makale yayım koşulları | abonelik | reklam | iletişim | arşiv | kaynak arama
 |
MÜHENDİS
ve MAKİNA Kasım 2003 - Sayı 526
|
makale
TORNALAMA İŞLEMLERİNDE KESİCİ
TAKIM AŞINMASININ BULANIK MANTIK ile MODELLENMESİ
*
M. Cengiz KAYACAN ,
Ş. Abdurrahman ÇELİK,
Özlem SALMAN *
* Süleyman
Demirel Üniversitesi CAD/CAM Araştırma ve Uygulama Merkezi
Bu çalışmada, tor nalama
işlemlerinde takım aşınması esas alınarak ekonomik takım kullanımı için bulanık
mantık programlama yöntemi kullanılarak genel bir fuzzy model kurulmuştur.
Kesilecek malzemenin sertliği ve kullanılan kesici takımın cinsine göre
ekonomik takım aşınması için en uygun kesme hızı, ilerleme oranı ve talaş
derinliklerini belirleyebilen bulanık mantık çözüm modeli oluşturulmuştur.
Bulanık mantık mantığı kullanılarak oluşturulan modelde giriş parametreleri ve
çıkış parametrelerinin üyelik fonksiyonları, üyelik fonksiyon ayak genişlikleri
ve üyelik fonksiyonlarının aralarındaki ilişkiler kullanılarak oluşturulan
kural tabanında bu zamana kadar yapılan deneysel çalışmalardan ve uzman
görüşlerden yararlanılmıştır.
Kurulan model kullanılarak elde
edilen sonuçlar literatür çalışmalarıyla karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
Anahtar sözcükler :
Takım aşınması, tornalama, bulanık mantık
In this study, A general fuzzy
model has been established using fuzzy logic programming methods for economical
tool usage, based on tool wear in turning operations. Due to work piece
material hardness and type of cutting tool, a fuzzy logic solution model is
established to determine the best suitable cutting speed, feed rate and cutting
depth parameters. Expert vision and experimental data are used to form the rule
base which is a composition of
membership functions for input and output parameters, membership
function ranges and membership function relations. The results of the
established model are given comparative to studies in literature.
Keywords :
Tool wear, turning, fuzzy logic.
-
26-27 Eylül 2003 tarihinde Konya’da düzenlenen
“II. Makina Tasarımı ve İmalat Teknolojileri Kongresi”nde bildiri olarak
sunulmuştur.
GİRİŞ
Globalleşen dünya
ticaret ve üretim anlayışına bağlı olarak talaşlı üretimde de belli bir
standardizasyon, müşteri odaklı kalite ve maliyet önemli hale gelmiştir. Üretim
sürecini şekillendiren bu etkenlerin üretimin başlangıç şartlarından itibaren
tüm üretim süresince aynı nitelik ve nicelikte olması hedeflenir.
Üretim sürecinde aynı kalitede
(standart) ürün üretebilmek için imalatın eş zamanlı denetlenmesi gerekir.
Tornalama işlemlerinde etkili olan parametrelerin üretimde beklenen standardı
bozmaması iyi denetlenebilmesine bağlıdır. Üretimde standardı bozan en önemli
ve etkili faktörlerden birisi takım aşınmasıdır. Takım aşındıkça işleme
kalitesi bozulur. Ayrıca, takım aşınması arttıkça parçaların işleme maliyetleri
de artar. Etkili bir üretimde kalite, verimlilik ve ekonomikliği beraber
düşünmek gerekmektedir. Üretim stratejileri belirlenirken bunların hepsini
kapsayan hedef fonksiyonlar belirlenmelidir.
Kaliteli ve ekonomik üretimde
anahtar rol oynayan takım aşınması ise iş parçası-takım malzemesi ilişkisinden
ve kesme parametrelerinden etkilenir. Kesici takım seçimi ve kullanılan
takımlardan verimli faydalanmada önemli rol oynayan kesme hızı, ilerleme, kesme
derinliği gibi işleme parametrelerinin toplam üretim maliyetinde de büyük
etkileri vardır [1,2]. Çünkü, uygun belirlenmeyen kesme parametreleri takımı
aşındıracak, takım aşındıkça kalite bozulacak, sistemden çekilen enerji
maliyeti artacak ve aşınmadan kaynaklanan takım değişimi birim maliyeti
arttıracaktır.
