Yumuşak ve sert malzemelerin mikro frezelenmesinde işleme şartlarının optimizasyonu

Abstract

Bu tezde, işleme şartlarının mikro yüzey veya kanal frezelemede takım aşınması, yüzey pürüzlülüğü, kesme kuvvetleri ve çapak oluşumu üzerindeki etkisi deneysel olarak incelenmiştir. Deneyler Taguchi ortogonal dizini esas alınarak yürütülmüştür. Deney setlerinde devir sayısı, ilerleme ve talaş derinliği işleme şartları olarak alınmıştır. İşleme şartlarının etkisini analiz etmek için işaret/gürültü (S/N) oranı ve varyans analizi (ANOVA) kullanılmıştır. Taguchi'nin S/N oranı kullanılarak her bir çıktı için optimum işleme şartları belirlenmiştir. ANOVA ile ölçülen çıktılar üzerinde hangi parametrelerin etkili olduğu bulunmuştur. Ölçülen çıktıların tek tek optimizasyonunun yanı sıra eş zamanlı optimizasyonu da yapılmıştır. Eş zamanlı optimizasyon için gri ilişkisel analiz yöntemi kullanılmıştır. Deneylerde farklı mühendislik malzemeleri (Al 7075, AISI 304, Ti6Al4V ve Inconel 718) kullanılmıştır ve bu malzemeler için optimum işleme şartları belirlenmiştir. Ölçülen çıktıları deney yapmadan tahmin edebilmek için regresyon analizi ve bulanık mantık ile modelleme çalışmaları yapılmıştır. Deney sonuçlarına göre oluşturulan tahmin modellerinin mikro frezelemede takım aşınmasını, yüzey pürüzlülüğünü, kesme kuvvetlerini ve çapak genişliğini tahmin etmede kullanılabileceği görülmüştür. Mikro frezelemede kesici takım çapının, takım yollarının ve yüksek hız kafası kullanmanın çıktı performansları üzerindeki etkileri de incelenmiştir. Mikro frezeleme operasyonları maliyeti yüksek olan yüksek hızlı tezgahlara ihtiyaç duymaktadır. Yüksek hız kafası kullanıldığında ise maliyet düşmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada standart tezgaha takılan yüksek hız kafasının performansı nasıl etkilediği de incelenmiştir. Ayrıca bu çalışmada konvansiyonel (makro) frezelemede kullanılan mekanistik kuvvet modelleme yaklaşımları mikro frezeleme prosesine uyarlanmıştır. Yapılan analizler sonucunda mekanistik kuvvet modelinin işleme şartları doğru seçildiği zaman mikro frezelemede kullanılabileceği görülmüştür.

In this thesis, the effects of the machining conditions on the tool wear, surface roughness, cutting forces and burr formation in the micro surface or slot milling were experimentally investigated. Experiments were carried out by using Taguchi orthogonal array. Spindle speed, feed rate and depth of cut were taken as machining conditions at the experiment sets. The signal-to-noise (S/N) ratio, and the analysis of variance (ANOVA) are employed to analyze the effect of the machining conditions. By using Taguchi's S/N ratio, optimum machining conditions were determined for each output. It was found that which parameters were efficient on measured outputs with ANOVA. Not only single optimization of measured outputs but also simultaneous optimization of measured outputs were done. Grey relational analysis method was used for simultaneous optimization. Various engineering materials (Al 7075, AISI 304, Ti6Al4V and Inconel 718) were used at the experiments and optimum machining conditions were determined for these materials. Modelling studies were made with regression analysis and fuzzy logic to predict the measured outputs without conducting experiment. It was seen that prediction models establishing according to experimental results could be used for predicting tool wear, surface roughness, cutting forces and burr width in the micro milling. The effects of the cutting tool diameter, tool paths and use of high speed spindle attachment in micro milling on output performances were also investigated. Micro milling operations need high speed machines, which have high cost. When high speed spindle attachment is used, the cost decreases. Therfore, in this study, it was also investigated that how high speed spindle attachment fitted to standard machine affected the performance. Furthermore, in this study, mechanistic force modelling approaches used at conventional (macro) milling were adapted to micro milling process. From results, it was seen that mechanistic force model could be used in micro milling when machining conditions were selected properly.