Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini

İsmail Şahin

doi:10.17341/gummfd.82690

Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini

Öz

Bu çalışmada Al/SiC kompozit malzemenin yüzey pürüzlülüğü kesme parametrelerine bağlı olarak yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak yüksek doğrulukta tahmin edilmiştir. Al/SiC kompozit malzemenin TiCN+TiN kaplamalı cementide carbide kesici takımla işlenmesi sonucu deneysel olarak elde edilen yüzey pürüzlülüğü değerleri ileri beslemeli geriye yayılımlı 9 farklı YSA modelde eğitilmiştir. YSA modellerinin ağ yapılarındaki nöron sayıları: 3-5-6-1, 3-6-4-1, 3-6-6-1, 3-4-3-5-1, 3-4-5-3-1, 3-6-2-3-1, 3-7-1, 3-8-1 ve 3-9-1'dir. YSA’nın
eğitimi ve testi sonrası elde edilen değerler YSA modellerde yaygın olarak kullanılan istatistiksel analizlere tabi tutularak incelenmiştir. Deneysel çalışmaların zorluğu, analitik ifadelerin karmaşıklığı bir çok çalışmada olduğu gibi, YSA kullanımının avantajı kullanılarak kesme parametrelerine bağlı olarak yüzey pürüzlülüğünün tahmini bu çalışmada da YSA’nın kullanılabilirliğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

Yüzey pürüzlülüğü, yapay sinir ağları, kompozit malzeme

Kaynakça

Karayel, D., “Prediction and control of surface
roughness in CNC lathe using artificial neural
network”, Journal of Materials Processing
Technology, 209, 7, 3125–3137, 2009.
Neşeli, S., Yaldız S. ve Turkes, E., “Optimization
of tool geometry parameters for turning
operations based on the response surface
methodology”, Measurement, 44, 3 580-587,