CNC tornalama işlemlerinde kesme
parametreleri ekonomik takım kullanımı hedef fonksiyonuna göre seçilirken
toplam işleme maliyeti dikkate alınmalıdır. Kesici takım verimli kesme şartları
için ne kadar uzun ömürlü olursa o kadar ekonomiktir denemez. Çünkü takım
aşınmasının minimum olması amacıyla kesme şartlarının gereğinden daha düşük
tutulması işleme maliyetinin artmasına sebep olacaktır. Kesme parametreleri
üzerinde bu zamana kadar yapılan çalışmaların büyük bir kısmı bu amacı
iyileştirmeye yöneliktir[1,3].
Kesme parametrelerinin deneysel
çalışmalarla belirlenmesinde iş parçası ve kesici takım malzemesi türlerinin
çok farklı olması yapılacak deneysel çalışmaların sayısını arttırmaktadır. Bu
durum, deneysel çalışmalar için maliyet artışı ve teknik zorlukları getirmektedir.
Deneysel çalışmalardaki ideal şartların her çalışmada korunması da pek
mümkün olmamaktadır. İş parçası ve
kesici takım özellikleri ile birlikte kesme parametreleri olan kesme hızı,
ilerleme oranı, kesme derinliği, çalışma sıcaklığı gibi etkenler takım aşınma
miktarını belirleyen ideal şartları oluşturmaktadır. Yapılacak deneysel
çalışmanın amacına göre parametrelerin çokluğu ve non-lineer olmasından dolayı
deney şartlarını koruyarak çok sayıda çalışma yapmak oldukça zorlaşmaktadır.
Bulanık mantık kullanılarak oluşturulan çözüm modelinde her parametrenin
diğerleri ile aralarındaki ilişkiler ve hedef fonksiyona olan etkileri
görülebilmektedir.
Son yıllarda birçok alanda olduğu
gibi talaşlı imalatta özellikle kesme parametrelerinin optimizasyon çalışmalarında
da yapay zeka yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağları, Bulanık Mantık ve Genetik
Algoritma kullanılmaktadır. Bulanık mantık bu yöntemler arasından parametre
denetimi için en çok kullanılandır[3-8]. Talaşlı imalat işleminde, çeşitli
kesme şartları altında kesme parametrelerinin kesici takım ve iş parçası
üzerindeki etkileri birçok araştırmacı tarafından incelenmiştir. Örneğin, Du,
Elbestawi ve Li tornalama işleminde takımın kırılması, aşınması ve talaş
oluşumunu bulanık mantık kullanarak izlemişlerdir. Bir güç sensörü, bir kuvvet
sensörü ve titreşim sensörünü içeren çoklu sensör sistemi kullanılarak yapılan
deneyler sonunda uygulanan metot % 90 doğruluk göstermiştir[4].
Diğer çalışmada ise, Ko ve Cho,
frezeleme işleminde son talaş kaldırma esnasında geometrik doğruluk ve yüzey
pürüzlülüğünü etkileyen, kesici takımın kesme köşesinde oluşan yanal aşınma
uzunluğunu incelemişlerdir. Bulanık mantık yöntemiyle kurallar yazılarak
çeşitli kesme koşullarında testler uygulanarak frezelemede yanal aşınma uzunluğunu
%12 hatayla tahmin etmişlerdir[5].
Bulanık-Sinir ağ modelini
kullanarak Chungchoo ve Saini CNC tornalama işleminde takım aşınmasının
tahminini yapmışlardır. Bunun için takım aşınması sınıflanması bulanık mantık
ile yapılarak girdiler normalize edilmiş, en az karesel hataya göre ağ kurulmuş
yanal ve krater aşınma yüksek doğrulukla tahmin edilmiştir[6].
