AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi

Harun YAKA, (Amasya Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Makine Programı, Amasya)
Levent UĞUR, (Amasya Üniversitesi, Teknolojisi Fakültesi, Otomotiv Mühendisliği, Amasya, Türkiye)
Harun AKKUŞ (Amasya Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Otomotiv Teknolojisi Programı, Amasya, Türkiye)
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
0 0
Yıl: 2016 Cilt: 16 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 770 - 775 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi

Öz:
Talaşlı imalattaki temel amaçlardan biri istenilen yüzey pürüzlülüğünü en iyi seviyeye getirmektir. Bu çalışmada, imalat sanayinde genişçe kullanımı olan 46 HRc sertlikteki AISI 1040 çeliği CNC torna tezgâhında kuru kesme şartlarında işlenmiştir. Optimum yüzey pürüzlülüğünü elde etmek için kesme hızı, ilerleme ve talaş derinliği parametrelerine göre Taguchi L9 deney tasarımı ile deney listesi oluşturulmuştur. Bu deneyler sonucu ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) değerleri ölçülmüştür. Ölçülen Ra değerleri için MINITAB14 programından yararlanılarak I. dereceden regresyon ve logaritmik regresyon modeli oluşturulmuştur. Ra için oluşturulan regresyon modellerinde deney sonuçlarına en yakın sonuçlar I. dereceden regresyon modeliyle elde edilmiştir. Oluşturulan regresyon modelleri ile en etkin parametrenin ilerleme olduğu sonucuna varılmıştır. Yapılan tahmin deneyleri sonucunda oluşturulan matematiksel denklemlerin yaklaşık %90 doğrulukta olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelime:

Konular: İmalat Mühendisliği

Investigation of Surface Roughness with Multiple Regression in Turning of AISI 1040 Steel

Öz:
One of the main objectives is to optimized the machining level of the desired surface roughness. In this study, in the manufacturing industry, which widely use the hardness of 46 HRC AISI 1040 steel is machined on a CNC lathe under the dry cutting conditions. Experiment list with Taguchi L9 was created to obtain the optimum surface roughness according to the parameters of cutting speed, feed rate and cutting depth. At the end of these experiments, surface roughness (Ra) values have been measured. For the measured Ra values, first degree regression and logarithmic regression models were created by utilizing MINITAB14 program. The closest results of the test results in regression models which created for Ra, was obtained by first degree regression model. Feed rate has been found the optimum parameters by the created regression models. In the result of the guess experiments, the accuracy of mathematical equations have been found to be about 90%.
Anahtar Kelime:

