Ovalama ile vida imalatında hataların kuvvete etkisinin sayısal ve deneysel incelenmesi
Numerical and experimental investigation of the effect of errors on strength in screw manufacturing using rolling
Yazar: BURÇHAN CUMA ARITÜRK
Danışman: PROF. DR. RAHMİ ÜNAL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Gerinim ölçer = Strain gauge ; Hadde makinesi = Rolling machine ; Haddeleme = Rolling ; Olasılıksal öğrenme = Probability learning ; Sonlu şekil değiştirme = Finite strain ; Soğuk şekillendirme = Cold forming ; Öngörücü bakım = Predictive maintenance

Özet:
Bu tez kapsamında, ovalama ile diş açma işleminde kalıplarda meydana gelen kusurların tribolojik etkenlere bağlı nedenlerini araştırmak ve gerinim sensörü ile elde edilecek verilerle makine öğrenmesi yöntemiyle kusurların işlem sırasında tespit edilmesine yönelik yaklaşım geliştirmek amaçlanmıştır. Ovalama işlemini analiz etmek amacıyla akış gerilimi denklemleri üzerinde sıkıştırma testleri Simufact yazılımı ile yapılmıştır. Deneysel çalışmanın sonuçları ile sayısal benzetim yöntemi sonuçları arasında bir karşılaştırma gerçekleştirilmiştir. Üretim sürecinde zamanla değişen verileri analiz ederek tahminlerin kesinliğini artırmak için LSTM makine öğrenmesi algoritması kullanılmıştır. Araştırmada, özellikle kalıp deformasyonları ve bunların kalıp üzerinde olası hatalara neden olan etkileri üzerinde durulmuştur. Kalıp deformasyonundan kaynaklanan bu anomaliler, gerçek ortam testleri ve sayısal benzetim yöntemi analizleri yoluyla karşılaştırılmıştır. Gerçek ortamda oluşturulmuş test düzeneği verileri microstrain değeri olarak zamana göre elde edilmiştir. Sayısal benzetim yöntemi analiz sonuçları ile deneysel veri toplama düzeneğiyle elde edilen veriler karşılaştırılmasında benzer karakteristik değişimler gözlenmiştir. LSTM tabanlı anomali tespiti ile anormal durumda modelin ürettiği kayıp değerleri genellikle 100 civarındadır. Eğitim ve doğrulama için ayrılmış veri setleri üzerinde yapılan testler, modelin kararlı bir şekilde öğrenme gösterdiğini ve doğruluğunun yüksek olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Within the scope of this thesis, it is aimed to investigate the causes of the defects occurring in the molds in the thread rolling process due to tribological factors and to develop an approach to detect the defects during the process by machine learning method with the data to be obtained with the strain sensor. In order to analyze the rolling process, compression tests on flow stress equations were performed with Simufact software. A comparison was made between the results of the experimental study and the results of the numerical simulation method. The LSTM machine learning algorithm was used to improve the accuracy of predictions by analyzing time-varying data in the production process. In the research, particular emphasis was placed on mold deformations and their effects on the mold causing possible defects. These anomalies caused by mold deformation are compared through real-world testing and numerical simulation method analysis. The data of the test setup in real environment were obtained as microstrain values with respect to time. When comparing the results of the numerical simulation method analysis with the data obtained with the experimental data collection setup, similar characteristic changes were observed. With LSTM-based anomaly detection, the loss values produced by the model in abnormal conditions are generally around 100. Tests performed on data sets separated for training and validation show that the model shows stable learning and high accuracy.