Wong ve arkadaşları tarafından
yapılan diğer bir çalışmada talaşlı imalat kesme parametreleri seçimi için
genel bulanık model kurulmuştur. Farklı kesme takımları için birkaç bulanık
model oluşturularak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar göstermiştir ki kabul edilen
model %6 ortalama hata ile oluşturulmuştur[7].
Bu çalışmada, CNC tornalama
işlemlerinde, ekonomik işleme için en uygun takım aşınmasını oluşturacak kesme
şartlarını belirleyebilecek genel amaçlı bulanık mantık modeli kurulmuştur. Bu
modelde hedef fonksiyon olan minimum takım aşınmasını etkileyen parametreler
olarak iş parçası malzemesi sertliği, kesici takım malzemesi sertliği, kesme
hızı, ilerleme oranı, talaş derinliği ve çalışma sıcaklığı alınmıştır.
TAKIM
AŞINMA MEKANİZMASI
Takım aşınması mekanik ve
kimyasal nedenlerle, kesici takımın kesici köşesinden küçük parçaların koparak
ayrılmasıyla oluşmaktadır[9].Kesici takım geometrisi bozulmuş, üretilen parçada
istenen yüzey kalitesi sağlanamıyor ve yeni takıma göre kullanılan gerekli
kesme gücü artıyorsa kesici takım aşınmış olarak nitelendirilir [10].
Takım aşınmasının gerçek nedenini
ve her nedenin etkisini % olarak hesaplamak oldukça zordur. Aşınma, kesici
takımın malzeme sertliğine bağlı olarak iş parçası malzemesi sertliğine, kesme
parametrelerine (kesme hızı, ilerleme oranı, kesme derinliği) ve kesicinin
çalışma sıcaklığına bağlıdır. Tahmini olarak aşınmayı, %50 sürtünme (abrazyon)
aşınması, %20 yapışma (adhezyon) aşınması, %10 kimyasal aşınma ve %20 diğer
aşınmalar (difüzyon, plastik deformasyon) oluşturmaktadır[9]. En büyük aşınma
miktarını oluşturan sürtünme aşınması, talaş altındaki sert parçacıkların takım
yüzeyi ve iş parçası arasında "taşlama" ya neden olarak kesicide
oluşturduğu aşınma ya da iki yumuşak yüzey arasına sert parçacıkların
girmesiyle oluşan aşınmadır. Sürtünme aşınmasının oluştuğu kesiciden daha sert
kesici takım kullanılarak sürtünme aşınması azaltılabilir.
Talaş kaldırma sürecinde yapışma
aşınmasını, kesici takım ve iş parçasının temas noktalarında oluşan çok yüksek
basınçlar ile metallerin akma sınırına gelmesi ve temas bölgelerinde
mikro-kaynaklar yaparak kesicinin hareketi nedeniyle kırılması oluşturur[11].
Yayınma (difüzyon) aşınması,
takım malzemesiyle işlenecek malzemenin kimyasal etkileşimi sonucu ortaya çıkan
bir aşınma tipidir[12]. Kesici takımların kullanıldığı belirli kesme şartları
ve malzeme sertlikleri mevcut olup işlenebilirliği düşük malzemeler
işlendiğinde kesici takım basma gerilimi altında kalarak bir diğer aşınma
mekanizması olan plastik deformasyonu meydana getirir. Talaş yüzeyi (krater)
aşınması ise takım ucu talaş yüzeyi ile takım üzerine temas eden talaşın
arasında kimyasal bir etkileşim ile meydana gelerek takım malzemesinden
parçaların kopmasıyla oluşur[11].
Aşınma mekanizmasının oluşumuna
etki eden iş parçası, kesici takım malzemesi ve diğer kesme parametrelerinin
aşınma mekanizmasını oluşturma davranışları şöyledir; talaşlı imalatta
kullanılan kesici takım ile kendinden daha sert malzemenin yüksek kesme hızında
işlenmesiyle sürtünme aşınması mekanizması, kesici takım ve iş parçasının sert
olup, temas eden yüzeylerin pürüzlülüğü, talaş derinliği ve kesme hızının
yüksek olması durumunda iki yüzey arasında oluşacak yüksek basınç ile yapışma
aşınması mekanizması, temas eden yüzeylerin kimyasal özelliklerinin oluşan
sıcaklıkla birlikte birbirini aşındırması ile de difüzyon aşınma mekanizması
oluşmaktadır.
