Bilgilendirme: Sürüm Güncellemesi ve versiyon yükseltmesi nedeniyle, geçici süreyle zaman zaman kesintiler yaşanabilir ve veri içeriğinde değişkenlikler gözlemlenebilir. Göstereceğiniz anlayış için teşekkür ederiz.

Doktora Tezleri

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/1645

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Author "Aslanbaş, İrem Gül"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Bilyalı Rulmanların Superfiniş İşlemesinin Modellenmesi
    (2025) Aslanbaş, İrem Gül; Akar, Samet; 06.06. Makine Mühendisliği; 06. Mühendislik Fakültesi; 01. Çankaya Üniversitesi
    Bilyalı rulman üretimi dövme, tornalama, ısıl işlem, taşlama ve süperfinisaj (SF) işlemlerini içerir. En kritik adım olan süperfinisaj, yüzey pürüzlülüğünü, yük kapasitesini, yorulma direncini, form doğruluğunu, gürültü seviyesini ve aşınma direncini önemli ölçüde etkiler. Ayrıca yağlama tutunmasını artıran mikro dokular oluşturur. İşlem, hidrolik basınç ve pnömatik basınçla tahrik edilen ve kesme sıvısı olarak yağ kullanan salınımlı aşındırıcı bir taş ile dönen bir iş parçası arasında karmaşık bir etkileşimi içerir. İş parçası izlerini önlemek ve talaş kaldırma verimliliğini korumak için uygun aşındırıcı temizlik çok önemlidir. Gürültü seviyesi, rulmanları sınıflandırmak için önemlidir ve sınıflandırılmamış rulmanlar hurdaya çıkar. Yüksek hassasiyetli rulmanların üretimi daha az gürültü ve titreşim seviyesine ihtiyaç duyar. Gürültü seviyesi ile işlemi uzlaştırmak önemli hale gelmiştir. SF işleminin özelliklerini öğrenmek için önce deneysel bir tasarım oluşturuldu. Deney Tasarımı (DOE) yöntemi kullanılarak, süperfinishing (SF) prosedürünün aşınma ve yüzey topografisini nasıl etkilediğini incelemek için kapsamlı bir araştırma yürütüldü. Daha doğru bir yüzey kalitesi elde etmek için ideal işlem parametrelerini belirlemek amacıyla 405 deneysel gözlem yapıldı. Önemli aşınma parametrelerini değerlendirmek için hem aşındırıcı hem de aşınmış yüzeylerin optik ölçümleri dahil olmak üzere bulgular üzerinde çeşitli analizler yapıldı. Yüzey özelliklerinin gürültüyü nasıl etkilediğini daha iyi incelemek için makine öğrenimi algoritmaları kullanıldı. Gürültü seviyeleri ile işlem parametreleri vii arasındaki ilişki regresyon analizi kullanılarak araştırıldı. SF işlem parametrelerine dayalı gürültü seviyelerini tahmin etmek için hem sayısal hem de kategorik verileri işlemek için derin öğrenme algoritmaları kullanıldı. Bu strateji, işleme giderlerini ve gürültülü hurdayı düşürürken doğru ürün çıktılarını sağlamayı amaçladı. Ayrıca, çalışma makine öğrenme araçları kullanılarak, işlem parametrelerinin yatakların gürültü seviyesini belirleyen yüzey özellikleri Ra ve Rz üzerinde bir etkiye sahip olduğunu göstermiştir. Sonucun hurda olmasının etkisi şu şekildedir: 1. Öncelikli taş basıncı 2. Öncelikli salınım hızı 3. Öncelikli iş parçası rpm'si. Ra endüstriyel uygulamalarda daha fazla kullanılmasına rağmen, Rz gürültüyü azaltmada Ra'dan daha etkilidir. Üretim sırasında yüzey pürüzlülüğünden kaynaklanan gürültüyü azaltmaya çalışırken Rz parametresinin işlem değerlerinin incelenmesi gerekir. İşlem boyunca iyi değerler ve hassas bir yüzey elde etmek için hem aşındırıcı hem de aşınmış yüzey kullanılarak aşınma incelenirken SiC aşındırıcı kullanılmalıdır. WA aşındırıcı, işlemin başlangıcında agresif bir yapı gösterir. FA ve SiC aşındırıcı daha kararlı sonuçlar verir. Bu nedenle, bu bilgi esastır ve işlem ve ürün iyileştirme çalışmalarında kullanılmalıdır.