KAYNAK CIVATALARININ PROJEKSİYON KAYNAĞI İLE BİRLEŞTİRİLMESİNDE ÇAPAKLANMANIN AZALTILMASINA YÖNELİK OPTİMAL PROSES PARAMETRELERİNİN TAGUCHİ VE ÇOK AMAÇLI OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİYLE TESPİT EDİLMESİ

Yıl 2016, Cilt: 57 Sayı: 677, 36 - 52, 18.06.2016

Aysel Bıyık Umut İnce Fatih Ateş Kaan Yetilmezsoy

Öz

Projeksiyon kaynağı sırasında cıvata dişlerine ve cıvatanın kaynatıldığı saca eriyik metal fışkırarak
bu parçalar üzerinde çapak oluşumuna sebep olmaktadır. Bu durum, fonksiyon kaybı ve korozyon
başlatma riski nedeniyle, başta otomotiv sektörü olmak üzere, kullanılan her alanda güvenlik problemi
doğurmaktadır. Ayrıca bu durum müşteri şikayetine neden olarak rekabette prestij ve güç kaybına yol
açmaktadır. Bu çalışmada, kaynak dayanımından ödün verilmeden çapaklanma problemi en aza indirgenmeye çalışılmıştır. Kaynak cıvatasının kabartı boyutları ve proses parametrelerinin etki dereceleri
ile optimum değerleri Taguchi ve çok amaçlı optimizasyon yöntemlerinden olan kompozit çekicilik
fonksiyonu yaklaşımı ile belirlenmiştir. Fışkırma ve çapaklanma endeksi ve kaynak kopma kuvveti
olmak üzere her iki yanıt faktörünü de kapsayan kompozit çekicilik fonksiyonu yaklaşımıyla tutarlı
sonuçlar elde edilmiştir. Kaynak prosesi açısından akım, kuvvet ve kabartı yüksekliği gibi parametrelerin fışkırma ve çapaklanmayı en aza indirgeyen etkin faktörler olduğu belirlenmiş ve bu parametrelerin optimal değerleri tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Projeksiyon kaynağı, kaynak cıvatası, çapaklanma, Taguchi, çok amaçlı optimizasyon

Destekleyen Kurum

TÜBİTAK

Proje Numarası

3130849

Teşekkür

Çalışmamızı, TÜBİTAK 1501 Programı çerçevesinde yürütülen 3130849 no'lu proje kapsamında destekleyen Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu’na teşekkürlerimizi sunarız.

DETERMINATION OF OPTIMIZED PROCESS PARAMETERS BY USING TAGUCHI AND MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION METHODS, INTENDED FOR MINIMIZATION OF BURRING DEFECT WHILE JOINING THE WELDING BOLTS WITH PROJECTION WELDING OPERATION

Öz

Expulsion of the molten material onto the bolt thread and bolt welded sheet during projection welding,
causes burr formation on these parts. Used in all sectors and notably in the automotive industry, this situation arises major security problems causing functional loss and the corrosion risk. Moreover, these
defects cause the loss of prestige and the power on competition by engendering customer complaints.
In this study, burring problem is minimized without making any concessions about weld strength. Projection dimensions of weld bolt, effect level and the optimized values of welding process parameters
are defined by using Taguchi and multi-objective optimization methods. Reliable results are obtained
by using multi-objective optimization methods, including both two of the response factors, which are
expulsion and burring index and weld strength. In terms of welding process, the parameters such as
weld current, electrode force and projection height are found to be the effective factors which minimize expulsion and burring defects, then optimized values of these parameters are defined.