Kesici takımda oluşabilecek olan
çeşitli aşınma tipleri olan kesici kenar aşınması, talaş yüzeyi (krater)
aşınması, takım ucu aşınması ve kesici uç kopması, takım ucu çatlakları ve ısıl
çatlaklar aşağıda Şekil 1’de
gösterilmiştir [13].
Şekil 1. Kesici Takımda Oluşabilecek Çeşitli Aşınma
Tipleri
BULANIK
MANTIK
Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)
teorisinin, California Berkeley Üniversitesinden Dr. Lütfü A. Zadeh tarafından
ilk kez 1965 yılında yayınladığı klasik makalesiyle tanıtılmasının ardından;
sadece iki olasılığı olan Aristo mantığının yerine, bulanık mantık ve buna
bağlı uygulamalar yerini almaya başlamıştır[14].
Dünyada insan oğlunun
karşılaştığı olayların hemen hemen hepsi karmaşıktır. Bu karmaşıklık genel
olarak belirsizlik, kesin düşünce ve karar verilemeyişten kaynaklanmaktadır. Bu
durumda gerçek bir olay, insanın sisteminde ve zihninde yaklaşık olarak
canlandırılarak yorumlanır. Bilgisayarların kullandığı aristo mantığından
farklı olarak; insanın yaklaşık ve belirsizlik içeren veri ve bilgi ile işlem
yapabilme yeteneği vardır. Bulanık mantık kavramı, rastgele değişkenlerden
ziyade kesin olmayan yaklaşık kriterlerdir. Örneğin; 'hava sıcak' denildiğinde,
'sıcak' kelimesinin ifade ettiği izafi olarak birbirinden farklı olabilir.
Kutuplarda bulunan bir kişinin sıcak için 1 dereceyi algılamasına karşın,
ekvator civarındaki bir kişi için bu 35 dereceyi bulabilir. Bu rastgele
değildir; ancak belirsizdir. Bu şekilde kelimelerin ima ettikleri
belirsizliklere bulanık (fuzzy) denmektedir. Burada hemen dikkat edilmesi
gereken nokta, 'sıcak' kelimesinin ne kadar fazla sayısal dereceler topluluğunu
temsil ettiğidir. Bu topluluğa da bulanık küme adı verilmektedir. Bazı
insanların sıcaklığı 15 derece; bazılarının ise 35 derece gibi oldukça farklı
sayısal biçimde algılamasına rağmen; bu insanlar arasında bir itilaf bulunmaz.
Ancak Aristo mantığında sadece 'sıcak' ve 'soğuk' vardır. İşte bulanık mantığın
güzelliği de budur. Zadeh, insan düşüncesindeki anahtar elemanların sayılar
olmayıp bulanık kelimelerin seviyeleri olduğunu gözlemlemesi ile bulanık mantık
üzerindeki çalışmalarını yoğunlaştırmıştır[15]. İlk yıllarda fazla rağbet görmemesine
karşın, son yıllarda bulanık tabanlı uygulamalar oldukça yaygınlaşmıştır. Öyle
ki; sosyal bilimlerden mühendislik uygulamalarına kadar hemen her alanda bir
uygulama örneği bulmak mümkündür. Bulanık mantığın en fazla uygulama alanı
bulduğu alan kontrol sistemleridir. Bir bulanık kontrol mekanizmasının özünü,
giriş ve çıkış değerlerinin tespiti, bulanıklaştırma ve durulaştırma metodunun
seçilmesi ve kural tabanının oluşturulması içerir.
