Ahşap yüzey performans parametrelerinin optimizasyonuna yönelik deney tasarımı ve yapay zekâ modeli entegrasyonu
Integration of experi̇mental design and artificial intelligence models to optimize wood surface performance parameters
Yazar: ENDER HAZIR
Danışman: PROF. DR. KÜÇÜK HÜSEYİN KOÇ ; PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Orman Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ağaç İşleri = Wood Products ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Ahşap = Wooden ; Ahşap malzeme = Wood material ; Bütünleşme = Integration ; Deneyler = Experiments ; Optimizasyon = Optimization ; Performans = Performance ; Performans ölçümleri = Performance measurements ; Tasarım = Design ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yüzey işleme tekniği = Surface handling technique

Özet:
Ahşap esaslı malzemelerde yüzey işlem uygulamalarında, artan kalite beklentisi ve yüksek maliyetler nedeniyle yüzey işlem performansının iyileştirilmesi gerek üretici gerek tüketicinin önemli bir beklentisidir. Ancak bu beklentilerin karşılanabilmesi ve yüzey işlem uygulamalarına ait performans kalite karakteristikleri birçok faktöre bağlıdır. Faktörlerin kalite karaktersileri üzerindeki etkilerinin araştırılması ve faktör düzeylerinin eniyilenmesi için faklı yöntemlerin bir arada kullanılmasını gerektirmektedir. Tezin amacı; ahşap yüzeyin kullanıma hazırlanmasında önemli iki aşama olan yüzey işleme ve yüzey işleminde etkili olan parametrelerine yönelik bir deney tasarımı ve yapay zeka uygulamasının birbiriyle entegre edilerek proseste uygulanan boya miktarının eniyilenmesinin gerçekleştirilmesidir. Tezin amacının gerçekleştirilmesi 5 aşamada planlanmıştır: (1) Eczacıbaşı Vitra grubunda gerçekleştirilen uygulamalarda mevut prosesin kalite karakteristikleri ve faktörleri belirlenmiştir. (2) Deney tasarımı yöntemi olarak merkezi kompozit tasarım kullanılarak kalite karakteristikleri üzerindeki önemli faktörler ve faktör düzeyleri bulunmuştur. (3) Yanıt yüzeyi yöntemi ile faklı matematiksel modeller geliştirilirmiştir. (4) Matematiksel modellerin değerlendirilmesinde R2, Adj-R2 ve Press istatistik değerleri kullanılarak en uygun modeller seçilmiştir. (5) Faktör düzeylerinin eniyilenmesi için, istenebilirlik fonksiyonu ve genetik algoritma birlikte kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, yüzeylere uygulanan toplam yüzey işlem maddesinde % 10,15'lik ve film kalınlığında  %25,65'lik bir azalma sağlanırken, yapışma direncinde % 6,25 ve sertlik direncinde % 11,1'lik bir artış sağlanmıştır. Sonuçlar gösteriyor ki, parametreleri kontrol altında olduğu düşünülen UV-boya hattında bile amaca göre faktör düzeylerinin deney tasarımı ve yapay zeka optimizasyon yöntemleri ile birlikte kullanılması ile prosesin iyileştiği görülmektedir.

Abstract:
In surface coating applications in wood based materials, increasing the surface process performance is a significant expectation of both the consumer and the producer. However, the performance quality characteristics of surface coating applications depend on many factors. It requires the use of different methods to investigate the effects of factors on quality characteristics and optimize factor levels.  The aim of this study is to optimize the surface coating and finishing parameters using design of experiment with artificial intelligence method. The aim of the thesis was applied in 5 stages: (1) The quality characteristics and factors of the current process were determined Eczacıbaşı Vitra UV painting process. (2) Significiant factors on the quality characteristics and the factor levels were found bu using central composite design method. (3) Different mathematical models were developed by appliying response surface method. (4) In the evaluation of mathematical models, the most appropriate models were selected by using R2, Adj-R2 and Press statistical values. (5) Desirability function and genetic algorithm were used to optimize the process parameters. According to the results, a decrease of 10,15% in the total surface treatment applied to the surfaces and a 25,65% decrease in the film thickness were achieved. In addition, an increase of 6,25% in adhesion resistance and 11,1% in hardness resistance was provided. The results show that a significant improvement in the UV-paint line process was achieved with the use of experimental design and artificial intelligence optimization methods