Buruşma ve boyun vermeye benzer geometrik kararsızlıklar derin çekme işleminde başlıca kusurlardır. Bunlardan dolayı şekillendirilebilirlik azalırken zaman ve malzeme kaybı artmaktadır. Sürtünme, buruşma ve boyun vermede önemli bir değişkendir. Bundan dolayı derin çekme işleminde bunların tahmini son derece önemlidir. Geçmişte tahmin deneme yanılma yaklaşımıyla yapılırdı. Ama bu yaklaşım zaman kaybettiren bir yaklaşımdır. Bu çalışmada zaman ve malzeme kaybını önlemek için YSA’nın kullanılabilirliği esas alınmıştır. YSA’nın eğitilmesi için SEY kullanılmış ve YSA’nın güçlü ve hızlı bir tahmin yöntemi olduğunu göstermek için derin çekmede geometrik kararsızlıkların tahmininde kullanılmıştır. Pekleşme üsseli, pekleşme katsayısı ve sürtünme katsayısı değiştirilerek 9 set oluşturulmuş ve bunlar SEY ile çözümlenerek eğitim amaçlı kullanılmıştır. Sonuç olarak malzeme özellikleri girilerek kalınlık değişiminin tahmini için YSA kullanılmıştır [38].
YSA modeliyle metal şekillendirmede buruşma gibi yüzey hatalarının tahmini ve bu hatalardan kaçınılması hedeflenmiştir. Farklı kalitede ticari saf alüminyum malzeme konik kalıpta şekillendirilmiştir. YSA modeliyle buruşma başlangıcının tahmininde iyi sonuçlar elde edilmiştir [39].
‘Sac metal derin çekme işleminde zeki kontrol teknolojisi’ adlı çalışmada;
1- Analiz için mekanik model oluşturarak, zımba kuvveti ve mesafesi tanımlanmış ve derin çekme işleminde temel değişkenlerin etkileri ortaya konulmuştur,
2- YSA ile eş zamanlı tanımlama yapmışlar. Giriş değişkenleri fazla olduğunda YSA etkilerini iyileştirmek için iki kola ayrılmıştır,
3- Teorik ve deneysel analizlerle kritik yırtılma yükünün kontrol prensibi ortaya konulmuştur. Böylece baskı plakası kuvvetinin ve çekme yüksekliğinin iyileştirilmesi,
4- Hidrolik presin kontrolü zeki sistemlerle sağlanmıştır [40].
‘Sac levhaların şekillendirilebilirliğine etki eden değişkenlerin incelenmesi’ adlı çalışmada işlem değişkenlerinin arasındaki etkileşim deneysel olarak incelenmiş ve
bu etkileşimin işlem başlangıcında tahmin edilebilmesi için bir bulanık mantık modeli geliştirilmiştir. Kalıp kavisi, zımba kavisi, sac malzeme cinsi, sac malzeme kalınlığı, pres hızı ve çekme boşluğunun dikkate alındığı bu çalışmada
- Çekme parametrelerinin derin çekme işlemi üzerindeki etkilerinin deneysel olarak belirlenmesi,
- Deneysel sonuçlar ile sonlu elemanlar yöntemine dayalı yazılımlarla, yapılan analizleri kıyaslamak ve doğruluk yüzdelerinin belirlenmesi,
- Elde edilen deneysel sonuçların, bulanık mantık uygulaması denetimini sağlamak amacıyla kullanılması ve farklı parametre değerleri için uygulanabilir bir modelin çıkarılması hedeflenmiştir [41].
Derin çekme işleminde zeki kontrol sistemi tasarlanmış ve uygulanmıştır. Bu zeki kontrol sisteminde üretim sonuçlarını tahmin edebilmek için sensor, yapay görme (kameralar) ve sinir ağları kullanarak derin çekmeyi etkileyen değişkenlerin kontrolünü bulanık mantık temelli olarak tasarlamıştır. Sistemin çalışması;
- Derin çekme işlemini etkileyen değişken değerleri rastgele belirlenerek deney başlatılır,
- Sensörler ve kameralarla deney izlenerek veriler bilgi tabanına aktarılır,
- Ürünün kusurlu olup olmadığı, eğer kusurlu ise kusurun tipi belirlenir,
- Ürün kusurlu ise ürün kalitesini iyileştirmek için bulanık mantık temelli kontrol sistemi değişkenleri tekrar belirlemiştir [42].
