Delme İşlemlerinde Meydana Gelen Kesme Bölgesi Sıcaklığının ve Kesme Kuvvetlerinin Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Modellenmesi

Year 2017, Volume: 20 Issue: 2, 333 - 340, 01.06.2017

Ramazan Çakıroğlu , Selçuk Yağmur , Adem Acır Ulvi Şeker

Abstract

Bu çalışmada, kaplamalı ve kaplamasız karbür matkaplar kullanarak yapılan delme işlemi esnasında meydana gelen matkap kesme bölgesi sıcaklığı ve kesme kuvvetlerini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. Ayrıca kesme bölgesi sıcaklığı ve kesme kuvvetleri, farklı ağ yapıları denenerek modellemede etkileri araştırılmıştır. YSA modellerinin ağ yapılarındaki nöron sayıları: 2-6-2, 2-5-2, 2-3-5-2, 2-5-4-2, 2-3-4-4-2 ve 2-2-4-3-2'dir. Kesme bölgesi sıcaklığını tahmin etmek için en iyi YSA modeli 2-5-2 ağ yapısı, kesme kuvvetlerinde ise 2-2-4-3-2 ağ yapısı bulunmuştur. Kesme bölgesi sıcaklığı ve kesme kuvvetlerinin belirlenmesinde en iyi YSA modelleri için ampirik denklemler geliştirilmiş ve elde edilen sonuçların doğrulanması yapılmıştır. Matematiksel modellemenin sonuçları incelendiğinde, hesaplanan kesme bölgesi sıcaklığı ve kesme kuvvetlerinin açık bir şekilde kabul edilebilir değerler içerisinde olduğu görülmüştür

Keywords

Yapay Sinir Ağları, Kesme Bölgesi Sıcaklığı, Kesme Kuvveti, İşlenebilirlik.

Modelling of Drill Bit Temperature and Cutting Force in Drilling Process Using Artificial Neural Networks

Abstract

This study applied artificial neural networks (ANN) to estimate the drill bit temperature and cutting force in drilling process using Firex® coated carbide and uncoated drills. Also, the effects of the different network structures in the modeling the drill bit temperature and cutting force were also investigated. The numbers of neuron in network structure of ANN models are 2-6-2, 2-5-2, 23-5-2, 2-5-4-2, 2-3-4-4-2 and 2-2-4-3-2 structures. The best ANN model, the 2-5-2 network structures in predicting the drill bit temperatures were obtained whereas; the 2-2-4-3-2 structures were found in predicting the cutting force. The empirical equations for the best ANN models in the prediction of drill bit temperature and cutting force were developed and the obtained results were confirmed. When the results of mathematical modelling are examined, the computed the drill bit temperature and cutting forces are observed to be apparently within acceptable values

Keywords

Artificial Neural Network, Drill Bit Temperature, Cutting Force, Machining