Journal of Engineering and Science

i

Volume: 5 Issue : 1

Year : 2017

ii

Volume 5 / Issue 1

Journal of Engineering and Science

Editor in Chief

(Owned By Academic Platform) Prof.Dr.Mehmet SARIBIYIK, Sakarya University, Turkey

mehmets@sakarya.edu.tr

Editors

Prof.Dr. Barış Tamer TONGUÇ, Sakarya University, Turkey btonguc@sakarya.edu.tr

Assoc. Prof. Dr. Fatih ÇALIŞKAN, Sakarya University, Turkey fcaliskan@sakarya.edu.tr

Asst. Prof. Dr. Hakan ASLAN, Sakarya University, Turkey haslan@sakarya.edu.tr

Support

Lec. Gökhan ATALI, Sakarya University, Turkey gatali@sakarya.edu.tr

Members of Advisory Board

Prof. Dr. Abdullah Çavuşoğlu, Council of Higher Education, Turkey

Prof. Dr. Mehmet Emin AYDIN, University of West of England, England

Prof. Dr. Erol ARCAKLIOĞLU, The Scientific and Technological Research Council of Turkey

Prof. Dr. Fahrettin ÖZTÜRK, The Petroleum Institute, The United Arab Emirates

Prof. Dr. Ahmet TÜRK, Celal Bayar University, Turkey

ISSN: 2147-4575

Contact

Academic Platform info@apjes.com http://apjes.com/

iii

Journal of Engineering and Science

Contents

Recovery of Plant Nutrition Elements from Steel Slag and Influence of These Elements on the Plant Growth

1-7

Analysing Effect of Welding Parameters to Capability on Spinwelding Machine

8-14

Fuzzy Neural Network Controller as A Real Time Controller Using PSO 15-22 Collision Analysis Earthquake Exposed Adjacent Structure Which Has

Weak Storey Irregularities

23-33

Nurse Scheduling Problems And An Application In Hospital 34-40

41-47

iv

Journal of Engineering and Science

İçindekiler

Çelikhane Cürufundan ve Tufalından Bitki Besin Elementlerinin Geri Kazanımı ve Bu Elementlerin Bitki Büyümesine Etkisi

1-7

Sürtünme Kaynak Makinasında Kaynak Parametrelerinin Kapabiliteye Etkisinin İncelenmesi

8-14

Fuzzy Neural Network Controller as A Real Time Controller Using PSO 15-22 Depreme Maruz Zayıf Kat Düzensizliğine Sahip Bitişik Nizam Binaların

Çarpışma Analizi

23-33

Hemşire Çizelgeleme Problemi Ve Hastanede Bir Uygulama 34-40

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

*Corresponding author: Address: Faculty of Engineering, Department of Environmental Engineering Mersin University, 33342, Mersin TURKEY. E-mail address: demiraydeniz@gmail.com, Phone: +903243610001 Fax:

+903243610032

Doi: 10.21541/apjes.283725

Çelikhane Cürufundan ve Tufalından Bitki Besin Elementlerinin Geri Kazanımı ve Bu Elementlerin Bitki Büyümesine Etkisi

1*Aydeniz Demir Delil, ¹Dilan Yıldırım ve ¹Nurcan Köleli

1Mersin Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Çevre Mühendisliği Bölümü, Çiftlikköy, Mersin Geliş Tarihi: 2017-01-04 Kabul Tarihi: 2017-01-31

Öz

Bu çalışmanın amacı, demir-çelik endüstrisinden kaynaklanan ve tehlikesiz atık olarak nitelendirilen çelikhane cüruf ve haddehane tufalinden, demir (Fe) ve diğer bitki besin elementlerinin geri kazanımı ve bu elementlerin bitki büyümesine etkisini ortaya koymaktır. Cüruf ve tufal örnekleri öğütüldükten sonra toplam besin elementi ve kirletici potansiyelini belirlemek için Cd-Cu-Ni-Pb-Zn-Cr başta olmak üzere Be-B-Ti-V-Cr-Mn-Fe-Co-Ni-Cu-Zn-As-Se-Sr- Mo-Cd-Sb-Ba-Pb içeriği indüktif olarak eşleştirilmiş plazma-kütle spektrometresi (ICP-MS)’nde belirlenmiştir. Ark ocağı cürufu, ızgara altı cürufu ve tufalin % olarak Fe içeriği sırayla 23, 55 ve 40 olarak bulunmuştur. İkinci aşamada demirli gübre çözeltisi hazırlamak için en fazla Fe konsantrasyonuna sahip olması nedeniyle ızgara altı cürufu (%55 Fe) ve tufal %40 Fe) örneği, şelatlayıcı ajan (etilendiamin tetra asetik asit) EDTA ve konsantre nitrik asit (HNO3) ile çözünürleştirilmiştir. Hazırlanan demirli gübre çözeltisinin element içeriği ICP-MS’te tekrar belirlenmiştir.

