YÜZEY PÜRÜZLÜLÜĞÜNÜN YAPAY SİNİR AĞI VE REGRESYON MODELLERİ İLE BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI

Öz

İmalat teknolojisinde, malzemenin kullanılabilirliğini ve maliyetleri etkileyen en
önemli hususların başında ürün yüzey kalitesinin belirlenmesi gelmektedir. Bu nedenle
imalat aşamasından önce en uygun yüzey pürüzlülüğü değerlerini belirlemek için
değişik modeller geliştirmişlerdir. Bu çalışmada, endüstride önemli yer tutan tornalama
işlemlerindeki uygun pürüzlülük değerlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bunun
için Regression Modeli (RM) ve yapay zeka tekniği olan Yapay Sinir Ağı (YSA) ayrı
ayrı kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Bu iki ayrı model için giriş parametreleri; uç
radyüsü (r), yaklaşma açısı (κ), talaş açısı (γ) ve çıkış parametresi; yüzey pürüzlülüğü
(Ra) olarak kullanılmıştır. Bu modellemeler ile yüzey pürüzlülük değerleri tahmin
edilmiştir. Deneysel veriler ile geliştirilen YSA ve RM modellerinden elde edilen
veriler istatistiksel olarak karşılaştırıldığında, tasarlanan modellerin başarılı sonuçlar
verdiği görülmüştür (P>0.001). YSA ve RM ile elde edilen veriler deneysel veriler ile
ayrı ayrı karşılaştırıldığında ise YSA ile elde edilen verilerin deneysel verilere RM ile
elde edilen verilerden daha yakın olduğu ve yüzey pürüzlülük tahmini için
kullanılabileceği görülmektedir