Akademik Veri Yönetim Sistemi
International Journal of Innovative Engineering Applications, cilt.5, sa.2, ss.162-170, 2021 (Hakemli Dergi)
Bulanık mantık ve yapay sinir ağları gibi yöntemler model oluşturmada son zamanlarda sıklıkla kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada yapay zeka teknikleri kullanılarak yüzey frezeleme işlemlerinde, yüzey pürüzlülüğünün tahminine yönelik matematiksel modeller oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında iş parçası malzemesi olarak 1.2738 kalıp çeliği kullanılmıştır. Deneyler kuru kesme şartlarında ve minimum miktarda yağlama tekniği kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kesme parametreleri olarak, kesme hızı ve ilerleme seçilmiştir. Deneylerde; 80 mm/dak, 130 mm/dak, 180 mm/dak değerlerinde 3 farklı kesme hızı ve 0,5 mm/diş, 0,8 mm/diş, 1 mm/diş olmak üzere 3 farklı ilerleme miktarı kullanılmıştır. Toplam 27 adet deney yapılmış olup deney sonuçları MATLAB programı kullanılarak, minimum miktarda yağlama (MMY) tekniğinin yüzey pürüzlülüğüne etkisi adaptif ağ tabanlı bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) yaklaşımı kullanılarak modellenmiştir. Aynı zamanda MİNİTAB’ da regresyon analizi yapılarak matematiksel model oluşturulmuştur. ANFIS ve regresyon analizi ile elde edilen sonuçlar mukayese edilmiştir. Sonuç olarak ANFIS modeli %100 doğruluk sağlarken, regresyon modeli %71 oranında bir doğruluk sağlamıştır.