Öz: Tel erozyon yöntemi imalat sektöründe özellikle de kalıpçılıkta yaygın olarak kullanılan geleneksel olmayan işleme yöntemidir. Bu yöntem ile geleneksel elektro erozyon yöntemi ile üretilmesi zor ve/veya karmaşık parçaların imalatı yapılabilmektedir. Bu çalışmada, endüstride yaygın olarak kullanılan AL 6060 alaşımın tel erozyon tezgâhında işlene bilirliği araştırıldı. Tel erozyon parametresi olarak time off, dielectric, wire feed ve wire tension seçildi. Bu çalışmanın deneysel tasarımında Box-Behnken yanıt yüzey yöntemi kullanıldı. Deneyler, AF 250 yüksek hassasiyetli CNC tel erozyon tezgâhında yapıldı. Elektrot olarak 0,25 mm çapında çinko kaplı pirinç tel kullanıldı ve tüm deneylerde 10 mm x 60 mm x 110 mm boyutlarında AL 6060 numuneler kullanıldı. Kerf değerleri LEICA DM4000M optik mikroskop cihazı kullanılarak ölçüldü. Deneysel sonuçlara göre; en düşük kerf değeri 249 µ olarak elde edildi. Kerf için ANOVA analizinde model F değeri 48,42'dir. Ayrıca model, p değerinin <0,05 olması nedeniyle belirlenen değişkenlerin ve modelin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterdi. Deney sonuçlarına göre parametreler aşırı öğrenme makineleri yöntemi ile optimize edildi. Çalışmada Anaconda-Python 3.9 kullanıldı. Optimizasyon algoritması olarak basic-elm, aktivasyon fonksiyonu olarak sigmoid kullanıldı. Deneylerde gizli katman sayısı 1 ve gizli katmandaki nöron sayısı 12’dir. Eğitim için verilerin %90 belirlenmiş olup, test için %10’u kullanıldı. Aşırı öğrenme makinesi ile yapılan analizlerde kerf için eğitim MSE değeri 5,8574, test MSE değeri 5,8828 ve r2 değeri 0,9838 olarak elde edildi. Sonuç olarak farklı çıktılara (kerf) göre farklı optimizasyon yöntemlerinin uygulanabileceği sonucuna varıldı. Ayrıca yapay zekâ tabanlı optimizasyon yöntemlerinin kerf değerleri hakkında başarılı tahmin sonuçları verdiğini göstermektedir. Bu sonuçlara göre gelecekteki çalışmalar için ideal ELM modelleri sunulmuştur. ORCID NO: 0000-0002-4745-9164, 0000-0001-5712-0650
Anahtar Kelimeler: Al 6060 alaşım, Tel erozyon, Box-Benhken, Kerf, Aşırı öğrenme makinesi
|