Çözünürleştirme sonrasında hazırlanan demirli gübre çözeltisinin sırasıyla kütlece %6 ve %2 oranında suda çözünür Fe içerdiği belirlenmiştir. Daha sonra hazırlanan demirli gübre çözeltisi 0, 4 ve 8 mg/kg olmak üzere 3 ayrı dozda, laboratuvar ortamında yetiştirilen mısır (Zea mays) bitkisine uygulanmıştır. Toplam sekiz hafta süreyle yetiştirilen mısır bitkisinde Fe dozu arttıkça kuru madde miktarında, klorofil içeriğinde ve Fe alımında artış elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Tufal, cüruf, demir-çelik, demir noksanlığı, gübre

Recovery of Plant Nutrition Elements from Steel Slag and Influence of These Elements on the Plant Growth

1*Aydeniz Demir Delil, ¹Dilan Yıldırım ve ¹Nurcan Köleli

1Mersin University, Faculty of Engineering, Dept. Environmental Engineering, Çiftlikköy, Mersin

Abstract

The aim of this study, recovery of iron (Fe) and other plant nutrients in the steel making slags and mill scales resulting from the iron and steel industry which classified as non-hazardous wastes were examined. The other purpose of this study was to investigate the impact of these elements on plant growth. After steel slags and mill scales were grinded, concentration of Cd-Cu-Ni-Pb-Zn-Cr-Be-B-Ti-V-Cr-Mn-Fe-Co-Ni-Cu-Zn-As-Se-Sr-Mo-Cd- Sb-Ba-Pb in the wastes were analyzed with Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometer (ICP-MS) in order to determine the total nutrient and potential of pollutant.

The initial total Fe content of arc furnace slag, slag of under the grid and mill scales were 23%, 55% and 40%

respectively. In the second step to prepare ferrous fertilizer solution from wastes of iron and, slag of under grid and mill scales were chosen because of them Fe concentrations are higher than other sample. For this purpose, samples of slag and scale were solubilized with chelating agent ethylenediamine tetra acetic acid (EDTA) and concentrated nitric acid (HNO3). Element content of the fertilizer solution ferrous prepared with EDTA and HNO3 was also determined in ICP-MS. After solubilization process, water-soluble Fe contents of the fertilizer solution ferrous for EDTA and HNO3 were determined in order of 6% and 2% by mass, respectively. Then, ferrous fertilizer solution was applied to be 0, 4 and 8 mg/kg to three different doses to plants of Zea mays grown in the laboratory conditions.

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

In Zea mays grown for eight weeks in laboratory; amount of dry matter, chlorophyll content, and intake of Fe have increased with increasing doses of Fe.

Keywords: mill scale, slag, iron&steel industry, ferrous deficiency, fertilizer

1.Giriş

Dünya’nın en önemli demir-çelik üreticilerinden biri olan Türkiye demir çelik sektörü, birçok sanayi koluna hammadde sağlaması açısından ülke ekonomisi ve sanayileşmede öncü sektörler arasındadır. Türkiye, 2012 yılında gerçekleştirdiği 35.9 milyon tonluk üretimiyle, 2011 yılı verilerine kıyasla (34,1 milyon ton), 2 sıra birden yükselerek, yılı dünyanın en fazla ham çelik üreten 8’inci ülkesi olarak tamamlamıştır. Türk demir-çelik sektörü 2012 yılında da 5.2 oranındaki üretim artışı ile, en büyük 10 çelik üreticisi arasında, üretimini en hızlı arttıran ülke konumunu muhafaza etmiştir [1].

