St-37 Malzemesinin Lazer Kesiminde İşleme Parametrelerinin Deneysel ve İstatiksel Olarak İncelenmesi

Yıl 2021, , 161 - 171, 15.02.2021

Barış Özlü

https://doi.org/10.35234/fumbd.769716

Cited By: 9

Öz

Deneysel çalışmada, St-37 malzemesinin lazer kesme işleminde yüzey pürüzlülüğünü (Ra) ve kerf genişliğini (KG) etkileyen lazer kesme parametreleri deneysel ve istatiksel olarak incelenmiştir. Lazer kesme deneylerinin maliyetini azaltmak için lazer kesme parametrelerinin tasarımı Taguchi L32 (21x42) dikey dizilimine göre oluşturulmuştur. Lazer kesme parametresi olarak iki farklı frekans (2500 ve 3500 Hz), dört farklı gaz basıncı (0,8, 0,9, 1 ve 1,1 bar) ve dört farklı kesme hızı (10, 16, 22 ve 28 mm/sn) belirlenmiştir. Lazer kesme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü ve kerf genişliği üzerine etkilerinin incelenmesinde sinyal/gürültü oranı, varyans analizi (Anova) ve regresyon analizi kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda, yüzey pürüzlülüğü ve kerf genişliği için optimum seviler sırası ile A2B1C4 ve A1B1C4 olarak bulunmuştur. Varyans analiz sonuçları %95 güven seviyesinde gerçekleştirilmiş olup yüzey pürüzlülüğü ve kerf genişliği için en etkili parametrenin sırası ile % 55,78 ile frekans ve % 54,26 gaz basıncının olduğu belirlenmiştir. Regresyson analizleri incelendiğinde ise yüzey pürüzlülüğü ve kerf genişliği için oluşturulan matematiksel modelinin yüzey pürüzlülüğü ve kerf genişliği için R2 değeri sırasıyla % 88,28 ve % 91,81 olarak tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

St-37 malzeme, lazer kesme, yüzey pürüzlülüğü, kerf genişliği, taguchi

Kaynakça

• [1] Chen MF, Ho YS, Hsiao WT, Wu TH, Tseng SH, Huang KC. Optimized laser cutting on light guide plates using grey relational analysis. Opt. Lasers Eng 2011; 49(2), 222-228.
• [2] Yang CB, Deng CS, Chiang HL. Combining the Taguchi method with artificial neural network to construct a prediction model of a CO2 laser cutting experiment. Int. J. Adv. Manuf. Technol 2012; 59, 1103-1111.
• [3] Madic M, Radovanovic M. Application of RCGA-ANN approach for modeling kerf width and surface roughness in CO2 laser cutting of mild steel. J. Braz. Soc. Mech. Sci. Eng. 2013; 35, 103-110.
• [4] Arif AFM, Yilbas BS. “Thermal stress developed during laser cutting process: consideration of different materials”. The Int. J. Adv. Manuf. Technol 2008; 37, 698-704.
• [5] Nyon K, Nyeoh CY, Mokhtar M, Rahman RA, Finite element analysis of laser inert gas cutting on Inconel 718. Int. J. Adv. Manuf. Technol 2012; 60, 995-1007.
• [6] Wandera C. Laser cutting of austenitic stainless steel with a high quality laser beam. M.S. Thesis, Lappeenranta University of Technology, 2006; 127-128.
• [7] Sharma A, Yadava V, Modelling and optimization of cut quality during pulsed Nd:YAG laser cutting of thin Al-alloy sheet for straight profile. Opt. Laser Technol. 2012; 44 (1), 159-168.
• [8] Thawari G, Sarin Sundar JK, Sundararajan G, Joshi SV, Influence of process parameters during pulsed Nd:YAG laser cuttingof nickel-base superalloys. J. Mater. Process. Technol, 2005; 170, 229-239.
• [9] Çaydaş U, Hasçalık A, Use of the grey relational analysis to determine optimum laser cuttingparameters with multi-performance characteristics. Opt. Laser Technol., 2008; 40, 987-994.
• [10] Pandey AK, Dubey A, Modeling and optimization of kerf taper and surface roughness in laser cutting of titanium alloy sheet. J. Mech. Sci. Technol., 2013; 27 (7), 2115-2124.
• [11] Gautam GD, Mishra DR. Firefly algorithm based optimization of kerf quality characteristics in pulsed Nd:YAG laser cutting of basalt fiber reinforced composite. Composites Part B: Engineering, 2019; 179 (1), 1-15.
• [12] Karthikeyan R, Senthilkumar V, Thilak M, Nagadeepan A. Application of grey relational analysis for optimization of kerf quality during CO2 laser cutting of Mild Steel. Materials Today: Proceedings, 2018; 5(9), 19209-19215.
• [13] Akgün M, Yurtkuran H, Ulaş HB, AA7075 alaşımının işlenebilirliğine suni yaşlandırmanın etkisinin analizi ve kesme parametrelerinin optimizasyonu. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2020; 26(1), 75-81.
• [14] Özlü B, Akgün M, Demir H, AA6061 Alaşımının tornalanmasında kesme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü üzerine etkisinin analizi ve optimizasyonu. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2019; 5(2), 151-158.
• [15] Akgün M, Demir H, Çiftçi İ, Mg2Si partikül takviyeli magnezyum alaşımlarının tornalanmasında yüzey pürüzlülüğünün optimizasyonu. Politeknik Dergisi, 2018; 21(3), 645-650.
• [16] Nas E, Akıncıoğlu S, Kriyojenik işlem görmüş nikel esaslı süper alaşımın elektro-erozyon işleme performansı optimizasyonu. Akademik Platform Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 2019; 7(1), 115-126.
• [17] Pandey AK, Dubey AK, Simultaneous optimization of multiple quality characteristics in laser cutting of titanium alloy sheet. Optics & Laser Technology, 2012; 44(6), 1858-1865.
• [18] Rajaram N, Sheikh-Ahmad J, Cheraghi SH, CO2 laser cut quality of 4130 steel. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 2003; 43, 351-358.
• [19] Ayı M, Yücelişli F, Ti-6Al-4V Alaşımının Fiber Lazer ile Kesilmesinde İşlem Parametrelerinin Kesim Kalitesine Etkisinin Araştırılması. Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi, 2018; 30(2), 215-223.
• [20] Yilbas BS, Laser cutting quality assessment and thermal efficiency analysis. Journal of Materials Processing Technology, 2004; 155, 2106-2115.
• [21] Kıvak T, Optimization of surface roughness and flank wear using the Taguchi method in milling of Hadfield steel with PVD and CVD coated inserts. Measurement, 2014; 50, 19-28.
• [22] Nas E, Öztürk B, Optimization of surface roughness via the Taguchi method and investigation of energy consumption when milling spheroidal graphite cast iron materials. Mater. Test., 2018; 60, 519-525.