Pratikte genel olarak klasik küme
şeklinde beliren değişim aralıklarının bulanıklaştırılması, bulanık küme,
mantık ve sistem işlemleri için gereklidir. Bunun için bir aralıkta
bulunabilecek öğelerin hepsinin bir üyelik derecesine sahip olacak yerde, 0 ile
1 arasında değişik değerlere sahip olması düşünülür. İşte böyle olunca da, bazı
öğelerin belirsizlik içerdikleri kabul edilir. Ölçülen büyüklüğün x ile
gösterilmesi halinde x + 0.01 ve x - 0.01 arasında değişeceği anlaşılır. Bunun
klasik ve bulanık kümelerde gösterilimi Şekil 2’de verilmiştir.
Şekil 2. (a) Bulanık üyelik fonksiyonu, (b) Klasik üyelik
fonksiyonu
Bulanık olarak elde edilmiş veya
verilmiş bilgilerden yararlanarak gerekli cevapların verilmesi için bulanık
olan bilgilerin durulaştırılması gerekmektedir. Bulanık küme, mantık ve
sistemler belirli bir öneme sahip olmasına karşın, bunların bulanık olabilecek
çıkarımlarının kesin sayılar haline dönüştürülmesi gerekir. İşte bulanık olan
bilgilerin kesin sonuçlar haline dönüştürülmesi için yapılan işlemlerin tümüne
birden durulaştırma işlemleri adı verilir.
Durulaştırma için 7 değişik çözüm
metodu önerilmektedir. En Büyük Üyelik İlkesi, Sentroit Yöntemi, Ağırlıklı
Ortalama Yöntemi, Ortalama En Büyük Üyelik, Toplamların Merkezi, En Büyük
Alanın Merkezi, En Büyük İlk veya Son Üyelik Derecesi. Bunların hangisinin
kullanılacağına araştırma veya tasarımı yapan mühendisin elindeki sorunun türüne
göre cevap vermesi gereklidir[15].
KESME
PARAMETRELERİNİN BULANIK MANTIK ile MODELLENMESİ
Bulanık mantık yöntemi ile
çözümlenecek olan problemin modellenmesinde problemi etkileyen parametrelerin
ve hedef fonksiyonun tam olarak belirlenmesi gerekmektedir. Modellenecek
probleme etki eden faktörler giriş parametreleri, hedef fonksiyonu oluşturan
parametreler ise çıkış parametreleri olarak adlandırılır. Giriş ve çıkış
parametrelerinin modellenecek problem üzerindeki etkinliklerine göre tüm
parametrelerinin üyelik fonksiyon sayıları, isimleri, alt ve üst limit ayak
genişlikleri belirlenir. Örneğin, giriş parametrelerinden biri olan kesme hızı
için alt limit değeri 30 m/dak, üst limit değeri 700 m/dak, üyelik
fonksiyonları yavaş, normal, hızlı olarak tanımlanmıştır.
Bulanık mantık ile kesici takım
aşınma parametrelerinin çözüm modeli oluşturulurken parametrelerin alt ve üst
limitleri daha önce yapılmış olan deneysel çalışmalara, uzman görüşe ve
problemin amacına uygun olarak belirlenmiştir. Kesilecek malzeme sertliği,
kesici takım sertliği, kesme hızı, ilerleme oranı, kesme derinliği ve çalışma
sıcaklığı giriş parametreleri olarak belirlenerek her bir parametrenin üyelik
fonksiyonları, alt ve üst limit değerleri Şekil 3’de, tornalama işlemleri
sonucu oluşacak olan takım aşınması miktarı çıkış parametresi üyelik
fonksiyonları, alt ve üst limit değerleri Şekil 4’de verilmiştir.
Hedef fonksiyon olan kesici takım
aşınma miktarı alt limit değeri 0, üst limit değeri 0.8 ve üyelik fonksiyonları
düşük, normal, yüksek olarak belirlenmiştir.
Modeli kurmak için gerekli olan
parametrelerin üyelik fonksiyonları ve ayak genişlikleri belirlendikten sonra,
probleme etki eden parametreler arasında gerekli ilişkileri kurmak için uzman
görüşe ve deneysel verilere göre oluşturulan kuralların bir kısmı aşağıda bir
kesit şeklinde belirtilmiştir. Bazı kurallar;
1. Eğer iş
parçası yumuşak ve kesici takım sert ve kesme hızı yavaş ve ilerleme oranı
düşük ve talaş derinliği az ve çalışma sıcaklığı düşük ise aşınma çok az.
