Galetaj yöntemiyle işlemede yüzey kalitesinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Bu çalışmada AA 7075 Alüminyum alaşımı malzemenin galetaj ile işlemede yüzey pürüzlülüğünün belirlenmesinde laboratuar deneylerine alternatif bir yaklaşım olarak yapay sinir ağları (YSA) ile tahmin modeli geliştirilmiştir. YSA'ı deneysel veriler kullanılarak eğitilmiştir. Geliştirilen YSA'ı modeli ile deneysel olarak elde edilen veriler karşılaştırılmış ve sonuçların uyumlu olduğu görülmüştür.Yüzey pürüzlülüğünün belirlenmesinde deneysel çalışmaların zor olduğu durumlarda ve her zaman gerekli laboratuar ortamının bulunamaması durumunda YSA yaklaşımının uygun bir tahmin yöntemi olarak kullanılabileceği belirlenmiştir.

In this study an Artificial Neural Network (ANN) model has been used for prediction surface roughness of AA 7075 Aluminum alloy in ball burnishing process instead of measuring in the laboratory. The experimental results were trained in an ANN program. The data which has been provided by ANN model were compared with experimental results. In conclusion a good agreement was found between the results. In cases where experimental studies are hard to apply and there is lack of laboratory environment in prediction surface roughness, ANN approach can be used as a suitable predictive method.