Türkiye imalat sanayi içerisinde bu derece yüksek üretim kapasitesi ile ön plana çıkan demir-çelik sektörü, aynı zamanda önemli oranda da doğal kaynak tüketimine ve atık oluşumuna neden olmaktadır. Türkiye’de demir-çelik endüstrisinde, 2009 yılı sonu itibarıyla 24 adet tesis faaliyet göstermekte olup bu faaliyet sonucu oluşan cüruf miktarının yaklaşık olarak yıllık 5 milyon ton olduğu bildirilmektedir. Söz konusu atıkların yaklaşık % 87’si işletmelerde bekletilmekte, % 12’si düzenli depolanmakta ve % 1’i ise geri kazanılmaktadır. Geri kazanımı gerçekleştirilemeyen cüruflar ise çevre sorunu oluşturmanın yanı sıra, oluşturulması gereken depolama alanlarının büyüklüğü nedeniyle ortaya çıkan maliyetler, depolama seçeneğini ekonomik olmaktan çıkarmaktadır [2].

Doğal kaynaklar üzerindeki baskının artması, yenilenemeyen kaynakların hızla tükenmesi ve atık yığınlarının oluşturduğu çevresel sorunlar nedeniyle son yıllarda, atık miktarının azaltılması, yeniden değerlendirilebilmesi, böylece kaynakların daha etkin kullanılmasına yönelik çalışmalar hız kazanmaya başlamıştır.

Türkiye demir-çelik sektörü, üretim faaliyetleri sonucu yüksek miktarlarda cüruf ve tufal oluşması nedeniyle ülkemizde en büyük atık üreticisi sektörler arasındadır. Tehlikesiz atık olarak nitelendirilen cüruf ve haddehane tufalının atık yönetimi konusu ülkemiz demir-çelik sektörünün geneli için olduğu gibi bölge firmaları açısından da önemli bir sorundur. Bölgede bu derece önemli bir sorun haline gelen cüruflara sürdürülebilir bir atık yönetim/değerlendirme

yaklaşımının henüz üretilememiş olması, ilgili demir- çelik firmalarının rekabet gücünü olumsuz yönde etkilemektedir.

Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, demir-çelik cüruflarının içindeki değerli metallerin geri kazanımının mümkün olması nedeniyle, söz konusu atıkların düzenli depolanması yerine geri kazanım alternatifini öncelikli yöntem olarak değerlendirmektedir.

Dünya genelinde çeşitli ebatlarda sınıflandırılmış cüruflar; karayollarında asfalt kaplama malzemesi olarak (yüzey, temel ve dolgu malzemesi), tarım toprağını iyileştirme malzemesi olarak; çimento klinkeri için hammadde olarak; betonarme için ince agrega olarak; (cürufun hızlı soğutulması halinde) ve çeşitli amaçlarla dolgu malzemesi olarak kullanılmaktadır [3].

Demir-çelik endüstrisinden kaynaklanan haddehane tufali ve cüruflar, demir içeriği oldukça fazla olan atıklar olması sebebiyle ekonomik değeri yüksek atıklar statüsündedir. Bu atıkların, Fe içeren sıvı gübre olarak değerlendirilmesi ülke ekonomisi açısından özel bir önem arz etmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada demir-çelik endüstrisi atıklarının, yukarıda sayılan yeniden kullanma yöntemlerinden biri olan tarım toprağını iyileştirme malzemesi (gübre) olarak kullanılması planlanmıştır.

Bu çalışmanın amacı tarım topraklarından Fe eksikliğinin giderilmesi için demir-çelik endüstrisinden çıkan ve tehlikesiz atık niteliği taşıyan cüruf ve tufalden Fe içeren tarımsal inorganik gübre elde etmektir. Böylece çevre sorunu yaratan ve ekonomik olarak da büyük kayıplara sebep olan cüruf ve tufalin ekonomiye kazandırılması hedeflenmiştir.

2. Malzeme ve Yöntem

2.1. Tufal ve cürufların elementel analizleri Çalışmada materyal olarak demir-çelik endüstrisi atıkları ark ocağı cürufu, ızgara altı cürufu ve tufali kullanılmıştır. Ark ocağı ve ızgara altı cürufu ile haddehane tufal örneği laboratuvarda öğütülerek boyutları 80 mikrona getirilmiştir. Daha sonra toplam besin elementi ve kirletici potansiyelini belirlemek

2

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

amacıyla atıkların toplam element içeriği ICP-MS’de belirlenmiştir. Kullanılan materyallerin element içerikleri TS EN 13650 metoduna göre belirlenmiştir [4].

