Kesici takımlar, Delme, Frezeleme, Aşınma, Takım aşınmasının gözlemlenmesi, Gözlemleme teknikleri, Yapay Sinir Ağlan Torna, delme, taşlama gibi metal kesme, delme ve şekillendirme işlemleri endüstri devriminden günümüze kadar imalat sektöründe en sık kullanılan işlemler olmuşlardır. Ülkemizdeki Gayri Safi Milli Hasılanın % 24'ünü İmalat Sektörünün oluşturduğu göz önüne alınırsa bu tür işlemlerin ve kullanılan kesici, delici ve şekil verici takımların bu sektöre ekonomik bazdaki katma değerlerinin ne kadar önemli olduğu açığa çıkmaktadır. İmalat sektöründe kullanılan teknoloji, zaman içerisinde elle çalıştırılan basit üretim makinelerinden oldukça yüksek ve karmaşık teknolojiye sahip CNC makinelerine doğru olan gelişiminde söz konusu alet ve takımların tam otomasyonla çalıştırılması da büyük önem kazanmıştır. Bu çalışmada, ilk olarak kesici takımlardaki matkap ve frezeleme kesme işlemi sırasında meydana gelen aşınma mekanizmaları üzerinde durulmuştur. Aşınmanın gözlemlenmesi, kesici takımın kırılmadan değiştirilmesi çok önemlidir. Çünkü, kesici takımın kırılması gerek çalıştığı tezgaha gerekse iş parçasına ekonomik açıdan büyük zarara yol açmaktadır. Burada, literatürde matkap ucunun aşınmasının gözlemlenmesi üzerine yapılan çalışmalar tanıtılmış; kullanılan direkt ve dolaylı ölçme teknikleri ile sensör füzyonu konusundaki çalışmalar özetlenmiştir. Kesici takım aşınmasını gözlemlemenin esas amacı, hangi tür aşınma tipi olursa olsun alet kırılmadan veya çalıştığı iş parçasına büyük zararlar verecek kadar ciddi aşınma durumuna gelmeden önce aletin değiştirilmesi gereken zamanı tam olarak bulmaktır. Kesme kuvvetleri, akım, ses ve titreşim sinyalleri kesici takım aşınmasına karşı çok hassas oldukları için on-line alet durumunu gözlemleme için potansiyel olarak uygundur. Bu çalışmada deneysel sonuçlarla, kesici takım aşınmasının gelişimini yapay sinir ağlan kullanarak, bilgisayarla kontrol edilerek gözlemlenebileceği ve aynca aletin durumunun belirlenebileceği gösterilmiştir. Kesme işlemi sırasında kesici takım aşınmasının gelişimini izlemek amacıyla; çalışabilir ve körlenmiş gibi aşınma durumlan, sensör sinyalleri kullanılarak ayırt edilebilmiştir. Deneysel sonuçlar elde edilerek, on-line gözlemlemeyle etkin olarak endüstriyel ortamda da uygulanabileceği gösterilmiştir. Son olarak, kesici takım aşınmasında hassas veriler ölçülebildiği sürece torna, taşlama ve öğütme gibi diğer talaşlı imalat yapan makine işlemleri için de bilgisayarla gözlemleyerek kullanılabileceği gösterilmiştir.
A DEVELOPMENT OF ON-LINE MONITORING SYSTEM FOR TOOL WEAR IN CUTTING OPERATİONS Keywords: Cutting tools, Drill, Mill, Wear, Tool wear monitoring, Monitoring techniques, Neural Network Metal removing and cutting operations such as turning, drilling, milling and grinding have been the most frequent used operations from industrial revolution up to nowadays. Since manufacturing constitutes 24 % of Gross National Product (GNP) in our country, the importance of these operations and cutting tools come out from the economical point of view. As the technology used in manufacturing has developed to CNC machines, full automation of machine tools have gained a substantial importance. Although the technology uses automation systems, there are two unsolved problems in metal cutting operations. Tool wear and tool breakage. Since the dynamics of tool wear can't be completely understood due to its complexity, these are the primary problems in manufacturing technology. In this study, first of all, had focused on the tool wear mechanism of drilling and milling operation of the cutting tool. Tool wear condition monitoring system is important to change cutting tools before it breaks. Tool wear causes breakage after a certain value; this results in catastrophic damage both workpiece and machine setup itself. The economical aspect of tool breakage is incomparably huge. The studies on the monitoring of drill bit wear in literature have been introduced; the direct/indirect techniques used and sensor fusion techniques have been summarized. No matter what type of wear occurs, the main purpose of tool wear condition monitoring system is to determine the exact time for replacing tool, before it brakes or it reaches serious wear that may cause big damage to workpiece material. Because thrust force, current, sound and vibration are very sensitive to tool wear, these signals are appropriate for on-line monitoring of tool wear condition. During the cutting operation in milling and drilling, the wear status of the tool is classified as workable or dull using the neural networks based on measured signals. In this study, have obtained to monitoring in a computer tool wear condition by unity artificial neural network as an experimental result. Furthermore, the developed system in this study is aimed as practically applicable in industrial fields by using on-line monitoring. Finally, the monitoring system can be used for any kind of metal cutting operations as long as the signals that are sensitive to tool wear, can be measured. XVI
