Geri Dön

Development of neuro-fuzzy models for hole drilling on Ti-6Al-4V and Inconel 718 using electrical discharge machining

Ti-6Al-4V ve Inconel 718 malzemelerinde elektriksel erozyon yöntemiyle delik delme işlemi için sinirsel bulanık modeller geliştirilmesi

  1. Tez No: 284139
  2. Yazar: FATİH ALAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ TOLGA BOZDANA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada amaç, elektriksel erozyon prosesi ile delik delme işleminde girdi-çıktı parametre ilişkilerinin Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Mantık Çıkarım Sistemi (ANFIS) sayesinde belirlenmesidir. Bu proses; uzay ve havacılık malzemeleri gibi işlenmesi zor malzemelerde iyi yüzey kalitesine sahip deliklerin hızlı ve doğru şekilde delinebilmesi için kullanılır. Bu proseste, girdi parametrelerinin (akım, vurum ve nefes alma süreleri, kapasitans) çıktı parametrelerine (iş parçası işleme hızı, elektrot aşınma hızı, yüzey pürüzlülüğü) etkisi oldukça karmaşıktır. Bu karmaşık ilişkileri geleneksel modelleme teknikleri ile ortaya koymak mümkün değildir. Yapay zeka teknikleri olarak bilinen bulanık mantık ve yapay sinir ağları kullanılarak belirli girdi parametrelerine göre çıktı parametrelerinin sonuçları tahmin edilebilmektedir.Bu amaçla; Ti-6Al-4V ve Inconel 718 malzemelerinde 2mm çapında pirinç ve bakır elektrotlar kullanılarak farklı girdi parametreleri ile belirli sayıda delikler delinmiş ve çıktı parametreleri elde edilmiştir. Deneysel veriler doğrultusunda geliştirilen ANFIS modellerinin sonuçları gözönüne alındığında; bu modeller kullanılarak istenen girdi parametreleri için çıktı parametreleri en düşük hata oranı ile tahmin edilebilmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to develop ANFIS models for prediction of input-output relationships in hole drilling EDM process. It is a nontraditional machining process preferred to produce holes on difficult-to-cut materials, particularly aerospace alloys, in a fast and accurate way with a good surface finish. There are many parameters in this process, and their effects on the process outputs are very complicated. It is usually not possible to define such complex relationships by means of conventional modeling techniques. Fuzzy logic and neural networks are intelligent modeling techniques to predict the response of a process in accordance with the given inputs.For this purpose, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) has been implemented to develop neuro-fuzzy models. The experimental data were obtained by making several holes on specimens of Ti-6Al-4V and Inconel 718 using copper and brass electrodes (Ø2 mm) with input parameters of current, pulse-on and pulse-off times, and capacitance. The output parameters were material removal rate, electrode wear rate, and surface roughness. The comparison between experimental and ANFIS results reveal that developed models can predict the values of process outputs for given input parameters within the lowest error range.

Benzer Tezler

  1. Uyarlanabilir sinirsel bulanık çıkarım sistemi tabanlı alternatif bir kredi derecelendirme yönteminin geliştirilmesi

    The development of an alternative method for the sovereign credit rating system based on adaptive neuro fuzzy inference system

    HAKAN PABUÇCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUBA YAKICI AYAN

  2. Adaptive neuro fuzzy inference systems (ANFIS) approach for autonomous flight control of unmanned aerial vehicles

    İnsansız hava araçlarının otonom denetlenmesini amaçlayan ANFIS (adaptive neuro fuzzy inference system) yapısı

    CAN ERİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. OKYAY KAYNAK

  3. Biyoterörist harp maddelerinin yayılımının tahminine yönelik bulanık mantık tabanlı karar destek sistemleri tasarlanması

    Fuzzy logic based decision support systems designed for estimating spread of bioterrorist war agents

    SERHAT ÖZBEY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mühendislik BilimleriPamukkale Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET KOLUMAN

  4. Esnek hesaplama tekniklerine dayalı blok modellerin geliştirilmesi ve başarım analizi

    Development and performance analysis of block models based on soft computing techniques

    SELÇUK METE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞABAN ÖZER

  5. Gerçek zamanlı fiyat bilgisine dayalı talep tarafı katılımı yönetim sistemi geliştirilmesi

    Development of a demand side management system based on real-time price information

    MUSTAFA YASİN ERTEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT İNANÇ