Tornalama işlemlerinde takım aşınmasının bulanık mantıkla ve yapay sinir ağlarıyla tahmini
Estimation of tool wear in turning processes by using of fuzzy logic and arti̇fi̇ci̇al neural network
Yazar: AIDIN SALİMİASL
Danışman: PROF. DR. AHMET ÖZDEMİR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Talaş kaldırma süresince izlenmeyen takım aşınması, artık parça sayısını artırmakla beraber, aynı zamanda takım zayıflamasının sonucu olarak takımın kırılmasına ve pahalı sistemlerde maliyeti yüksek hasarlara yol açabilmektedir. Bu çalışmada, takım yanak aşınmasını tahmin etmek için kuvvet, titreşim ve zamana bağlı modeller türetilmiştir. Talaş kaldırma işlemi; SAE 4140 malzemesi, SANDVIK TNMG 16 04 04-QM H13A kesici ucu, üç farklı kesme hızı (110, 135, 160 m/min), üç farklı ilerleme oranı (0.17, 0.22, 0.27 mm/rev) ve üç farklı talaş derinliği (0.75, 1.25, 1.75 mm)  kullanılarak yapılmıştır. Deneysel çalışma, Johnford TC-35 CNC takım tezgâhı kullanılarak ve tam faktöriyel deney tasarım yöntemi uygulanılarak, dört farklı takım yanak aşınması aralıklarında (başlangıç, 0.1, 0.2, 0.3 mm) gerçekleştirilmiştir. Veriler toplandıktan sonra, takım yanak aşınması tahmin sistemleri MATLAB yazılımı ortamında geliştirilmiştir. Tahmin işlemlerinin geliştirilmesinde; kesme parametreleri, kesme kuvveti, titreşim genliği ve zaman girdi olarak kullanılmıştır. Tahmin işlemleri tasarımında; bulanık mantık, yapay sinir ağları ve analitik yöntemleri ayrı ayrı geliştirilmiş ve bu önerilen tahmin modellerinin verimliliklerinin belirtilmesi için birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Kıyaslama sonucunda, takım yanak aşınmasının tahmini için, bulanık mantığın ve yapay sinir ağlarının ve izlenmesi için matematiksel modellerin uygun olduğu tespit edilmiştir. Doğruluk ve güvenilir olma açısından en uygun yöntemlerin sırasıyla, YSA,  bulanık mantık ve matematiksel modeller olduğu görülmüştür. Maliyet, deney sayısı ve uygulanabilir olma açısından en uygun yöntemler ise sırasıyla, bulanık mantık, YSA ve matematiksel modeller olacağı öngörülmüştür. Kesme kuvvetinin tahmini için en uygun yöntemin sırasıyla YSA, bulanık mantık ve matematiksel modellerin olacağı ispatlanmıştır. CNC takım tezgâhının tahrik sisteminin modellenmesi sonucunda elde edilen sensörsüz izleme sistemi göz önüne alınarak,  takım yanak aşınmasının izlenmesi için ilerleme ve mil motorlarının akım değerlerinin güvenilir şekilde olarak kullanılabileceği yapılan benzetimle ortaya konulmuştur.

Abstract:
Tool wear in a machining operation without having a monitoring system, will result in scraped parts and also it makes the tool to weaken and break which in turn causes a high cost damages. In this study, different models based on the cutting forces, the vibration signals and the time have been used to predict the amount of flank wear on the cutting tool. The cutting operation was carried out on a Johnford TC-35 CNC machine tool with a SAE 4140 material and a SANDVIK TNMG 16 04 04-QM H13A insert in three different cutting speeds (110, 135, 160 m/min), three different feed rates (0.17, 0.22, 0.27 mm/rev) and three different cutting depths (0.75, 1.25, 1.75 mm). Full factorial was applied to design the experiments in four different tool wear intervals including; initial, 0.1, 0.2, 0.3 mm. After gathering the data, tool flank wear prediction model was developed in MATLAB environment. The cutting parameters; the cutting forces, the vibration signal amplitudes and the time were used as input variables for developing the prediction procedure. For establishing the prediction procedure, neural networks, fuzzy logic and mathematical models were individually developed and were significantly compared with each other. Fuzzy logic and neural network methods were found appropriate for tool wear estimating and the mathematical model was found suitable for tool wear monitoring. In terms of the accuracy and reliability, neural network, fuzzy logic and mathematical models were respectively found the most appropriate methods. However, in terms of the cost, experiment sizes and practicality, fuzzy logic, neural network and mathematical models have been respectively proved to be the most helpful methods for tool wear estimating. In estimating the cutting forces, neural network, fuzzy logic and mathematical models were respectively seen the most reliable methods. Using variations of currents, the feed and the spindle motors tool wear monitoring in machining process was found to be a reliable method as a result of the simulation of the machine tool drive and sensorless system.