Bu çalışmada hidro-mekanik derin çekmede silindirik parça duvarında kalınlık dağılımının tahmininde YSA kullanılmıştır. YSA modelinin eğitilmesinde ve test edilmesinde deneysel sonuçlardan yararlanılmıştır. YSA mimarisinde giriş katmanı malzeme ve işlem değişkenlerinden olmak üzere 12 nörondan, çıkış katmanı ise silindirik parça duvarındaki kalınlık dağılımını veren 3 nörondan oluşmaktadır. YSA eğitildikten sonra bilinmeyen değerler için tahmin yaptırılmış ve tahminlerin oldukça iyi olduğu görülmüştür. Ayrıca bu çalışmada hidro-mekanik derin çekmeyle geleneksel derin çekme karşılaştırılmıştır [43].
İnce sac malzemelerin buruşmasında baskı plakasının etkileri incelenmiş ve şekillendirmeyi iyileştirmek için bir algoritma geliştirilmiştir. Yapılan önceki çalışmalarda SEY ile yaptıkları simulasyonlar sonucunda buruşmanın kabul edilebilir alt ve üst sınır değerlerini belirlenmiş, derin çekme işlemi sırasında buruşma seviyesini eş zamanlı olarak tespit ederek baskı plakasının mesafesi kontrol edilerek ürün kalitesi iyileştirilmiştir [44].
Limit çekme oranını (LÇO) iyileştirmek için silindirik derin çekme işleminde bulanık uyumlu kontrolle baskı plakası kuvvetinin (BPK) uygulanması hedeflenmiştir. Ve alüminyum alışımlı sac metallerde bulanık uyumlu sac değişken BPK kontrolüyle LÇO’nda %2,4 oranında iyileştirmeye ulaşılmıştır. BPK’nın kontrolü için ortam şartları, şekillendirme ekipmanları ve yağlama şartlarından oluşan bir bilgi bankası oluşturulmuştur. Geliştirilen algoritmayla BPK başlangıçta buruşmayı önleyecek fakat yırtılmaya sebep olamayacak sınırlar arasında belirlenerek uygulanmıştır. Bu sınırlar bilgi bankasındaki verilere göre belirlenir ve derin çekme işlemi sırasında buruşukluk miktarı eş zamanlı olarak ölçülerek BPK’nin uyumu sağlanır. Sonuç olarak LÇO’nın iyileştirilmesi için geliştirilen algoritmanın verimliliği ispat edilmiş ve zeki sistemler kullanılarak uygun BPK ile LÇO’nın iyileştirilebileceği gösterilmiştir [45].
Bulanık mantık tabanlı kontrol sistemiyle baskı plakası kuvveti, zımba hızı kontrol edilerek sac malzemenin şekillendirilebilirliğinin ve kalitesinin arttırılması hedeflenmiştir. Kontrol sistemi için farklı baskı plakası kuvveti ve farklı zımba hızlarıyla yapılan deneylerden elde edilen sonuçlardan oluşan bilgi tabanı ve kullanıcı ara yüzü oluşturulmuştur. Başlangıç koşulları ara yüzden girilerek baskı plakası kuvvetinin ve zımba hızının kontrolü gerçekleştirilmiştir [46].
‘Sac metal şekillendirmede kalıp tasarımı için yapay zekâ sistem yaklaşımı’ konulu bir çalışmada, günümüzde kalıp tasarımının geçmiş bilgilere dayalı olarak deneme yanılma yöntemiyle çalışıldığına işaret edilmiştir. Çok hızlı işlem yapabilen bilgisayarların kullanılmaya başlanması, analilerin ve tasarımların bilgisayarla yapılması, onlarca haftada yapılan işleri kısa bir sürede yapılabilmesini sağlamıştır.
Fakat 3D sonlu elemanlar analiz programlarının çok pahalı olması, daha basit bilgi tabanlı sistemlerin uygulamaya alınması gerekliliğine işaret edilmiştir [47].
YSA ve elastoplastik teoreminin birleşimini temel alarak derin çekme işlemi sırasında kendini yenileyebilen ve işlem değişkenlerini kontrol edebilen yapay zeka tanımlamalarını ortaya koymuşlardır. Derin çekme işlemi sırasında sürtünmeyi gözlemlemişler ve sürtünmeye göre baskı plakası kuvvetini değiştirerek ürün kalitesini kontrol altında tutmayı hedeflemişlerdir [48].
2.3. Derin Çekmede Ürün Kalitesini Etkileyen İşlem Değişkenlerin İstatistiksel