Tornalamada işlem parametrelerinin optimizasyonunda, genetik algoritma çalışmaları ve uygulaması
In machining parameters optimization of turning, genetic algorithm studies and its application
Yazar: SERDAR DÜZGÜN
Danışman: Y.DOÇ.DR. FERHAT GÜNGÖR
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
ÖZETTORNALAMADA ŞLEM PARAMETRELER N NOPT M ZASYONUNDA, GENET K ALGOR TMAÇALIŞMALARI ve UYGULAMASIBu tez, çok aşamalı tornalama operasyonlarında kesme parametrelerininbelirlenmesi için genetik algoritmaya dayalı yeni bir optimizasyon tekniğiönermektedir. Kesme prosesi çok aşamalı kaba ve son paso tornalamayı eş zamanlıolarak ele alır. Optimum işleme parametreleri pratik işleme sınırları göz önünealınarak birim üretim maliyetinin minimizasyonuyla belirlenir. Formüle edilmişkesme modeli, 20 işleme parametre sınırlaması olan bir doğrusal olmayansınırlanmış programlama (NCP) problemidir. Deneysel sonuçlar NCP probleminiçözmeye yönelik genetik algoritma tabanlı prosedürün hem etkili hem de verimliolduğunu ve kompleks işleme optimizasyon problemlerini çözmeye yönelik akıllıüretim sistemlerine katılabileceğini gösterir.Akıllı üretim, eğer verimli otomatikleştirilmiş proses planlama modülüyle,üretim, ulaştırma, montaj vb. gibi diğer otomatikleştirilmiş sistemleribirleştirebilirse, para ve zaman bakımından önemli tasarruflar sağlar. Prosesplanlama, uygun makinelerin, işlenecek parçalara ait takımların, kesme alanıiçindeki ortalama sıcaklığı düşürecek kesme sıvısının ve belirli bir işlenmiş parçayaait her bir operasyon için belli kesme koşulları altındaki işleme parametrelerininbelirlenmesine gerek duyar. şleme ekonomisi problemi objektif bir fonksiyonuoptimize etmek için genellikle kesme hızı, devir oranı ve kesme derinliği olmaküzere, proses parametrelerinin belirlenmesi ile ilgilidir. şleme koşullarınınoptimumluğunu ölçmeye yarayacak birkaç objektif fonksiyon şunları içerir: (1)minimum birim üretim maliyeti, (2) maksimum üretim oranı, (3) maksimum karoranı, (4) birçok objektif fonksiyonun ağırlıklı kombinasyonu. şleme ekonomisindeele alınması uygun olacak birçok kesme sınırlaması şunları içerir: takım ömrüsınırlaması, kesme kuvveti sınırlaması, güç, stabil kesme alanı sınırlaması, talaş-takım ara yüzeyi sıcaklığı sınırlaması, yüzey bitiş sınırlaması, ve kaba ve son pasoparametre ilişkileri. Klasik olarak, problemden iki temel yaklaşım kullanılarakbahsedilmiştir: tek ve çok pasolu.Tek pasolu yaklaşımda, toplam kesme derinliği sadece tek bir pasodahalledilebilir olarak ele alınmıştır. Dolayısıyla, kesme derinliği ve paso sayısı fazlabasitleştirmeye götürecek optimizasyon problemi değişkenlerinden elenir. Tekpasolu yaklaşımın toplam kesme derinliğinin sadece tek bir pasoda halledildiğidurumlara uygulanabilmesine rağmen, pratikte bu nadiren gerçekleşir. Bu yüzden,işleme ekonomisi problemine çok aşamalı bir yaklaşım ekonomik sebeplerdendolayı ele alınmak zorundadır. Tezde çok aşamalı ve tek pasoya dayananyaklaşımların birbirlerine üstünlükleri ve nasıl seçim yapılacağına dair detaylı biranaliz yapılmıştır.Bu tezin ana amacı, belli kesme sınırlamalarına dokunmadan birim üretimmaliyetini minimize edecek optimal işleme parametrelerini belirlemektir.Dolayısıyla, çok aşamalı işleme optimizasyon problemine ait matematikselformülasyon, Chen ve Tsai'nin (1996) 20 kesme sınırlaması olanına benzerlikgöstermektedir. Genetik algoritma yaklaşımına dayalı yeni bir yerel aramaoptimizasyonu işleme optimizasyon modelini çözmek için geliştirilmiştir. Kati vekati olmayan limitleri proseste kullanmak için ikili verilere dönüştüren bir teknikoptimizasyon formüllerinin kati formülasyonları tarafından meydana gelenzorlukları aşmak için genetik algoritma yaklaşımı ile bir arada kullanılır.Tez şu şekilde düzenlenmiştir. Bölüm 1 tez konusu hakkında giriş bilgisi veamacı hakkında bilgi vermektedir. Bölüm 2, tek ya da çok aşamalı tornalamaoperasyonlarına ait seçim kriterlerinden, Genetik Algoritma'nın tarihçesinden,gelişiminden, kullanım alanlarından, operatörlerinden ve teorik bilgisini ele alır.Çok aşamalı tornalama operasyonlarındaki işleme parametrelerinin GenetikAlgoritma kullanılarak optimizasyonu Bölüm 3'te kapsamlı bir şekilde anlatılmıştır.Bölüm 4'te çok aşamalı bir tornalama operasyonundaki işleme parametreleriningenetik algoritma ile optimizasyonunu yapan, Delphi dilinde yazılmış bir bilgisayarprogramın, bir probleme uygulanması ve elde edilen sonuçların mevcut verilerlekarşılaştırılması ve maliyet minimizasyonuna dair kapsamlı bir araştırması yeralmıştır.TEMMUZ, 2006 Serdar DÜZGÜN

