Metal Eklemeli ve Geleneksel İmalat Yöntemleriyle Üretilen Alüminyum Profillerin Sıcaklık Davranışının Bulanık Mantık ve Yapay Zekâ Tabanlı Modellemesi - Özsoy, Koray; Aksoy, Bekir (Fırat University, 2025)
Çalışmada, alüminyum ekstrüzyon profillerinin sıcaklık özellikleri üzerinde üretim teknolojilerinin etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Mevcut geleneksel imalat yöntemlerinin üretim kısıtlamalarını aşmak amacıyla, metal eklemeli imalat yöntemiyle üretilen kalıplar kullanılarak profil çıkış sıcaklıkları değerlendirilmiştir. Eklemeli imalat teknolojisinin sunduğu tasarım esnekliği sayesinde, alüminyum profillerin termal analizleri gerçekleştirilmiş ve böylece üretim teknolojisinin süreç performansı üzerindeki etkileri ortaya konmuştur. Çalışma kapsamında, alüminyum ekstrüzyon kalıpları hem geleneksel imalat yöntemiyle hem de EOS© tarafından sağlanan maraging çeliği (MS1) metal tozu kullanılarak Doğrudan Metal Lazer Sinterleme (DMLS) yöntemiyle üretilmiştir. Alüminyum profillerin termal davranışlarını belirlemek amacıyla saha testleri gerçekleştirilmiş ve profil çıkış sıcaklıkları ölçülmüştür. Elde edilen bu deneysel verilere dayanarak, hız ve üretim teknolojileri giriş değişkenleri ile çıkış değişkeni olarak sıcaklık değerleri kullanılarak bulanık mantık ve yapay zeka tabanlı bir modelleme gerçekleştirilmiştir. Bulanık mantık tabanlı model, hız ve üretim teknolojisi parametrelerine bağlı sıcaklık tahminlerinde deneysel verilerle %95’in üzerinde gerçekleşmiştir. Çalışmanın son aşamasında, bu çalışmaya özgü hazırlanan veri seti yapay sinir ağları modeli ile eğitilmiş ve elde edilen sonuçlara göre R² performans değerlendirme metriğinde %93 doğruluk oranına ulaşılmıştır. Sonuçlar, metal eklemeli imalat yöntemiyle üretilen kalıplar kullanılarak elde edilen alüminyum profillerin çıkış sıcaklıklarının, geleneksel imalatla üretilen profillere kıyasla daha düşük olduğunu ortaya koymuştur. Bu durum, özellikle maraging çeliğinden üretilen kalıp bileşenlerinin termal yük altında daha uzun ömürlü olabileceğini ve kalıp verimliliğinin önemli ölçüde artırılabileceğini göstermektedir.

The aim of this study is to investigate the effects of production technologies on the thermal properties of aluminum extrusion profiles. To overcome the limitations of conventional manufacturing methods, profile exit temperatures were evaluated using molds produced via metal additive manufacturing. Leveraging the design flexibility offered by additive manufacturing technology, thermal analyses of aluminum profiles were conducted, thereby revealing the influence of production technology on process performance. Within the scope of the study, aluminum extrusion molds were manufactured using both conventional methods and the Direct Metal Laser Sintering (DMLS) process, employing maraging steel (MS1) metal powder provided by EOS©. To determine the thermal behavior of the aluminum profiles, field tests were conducted, and profile exit temperatures were measured. Based on the experimental data obtained, a fuzzy logic and artificial intelligence-based model was developed, with speed and production technology as input variables and temperature as the output variable. The fuzzy logic-based model achieved more than 95% agreement with the experimental data in predicting temperatures depending on production speed and manufacturing technology parameters. In the final stage of the study, a dataset specifically prepared for this research was used to train an artificial neural network model, and the results indicated that the R² performance evaluation metric reached an accuracy level of 93%. The results indicate that the exit temperatures of aluminum profiles produced using molds manufactured via metal additive manufacturing are lower than those produced using conventional methods. This suggests that mold components—particularly those made of maraging steel—can exhibit longer service life under thermal loads, leading to a significant improvement in mold efficiency.
Modeling the Temperature Behavior of Aluminum Profiles Produced by Metal Additive and Conventional Manufacturing Methods Using Fuzzy Logic and Artificial Intelligence
Keywords: Mechatronics Engineering; Mekatronik Mühendisliği