Araştırma Makalesi

Titreşim Optimizasyonu için Akıllı Cnc Router Sistem Tasarımı

Cilt: 13 Sayı: 2 30 Haziran 2025
PDF İndir
EN TR

Smart Cnc Router System Desıgn for Vibratıon Optimization

Abstract

Accelerating with digital technologies in the world, Industry 4.0 is integrating into traditional production systems, transforming the production sector to a significant extent and aims to digitalize existing industrial processes. This digitalization is the biggest step of a manufacturing industry that is not dependent on human error, is smart and adaptable, has higher quality and efficiency, and is faster. In this study, a smart CNC Router that can optimize cutting parameters according to the required vibration level and quality was designed and assembled. In order for the CNC Router to estimate the cutting parameters and update them in real time, the machine control card, drivers, spindle, and power supply belonging to Stepcraft were changed. In addition, an interface design was carried out. As a result, an original CNC Router that can estimate the cutting parameters according to the required vibration level and expected quality, decide on the operation process in real time without operator intervention and adapt itself was obtained.

Keywords

Destekleyen Kurum

Gazi Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi

Proje Numarası

FGA-2023-8959

Etik Beyan

Bu makalenin yazarı çalışmalarında kullandıkları materyal ve yöntemlerin etik kurul izni ve/veya yasal-özel bir izin gerektirmediğini beyan ederler

Teşekkür

Gazi Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi'ne FGA-2023-8959 numaralı projemize verdikleri destekten dolayı teşekkür ederiz.

Kaynakça

  1. [1] A. G. Frank, L. S. Dalenogare, N. F Ayala, Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing companies. International Journal of Production Economics, 210 (2019) 15-26.
  2. [2] X. Zhang, X. Ming, Z. Liu, D. Yin, Z. Chen, Y. Chang A reference framework and overall planning of industrial artificial intelligence (I-AI) for new application scenarios”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 101(9), (2019) 2367-2389.
  3. [3] M. Ammar, A. Haleem, M. Javaid, S. Bahl, A. S. Verma, Implementing Industry 4.0 technologies in self-healing materials and digitally managing the quality of manufacturing. Materials Today: Proceedings, 52 (2022) 2285-2294.
  4. [4] Y. Cui, S. Kara, K. C. Chan, Manufacturing big data ecosystem: A systematic literature review. Robotics and computer-integrated Manufacturing, 62 (2020) 101861.
  5. [5] S. Yağmur, AISI 1050 çeliğinin tornalanmasında minimum miktarda yağlamanın (MMY) kesme kuvvetleri ve yüzey pürüzlüğü üzerindeki etkisinin araştırılması. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, 11(4) (2023) 1024-1034.
  6. [6] A. Giampieri, J. Ling-Chin, Z. Ma, A. Smallbone, Roskilly, A. P.. A review of the current automotive manufacturing practice from an energy perspective, Applied Energy, 261 (2020) 114074.
  7. [7] Z. You, H. Gao, L. Guo, Y. Liu, J. Li, C. Li,. ”Machine vision based adaptive online condition monitoring for milling cutter under spindle rotation”, Mechanical Systems and Signal Processing, 171 (2022) 108904.
  8. [8] B. S. Bayram, İ. Korkut, Parmak Frezelerde Kesme Kuvvetlerinin Modellenmesi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım Ve Teknoloji, 10(4) (2022) 964-977.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

İmalat Süreçleri ve Teknolojileri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

16 Mayıs 2025

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2025

Gönderilme Tarihi

5 Şubat 2025

Kabul Tarihi

28 Nisan 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 13 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Gürkan, D., Mavi, A., & Korkut, İ. (2025). Titreşim Optimizasyonu için Akıllı Cnc Router Sistem Tasarımı. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 13(2), 462-470. https://doi.org/10.29109/gujsc.1633204

                                     16168      16167     16166     21432        logo.png   


    e-ISSN:2147-9526