2. Eğer iş parçası
yumuşak ve kesici takım sert ve kesme hızı yavaş ve ilerleme oranı düşük ve
talaş derinliği az ve çalışma sıcaklığı düşük ise aşınma az.
3. Eğer iş
parçası sert ve kesici takım yumuşak ve kesme hızı hızlı ve ilerleme oranı
fazla ve talaş derinliği fazla ve çalışma sıcaklığı yüksek ise aşınma çok.
4. Eğer iş
parçası sert ve kesici takım yumuşak ve kesme hızı hızlı ve ilerleme oranı
fazla ve talaş derinliği fazla ve çalışma sıcaklığı yüksek ise aşınma çok
fazla.
Tornalama işlemlerinde kesme
parametrelerinin bulanık mantık ile modellenmesini amaçlayan bu çalışmada,
takım aşınmasını, en ekonomik işleme şartlarını sağlayacak şekilde kesme
parametrelerine uygulayabilmek için 1605 kural yazılmışdır.
Şekil 3. Bulanık Model Giriş Parametreleri Üyelik
Fonksiyonları ve Ayak Genişlikleri
Şekil 4. Aşınma Mekanizmasında Etkili Olan
Parametrelerin Üyelik Fonksiyonları Ve Ayak Genişlikleri
Şekil 5. Takım Aşınması İçin Genel Amaçlı
Hazırlanmış Bulanık Mantık Modeli
Şekil 6. İş Parçası Sertliği Ve Kesme Hızına Bağlı
Takım Aşınma Miktarı Grafiği
Şekil
7. Kesme Hızı ve Takım Sertliğine Bağlı Aşınma Miktarı Grafiği
TARTIŞMA
ve SONUÇ
Bu çalışmada takım aşınması için
oluşturulan genel amaçlı bulanık mantık modeli kullanılarak etkili olan her
parametrenin aşınma miktarı üzerindeki etkileri bağımsız veya ikili üçlü olarak
belirlenebilir. Şekil 5’de takım aşınmasında etkili olan parametrelerin üç
boyutlu yüzey gösterimi verilmiştir.
İş parçası sertliği ve takım
sertliği değişimine bağlı olarak oluşan
aşınma miktarı üç boyutlu yüzey gösteriminden (Şekil 5.a.), takım sertliğinin
artması, işlenen parça sertliğinin azalması durumunda aşınma miktarının en az
değere ulaşarak "çok az" aşınacağı görülmektedir. Bir diğer giriş
parametresi olan kesme hızı ve takım sertliği parametrelerinin üç boyutlu yüzey
gösteriminde (Şekil 5.b.) ise kesme hızının artması, takım sertliğinin azalması
koşuluyla aşınma miktarının artacağı ve takımın "yumuşak", kesme
hızının "hızlı" olduğu durumda aşınmanın da "çok fazla"
olacağı görülmektedir. Tornalama işlemlerinde kesici takım aşınmasına etki eden
parametrelerin değişik kesme değerlerine göre meydana gelen takım aşınma
miktarları Şekil 6. 7. ve 8. de gösterilmiştir.
İş parçası sertliği ve kesme
hızının artmasıyla takımda oluşan aşınma miktarının da arttığı Şekil 6’da
görülmektedir, diğer giriş parametreleri olan takım sertliği, yüksek (179 BHN),
ilerleme oranı yüksek (1.2 mm), talaş
derinliği fazla (8 mm) ve çalışma sıcaklığı yüksek değerinde sabit tutulmuştur.
Kesme hızının artışı ile takım
sertliği de azalırsa Şekil 7’den görüldüğü gibi aşınma en yüksek değerine
ulaşmaktadır. Kesme hızı artışı ve takım sertliği azalması sırasında iş parçası
sertliği 425 BHN (sert), ilerleme 1.2 mm (yüksek), talaş derinliği 8 mm
(fazla), çalışma sıcaklığı yüksek seçilmiştir.