Abstract:
ABSTRACTIN MACHINING PARAMETERS OPTIMIZATION OFTURNING, GENETIC ALGORITHM STUDIES and ITSAPPLICATIONThe paper proposes a new optimization technique based on geneticalgorithms for the determination of the cutting parameters in multipass machiningoperations. The cutting process simultaneously considers multipass roughmachining and finish-machining. The optimum machining parameters aredetermined by minimizing the unit production cost subject to practical machiningconstraints. The cutting model formulated is a non-linear-constrainedprogramming (NCP) problem with 20 machining parameter constraints.Experimental results show that the proposed genetic algorithm-based procedurefor solving the NCP problem is both effective and efficient, and can be integratedinto an intelligent manufacturing system for solving complex machiningoptimization problems.Intelligent manufacturing achieves substantial savings in terms of moneyand time if it integrates an efficient automated process-planning module withother automated systems such as production, transportation, assembly, etc.Process planning involves determination of appropriate machines, tools formachining parts, cutting fluid to reduce the average temperature within the cuttingzone and machining parameters under certain cutting conditions for eachoperation of a given machined part. The machining economics problem consist indetermining the process parameter, usually cutting speed, feed rate and deep ofcut, in order to optimize an objective function. A number of objective functionsby which to measure the optimality of machining conditions include: (1)minimum unit production cost, (2) maximum production rate, (3) maximum profitrate, (4) weighted combination of several objective functions. Several cuttingconstraints that should be considered in machining economics include: tool-lifeviconstraint, cutting force constraint, power, stable cutting region constraint androughing and finishing parameter relations. Classically, the problem has beendealt with by using two basic approaches: single and multipass.In the single-pass approach, the total deep of cut is considered achievable injust one pass. Consequently, the deep of cut and the number of passes areeliminated from the variables of the optimization problem leading tooversimplification. Although the single-pass approach can be applied in caseswhere the total depth of cut can be achieved in just one pass, in practice this rarelyhappens. Therefore, a multipass approach to the machining economics problemhas to be considered for economics reasons. In the paper, the superiority to eachother of single-pass and multipass approaches and how to make the optimalchoice were analyzed in detail.The main objective of the present paper is to determine the optimalmachining parameters that minimize the unit production cost without violatingany imposed cutting constraints. Consequently, the mathematic formulation of themultipass machining optimization problem is similar to that of Chen and Tsai(1996) having 20 cutting constraints. A new local search optimization based ongenetic algorithm approach is developed to solve the machining optimizationmodel. A technique that converts crisp and non-crisp limits into binary data forprocessing is used in conjunction with the genetic algorithm approach in order toovercome the difficulties caused by the crisp formulation of the optimizationproblem.The paper is organized as follows. Section1 gives us information aboutintroduction and aims. Section 2 deals with the selection criteria of single ormultipass turning operations, the historical background, development, usage field,operators and theoretical information of Genetic Algorithm. Optimization ofmultipass turning operations using genetic algorithms is mentionedcomprehensively in section 3. However in Section 4, a program, which computesthe optimization of multipass turning operations using genetic algorithm, writtenin Delphi, is considered. Results and constraints are discussed comprehensively,too.JULY, 2006 Serdar DÜZGÜNvii