Estimation of Specific Energy Factor in Marble Cutting Process Using ANFIS and ANN

Abstract

In this study, effect of the marble cutting parameters on energy consumption was estimated by using Artificial Neural Network and ANFIS. In both of these estimation methods, marble's hardness, speed of circular saw rotation and cutting speed parameters were used as inputs, specific energy factor, cutting energy in per unit volume was taken as output. The data for training networks were taken from a PC based block cutter machine (S/T) with circular diamond saw blade at Afyon Kocatepe University Labs. These data are cutting parameters of "Denizli Travertine" and "Bilecik Beige" type marbles. Some of these data were used for training and then all data were used for testing stage of the networks. To show the effectiveness of the study, estimated data were compared with experimental data. As conclusion, it was reported that estimated data were quite close to experimental result.

Keywords

• Marble cutting, Energy consumption, ANFIS, Artificial neural networks.

Mermer Kesme İşleminde Spesifik Enerji Faktörünün ANFIS ve YSA Yöntemleri ile Tahmini

Öz

Bu çalışmada, mermer kesme parametrelerinin enerji tüketimine etkisi, Yapay Sinir Ağları ve ANFIS kullanılarak tahmin edilmiştir. Tahmin metotlarında giriş olarak mermerin sertliği, testere dönüş hızı ve kesme hızı parametreleri kullanılmış ve birim hacim başına harcanan kesme enerjisinin bir ifadesi olan spesifik enerji faktörü çıkış olarak alınmıştır. Ağların eğitimi için kullanılan veriler, Afyon Kocatepe Üniversitesi laboratuarlarında bulunan, mermer kesilebilirlik analizleri için geliştirilmiş, bilgisayar tabanlı, dairesel testereli blok kesme (S/T) makinesinde yapılan bir deneysel çalışmadan alınmıştır. Bu veriler Denizli Traverteni ve Bilecik Bej tipi mermerlere ait kesim parametreleridir. Bu verilerin bir kısmı eğitimde kullanılmış ve tüm veriler daha sonra eğitilen ağlarda test edilmiştir. Tahmin edilen sonuçlar elde edilmiş deney sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak tahmin edilen verilerin deneysel verilere oldukça yakın olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Mermer kesme, Enerji tüketimi, ANFIS, Yapay sinir ağları.

Kaynakça

1. Buyuksagis, I. S., and Goktan, R. M. 2005. Investigation of marble machining performance using an ins- trumented block-cutter, Journal of Materials Pro- cessing Technology, Nov., Vol. 169, pp. 258-262.
2. Büyüksagiş, I. S. 1998. “ Dairesel testereli blok kesme makinalarında mermerlerin kesilebilirlik analiz- leri ”, Doktora tezi, Osmangazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
3. Çınar, S.M. 2007. “ Mermer kesme makinelerinde ener- ji tüketimi optimizasyonu”, Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Ensti- tüsü
4. Ersoy, A. and Atıcı, U. 2004. Performance characteris- tics of circular diamond saws in cutting different types of rocks, Diamond and Related Materials, Jan., Vol. 13. pp. 22-37.
5. Güner, E. 2003. “Adaptive neuro fuzzy ınference system applications ın chemical processes”, Yüksek Li- sans Tezi, Ortadoğu Teknik Üniversitesi, Ankara.
6. Güney, K., Titi, İ. 2000. “Yapay sinir ağları kullanılarak he- def tipi belirleme”, Eleco 2000 Elektrik-Elektronik- Bilgisayar Mühendisliği Sempozyomu.
7. Jang, J.S.R. 1993. ANFIS: Adaptive network-based fuzzy inference systems, IEEE Trans. Syst., Man. and Cybern. Vol. 23, pp. 665-685.
8. Jang, J.S.R, Sun, C.T. and Mizutani, E. 1997. Neuro-fuzzy and soft computing: a computational approach to learning and machine ıntelligence, Prentice Hall, N.J.

9. Kalogirou, S. A. 2001. Artificial neural networks in re- newable energy systems applications: a review, Renewable and Sustainable Energy Reviews. (5), 373–401.
10. Kaya, İ., Oktay, S., Engin, O. 2005. Kalite kontrol prob- lemlerinin çözümünde yapay sinir ağlarının kul- lanımı, Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitü- sü Dergisi, 21 (1-2), 92-107.
11. Kosko, B. 1991. Neural networks and fuzzy systems, A Dynamical Systems Approach, Englewood Ciffs., NJ: Prentice Hall.
12. Ozçelik, Y., Polat, E., Bayram, F., Ay, A.M. 2004. Inves- tigation of the effects of textural properties on marble cutting with diamond wire, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. v 41, n SUPPL., p. 1B 06 1-7.
13. Perez, P. 2001. Prediction of sulfur dioxide concentra- tion at a site near downtown santiago, chile, At- mospheric Envi-ronment. (35), 4929-4935.
14. Polini, W. and Turchetta, S. 2004. Force and specific energy in stone cutting by diamond mill, Inter- national Journal of Machine Tools and Manufac- ture, Sept., Vol. 44, pp.1189-1196.
15. Selbaş, R., Yakut, A.K., Şencan, A., Dikmen, E. 2003. “Absorbsiyonlu sistemlerde methanol-LiBr ve Methanol-LiCl eriyiklerinin termodinamik özel- liklerinin tespiti için yeni bir method” , VI. Ulusal Tesisat Mühendisliği Kongresi ve Sergisi.
16. Tsoukalas, L. H., Uhrig, R.E. 1996. Fuzzy and neural approaches in engineering. Jhon Wiley & Sons, Inc, New York.
17. Xu, X. P., Li, Y. Malkin, S. 2001. Forces and energy in circular sawing and grinding of granite, journal of manufacturing science and engineering, Feb. Vol.123, pp.13-22.