağlamış, böylece yüksek doğruluk ve tekrarlanabilirlik elde edilmiştir. Geliştirilen yöntem, farklı geometri ve malzemelere uygulanabilir.

Anahtar Kelimeler

Robotik metal yüzey temizleme , Zımpara kağıdı , Makine öğrenmesi.

Influence of Process Parameters on Abrasıve Belt Life and Surface Integrity in Robotic Grinding Applications

Öz

In the developed system for robotic metal surface cleaning, the grinding paper contained in the belt mechanism is carried by the robot while the workpiece is fixed and positioned with a rotating system when needed. Key parameters affecting process quality, such as applied pressure, belt speed, and robot feed rate, have been optimized. Tests were conducted to determine the lifespan of the abrasive belt, and force/torque sensor data were analyzed. Additionally, machine learning was applied to explore the correlation between sensor data and belt lifespan, improving process efficiency. The force/torque sensor ensured precise control of the applied pressure, achieving high accuracy and repeatability. The developed method is applicable to various geometries and materials.

Anahtar Kelimeler

Robotic metal surface cleaning , Grinding paper , Machine learning.

Kaynakça

• 1. Baş, M., Ertan, R., Yavuz, N., Yüzey işleme yöntemlerinin soğuk iş takım çeliğinin yorulma davranışına etkisinin incelenmesi, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 16 (2011) 1.
• 2. Sarılıgil, M., Makine öğrenmesi ile kısıtlara dayalı zımpara seçimi, Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023.
• 3. Çırak, B., Yüzey İşleme Sürecinde Yüzey Sertliğinin İncelenmesi ve Yapay Sinir Ağları ile Yorumlanması, Kilis 7 Aralık Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 1 (2017) 2, 34-49.
• 4. Ermergen, T., Taylan, F., Eklemeli İmalat ile İmal Edilmiş Metal Parçaların Yüzey Bitirme İşlemleri, Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi, 12 (2020) 1, 45-55.
• 5. Torres, R., Mata, S., Iriarte, X., Barrenetxea, D., Robotic Belt Finishing with Process Control for Accurate Surfaces, Journal of Manufacturing and Materials Processing, 7 (2023) 4, 124.
• 6. Li, D., Yang, J., Zhao, H., Ding, H., Contact force plan and control of robotic grinding towards ensuring contour accuracy of curved surfaces, International Journal of Mechanical Sciences, 227 (2022), 107449.
• 7. Lu, H., Zhao, X., Tao, B., Yin, Z., Online process monitoring based on vibration-surface quality map for robotic grinding, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 25 (2020), 2882-2892.
• 8. Chen, G., Yang, J., Yao, K., Xiang, H., Liu, H., Robotic abrasive belt grinding with consistent quality under normal force variations, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 125 (2023) 7, 3539-3549.