Anahtar Kelimeler

Projection welding, weld bolt, burring, Taguchi, multi-objective optimization

Proje Numarası

3130849

Kaynakça

• 1. Erhuy, C. G., Ateş, F., İnce, U., Bıyık, A., Davut, K. 2015. "Projeksiyon Kaynağında Fışkırma ve Çapaklanma Düzeyinin Tanımlanmasına Yönelik Sayısal Bir Göstergenin Geliştirilmesi Üzerine Deneysel Bir Çalışma," Kaynak Kongresi IX. Ulusal Kongre ve Sergisi, 20-21 Kasım 2015, TMMOB Makina Mühendisleri Odası, Ankara.
• 2. Canıyılmaz, E., Kutay, F. 2003. "Taguchi Metodunda Varyans Analizine Alternatif Bir Yaklaşım," Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, sayı 18 (3), s. 51-63.
• 3. Taguchi, G., Clausing, D. 1990. "Robust Quality," Harvard Business Review, January-February 1990, p. 65-76.
• 4. Ross, P. J. 1989. Taguchi Techniques for Quality Engineering, Mcgraw-Hil International Editions, Singapure.
• 5. Gökçe, B., Taşgetiren, S. 2009. "Kalite İçin Deney Tasarımı," Makine Teknolojileri Elektronik Dergisi, sayı 6 (1), s. 71-83.
• 6. Güral, G. 2003. "Gazaltı Kaynağında Proses Parametrelerinin Optimizasyonu," Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi FBE, İzmir.
• 7. Lin, T. Y., Tseng, C. H. 2000. "Optimum Design For Artificial Neural Networks: An Example in a Bicycle Derailleur System," Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 13, p. 3-14.
• 8. Hsieh, K., Tong, L. 2001. "Optimization Of Multiple Quality Responses Involving Qualitative and Quantitative Characteristics in IC Manufacturing Using Neural Networks," Computers in Industry, vol. 46, p. 1-12.
• 9. Taylan, D. "Taguchi Deney Tasarımı Uygulaması, 2009, Yüksek Lisans Tezi, SDÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
• 10. Hamzaçebi, Ç., Kutay, F. 2003. "Taguchi Metodu: Bir Uygulama," Teknoloji, sayı 6 (3-4), p. 7-17.
• 11. Baynal, K. 2005. "Çok Yanıtlı Kalite Karakteristiklerinin Eşzamanlı En iyilenmesinde Taguchi Yöntemi ve Otomotiv Endüstrisinde Bir Uygulama," Endüstri Mühendisliği Dergisi, sayı 16 (2), s. 1-24.
• 12. Singh, N. K., Vijayakumar, Y. 2012. "Application of Taguchi Method for Optimization of Resistance Spot Welding of Austenitic Stainless Steel AISI 301L," Innovative Systems Design and Engineering, vol. 3 (10), p. 49-61.
• 13. Kuo, Y.,Yang, T., Huang, G. W. 2008. "The Use of A GreyBased Taguchi Method For Optimizing Multi-Response Simulation Problems," Engineering Optimization, vol. 40, p. 517-528.
• 14. Liao, H. C. 2003. "Using PCR-TOPSIS to Optimise Taguchi's Multi-Response Problem," The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 22, p. 649-655.
• 15. Huang, J. T., Liao, Y. S. 2003. "Optimization of Machining Parameters of Wire-EDM Based on Grey Relational and Statistical Analyses," International Journal of Production Research, vol. 41, p. 1707-1720.
• 16. Biswas, S. A., Datta, S., Bhaumik, S., Majumdar, G. 2009. "Application of VIKOR Based Taguchi Method for MultiResponse Optimization: A Case Study in Submerged Arc Welding (SAW)," In Proceedings of the International Conference on Mechanical Engineering, ICME 09-RT-35, 26-28 December 2009, Dhaka, Bangladesh.
• 17. Baynal, K. 2003. "Çok Yanıtlı Problemlerin Taguchi Yöntemi ile En İyilemesi ve Bir Uygulama," Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• 18. Lin J., Lin, C. 2002. "The Use of The Orthogonal Array With Grey Relational Analysis to Optimize The Electrical Discharge Machining Process with Multiple Performance Characteristics," International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol. 42, p. 237-244.
• 19. Jayaram, J., Ibrahim, Y. 1997. "Quality Note," Science, vol. 2, p. 199-205.
• 20. Yetilmezsoy, K. 2012. "Integration of Kinetic Modeling and Desirability Function Approach for MultiObjective Optimization of UASB Reactor Treating Poultry Manure Wastewater," Bioresource Technology, vol. 118, p. 89-101.
• 21. Yetilmezsoy, K., Demirel, S., Vanderbei, R. J. 2012. "Response Surface Modeling of Pb(II) Removal from Aqueous Solution by Pistacia Vera L.: Box–Behnken Experimental Design," Journal of Hazardous Materials, vol. 171, p. 551-562.
• 22. Alpar, R. 2003. “Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş 1,” Nobel Yayın Dağıtım, Ankara
• 23. Tacq, J. J. 1997. “Multivariate Analysis Techniques In Social Science Research: From Problem to Analysis, Sage, London.