DIN 1.2343 çeliğinin sert tornalamasında işlenebilirlik parametrelerinin analiz edilmesi ve modellenmesi
Analyzing and modeling of machinability parameters in hard turning of DIN 1.2343 steel
Yazar: EMRAH ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. İSMAİL ESEN
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Teorisi ve  Dinamiği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Elektrik akımı = Electric current ; Enerji tüketimi = Energy consumption ; Ses şiddeti = Sound intensity ; Tornalama = Turning ; Yüzey pürüzlülüğü = Surface roughness

Özet:
Sert malzemelerin tornalanması işlemi zahmetli bir işlemdir. Bu yüzden, son yıllarda imalat endüstrisinde sert malzemeleri taşlamak yerine, çok daha verimli bir işlem olan sert tornalama tercih edilmektedir. Çok cazip bir yöntem olan sert tornalama, araştırmacılarında vazgeçilmezi haline gelmiştir. Bu deneysel çalışmada, ısıl işlemle 50 HRC sertliğine ulaşan DIN 1.2343 sıcak iş takım çeliği, iki farklı takım uç yarıçapında, PVD kaplı karbür takım kullanılarak CNC torna tezgahında işlenmiştir. Deneyler; 0,05 mm, 0,10 mm, 0.15 mm kesme derinliği; 0,05 mm/dev, 0,09 mm/dev, 0,13 mm/dev ilerleme hızı; 140 mm/dk, 160 mm/dk, 180 mm/dk kesme hızı ve 0,4 mm, 0,8 mm takım uç yarıçapı değerleri seçilerek gerçekleştirilmiştir. Deney tasarım modeli olarak, tam faktöriyel tasarım kullanıldı. Bu tasarıma göre toplam 54 deney modellendi. Girdi parametrelerinin, ses şiddeti seviyesi, enerji tüketimi, yüzey pürüzlülüğü ve elektrik akımı değeri üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Analizler, varyans analizi yöntemi ile yanıt yüzeyi yöntemi uygulanarak gerçekleştirilmiştir. Optimum kesme parametreleri ve seviyeleri bu optimum değerlere göre belirlenmiştir. Kesme parametreleri ile çıktı değişkenleri arasındaki ilişki iki boyutlu ve üç boyutlu grafiklerle analiz edilmiştir. Sonuç olarak, yüzey pürüzlülüğü üzerinde en etkili parametre takım uç yarıçapı (% 43,81) iken, ses şiddeti seviyesinde en etkili parametrenin kesme hızı (% 30.11) olduğunu göstermektedir. Ayrıca kesme derinliği hem elektrik akımı (% 48,63) hem de enerji tüketimi (% 44,82) üzerinde en etkili parametre olmuştur. Son olarak matematiksel bir model olarak regresyon katsayıları belirlenmiş ve bu tahmin edilen modelin gerçek deneyle elde edilenlere çok benzer sonuçlar verdiği analiz edilmiştir (Korelasyon değerleri: Yüzey pürüzlülüğü için % 97,26, enerji tüketimi için % 98,77, elektrik akımı için % 98,26 ve ses yoğunluğu seviyesi için % 89,53).

Abstract:
Turning of hard materials is a laborious process. Therefore, in recent years, hard turning, which is a much more efficient process, is preferred instead of grinding hard materials in the manufacturing industry. It became indispensable for hard turning researchers, which is a very attractive method. In this experimental study, DIN 1.2343 hot work tool steel, which reached 50 HRC hardness by heat treatment, was machined on a CNC lathe using PVD coated carbide tool in two different tool tip radii. Experiments; 0,05mm, 0,10mm, 0,15 mm depth of cut; 0,05 mm/rev, 0,09 mm/rev, 0,13 mm/rev feed rate; 140 mm/min, 160 mm/min, 180 mm/min cutting speed and 0,4mm, 0,8 mm noise radius values were selected. Full factorial design was used as the experimental design model. A total of 54 experiments were modeled according to this design. The effects of input parameters on sound intensity level, energy consumption, surface roughness and electric current value were investigated. Analyzes were carried out by applying the analysis of variance method and the response surface method. Optimum cutting parameters and levels were determined according to these optimum values. The relationship between cutting parameters and output variables was analyzed with two-dimensional and three-dimensional graphics. As a result, the most effective parameter on the surface roughness was the noise radius (43.81%), while the most effective parameter on the sound intensity level was the cutting speed (30.11%). In addition, the depth of cut was the most effective parameter on both electric current (48.63%) and energy consumption (44.82%). Finally, as a mathematical model, the regression coefficients were determined and it was seen that this estimated model gave very similar results to those obtained by real experiment (Correlation values: 97.26% for surface roughness, 98.77% for energy consumption, 98.26% for electric current, and 89.53% for sound intensity level).