2.2. Izgara altı cürufu ve tufal örneğinin çözünürleştirilmesi

Atıkların element içeriği belirlendikten sonra, demirli gübre çözeltisi hazırlamak için en fazla Fe konsantrasyonuna sahip olması nedeniyle ızgara altı cürufu (% 55 Fe) ve tufal % 40 Fe) örneği, şelatlayıcı ajan EDTA ve konsantre HNO3 ile çözünürleştirilmiştir. Çözünürlük deneylerinde her atıktan 2 g alınarak başlangıçta reaksiyonun hızlanması içi 2 mL saf su ilave edilmiştir. Fe-EDTA sıvı gübre hazırlamada ızgara altı cüruf ve tufal örmeğinin üzerine 2 g EDTA ilave edilerek 10 mL saf su ilave edilmiştir. Fe-NO3 sıvı gübre hazırlamada ise 2 g ızgara altı cüruf ve tufal örmeğinin üzerine 10 mL konsantre HNO3 ilave edilerek karışımlar 2 saat süre ile 150 rpm'de çalkalanmıştır. Daha sonra, son hacimleri saf su ile 250 mL'ye tamamlanan karışımlar 2 saat süre ile 150 rpm'de tekrar çalkalanarak filtre edilmiştir. Çözeltilerin başlangıç pH’ları ölçülerek NaOH çözeltisi ile pH'sı 6'ya ayarlanmıştır. Elde edilen besin çözeltilerinin ICP-MS’de element analizi yapılmıştır. Reaksiyon sonucu oluşan çözeltinin, jel fazında olup suda çok kolay çözünebildiği gözlenmiştir.

2.3. Toprak örneğinin alınması, toprakta yarayışlı demir miktarının belirlenmesi ve alınan toprakta bitki yetiştirilmesi

Bu aşamada ise Fe içeriği yüksek olan ızgara altı cüruftan elde edilen iki besin çözeltisinin, mısır kuru madde verimi, klorofil içeriği ve Fe alımına etkisi araştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı toprakların DTPA ile ekstrakte edilebilir demir miktarına bağlı olarak mısır bitkisinin cüruftan elde edilen demirli gübrelemeye cevabını ortaya koymak ve bunun ticari olarak piyasada satılan formlarıyla karşılaştırmaktır.

Bu amaçla Adana’dan bir tarım arazisinde 0-30 cm derinliğinden alınan bir toprak örneği laboratuvara getirilerek kurutulmuş ve 2 mm'lik elekten geçirildikten sonra nem içeriği belirlenmiştir.

Plastik bir kapalı kapta saklanan toprak örneğinin 10 g'ında DTPA yöntemi ile ekstrakte edilebilir yarayışlı Fe miktarı atomik absorbsiyon spektrofotometresi (AAS)'da belirlenmiş ve kritik Fe konsantrasyonunun altında (<4,5 mg/kg Fe) olduğu tespit edilmiştir Daha sonra elde edilen besin çözeltisinin bitki Fe alımına ve bitki büyümesine etkisi incelenmiştir. Bu amaçla Fe noksanlığı gösteren toprakta laboratuvar koşullarında yetiştirilen mısır (Zea mays) bitkisinin 3 ayrı dozda verilen Fe içeriği yüksek besin çözeltisine tepkisi incelenmiştir. Bu amaçla kullanılan toprağın yarayışlı Fe içeriği başlangıçta DTPA yöntemi ile test edilmiştir. Bir sonraki aşamada ise, çimlenmeden 1 hafta sonra 0 (kontrol), 4 ve 8 mg/kg olacak şekilde hazırlanan besin çözeltileri toprağa uygulanmış ve ürünler 8 hafta sonra hasat edilerek ürünlerin kuru madde verimi, klorofil içeriği ve Fe konsantrasyonu belirlenmiştir. Toplam iki ay süre ile yetiştirilen bitkilerde yetişme süresince fenolojik gözlem yapılarak genç ve yaşlı yapraklarda klorofil içeriği SPAD değeri olarak belirlenmiştir. Yaprakların klorofil içeriği son yıllarda yaygın bir şekilde klorofil-metre (SPAD-metre) cihazı ile belirlenmiştir.

3. Bulgular

3.1. Tufal ve cürufların elementel analiz sonuçları Laboratuvarda öğütülerek boyutları 80 mikrona getirilen ark ocağı ve ızgara altı cürufu ile haddehane tufali örneğinin toplam besin elementi ve kirletici potansiyelini belirlemek için toplam element içeriği ICP-MS’de gerçekleştirilmiştir. Tablo 1’de örneklerin ICP-MS’te belirlenen toplam element sonuçları gösterilmiştir.

