Küreselleştirme ısıl işlemleri uygulanan orta karbonlu çeliklerin işlenebilirlik parametrelerinin belirlenmesi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Determination of machinilibity parameters on medium carbon steels via spherodizing heat treatment applicition and modelling by artificial neural networks
Yazar: ŞEHMUS BADAY
Danışman: DOÇ. DR. HÜDAYİM BAŞAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Teknik Eğitim = Technical Education
Dizin: Analiz teknikleri = Analysis techniques ; Demir = Iron ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışmada, orta karbonlu çeliğe farklı küreselleştirme ısıl işlem çevrimleri uygulanarak elde edilen mikroyapı farklılıklarının kesme kuvvetleri ve yüzey pürüzlülük değerleri üzerindeki etkileri araştırılmıştır ve Yapay Sinir Ağları (YSA) ile modellenmiştir. Bu amaçla bir grup AISI 1050 malzemeye Ac1 sıcaklığının altında 700°C'de 12 saat klasik yöntemle sementit fazları küreselleştirilmiştir. Diğer grup malzemeye 850 °C'de 15 dakika östenitleme işleminin ardından su verme işlemi uygulanmış ve daha sonra ayrı ayrı 500, 600 ve 700°C'de 0,25, 1 ve 3 saat süre ile ısıl işlemler uygulanarak mikroyapıları küreselleştirilmiştir. Bu işlemler sonunda 700°C'de 0,25 saatte en kısa sürede mikroyapıda sementit fazlarının küreselleştirmesi sağlanmıştır. İşlenebilirlik parametrelerinin belirlenmesi için işlemeli ve işlemesiz deneyler yapılmıştır. İşlemesiz deneyler olarak mikroyapı ve sertlik ölçümleri ve işlemeli deneyler olarak kesme kuvvetleri ve yüzey pürüzlülük deneyleri yapılmıştır. İşlemeli deneylerde, kesme parametreleri beş farklı kesme hızı (150, 175, 200, 225, 250 m/dak), üç farklı ilerleme miktarı (0,16 – 0,25 – 0,4 mm/dev) ve iki farklı kesme derinliği (1,6 ve 2,5 mm) şekilde ISO 3685 göz önünde bulundurularak belirlenmiştir. Küreselleştirme ısıl işlem uyugulanmış ve ısıl işlem uygulanmamış iş parçalarının kesme kuvvetleri ve yüzey pürüzlülük değerleri sonuçlarına ve mikroyapı değişimine bağlı olarak işlenebilirlikleri değerlendirilmiştir. Mikroyapıları küreselleşen iş parçalarında, 600 ve 700 °C'de ısıl işlem sıcaklığına göre kesme kuvetleri değerleri açısından karşılaştırıldığında 700 °C'de ısıl işlem uygulanan iş parçalarında daha düşük kesme kuvvetleri değerleri elde edilmiştir. Bütün kesme şartlarında,  kesme derinliği ve ilerleme değeri arttığında genel olarak yüzey pürüzlülüğünün kötüleştiği, buna karşın kesme hızındaki artışla birlikte yüzey bütünlüğünün iyileştiği görülmüştür. Mikroyapı değişimine bağlı olarak 600 °C'de ısıl işlem görmüş numunelerde ısıl işlem süresi artıkça yüzey pürüzlülük değeri artmış, bunun aksine 700 °C'de ısıl işlem görmüş numunelerde ısıl işlem süresi artıkça yüzey pürüzlülük değeri azalmıştır. Deneylerde en iyi yüzey pürüzlülüğünün, kesme hızı 150 m/dak, ilerleme 0,16 mm/dev ve kesme derinliği 2,5 mm değerlerinde 600 °C'de 0,25 saat küreselleştirilen numunede, en kötü yüzey pürüzlülüğü ise kesme hızı 150 m/dak, ilerleme 0,4 mm/dev ve kesme derinliği 2,5 mm değerlerinde ısıl işlem görmemiş iş parçasından elde edilmiştir. Kesme kuvvetleri bileşenleri ve yüzey pürüzlülük değerlerinin tahmini için oluşturulan YSA modelinde giriş parametreleri olarak kesme hızı, ilerleme, talaş derinliği, ısıl işlem sıcaklığı ve süresi belirlenmiştir. YSA ağ yapısı olarak ileri beslemeli geri yayalımlı ağ modeli ve transfer fonksiyonları SIGMOID ve PURELINE transfer fonksiyonları seçilmiştir. Giriş ve çıkış parametrelerine bağlı olarak eğitilen ağın sonucu 0,99852 regrasyon değeri bulunmuştur. Gerçekleştirilen YSA modeli kesme kuvvetleri ve yüzey pürüzlülüğü tahmini işleminde güvenle kullanabileceği görülmüştür.

Abstract:
In this study, the effects of microstructure differences obtained with the application of different spheroidising heat treatment cycles on medium carbon steel on cutting forces and surface roughness values were investigated and also modeling by Artificial Neural Network (ANN). For this purpose a group of AISI 1050 materials were annealed at 700°C below Ac1 temperature for 720 minutes and cementite phases were spheroidised with the traditional method. Another group of materials were quenched after austenition at 850 °C for 15 minutes and then cementite was spheroidised in ferrite matrix with heat treatment separately at 500, 600 and 700 °C for 0,25, 1 and 3 hour. During experimental investigation, spherodizing heat treatment applied on workpiece microstructure changed, unmachined workpieces are analyzed by microstructure test and hardness test. Machining, cutting parameters were determined by using five levels of cutting speeds (150, 175, 200, 225, 250 m/min), three levels of feed rates (0,16 - 0,25 – 0,4 mm/rev) and two levels of depth of cuts (1,6 - 2,5 mm) by respecting ISO 3685. During the chip removal cutting forces are occured and when machined surface roughness values are analyzed, results were evaluated according to microstructure change relations. Microstructures of workpieces were changed by variable spherodizing heat treatment temperature. Approximately, 700 °C spherodizing heat treatment temperature has lower cutting forces values than 600 °C spherodizing heat treatment temperature. It was observed that non heat treatment workpieces have higher main cutting force than spherodizing heat treatment workpieces. Generally at all cutting states, due to increasing cut depth and feed rate the surface roughness get worse whereas when cutting speed are increased, surface roughness get well. By increasing tempering time, 600 °C heat treatment specimen surface roughness increased badly whereas 700 °C heat treatment specimen surface roughness decreased goodly. During the experiments, the best surface roughness was obtained by cutting speed 150 m/min, feed rate 0,16 mm/rev and depth of cut 2,5 mm to 600 °C tempering temperature workpiece for 15 minutes, the worst surface roughness was obtained by cutting speed 150 m/min, feed rate 0,4 mm/rev and depth of cut 2,5 mm to nontempering workpiece. ANN model are created values of cutting force and surface roghnesses for estimating cutting force, feed rate, cutting depth, heat treatment temperature and time which was input parameter was chosen. ANN structure which is feed forward and back proportion and transfer function was chosen SIGMOID and PURELIN. Regarding input and output parameter of the training network is found 0,99852 correlation rate. The Conducting ANN model is reliable for cutting forces and surface roghness estimation.