Ekstrüzyon işleminde strok boyunca oluşan sıcaklığın sonlu elemanlar yöntemi ve yapay sinir ağlari ile modellenmesi
Finite element method and artificial neural network modeling at estimation of extrusion temperature during  the stroke
Yazar: GÜLİSTAN BALABAN
Danışman: DOÇ. DR. SEDAT BİNGÖL
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
Ekstrüzyon işlemi iş parçasının kalıptan geçirilerek istenen geometride profil elde edilmesidir. Kovan içine yerleştirilen iş parçası ıstampa tarafından uygulanan kuvvetle profil formunu veren kalıp açıklığından çıkmaya zorlanır. Ekstrüzyon hızı, sıcaklığı, ekstrüzyon oranı, sürtünme koşulları ve kalıp tasarımı gibi faktörler ekstrüzyon işlemine etki etmektedir. Bu faktörler arasından sıcaklık, ekstrüzyon işleminde en önemli değişkenlerden biridir. Pratikte, ekstrüzyon işlemi boyunca çok karmaşık bir termal değişim söz konusudur. Sıcak biyet kovana girmeden önce sıcaklığın dengelenebilmesi amacıyla kovanın ısıtılması sağlanır. Kalıp kanalında iş parçasında meydana gelen deformasyon ve sürtünmeden dolayı işlem süresince genellikle artan bir sıcaklık değişimi söz konusudur. Bu sırada meydana gelen sıcaklık değişimleri özellikle biyetten kovana doğru gerçekleşen ısı transferine, deformasyon koşullarına ve sürtünmeyle ortaya çıkan ısıya bağlıdır. Maksimum sıcaklık genellikle iş parçasının yoğun deformasyona maruz kaldığı kalıp köşe kısımlarında ve kalıp kanalındaki iş parçasında görülür. Artan sıcaklık risk meydana getirdiğinden sıcaklığın üst sınırının belirlenmesi önemlidir. Deneme yanılma ve tecrübe ile uygulanan deneysel çalışmalarda sıcaklık sadece bir noktada ölçülebilmekle beraber  oldukça pahalı ve zahmetlidir. Ancak bilgisayar destekli analiz programları ile ekstrüzyon sıcaklığı tahmin edilebilir ve sonuçların tutarlılığı mukayese edilebilir. Bu çalışmanın amacı  çeşitli noktalarda sıcaklık tahmininin etkin bir şekilde yapabilmesi için Sonlu Elemanlar Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları'nın uygulanabilirliğini göstererek strok boyunca sıcaklık artışının kritik seviyeye ulaştığı sınırları belirlemektir.

Anahtar Kelimeler : Ekstrüzyon, sonlu elemanlar yöntemi, yapay sinir ağları, modelleme

Abstract:
The extrusion process is to produce the desired geometry profile by passing the work piece through the die. The work piece placed into the container is forced out of the die opening which gives the profile form with the force exerted by the stamp. Factors; such as extrusion speed, temperature, extrusion rate, friction conditions and design of die which are influence the extrusion process. From these factors, temperature is one of the most important variant in extrusion process. In practice, there is a very complicated thermal change during the extrusion process. The heating of the container is provided before the hot billet entering to container, thus the temperature can be stabilized. Due to the deformation and friction of the work piece in the die channel, there is usually an increasing temperature change during the process. The temperature changes during this time are particularly dependent on the heat transfer to the container from the billet, the deformation conditions and the heat occurring with the friction. The maximum temperature is usually seen in the die corners where the work piece is exposed to intense deformation and where the work piece in the die channel. As the increased temperature generate the risk, it is important to determine the upper limit of the temperature. The experimental studies, which is applied with experimentation and experience, can be measured the temperature only at one point, and at the same time it is quite expensive and laborious. However, with computer-assisted analysis programs, the extrusion temperature can be estimated and the consistency of the results can be compared. The aim of this study is by showing the applicability of the Finite Element Method and Artificial Neural Network, to make an efficient prediction of the temperature at various points, determine limit of increased temperature which is the critical level during the stroke.

Key Words : Extrusion, FEM, artificial neural network, modeling