Optimization of Cutting Parameters in Face Milling with Neural Networks and Taguchi based on Cutting Force, Surface Roughness and Temperatures
Optimization of Cutting Parameters in Face Milling with Neural Networks and Taguchi based on Cutting Force, Surface Roughness and Temperatures
Yazarlar:
Ümit Yalçın, Aslan Deniz Karaoğlan, İhsan Korkut
Dergi:
International Journal of Production Research
Yil:
2013
Uluslararasi Makale
Ozet
Yüzey frezeleme işlemlerinde kesme kuvveti, yüzey pürüzlülüğü ve kesme sıcaklığına bağlı olarak kesme parametrelerinin tahmini çok önemlidir. Bu çalışmada, Taguchi'nin L8 ortogonal tasarımından elde edilen deneysel sonuçlar kullanılarak eğitilen yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak kesme parametrelerinin söz konusu tepkiler üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, YSA ve Taguchi yöntemiyle tahmin edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Taguchi L8 tasarımına karşılık gelen deney sonuçlarıyla YSA eğitilerek, yalnızca sekiz deneyle etkili bir YSA modeli eğitilmiştir. Bu ağ modeli kullanılarak, daha önce yapılmayan diğer deney kombinasyonları kabul edilebilir bir hata ile tahmin edilebilmiştir.