METALİK BİYOMALZEMELERİN EDM YÖNTEMİYLE İŞLENEBİLİRLİKLERİNİN SINIFLANDIRILMASI

Abstract

Bu çalışmada, Ti6Al4V ve Rex734 metalik biyomalzemeler, elektro erozyonla işleme (EEİ) yöntemiyle işlenmiştir. Deneylerde vurum ara süresi (10µs), dielektrik sıvı sirkülasyon basıncı (5 Bar) ve aralık voltajı (100V) faktörleri sabit tutulurken; vurum süresi (2-8µs) ve akım (8-32A) parametreleri değişken olarak kullanılmıştır. Deneyler sonrasında, EEİ yöntemi ile işlenmiş yüzeyler taramalı elektron mikroskobu (SEM) ve 3B yüzey topografya cihazı yardımıyla incelenmiştir. Numune yüzeylerinden EDS analizleri alınmış, yüzey çatlak yoğunluğu (YÇY), artık tabaka kalınlığı (ATK), talaş kaldırma oranı (TKO) ve ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra) değerleri ölçülmüştür. İşleme parametreleri ile ölçülen değerler arasındaki ilişkiler, lineer regresyon yöntemi ile belirlenmiş ve faktörlerin istatistiksel etkileri varyans analizi (ANOVA) yardımı ile tespit edilmiştir. Çalışmada ayrıca, malzeme sınıflandırması yapan bir destek vektör makine (SVM) modeli geliştirilmiştir. Sonuç olarak; akım ve vurum süresinin artmasıyla, her iki malzeme için de YÇY değerinin azaldığı, TKO, ATK ve Ra değerlerinin ise arttığı tespit edilmiştir. Lineer denklemlerin, çıktıları yüksek oranda tahmin ettikleri görülmüştür.

In this study, the Ti6A14V and Rex734 metallic biomaterials were machined by electrical discharge machining (EDM) process. In the experiments, the pulse interval time (10µs), dielectric circulation pressure (5 Bar) and gap voltage (100V) were fixed, while pulse duration (2-8us) and current (8-32A) factors were choosen as alternative. After experiments, the EDMed surfaces were examined by using scanning electron microscope (SEM) and 3D surface topography device. Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) analyzes were taken from the machined surfaces and surface crack density (SCD), recast layer thickness (RLT) and average surface roughness (Ra) values were measured. The relationships between the machining parameters and measured values were determined by linear regression method. The statistical effects of factors on the performance outputs were determined with the help of analysis of variance (ANOVA) technique. Furthermore a support vector machine (SVM) model was developed to classife the choosen material As a consequence; it was observed that the SCD values were decreased with increase of pulse duration and current for both materials; whenever RLT, MRR and Ra were tendency of increase with EDM parameters.