Prediction of surface rougness of additively manufactured and machined parts via machine learning
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MAKİNE ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MUHAMMAD USAMA
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ulaş Yaman
Eş Danışman: Elif Sürer
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışma, Katmanlı İmalatın (AM) Ergiyik Filament İmalatı (FFF) ve hibrit AM–CNC işleme yöntemleriyle üretilen Polilaktik Asit (PLA) parçalarının farklı eğim açılarında yüzey pürüzlülüğü (Ra) değerlerinin denetimli regresyon tabanlı makine öğrenmesi ile tahmin edilmesine yönelik önemli bir araştırma boşluğunu ele almaktadır. Önceki çalışmalar eğim açısı veya CNC son işlemini nadiren dikkate almışken, bu çalışmada Taguchi L54 DOE yöntemiyle tasarlanan 54 parça üzerinden 10°–80° aralığı incelenmiştir. On farklı Makine Öğrenmesi (ML) algoritması değerlendirilmiş, Açıklanabilir Artırma Makinesi (EBM) en yüksek tahmin doğruluğunu sağlamıştır (R2 = 0,983 AM, R2 = 0,616 hibrit). AM için en etkili faktörler Eğim Açısı, Katman Yüksekliği, Nozul Çapı ve Baskı Sıcaklığı olmuştur. En iyi yüzey kalitesi 0,10 mm katman yüksekliği, 0,25 mm nozul ve 210 °C ekstrüzyon sıcaklığı ile elde edilmiştir. Hibrit işlemede ise AM parametreleri, talaş derinliği ve doluluk oranı ile birlikte Ra üzerinde etkili olmuş; Ra değerleri %85–91 oranında azalmış ve 0,20 mm talaş derinliği tüm açılar için ortalama 1,8 μm sonuç vermiştir. Parçaların çoğu 1–3,5 μm aralığında yer almıştır. Doğrulama testleri, EBM'nin AM Ra'yı ±2 μm doğrulukla (MAPE %6,62) ve hibrit işlemede ±1 μm doğrulukla (MAPE %9,17) tahmin edebildiğini göstermiştir. Ön deneme kapsamında yapılan soğutma sıvısı destekli işleme, kesme sıcaklıklarını PLA'nın camsı geçiş sıcaklığının altında tutarak ve talaş tahliyesini iyileştirerek Ra'da %15–21 iyileşme sağlamıştır. Bu sonuçlar, daha az deneme-yanılma ile hedef yüzey kalitesine ulaşmayı, maliyetleri azaltmayı ve yüzey bütünlüğünü geliştirmeyi sağlayan öngörülebilir bir çerçeve sunmakta; PLA tabanlı AM ve hibrit imalat süreçlerinin endüstriyel olarak benimsenmesini desteklemektedir.