Tornalamada kesme parametrelerindeki değişime göre kesme kuvvetlerinin yapay sinir ağları yardımıyla modellenmesi
Modelling of the cutting forces with the help of artificial neural networks depending on the cutting parameters variation in turning
Yazar: SULTAN NAZLI BURKAN
Danışman: DOÇ. DR. ABDULLAH KURT
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering ; Teknik Eğitim = Technical Education
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Matematiksel modelleme = Mathematical modelling

Özet:
Talaş kaldırma işlemi esnasında kesici takım üzerinde meydana gelen kesme kuvvetleri; kesici takım geometrisi ve kesme şartlarına bağlı olarak değişmektedir. Bu sebeple tornalama sırasında oluşan kesme kuvvetlerinin bilinmesi; tezgâh tasarımı, kesici takım ömrü ve kesme parametrelerinin seçimi açısından önem kazanmaktadır. Bu çalışma, talaş kaldırma sırasında oluşan kesme kuvvetleri için kesme parametrelerindeki değişime göre kesme kuvvetlerinin tahmini için yapay sinir ağları metoduna dayalı matematiksel model geliştirmeyi ihtiva etmektedir. Kesme kuvvetleri için 75° ve 95° yanaşma açılarındaki takım tutucularla 0,4-0,8-1,2 mm burun yuvarlatma yarıçaplarındaki üç farklı talaş kırıcı  (PM, QM, PR) formuna sahip SNMG ve CNMG formlarındaki kesici takımlar kullanılarak yapılan literatürdeki kesme deneylerinden yararlanılmıştır. Kesme kuvvetlerinin Kistler 9257B dinamometre yardımıyla eşzamanlı olarak ölçüldüğü kesme deneylerinde; AISI 1050 deney numuneleri üzerinde üç farklı kesme hızı (300, 350, 400 m/min), iki farklı ilerleme (0,2-0,4 mm/rev) ve iki farklı kesme derinliği (1, 2 mm) kullanılmıştır. Deneysel kuvvet ölçüm verileri kullanılarak, yapay sinir ağları metoduna dayalı olarak her bir kuvvet bileşeninin (esas kesme kuvveti, ilerleme kuvveti ve pasif kuvvet) tahmini için modelleme işlemi, geriye yayılım ağına sahip Pythia programı ile gerçekleştirilmiştir. SNMG ve CNMG formlarındaki her bir kesici takım için değişik ağ topolojilerinde iki farklı model geliştirilmiş ve istatiksel değerlendirmeler yapılarak hangisinin kullanılacağına karar verilmiştir. Kesme kuvvetlerinin tahmini için geliştirilen modelin sonuçları ile deneysel kesme kuvveti sonuçlarının karşılaştırılması neticesinde, geliştirilen modellerin güvenilir bir biçimde kullanılabileceği görülmüştür.

Abstract:
The cutting forces that act on the cutting tool during machining vary according to cutting tool geometry and cutting conditions. Therefore, the knowledge of the cutting forces during turning is important in terms of machine design, cutting tool life and selection of cutting parameters. In this study includes developing a mathematical model based on artificial neural network method for the cutting forces prediction depending on the cutting parameters variation. The cutting experiments in the literature using SNMG and CNMG cutting tools have three different chip breaker forms (PM, QM, PR) with the nose radiuses 0,4-0,8-1,2 mm and the tool holder have approach angles 75° and 95°, were utilized for the cutting forces. The machining tests were performed on AISI 1050 steel using three cutting speeds (300, 350, 400 m/min), two feed rates (0,2-0,4 mm/rev), and two depth of cuts (1-2 mm) and the cutting forces were measured simultaneously by Kistler 9257B dynamometer. The modelling process for the prediction of each force component (the primary cutting force, the feed force and the passive force) was carried out using the artificial neural networks program Pythia with back-propagation network according to the cutting force data measured by cutting tests. Two different models with different network topologies have been developed for each cutting tool in the form SNMG and CNMG, and it has been decided which one to use by making a statistical assessment. As a result of comparison of the developed model results with the experimental results, it was seen that developed models available reliably.