Investigation of Cutting Forces in Turning of AISI 316L Stainless Steel with Experimental and Finite Element Analysis on Prediction with Artificial Neural Networks

Abstract

In this study, the effects of machining parameters on cutting force in turning AISI 316L stainless steel are experimentally investigated. In addition, it is aimed to compare the cutting forces predicted by the finite element method (FEM) and Artificial Neural Network (ANN) with the experimental results. Experimental findings and finite element analysis were conducted at three different levels of cutting speed, feed rate and depth of cut. It was done in the ThirdWave AdvantEdge program, which is a finite element analysis software. Regression and ANN methods were used to predict cutting forces with ANN. As a result, according to experimental, FEM, Regression and ANN results, the optimum machining parameters were determined as 0.8 mm cutting depth, 170 m/min cutting speed and 0.12 mm/rev feed rate. In the experiments, the lowest cutting force was measured as 260.1 N. It has been determined that the obtained experimental results and FEM, Regression and ANN results overlap and are acceptable.

Bu çalışmada, AISI 316L paslanmaz çeliğin tornalanmasında kesme kuvveti üzerine işleme parametrelerinin etkileri deneysel olarak araştırmaktır. Ayrıca yapılan sonlu elemanlar yöntemi (SEY) ve Yapay Sinir Ağ (YSA) ile tahmin edilen kesme kuvvetlerinin deneysel sonuçlarla karşılaştırılması hedeflenmiştir. Deneysel bulgular ve sonlu elemanlar analizi kesme hızının, ilerleme miktarının ve kesme derinliğinin üç farklı seviyesinde yapılmıştır. Sonlu elemanlar analiz yazılımı olan ThirdWave AdvantEdge programında yapılmıştır. YSA ile kesme kuvvetlerinin tahmininde Regresyon ve YSA metotlarından yararlanılmıştır. Sonuç olarak, deneysel, SEY, Regresyon ve YSA sonuçlarına göre optimum işleme parametrelerinin 0,8 mm kesme derinliği, 170 m/dak kesme hızı ve 0,12 mm/dev ilerleme miktarı olarak belirlenmiştir. Deneylerde en düşük kesme kuvveti 260,1 N ölçülmüştür. Elde edilen deneysel sonuçları ile SEY, Regresyon ve ANN sonuçlarının örtüştüğü ve kabul edilebilir olduğu tespit edilmiştir.