Tablo 1' de görüldüğü üzere yapılan analizde en fazla Fe konsantrasyonu ızgara altı cüruf ve tufalde elde edilmiştir. Ark ocağı cürufu ile ızgara altı cüruf ve tufalde yapılan toplam metal analizinde Fe konsantrasyonu sırayla 227109, 548547 ve 401654 mg/kg olarak bulunmuştur. Örneklerin % olarak Fe içeriği; ark ocağı cüruf, ızgara altı cüruf ve tufal için sırasıyla 23, 55 ve 40 bulunmuştur.

3

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

Tablo 1. Araştırmada kullanılan tufal ve cürufların elemental analiz sonuçları

* Tarımda Kullanılan Organik, Organomineral Gübreler ve toprak düzenleyiciler ile Mikrobiyal, Enzim İçerikli ve Diğer Ürünlerin Üretimi, İthalatı ve Piyasaya Arzına Dair Yönetmelik kapsamında uygun görülen ağır metal sınır değerleri

** ND: Belirlenemedi

3.2. Izgara altı cürufu ve tufal örneğinin çözünürleştirilmesi

Izgara altı cürufu ve tufal örneğinin Fe içeriğinin yüksek olması nedeniyle, bunların uygun çözücüler ile çözünür forma getirilmesi amacıyla laboratuvarda EDTA ve konsantre HNO3 ile çözünürlük deneyleri gerçekleştirilmiştir.

9 Mart 2012 tarihli ve 28288 sayılı Resmî Gazete’de yayımlanan Tarımda Kullanılan Kimyevi Gübrelere Dair Yönetmelikte Değişiklik Yapılmasına Dair Yönetmeliğe göre Fe içeren maddeden asit ya da şelatlayıcı bir madde ile hazırlanan demirli gübre çözeltisinin kütlece en az % 2 suda çözünür Fe içermesi gerekir.

Izgara altı cüruf ve tufalden HNO3 ile elde edilen gübrenin TS EN 13650 metoduna göre yapılan elementel analiz sonucu Tablo 2’de verilmiştir.

Tablodan görüldüğü üzere hazırlanan gübre

çözeltisinin suda çözünür Fe içeriği cüruf ve tufalde sırayla kütlece % 4,41 ve 2,14 oranında olup yönetmelikte istenen ve sınır değer olan % 2'den daha büyüktür. Izgara altı cüruf ve tufalden EDTA ile elde edilen gübrenin suda çözünür Fe içeriği sırayla % 3,75 ve % 3,02 oranında bulunmuştur (Tablo 2).

Tablo 2. Izgara altı cüruf ve tufalden EDTA ve HNO3

ile hazırlanan besin çözeltisinin element içeriği

3.3. Hazırlanan besin çözeltisiyle (gübre) farklı dozlarda gerçekleştirilen saksı denemesi

DTPA yöntemi için Lindsay ve Norvell [5] toprakta kritik Fe değerinin 4,5 mg/kg olduğunu, 4,5 mg/kg’ın üzerinde demir içeren topraklarda bitkilerin demir uygulamalarına olumlu cevap vermediklerini bildirmişlerdir [6-9]. Bu amaçla Adana'dan alınan toprak örneğinde ilk etapta yapılan toprak analizinde DTPA ile belirlenen bitkiye yarayışlı form 4,22 mg/kg olarak belirlenmiştir. Toprak pH’sı ise 7,7 olup hafif alkalin sınıfındadır. Bilindiği üzere Çukurova Bölgesi toprakları genellikle alkalin karakterli, kireç içeriği yüksek, Fe içeriği düşük alüviyal topraklardır.

Bu nedenle seçilen toprak örneğinin çalışma için uygun olduğu düşünülmüştür.

Mersin Üniversitesi Çevre Mühendisliği Bölümü laboratuvarında yürütülen saksı denemesinde mısır bitkisi yetiştirilmiştir. Mısır, dünyada ve Türkiye’de çok geniş ekim alanına sahip önemli bir bitkidir.