-
Davim, J.P., Gaitonde, V. N. ve Karnik, S. R.,
“Investigation into the effect of cutting conditions
on surface roughness in turning of free machining
steel by ANN models”, Journal of Material
Processing Technology, 205, 16-23, 2008.
Nalbant, M., Gokkaya, H. ve Sur, G.,
“Application of Taguchi method in the
optimization of cutting parameters for surface
roughness in turning”, Materials & Design, 28,
, 1379–1385, 2007.
Neşeli, S., Taşdemir Ş. ve Yaldız, S., “Prediction
of surface roughness on turning with Artificıal
Neural Network”, Journal of Engineering and
Architecture Faculty of Eskişehir Osmangazi
University, XXII, 3, 65-75, 2009.
Kohli, A., Dixit, U.S., “A neural-network-based
methodology for the prediction of surface
roughness in a turning process”, Int. J. Adv.
Manuf. Technol, 25, 118–129, 2005.
Bernardos, P.G., Vosniakos, G.C., “Predicting
surface roughness in machining: a review”, International Journal of Machine Tools &
Manufacture 43, 8, 833–844, 2003.
Petropoulos, G.P., Vaxevanidis, N. M.,
Pandazaras, C.N. ve Antoniadis, A.A.,
“Multiparameter identification and control of
turned surface textures”, Int. J. Adv. Manuf.
Technol., 29, 1-2, 118-128, 2006.
Oktem, H., Erzurumlu T., Erzincanlı F.,
“Prediction of minumum surface roughness in
end milling mold part using neural network and
genetic algorithm” Materials and Design, 27,
-744, 2006.
Vishal S. S., Suresh D., Rakesh S. ve Sharma, S.
K., “Estimation of cutting forces and surface
roughness for hard turning using neural
Networks”, J. Intell Manuf,19, 473–483, 2008.
Sanjay , C., Jyothi, C. ve Chin, W., “A study of
surface roughness in drilling using mathematical
analysis and Neural Networks”, Int. Adv. Man.
Tec., 30, 9, 846-852, 2006.
Zain A.M., Haron. H. ve Sharif, S., “Prediction of
surface roughness in the end milling machining
using artificial neural network”, Robotics and
computer integrated manufacturing, 19, 189-
, 2006.
Taşdemir, Ş., Neşeli S., Sarıtaş İ. ve Yaldız S.,
“Prediction of surface roughness using artificial
neural network in Lathe”, CompSysTech’08,
Gabrovo, Bulgaria, 2008.
Nalbant, M., Gökkaya, H., Toktaş, İ., Sur, G.,
“The experimental investigation of the effects of
uncoated, PVD- and CVD-coated cemented
carbide inserts and cutting parameters on surface
roughness in CNC turning and its prediction
using artificial neural networks”, Robotics and
Computer-Integrated Manufacturing, 25, 1,
–223, 2009.
Abeesh, B. C., Dabade, U. A., Joshi, S. S.,
Bhanuprasad, V. V., & Gadre, V. M. “Modeling
of surface roughness in precision machining of
metal matrix composites using ANN”, Journal
of Material Processing Technology, 197, 439–
, 2008.
Asiltürk İ., Cunkaş, M., “Modelling and
Prediction of surface roughness in turning
operations using artificial neural network and
multiple regression method”, Expert system
with Application, 38, 5826-5832, 2011.
Feng C-X, Wang X-F, “Surface roughness
prediction modelling: neural networks versus
regression”, IIE Trans., 35, 1, 11–27, 2003.
Turgut, Y., Çinici, H., Şahin, İ. ve Fındık, T.,
“Study of cutting force and surface roughness in
milling of Al/Sic metal matrix composites”,
Scientific Research and Essays, 6, 10, 2056-
, 2011.
Ozdemir, V., “ Determination of Turkey's
carbonizatıon index based on basic energy
indicators by Artifıcial Neural Networks,
Journal of The Faculty of Engineering and
Architecture of Gazi University, 26, 1, 9-15,
-
Eker, A. M., Dikmen, M., Cambazoğlu, S.,
Düzgün, Ş.H.S.B., "Application of artificial
neural network and logistic regression methods to
landslide susceptibility mapping and comparison
of the results for the Ulus district, Bartın",
Journal of The Faculty of Engineering and
Architecture of Gazi University, 27, 1, 163-
, 2012
Kalogirou, S. A., “Artificial intelligence for the
modeling and control”, Progress in Energy and
Combustion Science, 29, 515–566, 2003.
Fındık, T., Taşdemir, Ş. ve Şahin, İ., “The use of
artificial neural network for prediction of grain
size of 17-4 pH stainless steel powders”,
Scientific Research and Essays, 5 , 11, 1274-
, 2010.
Aşkın, D., İskender, İ. ve Mamizadeh, A., "Dry
type transformer winding thermal analysis using
different neural network methods", Journal of
The Faculty of Engineering and Architecture
of Gazi University, 26, 4, 905-913, 2011.
Karataş, Ç., Sozen, A. ve Dulek, E., “Modelling
of residual stresses in the shot peened material C-
by artificial neural network”, Expert
Systems with Applications, 36, 2, 3514–3521,
-
Menlik, T., Özdemir, M.B. vr Kirmaci, V.,
“Determination of freze – drying behaviors of
apples by artificial neural network”, Expert
system with application, 37, 7669-7677, 2010.
Sozen, A., Future projection of the energy
dependency of Turkey using artificial neural
network, Energy Policy, 37, 4827-4833, 2009.
Sözen, A., Arcaklıoğlu, E., Menlik, T., Özalp,
M., “Determination of thermodynamic properties
of an alternative refrigerant (R407c) using
artificial neural network”, Expert Systems with
Applications, 36, 3, 4346–4356, 2009.
Lewis,. C.D., Industrial and Business
Forecasting Methods., Butterworths Publishing,
London, 1982.

Ayrıntılar

Birincil Dil

İngilizce

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

İsmail Şahin Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi

28 Mart 2014

Gönderilme Tarihi

28 Mart 2014

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2014 Cilt: 29 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.17341/gummfd.82690

IZ

https://izlik.org/JA47KY25DU

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Şahin, İ. (2014). Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 29(1). https://doi.org/10.17341/gummfd.82690

AMA

1.Şahin İ. Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini. GUMMFD. 2014;29(1). doi:10.17341/gummfd.82690

Chicago

Şahin, İsmail. 2014. “Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 29 (1). https://doi.org/10.17341/gummfd.82690.

EndNote

Şahin İ (01 Mart 2014) Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 29 1

IEEE

[1]İ. Şahin, “Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini”, GUMMFD, c. 29, sy 1, Mar. 2014, doi: 10.17341/gummfd.82690.

ISNAD

Şahin, İsmail. “Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 29/1 (01 Mart 2014). https://doi.org/10.17341/gummfd.82690.

JAMA

1.Şahin İ. Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini. GUMMFD. 2014;29. doi:10.17341/gummfd.82690.

MLA

Şahin, İsmail. “Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 29, sy 1, Mart 2014, doi:10.17341/gummfd.82690.

Vancouver

1.İsmail Şahin. Yapay Sinir Ağları İle Al/Sic Kompozit Malzemenin Yüzey Pürüzlülüğünün Tahmini. GUMMFD. 01 Mart 2014;29(1). doi:10.17341/gummfd.82690