Alüminyum 5083-H111 malzemenin delik delme işleminde kesme parametrelerinin yapay sinir ağları ile optimizasyonu

Alüminyum alaşımlar gerek hafif olmaları gerekse dayanıklılıkları ve fiziksel özellikleri dolayısıyla birçok yeni kompozit ve alaşım malzemenin yanında sıkça tercih edilir duruma gelmiştir. Bu alaşımlar daha çok otomotiv, uçak sanayii, denizcilik, inşaat gibi sektörlerde rahatlıklar kullanılabilmektedir. Alüminyum alaşımlarının bu sektörlerde kullanılır hale gelmesiyle yine bu sektörlerin imalat aşamasında karşılaşılan bağlantı elemanlarının kullanımı noktasında delik delme ihtiyacı oldukça artmıştır. Nitekim delik delme işlemi talaşlı imalat sektöründe %33- 40'lık bir bölümü kapsamaktadır. Bu durumda hem çok sayıda hem de seri bir şekilde delik delebilmek önem arz etmektedir. Bu esnada malzemenin yıpranma miktarı ve kesici takımların yorulma ömrü, kullanım ömrü gibi parametreler daha da önemli olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu sebeple bu çalışmada alüminyum alaşıma delik delinmesi işleminde optimum parametrelerin belirlenmesi ve daha sağlıklı ve uzun ömürlü delik delme prosesi geliştirmek amaçlanmıştır. Ayrıca bu çalışmada delik delme deneyleri haricinde yapay zekadan da faydalanılacaktır. YSA (Yapay Sinir Ağları) adı verilen yapay zeka destekli tahmin programı kullanılarak, yürütülen deneylerin güvenilirliği sorgulanacak, aynı zamanda tahmin sonuçlarıyla deney sonuçları da karşılaştırılarak yapay zekanın bu noktada ne kadar verimli çalıştığı görülebilecektir. Bu sayede bundan sonraki çalışmalarda yapay zeka yardımıyla belirli parametreler ile analizler yapılabilecek, belirli bir hata yüzdesi aralığında ne kadar kesme kuvveti ile karşı karşıya kalınabileceği kestirilebilecektir. Dolayısıyla hem malzeme, hem zaman hem de imalat maliyeti açısından avantajlı olunacaktır. Bu çalışmada AA5083 H111 alaşımı ile çalışılmış ve deneylerde 3 parametre belirlenmiş, her bir parametre 3 ayrı seviyeye bölünmüştür. Bu kombinasyonlarla deneyler yürütülmüş olup toplamda 27 adet delik açılmıştır. Deneylerde 3 farklı kesme hızı (80,100,120 m/dk), 3 farklı diş başına ilerleme miktarı (0.06, 0.09, 0.12 mm/diş), 3 farklı soğutma tipi (kuru, hava soğutmalı ve sıvı soğutmalı) olmak üzere 3 parametre ile çalışılmıştır. TiAlN kaplamalı HSSE-Co5 matkap kullanılmıştır. Deneyler Taksan TMC-700 V marka ve model CNC dik işleme merkezi, ESİT AX3 yük hücresi, NI cDAQ-9188 veri toplama ünitesi ve FlexLogger yazılımı kullanılarak yapılmıştır. Delinen her deliğin Z ekseninde kesici takımı maruz bıraktığı direnç kuvveti dikkate alınmıştır. Yapay zeka tahminleri ise MATLAB paket programının NNTools modülü aracılığıyla yürütülmüştür. Nitekim yapay zeka tahminleri, yapılan 3 farklı deneyde ortalama %3.63 hata oranıyla gerçek deneylere yaklaşmıştır.Yapılan deneyler ve tahminler sonucu görülmüştür ki, çalışılan kesici takım ve malzeme şartlarında optimum parametreler 100 m/dk kesme hızı, 0,06 mm/diş, diş başı ilerleme ve sıvı soğutmalı olarak karşımıza çıkmaktadır.