Ülkemizde özellikle Çukurova bölgelerinde Mısır

Element Ark Ocağı

Cüruf Izgara Altı

Cüruf Haddehane Tufali Sınır Değer* Birim

Be 27 17 22 Ppm

B 63 10 1 Ppm

Ti 2076 131 ND** Ppm

V 316 16 ND Ppm

Cr 2117 557 ND 350 Ppm

Mn 23488 2786 ND Ppm

Fe 227109 548548 401655 Ppm

Co 58 73 29383 Ppm

Ni 48 399 5669 120 Ppm

Cu 309 1826 1953 450 Ppm

Zn 187 ND 2441 1100 Ppm

As ND 8 5 Ppm

Se 142 80 ND Ppm

Sr 344 46 ND Ppm

Cd 6 6 ND 3 Ppm

Ba 1233 173 ND Ppm

Pb 138 134 ND 150 Ppm

Hg ND ND ND 5 Ppm

Fe 23 55 40 %

EDTA HNO3

Element Izgara Altı

Cüruf Tufal Izgara Altı Cüruf Tufal Sınır Değer*

B (ppb) 13688 11966 12663 1156

Na (ppm) 13813 12988 7113 7013

Mg (ppm) 518 480 176 50

Al (ppm) 38 33 0,1 8

Si (ppm) 10,3 9,1 24 22

P (ppm) 12,4 3,5 1,0 0

K (ppm) 15 15 14 32

Ca (ppm) 7538 6678 4386 799

Ti (ppm) 2,1 1,8 1,1 0,3

V (ppm) ND ND 0,4 ND

Cr (ppm) 1,0 0,80 0,4 0,5 350

Mn (ppm) 69 57 21,4 4

Fe (ppm) 37507 30239 44081 21400

Co (ppb) 290 177 120 548

Ni (ppm) 0,2 0,1 0,1 0,7 120

Cu (ppm) 1,0 0,9 0,5 3,5 450

Zn (ppm) 2,1 2,0 1,5 0,3 1100

As (ppb) 40 32 70 844

Se (ppb) 301 305 297 260

Sr (ppm) 2,6 2,2 0,8 0,1

Mo (ppb) 144 128 641 1294

Ag (ppb) 0 48 0 0

Cd (ppb) 88 90 93 79 3

Sn (ppb) 61 59 64 261

Sb (ppb) 92 85 156 429

Ba (ppm) 2,3 1,9 1,9 0,6

Pb (ppb) 105 122 1740 504 150

Fe (%) 3,75 3,02 4,41 2,14

4

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

tarımı yaygın olarak yapılmaktadır. Mısır bitkisi Fe noksanlığına karşı hassasiyet göstermektedir.

Cüruftan EDTA ve HNO3 ile elde edilen ve pH’sı 6’ya ayarlanan iki sıvı gübrenin Fe konsantrasyonu sırayla 37507 ve 44081 mg/L olarak bulunmuştur.

Laboratuvar şartlarında tesadüf parselleri deneme desenine göre 3 paralelli yapılan denemede 100 g toprağa ekimden iki hafta sonra çözelti halinde 0, 4 ve 8 mg/kg dozlarında ızgara altı cüruftan hazırlanmış FeEDTA (% 3,75 Fe ve pH 6), FeNO3 (% 4,41 Fe ve pH 6) çözeltisi uygulanmıştır. Elde edilen gübrelere ilaveten analitik saflıktaki FeNO3 (MA: 404 g/mol) ve Fe-EDTA (MA: 367,05 g/mol)’dan hazırlanan sıvı gübreler mısır bitkisine 0, 4 ve 8 mg/kg Fe olacak şekilde uygulanmıştır.

Yürütülen saksı denemesinde cüruftan HNO3 ve EDTA ile ayrı ayrı hazırlanan 0, 4 ve 8 mg/kg Fe dozlarındaki besin çözeltisinin mısır büyümesine etkisi Şekil 1'de gösterilmiştir.

a)

b)

Şekil 1. Cüruftan HNO3 (a) ve EDTA (b) ile hazırlanan ve farklı dozda uygulanan Fe’nin mısır bitkisinin gelişimi üzerine etkileri

Şekilden görüldüğü gibi her iki besin çözeltisinin dozu arttıkça bitki büyümesi de artış göstermiştir.

Tablo 3’te Cüruftan HNO3 ve EDTA ile hazırlanan ve farklı dozda uygulanan Fe’nin mısır bitkisinin SPAD Değeri, Kuru Madde Verimi ve Fe konsantrasyonu üzerine etkisi FeEDTA ve FeNO3 gübresi ile karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir.

