Mermer Kesme Ýþleminde Spesifik Enerji Faktörünün ANFIS ve YSA Yöntemleri ile Tahmini

Bu çalýþmada, mermer kesme parametrelerinin enerji tüketimine etkisi, Yapay Sinir Aðlarý ve ANFIS kullanýlarak tahmin edilmiþtir. Tahmin metotlarýnda giriþ olarak mermerin sertliði, testere dönüþ hýzý ve kesme hýzý parametreleri kullanýlmýþ ve birim hacim baþýna harcanan kesme enerjisinin bir ifadesi olan spesifik enerji faktörü çýkýþ olarak alýnmýþtýr. Aðlarýn eðitimi için kullanýlan veriler, Afyon Kocatepe Üniversitesi laboratuarlarýnda bulunan, mermer kesilebilirlik analizleri için geliþtirilmiþ, bilgisayar tabanlý, dairesel testereli blok kesme (S/T) makinesinde yapýlan bir deneysel çalýþmadan alýnmýþtýr. Bu veriler Denizli Traverteni ve Bilecik Bej tipi mermerlere ait kesim parametreleridir. Bu verilerin bir kýsmý eðitimde kullanýlmýþ ve tüm veriler daha sonra eðitilen aðlarda test edilmiþtir. Tahmin edilen sonuçlar elde edilmiþ deney sonuçlarýyla karþýlaþtýrýlmýþtýr. Sonuç olarak tahmin edilen verilerin deneysel verilere oldukça yakýn olduðu görülmüþtür.

Estimation of Specific Energy Factor in Marble Cutting Process Using ANFIS and ANN

In this study, effect of the marble cutting parameters on energy consumption was estimated by using Artificial Neural Network and ANFIS. In both of these estimation methods, marble’s hardness, speed of circular saw rotation and cutting speed parameters were used as inputs, specific energy factor, cutting energy in per unit volume was taken as output. The data for training networks were taken from a PC based block cutter machine (S/T) with circular diamond saw blade at Afyon Kocatepe University Labs. These data are cutting parameters of “Denizli Travertine” and “Bilecik Beige” type marbles. Some of these data were used for training and then all data were used for testing stage of the networks. To show the effectiveness of the study, estimated data were compared with experimental data. As conclusion, it was reported that estimated data were quite close to experimental result.