tc süleyman demirel üniversitesi fen bilimleri enstitüsü farklı ...

Dolayısıyla kullanılan modeller ve regresyon analizi verilerdeki hataları uygun bir
şekilde eleyemeyebilmektedir. Bu hususlar yazarları, T/M malzeme seçimi için
uygun bir model oluşturmaya sevk etmiştir. Yazarlar oluşturdukları ağ modelliyle
standart sapmalardan kaynaklanan hataları %36 oranında azalttıklarını ve bu haliyle
süreçlere uygulanabileceğini bildirmektedirler. Sonuç olarak da geliştirdikleri ağın
üzerinde çalışıp geliştirilerek T/M malzeme seçimi için kullanılabileceğini
belirtmişlerdir.
Yanase ve Miyasaka (2002) küreyici tip ekskavatörlerde kullanılan yüksek temas
basıncı ve düşük kayma hızları altında çalışan sinterlenmiş Fe-Cu-C malzemelerinin
kayma özelliklerini incelemişlerdir. Yazarlar çalışmalarında, günümüz yataklarının
80MPa temas basıncı ve 0.03m/s kayma hızı şartlarında çalıştıklarını belirterek, bu
özellikleri geliştirmeyi amaçlamışlardır. Bunun için Fe-Cu-C kompozisyonundaki
bakır oranı, emdirilen yağ cinsi ve katı yağlayıcı miktarı üzerinde çalışmışlardır.
Deneylerinde aşındırıcı eleman olarak ısıl işlem görmüş C45 malzeme
kullanmışlardır. Ürettikleri yatakların içi çapı 10mm, dış çapı 16mm ve uzunluğu
10mm’dir. Yağ emdirme işleminde dişli yağı kullanmışlardır. Çalışmalarının
sonucunda bakır oranını ağırlıkça %14-%18 miktarlarına getirdiklerinde temas
basıncını 85MPa’a çıkarmışlardır. İkinci olarak, yağ yerine parafin kullandıkları
zaman yataklardaki durabilitenin arttığını gözlemlemişlerdir.
Ohdar ve Pasha (2003), yapay sinir ağlarını, metal tozlarının kalıpta dövme ile ön
şekillendirilmesi sürecindeki parametreleri belirleyebilmek için kullanmışlardır.
Kurdukları model geri yayılmalı bir model olup, üç katmanlıdır. Bu katmanlar giriş
katmanı, gizli katman ve çıkış katmanlarıdır. Giriş katmanında sıkıştırma basıncı,
sinterleme sıcaklığı % kısalma miktarı bulunmakta olup çıkış katmanında ise
yoğunluk bulunmaktadır. Eğitim verilerini laboratuarda gerçekleştirdikleri deneysel
çalışmalardan toplamışlardır. Yapay sinir ağları yardımıyla tahmin edilen yoğunluk
ile deneysel çalışmalarda elde ettikleri yoğunluk birbirine oldukça yakındır. Aradaki
fark maksimum %0.42 kadar olup, bu farkın yapay sinir ağları için göz ardı
edilebilecek bir miktar olduğunu belirtmektedirler. Sonuç olarak yazarlar, yapay sinir
ağlarını ve kurdukları modeli, metal tozlarının ön şekillendirilmesinde dövme
kalitesinin artırılması ve süreç parametrelerinin optimizasyonu için önermektedirler.
30