Takım sertliğinin azalması ile
işlenen parça sertliği artıyorsa takımda oluşan aşınma miktarı Şekil 8’de
olduğu gibi artmaktadır. Bu esnada diğer kesme parametreleri, "hızlı"
kesme hızı, "yüksek" ilerleme oranı, "fazla" talaş
derinliği, "yüksek" çalışma sıcaklığında sabit tutulmuşdur.
Bu çalışma sonucunda talaşlı
üretimde ekonomik tornalama için en uygun takım aşınmasının oluşacağı işleme
parametreleri çok kolaylıkla kısa sürede belirlenebilecekdir. Ayrıca değişen
kesici takım performanslarına, takım tezgahlarına ve akademik çalışmalar sonucu
elde edilen olumlu kazanımlara göre kural tabanı, üyelik fonksiyonları ve ayak
genişlikleri tekrar kısa sürede düzenlenerek yeni kesme şartları
belirlenebilir. Bunun yanı sıra oluşturulan model, elektronik üretim sürecinde
takım aşınmasının eş zamanlı denetlenebilmesi için kesme şartlarının kontrol
altında tutulması amacıyla da kullanılabilir.
KAYNAKÇA
1.K Hashmi, M.A. El
Baradie, M. Ryan, "Fuzzy-Logic Based Intelligent Selection of
Machining Parameters", Journal of Materials Processing Technology Cilt 94,
1999, s. 94-111
2.C.Y.H. Lim, P.P.T. Lau,
S.C. Lim, "The Effects of Work Material on Tool Wear", Wear Cilt
250, 2001, s. 344-348
3. G.E. D'Errico, "Fuzzy
Control Systems With Application to Machining Process", Journal of Materials Processing Technology
Cilt 109, 2001, s. 38-43
4. R.X. Du, M.A Elbestawi,
S. Li, "Tool Condition Monitoring in Turning Using Fuzzy Set
Theory", International Journal of Machine Tools & Manufacture Cilt
32/6, 1992, s.781
5. T.J. Ko, D.W. Cho,
"Estimation of Tool Wear Length in Finish Milling Using a Fuzzy Inference
Algorithm", Wear, Cilt 169, 1993, s. 97
6. C. Chungchoo, D. Saini, "On-Line
Tool Wear Estimation ın CNC Turning Operations Using Fuzzy Neural Network
Model", International Journal of Machine Tools & Manufacture Cilt 42,
2002, s. 29-40
7. S.V. Wong, A.M.S.
Hamouda, M.A. El Baredie, "Generalized Fuzzy Model For Metal Cutting
Data Selection", Journal of Materials Processing Technology Cilt 89-90,
1999, s. 310-317
8. Z. Chen, T. Hope, H.
Sadek, G. Smith, "Fuzzy Model Based in Process Tool Wear
Estimation", International Conference on Control Applications, Proceeding
Of The 1998 IEEE International Conference On Control Applications cilt.1, 1998,
s. 31-35
9. J. Kopac,
"Influence Of Cutting Material And Coating on Tool Quality and Tool
Life", Journal of Materials Processing Technology Cilt 78, 1998, s. 95-103
11. S. İlkaz, "CNC
Tornalama İşlemlerinde Kesme Parametrelerinin Bulanık Mantık İle
Belirlenmesi", SDÜ Makine Eğitimi , Y.Lisans Tezi, 2002
12. Y. Şahin,
"Talaş Kaldırma Prensipleri 2", Nobel Yayın,
13. A. Molinari, M. Nouari,
"Modeling
of Tool Wear By Difusion in Metal Cutting", Wear Cilt 252, 2002, s.
135-149
14. S. Dolinsek, J. Kopac, "Acustic
Emission Signals For Tool Wear Identification", Wear 225-229, 1999, s.
295-303
15. Lütfü A Zadeh,
"Fuzzy
Sets", Information and Control, Cilt 8, 1965, s. 338-353
16. Zekai Şen,
Bulanık
Mantık ve Modelleme İlkeleri, 1999, s.166