Konular: İmalat Mühendisliği
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Elbestawi, M. A., Srivastava, A. K., ans El-Wardany, T. I., 1996. A model for chip formation during machining of hardened steel.CIRP Annals Manufacturing Technology,45, 71-76.
  • Klocke, F., Brinksmeier, E. and Weinert, K., 2005. Capability profile of hard cutting and grinding processes. CIRPAnnals-Manufacturing Technology, 54, 22-45.
  • Bhattacharya, A., Das, S., Majumder, P. and Batish, A., 2009. Estimating the effect of cutting parameters on surface finish and power consumption during high speed machining of AISI 1045 steel using Taguchi design and ANOVA. Production Engineering, 3, 31- 40.
  • Palanikumar, K., Karunamoorthy, L. and Krathikeyan, R., 2006. Assessment of factors influencing surface roughness on the machining of glass -reinforced polymer composites. Journal of Materials and Design, 27, 862- 871.
  • Zhao, X.F., He, L., Liu, W. and Zheng, W. J., .2016. Influence of Cutting Tool Edge Preparation on Cutting Force and Surface Integrity. Trans Tech Publications, In Materials Science Forum, 836, 250- 255.
  • Ren, X. and Liu, Z., 2016. Influence of cutting parameters on work hardening behavior of surface layer during turning superalloy Inconel 718. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1-9.
  • Wang, J., Zhang, Y., Sun, Q., Liu, S., Shi, B. and Lu, H., 2016. Giga-fatigue life prediction of FV520B-I with surface roughness. Materials & Design, 89, 1028- 1034.
  • Davim, J. P., 2001. A note on the determination of optimal cutting conditions for surface finish obtained in turning using design of experiments. Journal of Materials Processing Technology, 116, 305-308.
  • Thomas, M., Beauchamp, Y., Youssef, A.Y. and Masounave, J., 1996. Effect of tool vibrations on surface roughness during process. Computers & industrial engineering, 31, 637-644.
  • Jang, J. L. and Tarng, Y. S., 1999. A study of the active vibration control of a cutting tool. Journal of Materials Processing Technology, 95, 78-82.
  • Abouelatta, O. B., and Madl, J., 2001. Surface roughness based on cutting parameters and tool vibrations in turning operations. Journal of Materials Processing Technology, 118, 269-277.
  • Gupta, M. and Kumar, S., 2015. Investigation of surface roughness and MRR for turning of UD-GFRP using PCA and Taguchi method. Engineering Science and Technology, International Journal, 18, 70-81.
  • Krishankant, J. T., Bector, M. and Kumar, R., 2012. Application of Taguchi method for optimizing turning process by the effects of machining parameters. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 2, 263- 274.
  • Nalbant, M., Gökkaya, H. and Sur, G., 2007. Application of Taguchi method in the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning. Materials & design, 28, 1379-1385.
  • Thamizhmanii, S., Saparudin, S. and Hasan, S., 2007. Analyses of surface roughness by turning process using Taguchi method. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering, 20, 503- 506.
  • Asiltürk, İ., Akkuş, H. and Turan Demirci, M., 2012. Modelling of surface roughness based on vibration, acustic emission and cutting parameters with regression. Engineer & the Machinery Magazine, 632, 55-62.
  • Agrawal, A., Goel, S., Rashid, W.B. and Price, M., 2015. Prediction of surface roughness during hard turning of AISI 4340 steel (69 HRC). Applied Soft Computing, 30, 279-286.
  • Asiltürk İ. and Akkuş H., 2011. Determining the effect of cutting parameters on surface roughness in hard turning using the Taguchi method. Measurement, 44, 1697-1704
APA YAKA H, UĞUR L, AKKUŞ H (2016). AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. , 770 - 775.
Chicago YAKA HARUN,UĞUR Levent,AKKUŞ Harun AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. (2016): 770 - 775.
MLA YAKA HARUN,UĞUR Levent,AKKUŞ Harun AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. , 2016, ss.770 - 775.
AMA YAKA H,UĞUR L,AKKUŞ H AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. . 2016; 770 - 775.
Vancouver YAKA H,UĞUR L,AKKUŞ H AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. . 2016; 770 - 775.
IEEE YAKA H,UĞUR L,AKKUŞ H "AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi." , ss.770 - 775, 2016.
ISNAD YAKA, HARUN vd. "AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi". (2016), 770-775.
APA YAKA H, UĞUR L, AKKUŞ H (2016). AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16(3), 770 - 775.
Chicago YAKA HARUN,UĞUR Levent,AKKUŞ Harun AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 16, no.3 (2016): 770 - 775.
MLA YAKA HARUN,UĞUR Levent,AKKUŞ Harun AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol.16, no.3, 2016, ss.770 - 775.
AMA YAKA H,UĞUR L,AKKUŞ H AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2016; 16(3): 770 - 775.
Vancouver YAKA H,UĞUR L,AKKUŞ H AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2016; 16(3): 770 - 775.
IEEE YAKA H,UĞUR L,AKKUŞ H "AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi." Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 16, ss.770 - 775, 2016.
ISNAD YAKA, HARUN vd. "AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi". Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 16/3 (2016), 770-775.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 0:54

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları