Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/31068
Title: Paslanmaz çelik malzemenin fiber lazerle kesiminde Taguchi tabanlı GRA metoduyla çoklu parametre optimizasyonu
Other Titles: Multi-objective optimization in fiber laser cutting of stainless-steel plates using Taguchi-based grey relational analysis
Authors: Yavuz, Nurettin
Aslan, Muhammed
Bursa Uludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Makine Mühendisliği Anabilim Dalı.
0000-0002-2367-5655
Keywords: Lazer kesim
Paslanmaz çelik
Parametre optimizasyonu
Taguchi
GRA
Laser cutting
Stainless steel
Parameter optimization
Grey relational analysis
Issue Date: 2023
Publisher: Bursa Uludağ Üniversitesi
Citation: Aslan, M. (2023). Paslanmaz çelik malzemenin fiber lazerle kesiminde Taguchi tabanlı GRA metoduyla çoklu parametre optimizasyonu. Yayınlanmamış doktora tezi. Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Abstract: Paslanmaz çelik, üstün korozyon direnci, yüksek mekanik özellikleri, yüksek mukavemeti, şekillendirilebilirliği, ısıl ve elektriksel iletkenliği nedeniyle denizcilik, havacılık, sıhhi tesisat, endüstriyel ekipman ve inşaat sektörlerinde yaygın olarak tercih edilen bir malzeme türü haline gelmiştir. Bu çalışmada, kesme hızı, odak konumu, frekans ve görev döngüsü gibi fiber lazer kesim parametrelerini optimize etmek için Gri İlişkisel Analize (GRA) dayalı çok amaçlı bir optimizasyon yöntemi gerçekleştirilmiştir. Lazer kesim kalitesini belirleyen en önemli iki parametre olan yüzey pürüzlülüğü ve çentik genişliği aynı anda optimize edilmiştir. Her bir parametre için ayrı ayrı optimum seviyeyi belirlemek amacıyla Taguchi tekniği uygulanmıştır. 3D optik profilometre ile Gri İlişki Derecesine (GRA) bağlı olarak kesme yüzeyi morfolojisi incelenmiş ve kesme yüzeylerinin haritaları oluşturulmuştur. ANOVA ile elde edilen sonuçlara göre yüzey pürüzlülüğü ve çentik genişliği üzerinde en etkili parametrenin sırasıyla %49,01 etki oranı ile Duty cycle ve %31,2 etki oranı ile frekans olduğu görülmüştür. Çoklu yanıtlar üzerinde ise %18,55'lik etki oranı ile frekans en önemli parametredir. Görev döngüsü (Duty cycle) ve odak konumu (Focal position) sırasıyla ikinci ve üçüncü etkili parametrelerdir. 20 mm kalınlığındaki AISI 304 (DIN EN 1.4301) malzemenin fiber lazer kesiminde minimum yüzey pürüzlülüğü ve minimum kerf genişliği için optimum parametrelerin kesme hızı için 310 mm/dak, odak konumu için -11 mm, frekans için 105 Hz ve Duty cycle için de %60 olduğu belirlenmiştir.
Stainless steel has become a widely preferred material type in the marine, automotive, aerospace, sanitary, aeronautics, industrial equipment and construction industries due to their superior corrosion resistance, high mechanic properties, high strength, formability, thermal and electrical conductivity. In this study, a multi-objective optimization method based on grey relational analysis is conducted to optimize the fiber laser cutting parameters of cutting speed, focal distance, frequency and duty cycle. Surface roughness and kerf width, which are the two most important parameters that determine laser cutting quality, are simultaneously optimized. In order to assign the optimum level for each parameter individually, the Taguchi technique was applied. The cutting surface morphology was examined depending on grey relational grade with 3D optical pro filometer as well as maps of the cutting surfaces were created. According to results achieved by ANOVA, the most effective process parameter on kerf width was frequency, with the ratio of 31,2%. Duty cycle found as the most effective parameter on surface roughness with an effect ratio of 49.01%. Additionaly frequency is the most important parameter on the multiple responses with an effect of 18.55%. It has been determined that the optimum parameters for minimum surface roughness and minimum kerf width for fiber laser cutting of 20 mm thick AISI 304 (DIN EN 1.4301) material were 310 mm/min for cutting speed, −11 mm for focal position, 105 Hz for frequency and 60% for duty cycle.
URI: http://hdl.handle.net/11452/31068
Appears in Collections:Fen Bilimleri Doktora Tezleri / PhD Dissertations

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Muhammet_Aslan.pdf7.66 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons