Zeki sistemler ile ark kaynağı elektrotlarındaki kaynak parametrelerinin incelenmesi

İmalat sektörünün en önemli araçlarından biri olan ark kaynakları birçok noktada kullanılmaktadır. Bu makinalarla yapılan kaynak işleminden önce hazırlık aşamaları ve kaynak parametre seçimleri önem arz etmektedir. Yapılan kaynakların kalitesi, kaynakçı becerisine ve kaynak parametrelerinin doğru seçilmesine bağlıdır. Gerçekleştirilen çalışmada, iki farklı algoritma ile farklı kaynak giriş parametreleri kullanılarak kaynak sarf malzemelerinin akma mukavemeti (N/mm²) optimize edilmeye çalışılmıştır. Bu amaçla son yıllarda oldukça gözde bir alan olan yapay zekânın alt yöntemlerinden biri olan Yapay Bağışıklık Sistemi(YBS) Klonal Seçim Algoritması (KSA) ile Bulanık Mantık (BM) yönteminin bir arada kullanıldığı hibrit bir model geliştirilmiştir. YBA-BM hibrit algoritma yöntemi ile E7018-1 standardına sahip elektrot da beklenen maksimum akma mukavemeti için en iyi %Karbon, %Silisyum, % Manganez değerleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen karbon, silisyum ve manganez değerlerine bağlı olarak MINITAB-17 istatistiksel programı ile yapılan regresyon doğrulaması sonucunda %99,99 oranında başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca kaynak akımı, kaynak gerilimi ve kaynak ilerleme hızı deneysel giriş parametreleri olarak belirlenerek, yapay sinir ağları yöntemi ile akma mukavemeti (N/mm²) tahminlemesi yapılmıştır. Gerçek verilere göre eğitilen yapay sinir ağı (YSA) modelinin ileri-geri besleme algoritması ile akma dayanımının en ideal ve standartlara uygun değerlerde ileriye dönük tahmin edebildiği görülmüştür.