Araştırma Makalesi

Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu

Cilt: 5 Sayı: 2 30 Ağustos 2024
PDF İndir
EN TR

Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu

Öz

Bu çalışmada, eriyik yığma modelleme ile üretilen polilaktik asit numunelerinin çekme mukavemeti, akma mukavemeti ve ağırlık gibi özellikleri incelenmiştir. Numunelerin 3D baskısı için dolgu yoğunluğu, katman kalınlığı ve baskı hızı olmak üzere üç temel parametre dikkate alınmıştır. Deneylerin tasarımında Taguchi’nin L9 ortogonal dizisi kullanılmış ve varyans analizi yöntemiyle her bir süreç parametresinin her bir yanıta olan göreceli etkisi ve katkısı belirlenmiştir. Taguchi yöntemi kullanılarak yapılan testlerde, çekme mukavemeti için optimum parametrelerin baskı hızı 60 mm/s, katman kalınlığı 0.3 mm ve %80 dolgu yoğunluğu olduğu; akma mukavemeti için ise 50 mm/s, katman kalınlığı 0.3 mm ve %80 dolgu yoğunluğu olduğu; ağırlık için ise 50 mm/s, katman kalınlığı 0.2 mm ve %40 dolgu yoğunluğu olduğu belirlenmiştir. Gri İlişki Analizi, en yüksek gri ilişki derecesinin baskı hızı 50 mm/s, katman kalınlığı 0.3 mm ve %80 dolgu yoğunluğunda elde edildiğini göstermiştir. Varyans analizi sonuçlarına göre, %76 katkı oranı ile Gri İlişki Derecesi için en önemli değişkenin dolgu yoğunluğu olduğu tespit edilmiştir. Önerilen Taguchi tabanlı gri ilişkisel analiz yöntemi, tüm yanıtlar için optimum parametreleri belirlemiştir. Bu çalışma, nihai ürün üretim süreci için en iyi 3D baskı işlem parametre ayarlarını belirleyerek Türkçe literatürdeki önemli bir boşluğu doldurmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Bu makalenin yazar(lar)ı çalışmalarında kullandıkları materyal ve yöntemlerin etik kurul izni ve/veya yasal-özel bir izin gerektirmediğini beyan ederler

Kaynakça

  1. K. Özsoy, B. Duman, Eklemeli imalat (3 boyutlu baskı) teknolojilerinin eğitimde kullanılabilirliği, International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry, 1(1): 36-48, 2017.
  2. Ş. Erener, S. Boz, Modern üretim tekniklerinde eklemeli imalat sistemlerinin yeri ve kullanım alanları, Turkish Journal of Fashion Design and Management, 3(1): 47-56, 2021.
  3. T. D. Ngo, A. Kashani, G. Imbalzano, K. T. Nguyen, D. Hui, Additive manufacturing (3D printing): A review of materials, methods, applications and challenges, Composites Part B: Engineering, 143: 172-196, 2018.
  4. J.S. Chohan, R. Singh, K.S. Boparai, R. Penna, F. Fraternali, Dimensional accuracy analysis of coupled fused deposition modeling and vapour smoothing operations for biomedical applications, Composites Part B: Engineering, 117: 138-149, 2017.
  5. O.A. Mohamed, S.H. Masood, J.L. Bhowmik, Optimization of fused deposition modeling process parameters: a review of current research and future prospects, Advances in manufacturing, 3: 42-53, 2015.
  6. B.D. de Castro, F.D.C. Magalhães, T.H. Panzera, J.C. Campos Rubio, An assessment of fully integrated polymer sandwich structures designed by additive manufacturing, Journal of Materials Engineering and Performance, 30: 5031-5038, 2021.
  7. H.Y. Sarvestani, A.H. Akbarzadeh, A. Mirbolghasemi, K. Hermenean, 3D printed meta-sandwich structures: Failure mechanism, energy absorption and multi-hit capability, Materials & Design, 160: 179-193, 2018.
  8. I. Ullah, M. Brandt, S. Feih, Failure and energy absorption characteristics of advanced 3D truss core structures, Materials & Design, 92: 937-948, 2016.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Makine Mühendisliğinde Optimizasyon Teknikleri

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

23 Ağustos 2024

Yayımlanma Tarihi

30 Ağustos 2024

Gönderilme Tarihi

11 Haziran 2024

Kabul Tarihi

9 Ağustos 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 5 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Toprak, İ. B. (2024). Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu. Manufacturing Technologies and Applications, 5(2), 89-103. https://doi.org/10.52795/mateca.1499800
AMA
1.Toprak İB. Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu. MATECA. 2024;5(2):89-103. doi:10.52795/mateca.1499800
Chicago
Toprak, İnayet Burcu. 2024. “Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu”. Manufacturing Technologies and Applications 5 (2): 89-103. https://doi.org/10.52795/mateca.1499800.
EndNote
Toprak İB (01 Ağustos 2024) Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu. Manufacturing Technologies and Applications 5 2 89–103.
IEEE
[1]İ. B. Toprak, “Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu”, MATECA, c. 5, sy 2, ss. 89–103, Ağu. 2024, doi: 10.52795/mateca.1499800.
ISNAD
Toprak, İnayet Burcu. “Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu”. Manufacturing Technologies and Applications 5/2 (01 Ağustos 2024): 89-103. https://doi.org/10.52795/mateca.1499800.
JAMA
1.Toprak İB. Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu. MATECA. 2024;5:89–103.
MLA
Toprak, İnayet Burcu. “Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu”. Manufacturing Technologies and Applications, c. 5, sy 2, Ağustos 2024, ss. 89-103, doi:10.52795/mateca.1499800.
Vancouver
1.İnayet Burcu Toprak. Eriyik Yığma Modelleme Süreç Parametrelerinin Taguchi Tabanlı Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ile Çoklu Yanıt Optimizasyonu. MATECA. 01 Ağustos 2024;5(2):89-103. doi:10.52795/mateca.1499800

Cited By