• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace@Amasya
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace@Amasya
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

AISI 1040 Çeliğinin Tornalanmasında Yüzey Pürüzlülüğünün Çoklu Regresyon ile İncelenmesi

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2016

Yazar

Harun Yaka
Levent Uğur
Harun Akkuş

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

Talaşlı 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.
 
One 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%.
 

Kaynak

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Cilt

16

Sayı

3

Bağlantı

https://app.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TWpFM016WTFOUT09
https://hdl.handle.net/20.500.12450/284

Koleksiyonlar

  • TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [1323]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@Amasya

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim ŞekliBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreBölüme GöreYayıncıya GöreKategoriye GöreDile GöreErişim Şekli

Hesabım

GirişKayıt

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Yönerge || Rehber || Kütüphane || Amasya Üniversitesi || OAI-PMH ||

Amasya Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Amasya, Turkey
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz: openaccess@amasya.edu.tr

Creative Commons License
DSpace@Amasya by Amasya University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Amasya: