Frezeleme işlemlerinde genetik algoritma yaklaşımı ile kesme koşullarının optimizasyonu
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2006-08-12
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, genetik algoritma yaklaşımının frezeleme işlemine adaptasyonu ve frezeleme işlemlerinde optimum kesme koşullarının belirlenmesi ve GA yaklaşımıyla kesme koşullarının sürekli iyileştirdiğini gösteren bir çalışma yürütülmüştür. Birinci bölümde frezeleme işlemi ilgili bilgi verilmiştir ve temel kavramlar tanımlanmıştır. kinci bölümde , GA ile ilgili temel kavramlar verilmiş ve GA kısaca açıklanmıştır. Üçüncü bölümde yapay zeka teknikleri hakkında bilgi verilmiştir ve GA ` nın kullanım alanları anlatılmıştır. Ayrıca tasarım optimizasyon problemlerinde GA yaklaşımı hakkında bilgi verilmiş, literatür taraması yapılmıştır. Dördüncü bölümde yaptığımız çalışmada frezeleme işleminde optimum kesme koşullarını belirleme probleminin çözümünde amaç fonksiyonlarımız belirlenmiş, matematiksel model kurulmuş ve bu modeli çözmek için GA yaklaşımı kullanılmıştır. Ayrıca optimizasyon teknikleri karşılaştırılmıştır. Beşinci bölümde ise çok amaçlı optimizasyon problemlerinde istenilen optimum kesme koşullarına ulaşmak için geliştirilen modelim GA yardımıyla optimizasyonu yapılmıştır ve optimum kesme koşulları elde edilmiştir. Sonuç olarak, frezeleme işleminde optimum kesme koşullarının belirlenmesinde GA metodun çok etkin olarak kullanılabileceği ve performanslarının kullanılan parametrelere bağlı olduğu belirlenmiştir.
In this study, a study has been carried out, indicating that cutting conditions have been continuously improving, with the adaptation to milling operation of genetic algorithm approach and determination of optimum cutting conditions in milling operations, and GA approach. In the first section, it has been informed about face milling operation and the basic concepts have been described. In the second section, basic concepts related to GA have been given and GA has been explained shortly. In the third section, it has been informed about artificial intelligent techniques and told about the use field of GA. Additionally, the information has been given about GA approach in design optimisation problems and literature review has been performed. In the fourth section, in the study we have carried out, our objective functions have been determined in the solution of the problem connected to optimum cutting conditions; mathematical model has been built and GA approach has been used to sort out this model. In addition, optimisation techniques have been compared. And in the fifth section, the developed model has been optimised by means of GA in order to reach the desired optimum cutting conditions in multi-objective optimisation problems and optimum cutting conditions have been obtained. As a result, it has been determined that, in determination of optimum cutting conditions for face milling operations, GA method can be used very effectively and their performance depend on the parameters used.
In this study, a study has been carried out, indicating that cutting conditions have been continuously improving, with the adaptation to milling operation of genetic algorithm approach and determination of optimum cutting conditions in milling operations, and GA approach. In the first section, it has been informed about face milling operation and the basic concepts have been described. In the second section, basic concepts related to GA have been given and GA has been explained shortly. In the third section, it has been informed about artificial intelligent techniques and told about the use field of GA. Additionally, the information has been given about GA approach in design optimisation problems and literature review has been performed. In the fourth section, in the study we have carried out, our objective functions have been determined in the solution of the problem connected to optimum cutting conditions; mathematical model has been built and GA approach has been used to sort out this model. In addition, optimisation techniques have been compared. And in the fifth section, the developed model has been optimised by means of GA in order to reach the desired optimum cutting conditions in multi-objective optimisation problems and optimum cutting conditions have been obtained. As a result, it has been determined that, in determination of optimum cutting conditions for face milling operations, GA method can be used very effectively and their performance depend on the parameters used.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Optimizasyon, Optimisation, Genetik algoritma, Optimum kesme koşulları, Yapay zeka teknikleri, Genetic algorithm, Optimum cutting conditions, Artificial intelligent techniques
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Tosun, E. (2006). Frezeleme işlemlerinde genetik algoritma yaklaşımı ile kesme koşullarının optimizasyonu. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