Tablo 3. Cüruftan HNO3 ve EDTA ile hazırlanan ve farklı dozda uygulanan Fe’nin mısır bitkisinin SPAD Değeri, Kuru Madde Verimi ve Fe konsantrasyonu üzerine etkisi ve FeEDTA ve FeNO3 gübresi ile karşılaştırılması

4. Değerlendirme ve Sonuç

Bitkisel üretimde Fe noksanlığı, verim ve kalite parametrelerini etkileyen yaygın beslenme sorunlarıdır. Demir noksanlığı bitkisel üretimde olduğu gibi insan beslenmesi için de günümüzde hala önemli bir beslenme sorunudur. Türkiye’de yapılan çalışmalarda Fe noksanlığının tarım yapılan alanlardaki topraklarda % 27’ler düzeyine ulaştığı saptanmıştır [10]. Topraklarda toplam Fe miktarı genelde yüksek olmasına karşın bitkiye yarayışlı formda bulunan Fe miktarı azdır. Toprak faktörlerinden dolayı ortaya çıkan Fe noksanlığı problemine karşı alınabilecek en iyi ve hızlı önlemlerin başında Fe içeren gübrelerin topraktan veya yapraktan bitkiye uygulanması gelmektedir.

Çalışmada kullanılan materyallerde TS EN 13650 metoduna göre yapılan analiz sonunda elde edilen bulgular ‘Tarımda Kullanılan Organik, Organomineral Gübreler ve Toprak Düzenleyiciler ile Mikrobiyal, Enzim İçerikli ve Diğer Ürünlerin Üretimi, İthalatı ve Piyasaya Arzına Dair Yönetmelik’ kapsamında uygun görülen ağır metal sınır değerleri esas alınarak değerlendirilmiştir (Tablo 1). Yönetmelikte sınır değer; Cd, Cu, Ni, Pb, Zn, Cr ve Hg için belirlenmiştir. Ancak çalışmada, örneklerin Mn, B, Mo gibi diğer besin elementi ve Be, Ti, V, Co, As, Se, Sr, Cd, Sb, Ba, Pb gibi diğer kirletici potansiyeli de belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan örnekler ağır metal derişimleri açısından

Uygulama

Doz mg/kg

Kuru Madde

g/1 bitki SPAD Yaşlı SPAD Genç

Fe, mg/kg KM

Kontrol 0 0,50 13 21 273

Curuf-EDTA 4 0,89 9 17 284

Curuf-EDTA 8 0,93 10 20 785

Curuf-NO3 4 0,65 13 19 109

Curuf-NO3 8 1,03 11 16 212

Fe-EDTA 4 1,03 5 20 138

Fe-EDTA 8 1,12 13 24 190

Fe-NO3 4 0,40 13 17 169

Fe-NO3 8 0,44 14 17 590

5

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

karşılaştırıldığında tufal örneğinin cüruf örneklerine göre nispeten daha temiz olduğu, tufalde Cr ve Cd’ye rastlanmadığı belirlenmiştir. Izgara altı cürufunda ise tufal örneğinden farklı olarak Zn’ye rastlanmamıştır.

Örneklerin üçünde Ni ve Cu derişimleri yönetmelikle belirlenmiş sınır değerleri aşmaktadır.

Hiçbir örnekte cıva’ya (Hg) rastlanmamıştır. Izgara altı cüruf örneğinin Fe derişiminin diğer iki örneğinkinden daha fazla olduğu tespit edilmiştir. Bu nedenle ızgara altı cürufundan ve tufalden EDTA ve konsantre HNO3 ile besin çözeltisi hazırlanmasına karar verilmiştir. Hazırlanan besin çözeltisinin ICP- MS analiz sonuçları karşılaştırıldığında (Tablo 2) cüruf ve tufal örneğinde EDTA ile hazırlanan besin çözeltisinin Fe içeriği sırayla % 3.75 ve % 3,02 iken HNO3 ile hazırlanan besin çözeltisinin Fe içeriği sırayla % 4,41 ve % 2,14’tür. Sonuçlardan anlaşılacağı üzere cüruf örneğinde HNO3 ile daha yüksek verim elde edilirken, tufalde % 1’lik farkla EDTA’nın verimi daha fazladır. Nitrik asit, kuvvetli bir asittir ve bu nedenle cüruftaki Fe derişiminin daha fazla olması Fe’yi diğerlerine göre daha yüksek oranda çözebilmesini sağlamıştır. Diğer bir deyişle HNO3’ün cüruftaki Fe’yi diğerlerine göre daha fazla çözmesi örneğin başlangıç derişiminin fazla olmasıyla ilişkilendirilebilir. EDTA ise zayıf bir asit olup metal iyonlarıyla kuvvetli şelat oluşturma yeteneği taşıyan şelatlayıcı ajandır. EDTA proton verdiğinde, karboksil gruba bağlı olan 2 azot ve 4 oksijen atomunu kullanarak, metallerle yükleri ne olursa olsun 1:1 yapıda kompleks oluşturur. Ancak oluşan metal komplekslerinin kararlılık sabitleri birbirinden farklıdır. EDTA’nın bazı metal katyonlarıyla oluşturduğu kompleksler ve oluşum sabitleri; Mg-EDTA: Kolş = 4,9 x 10⁸, Fe-EDTA: Kolş

