Kalıp parçalarının frezelenmesi sonucunda oluşan yüzey pürüzlülüğünün optimizasyonu
Optimization of surface roughness occurred in the result of end milling mould parts
Yazar: HASAN ÖKTEM
Danışman: DOÇ. DR. FEHMİ ERZİNCANLI ; PROF. İBRAHİM UZMAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Kalıp imalat endüstrisindeki hızlı gelişmeler CNC frezeleme işlemlerinin önemini daha da artırmıştır. Kalıp parçalarının yüzey kalitesinin belirlenebilmesi, yüzeylerin pürüzlülüğünün ölçülmesi ve en düşük pürüzlülüğü veren en uygun frezeleme parametrelerinin bulunmasına bağlıdır. Bu çalışmada, kalıp parçalarının frezelenmesi sırasında yüzeylerde meydana gelen pürüzlülük tahmin edilerek optimizasyon yöntemiyle en uygun frezeleme parametreleri bulunmuştur. Hassas döküm için mum ve plastik enjeksiyon kalıplarının imal edilmesi amacıyla sırasıyla Alüminyum 7075-T6 ile AISI 1040 çelik malzemeler kullanılmıştır. Bu kalıp malzemelerinin yüzeylerinden pürüzlülük değerleri ölçülmüştür. Yüzey pürüzlülüğünü tahmin etmek için Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network) ve Response Surface Metot gibi tahmini matematiksel modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan bu modeller kullanılarak en düşük yüzey pürüzlülüğünü veren ve en uygun frezeleme parametrelerini bulan bir optimizasyon yöntemi Genetik Algoritma tekniğiyle elde edilmiştir. Yüzey pürüzlülüğü için oluşturulan tahmini modeller düşük test hataları üretmiştir. Optimizasyon yardımıyla, pürüzlülüğe bağlı yüzey kalitesinde geliştirmeler sağlanmıştır. Tahmini pürüzlülük modelleriyle birleştirilmiş Genetik Algoritma tekniğinin doğruluğu ilave deneyler yapılarak kontrol edilmiştir. Genetik Algoritmadan elde edilen bu sonuçlar, en düşük yüzey pürüzlülüğünü sağlayan en uygun frezeleme parametrelerinin endüstrideki kalıp parçalarının işlenmesinde güvenilir ve efektif bir biçimde kullanılabileceğini kanıtlamıştır. Genetik Algoritma optimizasyon modelleri, yüzey pürüzlülüğü dışında, aşınma, kesme kuvveti ve imalat zamanı gibi metal kesme problemlerinin tespit edilmesi için de kullanılabilir.

Abstract:
Rapid developments in mould manufacturing industry have increased more and more the importance of CNC end milling processes. The determining of surface quality on the mould parts based on the measurement of surface roughness and finding of optimum end milling parameters leading to minimum surface roughness. In this study, determination of optimum end milling parameters by predicting roughness occurred in surfaces with optimization technique was investigated. Aluminium 7075-T6 and AISI 1040 steel materials were employed to manufacture the paraffin wax for the investment die-casting and plastic injection moulding parts, respectively. The surface roughness values were measured from these materials? surfaces. For estimation of surface roughness, the prediction mathematical models such as Artificial Neural Network and Response Surface Method were created. By utilizing these models, an optimization method providing minimum surface roughness and finding optimum milling parameters was obtained by using Genetic Algorithm technique. The prediction models generated for surface roughness have created the minimum testing errors. The improvements in the surface quality depended on the roughness were provided by the helps of optimization. The accuracy of Genetic Algorithm technique coupling with the prediction roughness models were controlled by performing the additional experiments. These results obtained from Genetic Algorithm have proved that the optimum milling parameters giving minimum surface roughness can be employed in the way of reliable and effective during machining the mould parts. Genetic Algorithm optimization models can be also used to determine the metal cutting problems such as wear, cutting force, manufacturing cost apart from surface roughness.