Asiltürk, İlhanÇelik, Levent2017-10-272017-10-272010Çelik, L. (2010). Taşlama işleminde titreşimin izlenmesi ve yüzey pürüzlülüğünün regresyonla modellenmesi. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.https://hdl.handle.net/20.500.12395/6336Bu çalışmada, 62 HRC sertlikte AISI 8620 sementasyon çeliği CNC taşlama tezgahın da dış silindirik taşlama işlemine tabi tutulmuştur. Kesme parametreleri olarak işin devri, ilerleme ve talaş derinliği alınmıştır. Bu değerlere karşılık çıkış olarak; offline ölçülen ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra), ortalama pürüzlülük yüksekliği (Rz) ve online olarak ölçülen z yönündeki titreşim (az) sinyalleri alınmıştır. Deneysel sonuçlardan istatistiksel regresyonla I. derece, II. derece ve logaritmik olarak Ra, Rz ve az değerlerini tahmin eden regresyon denklemleri elde edildi. Modelde faktörlerin etkinliği varyans analizi (ANOVA) ile tespit edildi. Regresyon için MİNİTAB 14 adlı istatistik programı, ANOVA testi için SPSS 16.0 istatistiksel programı kullanıldı. Üç farklı regresyon modeli ile elde edilen tahmin değerleri karşılaştırıldı. Bu çalışma için verilen şartlarda en yüksek belirtme katsayısı (R2), II. dereceden regresyon modeliyle Ra için % 84,6, Rz için % 89 ve az için % 92,7 bulunmuştur. Elde edilen teorik ve pratik kazanım imalat sektöründe çeşitli alanlarda kullanılacaktır.In this study, 62 AISI 8620 steel which was hardened by carburizing process used in external cylindrical grinding process. Cutting speed, tool feed rate and cutting depth were taken as cutting parameters. Corresponding to these parameters, offline mean surface roughness (Ra), maximum profile roughness height (Rz), and vibrations which are measured at z direction (az) signals were measured. Regression equations which can predict Ra, Rz and az were modeled as I. Degree, II. Degree and logarithmic equations, by using statistical regression due to experimental results. Effectiveness of factors in the model was determined by variance analysis (ANOVA). MINITAB.14 statistical software was used for regression analysis and SPSS 16.0 statistical software was used for ANOVA test. Predicted values which were obtained three different regression models, were compared with each other. For this study, the best correlation coefficient (R2) values at given circumstances were obtained % 84,6 for Ra, % 89 for Rz and % 92,7 for az by II. Degree regression model. Obtained theoretical and practical acquisitions can be used in various areas of manufacturing sector in the future.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessCNC silindirik taşlamaYüzey pürüzlülüğüTitreşimRegresyon analiziVaryans analiziCNC cylindrical grindingSurface roughnessVibrationRegression analysisVariance analysisMaster Thesis