Özet:

Bu çalışmada Al/SiC kompozit malzemenin yüzey pürüzlülüğü kesme parametrelerine bağlı olarak yapay sinir ağları yaklaşımı kullanılarak yüksek doğrulukta tahmin edilmiştir. Al/SiC kompozit malzemenin TiCN+TiN kaplamalı cementide carbide kesici takımla işlenmesi sonucu deneysel olarak elde edilen yüzey pürüzlülüğü değerleri ileri beslemeli geriye yayılımlı 9 farklı YSA modelde eğitilmiştir. YSA modellerinin ağ yapılarındaki nöron sayıları: 3-5-6-1, 3-6-4-1, 3-6-6-1, 3-4-3-5-1, 3-4-5-3-1, 3-6-2-3-1, 3-7-1, 3-8-1 ve 3-9-1'dir. YSA’nın eğitimi ve testi sonrası elde edilen değerler YSA modellerde yaygın olarak kullanılan istatistiksel analizlere tabi tutularak incelenmiştir. Deneysel çalışmaların zorluğu, analitik ifadelerin karmaşıklığı bir çok çalışmada olduğu gibi, YSA kullanımının avantajı kullanılarak kesme parametrelerine bağlı olarak yüzey pürüzlülüğünün tahmini bu çalışmada da YSA’nın kullanılabilirliğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: