Bazı ağaç türü odunlarının bilgisayarlı freze makinesinde işlenmesinde optimal parametrelerin yapay sinir ağları ile araştırılması
Investigation of optimal parameters with artificial neural networks in machining of some wood species in cnc router machine
Yazar: ALİ ÇAKMAK
Danışman: PROF. DR. ABDULKADİR MALKOÇOĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ağaç İşleri = Wood Products
Dizin: Ağaç işleme makineleri = Wood working machinery ; Bilgisayar destekli üretim = Computer aided manufacturing ; Bilgisayarlı bütünleşik üretim = Computer integrated manufacturing ; Doğu kayını = Oriental beech ; Pineus orientalis = Pineus orientalis

Özet:
Bu çalışmada; bazı ağaç türü odunlarının bilgisayarlı (CNC) freze makinesinde
işlenmesinde; farklı devir, besleme hızı, kesiş miktarı, odun yoğunluğu ve rutubeti ile
kesitlerdeki yüzey pürüzlülüğü ve kesme gücü kriterlerine göre optimal işleme koşullarının
Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada; Türkiye'de
doğal olarak yetişen Doğu Kayını (Fagus orientalis Lipsky.), Anadolu Kestanesi (Castenea
sativa Mill.), Sarıçam (Pinus sylvestris L.) ve Doğu Ladini (Picea orientalis L.) odunları
kullanılmıştır.
Örnekler; 3 eksenli bilgisayarlı freze makinesinde (AES Nova 2128) liflere dik ve
paralel yönlerde Alphacam 2019 cam programı kullanılarak işlenmiştir. Verilerin
değerlendirilmesinde Varyans Analizleri ve Duncan testleri uygulanmıştır. Optimal işleme
parametrelerin belirlenmesinde Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemi kullanılmıştır.
Sonuç olarak; ağaç türlerine ait tüm kesitlerde en düzgün yüzeyler, yüksek devir ve
düşük besleme hızları, düşük ve orta rutubet miktarları ve düşük kesiş derinliklerinde elde
edilmiştir. Kesme gücü ise; düşük devir ve besleme hızı, düşük rutubet miktarı ve kesiş
derinliğindeki koşullarda azalmıştır. YSA ile ağaç türlerine göre, sabit kesiş derinlikleri ve
rutubet miktarlarında işleme koşulları ve kesiş izi uzunluklarına dayalı en düşük, en yüksek
ve optimal yüzey pürüzlülüğü ve kesme gücü değerleri belirlenmiştir.

Abstract:
The aim of this study is to determine the optimal machining conditions using Artificial
Neural Networks (ANN) according to the parameters of various spindle speed, feed rate,
cutting width, wood density and moisture content in machining of some wood species in
CNC routing machine. In the study, Beech (Fagus orientalis Lipsky.), Anatolian chestnut
(Castenea sativa Mill.), Scots pine (Pinus sylvestris L.) and Spruce (Picea orientalis (L.)
Link) woods that grow naturally in Turkey were used.
Samples were machined parallel and perpendicular to grain directions with a multipurpose
cutter in 4 spindle speeds, 3 feed rates, 3 moisture contents and 3 cutting depths in
3-axis CNC routing machine using Alphacam 2019. ANOVA and Duncan tests were used
for evaluating the data. ANN method was used for determining the optimal machining
conditions.
As a result, the smoothest surfaces in all sections of tree species were observed in high
rpm. and low feed rate, low and middle moisture content and low depth of cut. Power
consumption was reduced under conditions of low rpm and feed rate, low moisture content
and depth of cut. With ANN, the lowest, highest and optimal surface roughness and cutting
power values were determined in regard to three-tree species at constant cutting depths and
moisture contents based on the machining conditions and the cutting mark lengths.