Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Karabatak, Mustafa" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Derin kriyojenik işlemin aısı d2 soğuk iş takım çeliğinin işlenebilirliğine etkisi
    (Düzce Üniversitesi, 2017) Karabatak, Mustafa; Kara, Fuat
    Bu çalışmada, AISI D2 soğuk iş takım çeliğinin sert tornalanmasında, soğuk iş takım çeliğine uygulanan derin kriyojenik işlem ve temperleme işleminin yüzey pürüzlülüğü (Ra) ve takım aşınması üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Bununla birlikte, derin kriyojenik işlemin mekanik özellikler (makrosertlik ve mikrosertlik) ve mikroyapı üzerine etkileri incelenmiştir. Deney numuneleri CHT, DCT-36 ve DCTT-36 olmak üzere üç gruptan oluşmaktadır. Birinci gruptaki numuneler, sadece geleneksel ısıl işleme tabi tutularak 62 HRc sertliğine getirilmiştir. İkinci grup, geleneksel ısıl işlem sonrasında -145°C'de 36 saat derin kriyojenik işlem gören numunelerden oluşmaktadır. Son grup ise hem geleneksel ısıl işlem hem de derin kriyojenik işlem görmüş ve sonrasında 200°C'de 2 saat temperleme işlemi uygulanmış numunelerden oluşmaktadır. Deneylerde kesici takım olarak, Al2O3 + TiC matris esaslı kaplamasız karma alümina seramik (AB30) ve Al2O3 + TiC matris esaslı ve PVD yöntemiyle TiN kaplı seramik (AB2010) kesici takımlar kullanılmıştır. Deneylerde, üç farklı kesme hızı (50, 100, 150 m/dak), üç farklı ilerleme hızı (0,08, 0,16, 0,24 mm/dev) ve üç farklı kesme derinliği (0,25, 0,50, 0,75 mm) parametreleri seçilmiştir. Takım aşınması deneyleri ise, 150 m/dak kesme hızı, 0,08 mm/dev ilerleme hızı ve 0,6 mm kesme derinliğinde gerçekleştirilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda; hem yüzey pürüzlülüğü hem de takım aşınması açısından en iyi sonuçlar, DCTT-36 numunesi ile elde edilmiştir. Kesici takımlar karşılaştırıldığında, yine yüzey pürüzlülüğü ve takım aşınması için en iyi sonuçlar kaplamalı seramik takım (AB2010) ile elde edilmiştir. Makrosertlik ve mikrosertlik değerleri DCT-36 numunesinde en yüksek seviyeye çıkmıştır. Mikroyapı açısından, daha homojen ve daha ince ikinci karbür oluşumlarının görüldüğü DCTT-36 numunesinin en iyi sonuçları sergilediği görülmüştür. Sonuç olarak, AISI D2 soğuk iş takım çeliğine uygulanan derin kriyojenik işlemin yüzey pürüzlülüğü, takım aşınması, mekanik özellikler ve mikroyapı bakımından olumlu sonuçlar sergilediği gözlemlenmiştir.
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Effect of machinability, microstructure and hardness of deep cryogenic treatment in hard turning of AISI D2 steel with ceramic cutting
    (Elsevier, 2020) Kara, Fuat; Karabatak, Mustafa; Ayyildiz, Mustafa; Nas, Engin
    This study examined the hard turning of AISI D2 cold work tool steel subjected to deep cryogenic processing and tempering and investigated the effects on surface roughness and tool wear. In addition, the effects of the deep cryogenic processes on mechanical properties (macro and micro hardness) and microstructure were investigated. Three groups of test samples were evaluated: conventional heat treatment (CHT), deep cryogenic treatment (DCT-36) and deep cryogenic treatment with tempering (DCTT-36). The samples in the first group were subjected to only CHT to 62 HRc hardness. The second group (DCT-36) underwent processing for 36 h at -145 degrees C after conventional heat treatment. The latter group (DCTT-36) had been subjected to both conventional heat treatment and deep cryogenic treatment followed by 2 h of tempering at 200 degrees C. In the experiments, Al2O3 + TiC matrix-based untreated mixed alumina ceramic (AB30) and Al2O3 + TiC matrix-based TiN-coated ceramic (AB2010) cutting tools were used. The artificial intelligence method known as artificial neural networks (ANNs) was used to estimate the surface roughness based on cutting speed, cutting tool, workpiece, depth of cut and feed rate. For the artificial neural network modeling, the standard back-propagation algorithm was found to be the optimum choice for training the model. Three different cutting speeds (50, 100 and 150 m/min), three different feed rates (0.08, 0.16 and 0.24 mm/rev) and three different cutting depths (0.25, 0.50 and 0.75 mm) were selected. Tool wear experiments were carried out at a cutting speed of 150 m/min, a feed rate of 0.08 mm/rev and a cutting depth of 0.6 mm. As a result of the experiments, the best results for both surface roughness and tool wear were obtained with the DCTT-36 sample. When cutting tools were compared, the best results for surface roughness and tool wear were obtained with the coated ceramic tool (AB2010). The macroscopic and micro hardness values were highest for the DCT-36. From the microstructural point of view, the DCTT-36 sample showed the best results with homogeneous and thinner secondary carbide formations. (C) 2019 The Authors. Published by Elsevier B.V.

| Düzce Üniversitesi | Kütüphane | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Düzce Üniversitesi, Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Düzce, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim