Testere ile kesme işleminde yapay zeka tabanlı adaptif kontrol uygulaması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorÜnüvar, Ali
dc.contributor.authorAsiltürk, İlhan
dc.date.accessioned2018-02-16T08:41:16Z
dc.date.available2018-02-16T08:41:16Z
dc.date.issued2007-05-29
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Makina Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu 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.en_US
dc.description.abstractIn this study, the design and manufacture of intelligent adaptive control of horizontal band saw machine were made. Cutting force, acoustic emission, current and acceleration were monitoring during band sawing process. Predicted model of the cutting force was set up using Neural Network. The reference outputs of this model and measured real time cutting force were compared and differences between them and their integrals were input to i Fuzzy logic controller. Cutting speed and feed rate parameters were produced by Fuzzy logic controllers In the material removing processes, Neural Network adaptive control was used instead of constant force model. By this way, Material identification system was improved, depending on the cutting parameters and real cutting forces. According to this, reference model was produced during cutting processes and this model continuously renewed with respect to cutting depth, cutting width the part length of cut and material hardness. Feed rate and cutting speed values were adjusted according to this adaptive model. Experimental results showed that minimum cutting time and maximum production rate was obtained. Matlab Toolboxes were used for design, software and modeling of the system.en_US
dc.identifier.citationAsiltürk, İ. (2007). Testere ile kesme işleminde yapay zeka tabanlı adaptif kontrol uygulaması. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış doktora tezi, Konya.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/8796
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectZeki üretimen_US
dc.subjectAdaptif kontrolen_US
dc.subjectŞerit testereen_US
dc.subjectMetal kesmeen_US
dc.subjectYapay zekaen_US
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectMetal cuttingen_US
dc.subjectBandsawen_US
dc.subjectAdaptive controlen_US
dc.subjectIntelligent manufacturingen_US
dc.titleTestere ile kesme işleminde yapay zeka tabanlı adaptif kontrol uygulamasıen_US
dc.title.alternativeAdaptive control application based on artificial intelligence in the bandsawing processen_US
dc.typeDoctoral Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
199595.pdf
Boyut:
5.14 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tez
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.51 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu