Takım tezgâhlarında optimal yörünge planlama: Evrimsel algoritmalar ve eğri uydurma yöntemleri ile performans iyileştirme
Optimal trajectory planning in machine tools: Performance improvement with evolutionary algorithms and curve fitting methods
Yazar: GAMZE DEMİR
Danışman: DOÇ. DR. REVNA ACAR VURAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: B-spline eğrileri = B-spline curves ; CNC tezgahları = CNC machinery ; Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Takım tezgahları = Machine tools

Özet:
Bilgisayar destekli sayısal kontrollü (CNC) makinelerde yörünge planlama, karar
alma ve kontrol süreçlerinde temel bir rol oynamakta olup akıllı imalat alanındaki
araştırmaların önemli bir odak noktasını oluşturmaktadır. İmalat endüstrisinde
yörünge planlama hareket doğruluğunu artırmanın yanı sıra CNC makine araçlarının
döngü süresini azaltırken üretkenliğini artırmak da büyük öneme sahiptir. CNC
tezgâhlarda en iyi yörüngeleri elde etmek için makine verimliliği, işleme kalitesi ve
döngü süresini iyileştirmek amacıyla literatürde çeşitli yöntemler önerilmiştir.
Bu çalışmada CNC tezgâhlarda optimal yörüngeyi oluşturmak için yol uzunluğunu
kısaltma, yol pürüzlülüğünü azaltma, engellerden kaçınma ve makine çevrim süresini
iyileştirme hedeflenmiş ve bu amaçla genetik algoritma (GA), yapay arı kolonisi
(ABC), parçacık sürü optimizasyonu (PSO) ve baskın olmayan sıralama genetik
algoritma (NSGA-II) gibi evrimsel yöntemler kullanılmıştır. Bu yöntemlerin performans karşılaştırma çalışmaları sonucunda NSGA-II'nin çok amaçlı yörünge
planlama problemlerinin çözümünde etkili bir yöntem olduğu gösterilmiştir. NSGAII'nin başarısını vurgulamak için Pareto etkinlik durumu çok amaçlı genetik
algoritma (MOGA) ile sunulmuş olup NSGA-II tarafından üretilen çözümlerin
olumlu özellikleri öne çıkarılmıştır. Kapsamlı analiz sonuçlarına göre, NSGA-II ile
yapılan yol optimizasyonu ile yol uzunluğunda %30 ve işleme döngü süresinde %7
oranında azalma sağladığı görülmüştür.
Ayrıca beş eksenli bir CNC tezgâh sisteminin kinematik modeli oluşturularak
yörünge planlama simülasyon çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmada Spline eğri
uydurma yöntemleri kullanılarak örnekler sunulmuştur. Bu çalışmalar, karmaşık
geometrilere sahip parçaların hassas işlenmesinde önemli avantajlar sağlamıştır.
Spline eğri uydurma yöntemlerinin kullanımı daha pürüzsüz ve optimize edilmiş
takım yolları oluşturarak işleme kalitesini artırmıştır. Simülasyon sonuçları, önerilen
yöntemlerin CNC tezgâhların performansını ve verimliliğini önemli ölçüde
artırabileceğini göstermiştir. Bu bulgular, eğri uydurma yöntemlerinin endüstriyel
uygulamalarda daha yüksek doğruluk ve üretkenlik sağlama potansiyeline sahip
olduğunu kanıtlamaktadır.

Abstract:
Trajectory planning (TP) is fundamental in the decision-making and control processes
of computer numerical control (CNC) machines and is also an important focus of
research in the field of smart manufacturing. Apart from improving motion accuracy
in TP, increasing productivity while reducing CNC machine tools' cycle time is
crucial in the manufacturing industry. To achieve optimal trajectories, various
methods have been proposed in the literature to improve machine efficiency,
processing quality, and cycle time.
In this study, evolutionary methods such as genetic algorithm (GA), artificial bee
colony (ABC), particle swarm optimization (PSO), and non-dominated sorting
genetic algorithm (NSGA-II) is used to generate optimal trajectories for CNC
machines, aiming to shorten path length, reduce roughness, avoid obstacles, improve
machine cycle time. By means of performance comparison studies of these methods,
it is shown that NSGA-II is an effective method for solving multi-objective trajectory planning problems. To highlight the success of NSGA-II, Pareto optimality is
presented alongside the multi-objective genetic algorithm (MOGA), emphasizing the
positive features of the solutions generated by NSGA-II. According to comprehensive
analysis results, path optimization studies carried out with NSGA-II achieved
reductions of 30% in path length and 7% in machining cycle time.
Additionally, a kinematic model of a five-axis CNC machine is created and trajectory
planning simulation studies are conducted. Herein, examples are presented using BSpline methods. These studies provide significant advantages in the precise
machining of parts with complex geometries. The use of B-Spline methods resulted
in smoother and more optimized tool paths, enhancing machining quality and
reducing cycle times. Simulation results demonstrate that the proposed methods could
significantly improve the performance and efficiency of CNC machines. These
findings indicate that curve fitting methods have the potential to provide higher
accuracy and productivity in industrial applications.