Minimum Miktarda Yağlama Tekniği İle Frezeleme İşleminde Yüzey Pürüzlülüğünün ANFIS İle Modellenmesi

Hakan Dilipak; Ömer Asal; Ayşegül Yalçınkaya; Şeymanur Ünal

doi:10.46460/ijiea.952306

Araştırma Makalesi

Modeling with Anfis of Surface Roughness Using Minimum Quantity Lubrication Technique in Milling Process

Yıl 2021, , 162 - 170, 31.12.2021

Hakan Dilipak , Ömer Asal , Ayşegül Yalçınkaya , Şeymanur Ünal

https://doi.org/10.46460/ijiea.952306

Cited By: 4

Öz

Methods such as fuzzy logic and artificial neural networks have been used frequently recently in modeling. In this study, mathematical models for estimating surface roughness were created in surface milling processes using artificial intelligence techniques. Within the scope of the study, 1.2738 mold steel was used as workpiece material. The experiments were carried out under dry cutting conditions and using a minimum quantity lubrication technique. As cutting parameters, the cutting speeds and the feed rates are selected. In experiments; 80 mm/min, 130 mm/min, 180 mm/min values, 3 different cutting speeds and 0.5 mm/teeth, 0.8 mm/teeth and 1mm/teeth 3 different feed rates were used. A total of 27 experiments have been conducted and the results of the experiments were modelled using the MATLAB program and the effect of the minimum quantity lubrication (MMY) technique on surface roughness using an adaptive network-based fuzzy logic inference system (ANFIS) approach. At the same time, the mathematical model was created by performing regression analysis in MINITAB. The results obtained by ANFIS and regression analysis were compared. As a result, the ANFIS model provided 100% accuracy, while the regression model achieved 71% accuracy.

Anahtar Kelimeler

ANFIS, 1.2738 mold steel, surface roughness, milling, minimum quantity lubrication (MQL), regression analysis

Kaynakça

[1] Dere,M., Filiz İ.H. , “Otomat çeliğinin tornalama işleminde iş parçası çapı ve çıkıntı uzunluğunun yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkilerinin deneysel incelenmesi ve yüzey pürüzlülüğünün ANFIS ile modellenmesi”, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University 34:2, 2019.
[2] Fedai,Y., Ünüvar A., Akın H.K., Başar, “316L Paslanmaz Çeliklerin Frezeleme işlemindeki Yüzey Pürüzlülüğün ANFIS ile Modellenmesi”, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7, 2019.
[3] Gürbüz, H., Baday Ş., Gönülçar, “Minimum Miktarda Yağlamanın Frezeleme İşlemleri Üzerine Etkisinin Araştırılması: Derleme”, Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi Cilt 7 Sayı 2/2 ,2017.
[4] Yıldız,T., Dilipak,H. “paslanmaz çeliklerin frezelenmesinde kesme parametrelerinin kesme kuvveti ve yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkilerinin araştırılması”, 3. International Symposium on Innovative Approaches in Scientific Studies , vol.4, pp.190-195, 2019. [5] Tekaslan, Ö., Gerger ,N., Şeker, “Aısı 304 östenitik paslanmaz çeliklerde kesme parametrelerine bağlı olarak yüzey pürüzlülüklerinin araştırılması”, BAÜ FBE Dergisi Cilt:10, Sayı:2, 3-12 Aralık ,2008.
[6] Yılmaz, B., Güllü,AISI “1050 çeliğin tornalanmasında kesme parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü ve talaş oluşumu üzerine etkilerinin araştırılması”, Pamukkale Univ Muh Bilim Derg, 26(4), 628-633, 2020.
[7] Şirin,E., Şirin,Ş., Turgut,Y., Korkut, “AISI D2 Soğuk İş Takım Çeliğinin Frezelenmesinde Yüzey Pürüzlülüğünün Taguchi Metodu İle Optimizasyonu”, Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 3 132-144, 2015.
[8] Çelik, E., Kıvak, T., “17-4 PH paslanmaz çeliğin tornalanmasında minimum miktarda yağlamanın yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkileri”, 7 th International Symposium On Machining, Marmara University, Istanbul, November 3-5, 2016.
[9] Yıldırım ,Ç.V., T. Kıvak, M. Sarıkaya . Ş. Mert, “AISI 4340’ın tornalanmasında minimum miktarda yağlama (mmy) parametrelerinin yüzey pürüzlülüğü üzerindeki etkisinin araştırılması”, 7 th International Symposium On Machining, Marmara University, Istanbul November 3-5, 2016.
[10] Başak, H., Baday ,“Küreselleştirilmiş orta karbonlu bir çeliğin işlenmesinde.kesme parametrelerinin kesme kuvvetleri ve yüzey pürüzlülüğüne etkilerinin regresyon analizi ile modellenmesi”, Pamukkale University Muh Bilim Derg, 22(4), 253-258, 2016.
[11] Akgün, M., Demir ,H., Çiftçi “Mg2Si partikül takviyeli magnezyum alaşımlarının tornalanmasında yüzey pürüzlülüğünün optimizasyonu”, Journal of Polytechnic,21 (3) : 645-650,2018.
[12] Özdemir M., “Analysis of the Effect Rates of Cutting Parameters on Surfac e Roughnessusing Surface Response Method”, GU J Sci, Part C, 7(3):639-648,2019.
[13] Özlü, B., Akgün, M., Demir “AA6061 Alaşımının Tornalanmasında Kesme Parametrelerinin Yüzey Pürüzlülüğü Üzerine Etkisinin Analizi ve Optimizasyonu”, Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi 5(2). 151-158, 2019.
[14] Karabatak, M., Kara “AISI D2 Soğuk İş Takım Çeliğinin Sert Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Deneysel Optimizasyonu”, Journal of Polytechnic, (3) : 349-355, 2016.
[15] Kumar, S., Dhanabalan, S. & Narayanan, “C.S. Application of ANFIS and GRA for multi-objective optimization of optimal wire-EDM parameters while machining Ti–6Al–4V alloy” , SN Appl. Sci. 1, 298,2019.
[16] Jain, V., Raj, T. “Tool life management of unmanned production system based on surface roughness by ANFIS”, Int J Syst Assur Eng Manag 8, 458–467, 2017.
[17] Jain, V., Raj, T. “Prediction of cutting force by using ANFIS”, Int J Syst Assur Eng Manag 9, 1137–1146 ,2018.
[18] Maher, I., Eltaib, M.E.H., Sarhan, “A.A.D. et al. Cutting force-based adaptive neuro-fuzzy approach for accurate surface roughness prediction in end milling operation for intelligent machining”, Int J Adv Manuf Technol 76, 1459–1467 ,2015.
[19] Aydın, M., Karakuzu, C., Uçar, M. “ et al. Prediction of surface roughness and cutting zone temperature in dry turning processes of AISI304 stainless steel using ANFIS with PSO learning”, Int J Adv Manuf Technol 67, 957–967 ,2013.
[20] Ergül, E., Kurt, “Matrisli Kompozitlere ANFIS, ANN ve Taguchi Yaklaşımları Uygulanarak Özelliklerin Karşılaştırılması”, International Journal of Engineering Research and Development, June 2021.