CNC tornalama işleminde sanal adaptif kontrol sistemi geliştirilmesi
Development of a virtual adaptive control system on CNC turning process
Yazar: OSMAN ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. ALİ ÜNÜVAR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Genetik algoritma tekniği = Genetic algorithm technique ; Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks

Özet:
Tornalama endüstride en yaygın kullanılan talaş kaldırma yöntemlerinden birisidir. Tornalamada en önemli çıktılardan biri işlenen malzemenin yüzey pürüzlülüğü olup tasarımın işlevsel olabilmesi için istenen değeri sağlaması gerekir. Tornalama prosesi esnasında gerçekleşen takım aşınmasından dolayı yüzey pürüzlülüğünde ve kesme kuvvetlerinde artış gerçekleşir. Aşınmanın daha yavaş gerçekleşmesi için kesme parametreleri takım imalatçıları tarafından önerilen sınırları aşmayacak şekilde seçilir ve işleme süresince sabit alınır. Bu durum, kesme koşullarına adaptasyon içermediğinden tezgâhın verimini düşürmektedir. Bu durumun önüne geçebilmek için işlem sırasında takım durumunu veya kuvvetleri izleyerek, kesme parametrelerinin gerçek zamanlı olarak kontrolü hem donanımsal olarak hem de uygulama açısından zor ve maliyetli olmaktadır. Tez kapsamında geliştirilen sanal adaptif kontrol sistemi sayesinde kesme parametrelerini kaba işlemede sabit olarak almak yerine aşınmaya bağlı olarak işlem sırasında farklı değerlerinin seçilmesi sağlanmıştır. Bu sayede kesme parametrelerinin farklı seçilmesine bağlı olarak takım ömründe artış gözlemlenmiştir. Sanal kelimesi belirli bir malzemenin belirli bir takım ile kaba ve ince tornalanmasında kesme parametrelerinin çevrimdışı olarak önceden bulunup CNC kodlarına entegre edilmesini nitelemektedir. Aşınma ve kesme kuvvetlerinin hangi pasolarda değişim gösterdiği eğitilmiş Yapay Sinir Ağları (YSA) Modeli ile belirlenmiştir. YSA modelinin eğitiminde tez kapsamında yapılan deneylerden elde edilen veriler kullanılmıştır. Ayrıca genetik algoritma ile optimizasyon sayesinde kaba ve ince işleme için optimum kesme parametreleri elde edilmiştir. Örnek bir iş parçasına yapılan tornalama işlemi üzerinden sanal adaptif kontrol sisteminin geleneksel yaklaşıma göre üstünlüğü belirtilmiştir.

Abstract:
Turning is one of the most commonly used material removal methods in industry. An important output of the turning process is the surface roughness of the material, since the functionality of the design depends on the surface roughness of the material. Wear generation on the cutting tool causes a considerable increase in surface roughness and cutting forces. To obtain slower tool wear, cutting parameters are chosen according to tool manufacturers' recommendations and they are taken constant during turning process. In this case, efficiency of the machine decreases because of poor adaptation to the cutting condition. Also monitoring tool condition and cutting forces in real time is not cost-effective and not practical to solve this problem. In this thesis, adjusting cutting parameters adaptively during rough turning is achieved by developing a virtual adaptive control system. A considerable increase in tool life is obtained due to adaptively choosing cutting parameters. The word virtual refers to choosing cutting parameters adaptively but offline, when rough and finish turning of a certain material with a certain cutting tool. On which cuts the main cutting force and tool wear are changed is found by using trained Artificial Neural Network (ANN) Model. ANN model is trained by using experimental data. In addition, genetic algorithm optimization is used to choose optimum cutting parameters for rough and finish turning. The advantage of virtual adaptive control system over conventional approach is explained by using a turning process of a workpiece.