Robotik sac katlama kuvvet değerlerinin yapay sinir ağları yöntemi ile tahmini
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmada, otomotiv sektöründe kullanılan 5 farklı (AA6111, AA5182, AA6016, AA5754 ve DQSK) sac malzemesi ve robotik sac katlama işlemini etkileyen farklı giriş parametreleri (kalınlık, bini yüksekliği, makara çapı ve dış sac yarıçapı) için DynaForm sonlu elemanlar analiz programı kullanılarak, çıkış parametreleri (sac hareketleri ve işlem kuvvet değerleri) çözdürülmüştür. Elde edilen kuvvet verileri yapay sinir ağları (YSA) ile eğitilmiş ve eğitilen YSA'nın doğruluğu test edilmiştir.Bu çalışmanın amacı, robotik sac katlama işlemi için gerekli olan kuvvet değerlerinin sonlu elamanlar yöntemi kullanmadan doğrudan YSA yöntemi ile tahmin edilmesidir. Sonlu elemanlar yöntemi ile kuvvet değerleri hesaplanması, ağır hesaplama yükü ve dolayısıyla uzun simülasyon süresi oluşturmaktadır. Bu da sonlu elemanlar yöntemi ile hesaplanan kuvvet değerlerini geri beslemeli bir kuvvet kontrolü sisteminde kullanılmasını engellemektedir. Sonuç olarak, otomotiv sektöründe kullanılan yukarıda ifade edilen sac malzemeler için, katlama işleminde elde edilen kuvvet değerlerinin tahmini iki farklı YSA modeliyle (ileri beslemeli geri yayılım modeli ve radyal tabanlı fonksiyon algoritması modeli ) başarılı ve çok kısa sürede yapılabildiği bu çalışmada görülmüştür. In this study, for 5 different sheet panel materials (AA6111, AA5182, AA6016, AA5754 and DQSK) used for automotive industry and different input parameters (thickness, flange height, roller diameter and outer panel radius) effecting the robotic roller hemming application, output parameters (panel movements and force values) were analyzed using DynaForm finite element analysis program. The obtained force values were trained artificial neural networks and accuracy of the trained artificial neural network was tested.The aim of this study is to obtain directly the force values which are needed for the robotic roller hemming with the artificial neural network method without using finite element analyses program. The calculating of these force values with finite element method analyses takes long times and it causes heavy computational effort. The force values obtained from finite element method is not possible to use in the feedback controlling system. To sum up, it is seen that the robotic roller hemming force values for the different materials used for automotive industry are able to predicted in the short time and successfully with two different artificial neural network (feedforward back propagation and radial basis function) methods.
Collections