AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi

Yıl 2016, Cilt: 16 Sayı: 3, 770 - 775, 31.12.2016

Harun Yaka Levent Uğur Harun Akkuş

Öz

Talaşlı imalattaki temel amaçlardan biri istenilen yüzey pürüzlülüğünü en iyi seviyeye getirmektir. Bu

çalışmada, imalat sanayinde genişçe kullanımı olan 46 HRc sertlikteki AISI 1040 çeliği CNC torna

tezgâhında kuru kesme şartlarında işlenmiştir. Optimum yüzey pürüzlülüğünü elde etmek için kesme

hızı, ilerleme ve talaş derinliği parametrelerine göre Taguchi L9 deney tasarımı ile deney listesi

oluşturulmuştur. Bu deneyler sonucu ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) değerleri ölçülmüştür. Ölçülen Ra

değerleri için MINITAB14 programından yararlanılarak I. dereceden regresyon ve logaritmik regresyon

modeli oluşturulmuştur. Ra için oluşturulan regresyon modellerinde deney sonuçlarına en yakın

sonuçlar I. dereceden regresyon modeliyle elde edilmiştir. Oluşturulan regresyon modelleri ile en etkin

parametrenin ilerleme olduğu sonucuna varılmıştır. Yapılan tahmin deneyleri sonucunda oluşturulan

matematiksel denklemlerin yaklaşık %90 doğrulukta olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

AISI 1040, Tornalama, Ortalama Yüzey pürüzlülüğü, Çoklu regresyon modeli.

Kaynakça

• Elbestawi, M. A., Srivastava, A. K., ans El-Wardany, T. I., 1996. A model for chip formation during machining of hardened steel. CIRP Annals Manufacturing Technology, 45, 71-76.
• Klocke, F., Brinksmeier, E. and Weinert, K., 2005. Capability profile of hard cutting and grinding processes. CIRPAnnals-Manufacturing Technology, 54, 22-45.
• Bhattacharya, A., Das, S., Majumder, P. and Batish, A., 2009. Estimating the effect of cutting parameters on surface finish and power consumption during high speed machining of AISI 1045 steel using Taguchi design and ANOVA. Production Engineering, 3, 31- 40.
• Palanikumar, K., Karunamoorthy, L. and Krathikeyan, R., 2006. Assessment of factors influencing surface roughness on the machining of glass –reinforced polymer composites. Journal of Materials and Design, 27, 862- 871.
• Zhao, X.F., He, L., Liu, W. and Zheng, W. J., .2016. Influence of Cutting Tool Edge Preparation on Cutting Force and Surface Integrity. Trans Tech Publications, In Materials Science Forum, 836, 250- 255.
• Ren, X. and Liu, Z., 2016. Influence of cutting parameters on work hardening behavior of surface layer during turning superalloy Inconel 718. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1-9.
• Wang, J., Zhang, Y., Sun, Q., Liu, S., Shi, B. and Lu, H., 2016. Giga-fatigue life prediction of FV520B-I with surface roughness. Materials & Design, 89, 1028- 1034.
• Davim, J. P., 2001. A note on the determination of optimal cutting conditions for surface finish obtained in turning using design of experiments. Journal of Materials Processing Technology, 116, 305-308.
• Thomas, M., Beauchamp, Y., Youssef, A.Y. and Masounave, J., 1996. Effect of tool vibrations on surface roughness during lathe dry turning process. Computers & industrial engineering, 31, 637-644.
• Jang, J. L. and Tarng, Y. S., 1999. A study of the active vibration control of a cutting tool. Journal of Materials Processing Technology, 95, 78-82.
• Abouelatta, O. B., and Madl, J., 2001. Surface roughness based on cutting parameters and tool vibrations in turning operations. Journal of Materials Processing Technology, 118, 269-277.
• Gupta, M. and Kumar, S., 2015. Investigation of surface roughness and MRR for turning of UD-GFRP using PCA and Taguchi method. Engineering Science and Technology, International Journal, 18, 70-81.
• Krishankant, J. T., Bector, M. and Kumar, R., 2012. Application of Taguchi method for optimizing turning process by the effects of machining parameters. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 2, 263- 274.
• Nalbant, M., Gökkaya, H. and Sur, G., 2007. Application of Taguchi method in the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning. Materials & design, 28, 1379-1385.
• Thamizhmanii, S., Saparudin, S. and Hasan, S., 2007. Analyses of surface roughness by turning process using Taguchi method. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering, 20, 503- 506.
• Asiltürk, İ., Akkuş, H. and Turan Demirci, M., 2012. Modelling of surface roughness based on vibration, acustic emission and cutting parameters with regression. Engineer & the Machinery Magazine, 632, 55-62.
• Agrawal, A., Goel, S., Rashid, W.B. and Price, M., 2015. Prediction of surface roughness during hard turning of AISI 4340 steel (69 HRC). Applied Soft Computing, 30, 279-286.
• Asiltürk İ. and Akkuş H., 2011. Determining the effect of cutting parameters on surface roughness in hard turning using the Taguchi method. Measurement, 44, 1697–1704