AISI 1040 çeliğinin tornalanması sonucu oluşan yüzey pürüzlülük değerlerinin RSM ve YSA ile araştırılması

Harun AKKUŞ [1]


Bu çalışmada, Design Expert programında yüzey yanıt metodu (RSM) Box-Behnken tasarımına göre deney listesi oluşturulmuştur. Oluşturulan deney listesine uygun olarak AISI 1040 çeliğinin tornalaması sonucu yüzey pürüzlülük değerleri elde edilmiştir. Elde edilen yüzey pürüzlülük değerleri ile RSM modeli ve yapay sinir ağı (YSA) modeli oluşturulmuştur. RSM modeli ile ikinci dereceden regresyon denklemi, varyans analizi (ANOVA) parametre etkileşimlerinin yüzey pürüzlülüğüne etkisi iki boyutlu kontur grafiği ve üç boyutlu yanıt grafiği, optimum kesme parametreleri incelenmiştir. Matlab R2013a programı ile YSA modeli oluşturulmuştur. RSM ve YSA modellerinin tahmin sonuçlarının doğruluğunu araştırmak için üç tane test deneyi belirlenmiştir. Test deneyleri gerçekleştirilmiştir. Daha sonra deneysel Ra, RSM tahmini Ra ve YSA tahmini Ra değerleri kıyaslanmıştır. Bu kıyaslama sonucu RSM modelinin yaklaşık %90 doğrulukla test sonucunu tahmin ettiği belirlenmiştir.
Tornalama, Yüzey pürüzlülüğü, RSM, YSA
  • 1. Agrawal, A., Goel, S., Rashid, W. B., & Price, M. (2015). Prediction of surface roughness during hard turning of AISI 4340 steel (69 HRC). Applied Soft Computing, 30, 279-286.
  • 2. Zhang, P., Liu, Z. (2016). Modeling and prediction for 3D surface topography in finish turning with conventional and wiper inserts. Measurement, 94, 37-45.
  • 3. Khorasani, A., Yazdi, M. R. S. (2017). Development of a dynamic surface roughness monitoring system based on artificial neural networks (ANN) in milling operation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 93(1-4), 141-151.
  • 4. Butola, R., Ali, P., Khanna, V. (2017). Effecton Surface Properties of mild steel during dry turning & wet turning on lathe. Materials Today: Proceedings, 4(8), 7892-7902.
  • 5. Debnath, S., Reddy, M. M., Yi, Q. S. (2016). Influence of cutting fluid conditions and cutting parameters on surface roughness and tool wear in turning process using Taguchi method. Measurement, 78, 111-119.
  • 6. Thamizhmanii, S., Saparudin, S., Hasan, S. (2007). Analyses of surface roughness by turning process using Taguchi method. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering, 20(1-2), 503-506.
  • 7. Meddour, I., Yallese, M. A., Bensouilah, H., Khellaf, A., & Elbah, M. (2018). Prediction of surface roughness and cutting forces using RSM, ANN, and NSGA-II in finish turning of AISI 4140 hardened steel with mixed ceramic tool. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1-19.
  • 8. Selvaraj, D. P. (2018). Optimization of surface roughness of duplex staınless steel in dry turning operation using Taguchi technique. Materials Physics and Mechanics, 40, 63-70.
  • 9. Moganapriya, C., Rajasekar, R., Ponappa, K., Venkatesh, R., Jerome, S. (2018). Influence of coating material and cutting parameters on surface roughness and material removal rate in turning process using Taguchi method. Materials Today: Proceedings, 5(2), 8532-8538.
  • 10. Koç, B., Kaymak-Ertekin, F. (2010). Response surface methodology and food processing applications. GIDA-Journal of Food, 35(1), 63-70.
  • 11. Lin, W. S., Lee, B. Y., Wu, C. L. (2001). Modeling the surface roughness and cutting force for turning. Journal of Materials Processing Technology, 108(3), 286-293.
  • 12. Li, X. (2002). A brief review: acoustic emission method for tool wear monitoring during turning. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 42(2), 157-165.
  • 13. Labidi, A., Tebassi, H., Belhadi, S., Khettabi, R., & Yallese, M. A. (2018). Cutting Conditions Modeling and Optimization in Hard Turning Using RSM, ANN and Desirability Function. Journal of Failure Analysis and Prevention, 18(4), 1017-1033.
  • 14. Panda, A., Sahoo, A. K., Rout, A. K., Kumar, R., Das, R. K. (2018). Investigation of Flank Wear in Hard Turning of AISI 52100 Grade Steel Using Multilayer Coated Carbide and Mixed Ceramic Inserts. Procedia Manufacturing, 20, 365-371.
  • 15. Tasdemir, Ş., Neşeli, S., & Yaldız, S. (2009). Prediction of surface roughness on turning with Artificial Neural Network. Journal of Engineering and Architecture Faculty of Eskişehir Osmangazi University, 22(9), 65-75.
  • 16. Kumar, R., Chauhan, S. (2015). Study on surface roughness measurement for turning of Al 7075/10/SiCp and Al 7075 hybrid composites by using Response Surface Methodology (RSM) and Artificial Neural Networking (ANN). Measurement, 65, 166-180.
  • 17. Asiltürk, I., Çunkaş, M. (2011). Modeling and prediction of surface roughness in turning operations using artificial neural network and multiple regression method. Expert Systems with Applications, 38(5), 5826-5832.
  • 18. Siddique, R. A., Dilwar, F., Nayeem, R. K. (2018). Experimental ınvestıgation of the effect of cutting parameters on cutting temperature usıng RSM and ANN in turning AISI1040. GSJ, 6(8).
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-9033-309X
Yazar: Harun AKKUŞ
Kurum: AMASYA ÜNİVERSİTESİ, AMASYA TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU
Ülke: Turkey


Tarihler

Başvuru Tarihi : 22 Ekim 2019
Kabul Tarihi : 3 Şubat 2020
Yayımlanma Tarihi : 23 Mart 2020

APA AKKUŞ, H . (2020). AISI 1040 çeliğinin tornalanması sonucu oluşan yüzey pürüzlülük değerlerinin RSM ve YSA ile araştırılması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi , 7 (100. Yıl Özel Sayı) , 186-197 . DOI: 10.35193/bseufbd.635997