Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorYaka, Harun
dc.contributor.authorUğur, Levent
dc.contributor.authorAkkuş, Harun
dc.date.accessioned2017-10-03T06:49:08Z
dc.date.available2017-10-03T06:49:08Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.issn2149-3367
dc.identifier.urihttp://fenbildergi.aku.edu.tr/wp-content/uploads/2016/12/035901-770-775.pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11630/4575
dc.description.abstractTalaşlı imalattaki temel amaçlardan biri istenilen yüzey pürüzlülüğünü en iyi seviyeye getirmektir. Bu çalışmada, imalat sanayinde genişçe kullanımı olan 46 HRc sertlikteki AISI 1040 çeliği CNC torna tezgâhında kuru kesme şartlarında işlenmiştir. Optimum yüzey pürüzlülüğünü elde etmek için kesme hızı, ilerleme ve talaş derinliği parametrelerine göre Taguchi L9 deney tasarımı ile deney listesi oluşturulmuştur. Bu deneyler sonucu ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) değerleri ölçülmüştür. Ölçülen Ra değerleri için MINITAB14 programından yararlanılarak I. dereceden regresyon ve logaritmik regresyon modeli oluşturulmuştur. Ra için oluşturulan regresyon modellerinde deney sonuçlarına en yakın sonuçlar I. dereceden regresyon modeliyle elde edilmiştir. Oluşturulan regresyon modelleri ile en etkin parametrenin ilerleme olduğu sonucuna varılmıştır. Yapılan tahmin deneyleri sonucunda oluşturulan matematiksel denklemlerin yaklaşık %90 doğrulukta olduğu tespit edilmiştir.en_US
dc.description.abstractOne of the main objectives is to optimized the machining level of the desired surface roughness. In this study, in the manufacturing industry, which widely use the hardness of 46 HRC AISI 1040 steel is machined on a CNC lathe under the dry cutting conditions. Experiment list with Taguchi L9 was created to obtain the optimum surface roughness according to the parameters of cutting speed, feed rate and cutting depth. At the end of these experiments, surface roughness (Ra) values have been measured. For the measured Ra values, first degree regression and logarithmic regression models were created by utilizing MINITAB14 program. The closest results of the test results in regression models which created for Ra, was obtained by first degree regression model. Feed rate has been found the optimum parameters by the created regression models. In the result of the guess experiments, the accuracy of mathematical equations have been found to be about 90%.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherAfyon Kocatepe Üniversitesi, Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.identifier.doi10.5578/fmbd.34280en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectAISI 1040en_US
dc.subjectTornalamaen_US
dc.subjectOrtalama Yüzey Pürüzlülüğüen_US
dc.subjectÇoklu Regresyon Modelien_US
dc.titleAISI 1040 çeliğinin tornalanmasında yüzey pürüzlülüğünün çoklu regresyon ile incelenmesien_US
dc.title.alternativeInvestigation of surface roughness with multiple regression in turning of a is i 1040 steelen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalAfyon Kocatepe Üniversitesi, Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisien_US
dc.departmentAfyon Kocatepe Üniversitesien_US
dc.identifier.volume16en_US
dc.identifier.startpage770en_US
dc.identifier.endpage775en_US
dc.identifier.issue3en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Yayınıen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster