Yapay sinir ağları ile döküm parçaların sertliğine etki eden parametrelerinin analizi ve bir uygulama

Abstract

Bu tez çalışmasında aralarındaki ilişkiler net olarak analiz edilemeyen döküm parametrelerinin önemli bir kalite değişkeni olan sertlik değeri üzerindeki etkileri yapay sinir ağı modeli kullanılarak belirlenmiştir. Yapay sinir ağına girdi parametresi olarak yüzde karbon, silisyum, mangan, fosfor, kükürt, krom, bakır miktarları, döküm sıcaklığı, döküm süresi ve kullanılan kalıp kumunun gaz geçirgenliği ile birlikte döküm sırasında kullanılan aşılama miktarı kullanılmıştır. Döküm sürecindeki parametreler literatür çalışmasına göre ve uzmanların görüşüne göre seçilmiştir. Yapay sinir ağında geri yayılmalı öğrenim metodu kullanılmıştır. Çemaş Döküm AŞ'de bir pik döküm parça için gerçek bir endüstri uygulaması gerçekleştirilmiş ve etkin sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir.

In this thesis, efects of casting parameters which can not be determined interaction between each other on hadness value as an important quality variable are analysed using Artificial neural network model. Percentages of carbon, silisium, manganese, phosphor, sulphur, crome, cupper, casting temperature, mould sand gas permeability and inoculant used as an input for artificial neural network. Casting process parameters choosed according to expert and literature review. Back propegation algoritm method is used on neural network. The network tested as a case study for gray iron part in Çemaş Döküm AŞ and efective results are obvserved.