Ortogonal Talaş Kaldırma işleminde Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Deneysel Sonuçların ve Sonlu Elemanlar Analiz Sonuçlarının Değerlendirilmesiİ


Thesis Type: Doctorate

Institution Of The Thesis: Bursa Uludağ University, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ, Turkey

Approval Date: 2022

Thesis Language: Turkish

Student: Kadir Özdemir

Supervisor: Mustafa Cemal Çakır

Abstract:

Makine öğrenmesi ile veri tahmini bugün bilimin bir çok alanında karşımıza çıkmaktadır. Üretim yöntemlerinin bir kolu olan talaşlı imalat alanında kesme kuvvetleri, takım aşınması ve sıcaklık dağılımı gibi verilerin önceden tahmin edilmesi üretim proseslerinin iyileştirilmesi bakımından önemlidir. Bu alanda yapılan çalışmalarda genellikle deneysel yöntemler ve bir sayısal hesaplama yöntemi olan sonlu elemanlar yöntemi sıklıkla kullanılmaktadır. Deneysel yöntemlerin ve sayısal hesaplama yöntemlerinin süresinin ve maliyetlerinin uzun olması nedeni ile tahmin etme algoritmaları bu yöntemlere yardımcı olarak kullanılabilir. Böylece daha az sayıda deney ve sayısal analiz yapılarak bilinmeyen çıktılara bu yöntemler ile ulaşılabilir. Bu çalışmada deneysel parametreler ile sonlu elemanlar analizi sonuçları karşılaştırılmış ve tahmin algoritmaları kullanılarak deneysel ve sayısal çıktıların tahmini yapılarak en uygun öğrenme algoritmaları karşılaştırılmıştır.