Plastik enjeksiyon şekillendirme sürecinde makine öğrenimi tabanlı soğutma süresi tahmini

Bu tez, plastik enjeksiyon ile üretilen düzlemsel bir parçanın soğutma profili tahmini için bir makine öğrenimi modeli geliştirmeye yönelik yeni bir yaklaşımı sunmaktadır. Soğutma kanalı ile plastik parça yüzeyi arasındaki mesafe, soğutma kanalları arasındaki mesafe, soğutma kanalı çapı, parça kalınlığı gibi plastik enjeksiyonda soğutma aşamasıyla ilgili tasarım parametrelerinin yanı sıra yoğunluk, kütle, termal iletkenlik ve özgül ısı gibi plastik malzeme özellikleri de dikkate alındı. Tasarım parametreleri dikkate alınarak çok çeşitli senaryolar oluşturulmakta ve kapsamlı bir veri setinin oluşturulması sağlanmaktadır. Bu kapsamlı vaka koleksiyonunu yönetmek için, tasarımları ve simülasyonları otomatikleştirmek için yazılım geliştirildi. Komut dosyaları önce her senaryo için gerekli soğutma kanallarını oluşturur, ardından plastik enjeksiyon işleminin soğutma aşamasını simülasyonunu yapar ve ilgili sonuçları toplar. Daha sonra, plastik enjeksiyon işleminde parçaların zamana bağlı sıcaklıklarını tahmin etmek için soğutmanın fiziği ele alınmıştır. Simülasyon sonuçlarını tahmin etmek için bir LSTM makine öğrenmesi modeli kullanılmış ve parçaların soğuma profilini tahmin etmek için bir regresyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen ML modelinin doğrulaması, plastik enjeksiyon ile üretilen iki endüstriyel parçanın soğuma süresi tahmin edilerek yapılmıştır. Parçalardan biri konformal soğutma kanalları ile soğutulmaktadır ve soğuma süresi %2.67 hata ile tahmin edilmiştir.İkinci kısım ise konvansiyonel soğutma kanalları ile soğutulmaktadır ve soğutma süresi %11.44 hatalık bir hata payı ile tahmin edilmiştir. Ayrıca, her bir tasarım parametresinin soğutma süresi üzerindeki etkisi incelenmiştir. Yapılan inceleme sonrasında soğuma süresini azaltmak için tasarım sırasında plastik parçanın mümkün olduğunca ince tasarlanması gerektiği fark edilmiştir. Ayrıca soğutma kanallarının plastik malzemenin yüzeyine mümkün olduğunca yakın tasarlanması soğuma süresini azaltmak için çok önemlidir.