Yazar "Asiltürk, İlhan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Multi Response Optimisation of Cnc Turning Parameters Via Taguchi Method-Based Response Surface Analysis
    (Elsevier Sci Ltd, 2012) Asiltürk, İlhan; Neşeli, Süleyman
    This study presents a new method to determine multi-objective optimal cutting conditions and mathematic models for surface roughness (Ra and Rz) on a CNC turning. Firstly, cutting parameters namely, cutting speed, depth of cut, and feed rate are designed using the Taguchi method. The AISI 304 austenitic stainless workpiece is machined by a coated carbide insert under dry conditions. The influence of cutting speed, feed rate and depth of cut on the surface roughness is examined. Secondly, the model for the surface roughness, as a function of cutting parameters, is obtained using the response surface methodology (RSM). Finally, the adequacy of the developed mathematical model is proved by ANOVA. The results indicate that the feed rate is the dominant factor affecting surface roughness, which is minimized when the feed rate and depth of cut are set to the lowest level, while the cutting speed is set to the highest level. The percentages of error all fall within 1%, between the predicted values and the experimental values. This reveals that the prediction system established in this study produces satisfactory results, which are improved performance over other models in the literature. The enhanced method can be readily applied to different metal cutting processes with greater confidence. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Predicting surface roughness of AISI 4140 steel in hard turning process through artificial neural network, fuzzy logic and regression models
    (2011) Akkuş, Harun; Asiltürk, İlhan
    In this study, the average surface roughness values obtained when turning AISI 4140 grade tempered steel with a hardness of 51 HRC, were modeled using fuzzy logic, artificial neural networks (ANN) and multi-regression equations. Input variables consisted of cutting speed (V), feed rate (f) and depth of cut (a) while output variable was surface roughness (Ra). Fuzzy logic and ANN models were developed using Matlab Toolbox. Variance analysis was conducted using MINITAB. The predicted values of mean squared errors (MSE) were employed to compare the three models. Results showed that the optimum predictive model is the fuzzy logic model. With small errors (e.g MSE = 0.0173166), the model was considered sufficiently accurate. © 2011 Academic Journals.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Testere ile kesme işleminde yapay zeka tabanlı adaptif kontrol uygulaması
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007-05-29) Asiltürk, İlhan; Ünüvar, Ali
    Bu çalışmada, yatay şerit testere tezgâhın zeki adaptif kontrolünün tasarım ve imalatı gerçekleştirilmiştir. Testereyle kesme işleminde kesme kuvvetleri, ivme, akustik emisyon ve akım izlenmiştir. YSA kullanarak kesme parametrelerine bağlıkesme kuvvetleri tahmin modeli kurulmuştur. Kurulan modelin referans çıkışlarıile gerçek zamanlıölçülen kesme kuvvetleri karşılaştırılarak aradaki farklar ve farkların integrali bir bulanık kontrolöre girilmiştir. Bulanık kontrolör bu girişlere karşılık kesme hızı ve ilerleme parametrelerini üretmektedir. Böylece sistem hatayı minimum eden hız ve ilerlemeyle çalışmaktadır. Talaş kaldırma işlemlerinde sabit referans model yerine, sürekli kendini güncelleyen bir YSA adaptif kuvvet kontrolü amaçlı kullanılmıştır. Bu sayede kesme parametreleri ve gerçek kesme kuvvetlerine dayalı malzeme tanıma sistemi geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen sistem ile malzemenin kesilmeye başlanmasıyla referans model üretilmekte, malzeme sertliği veya geometri değişikliği (kesme derinliği ve genişliği) ile model sürekli yenilenmektedir. İlerleme ve kesme hızıadaptif olarak bu modele göre ayarlanmaktadır. Bu sayede minimum kesme zamanında ekonomik üretim gerçekleştirilmiştir. Sistemin tasarım, yazılım ve modellenmesinde Matlab araçları kullanılmıştır.