= 1,3 x 10²⁵, Cu-EDTA: Kolş = 5,0 x 10¹⁰, Pb-EDTA:

Kolş = 1,1 x 10¹⁸ şeklindedir. Bu katyonlar içinde Fe, EDTA ile en kararlı kompleksi oluşturan metaldir [11].

Cüruftaki Fe derişiminin fazla olması nedeniyle EDTA’nın bu örnekteki verimi daha fazla bulunmuştur.

Son aşamada ise sadece cüruf örneğiyle gerçekleştirilen çözünürleştirme sonucu elde edilen besin çözeltisinin mısır bitkisinin büyümesi üzerine etkisi araştırılmıştır. Mısır bitkisi ile yürütülen saksı denemesinde HNO3 ve EDTA ile ayrı ayrı hazırlanan farklı Fe dozlarındaki besin çözeltisinin yetiştirilecek mısır bitkisinin büyümesine etkisi incelendiğinde, her iki besin çözeltisinde de doz arttıkça bitki büyümesinde artış olduğu tespit edilmiştir.

Kıyaslamak amacıyla analitik saflıktaki FeNO3

(MA:404 g/mol) ile hazırlanan sıvı gübrede de benzer sonuç elde edilmiştir.

Hasat boyunca yapılan fenolojik gözlemlerde özellikle yaşlı yapraklarda kloroz ve nekroz gözlenmiştir (Tablo 1). Toplam sekiz hafta süreyle yetiştirilen mısır bitkisinde Fe dozu arttıkça kuru madde miktarında, klorofil içeriğinde ve Fe alımında artış elde

edilmiştir.

Tufal ve cürufun yapılan Fe miktarının yüksek olması ve bitki için yarayışlı iz elementlerini de ihtiva etmesi bu çalışmanın çıkış noktasını oluşturmuştur. Örneklerdeki Fe’nin bitkinin alabileceği forma dönüştürülmesi için yapılan deneyler, hedeflenen sonuca ulaşıldığını göstermiştir.

Böylece bu çalışmada, çevresel açıdan önemli bir problem teşkil eden demir-çelik endüstrisi atıklarının tarımsal uygulamalarda inorganik gübre olarak kullanılabileceği ortaya konmuştur. Ülkemizdeki tarımsal faaliyetlerde Fe eksikliği için toprağa uygulanan gübreler genellikle yurt dışından ithal edilmektedir. Bu çalışmada demir-çelik endüstrisine ait atıkların hammadde olarak kullanılmasıyla tarımsal faaliyetlerde kullanılabilecek gübre elde edilmiş olup, atıklar katma değeri yüksek başka bir ürüne dönüştürülmüştür.

Referanslar

[1] http://www.dcud.org.tr/tr/page.asp?id=6, (Erişim zamanı; Ocak, 3, 2017).

[2]http://www.recyclingdergisi.com/HaberlerDetay.as px?ID=34, (Erişim zamanı; Ocak, 3, 2017).

[3] Muhammet Bilen, “Çelikhane cüruflarından liç- karbonatlaştırma prosesi ile kalsiyum karbonat kazanılması” Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Maden Mühendisliği Bölümü, Adana, 2010.

[4] TS EN 13650, Soil improvers and growing media - Extraction of aqua regia soluble elements

[5] W. L. Lindsay and W. A. Norwell, “Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese and copper”, Soil Sci. Soc. Amer. J. vol. 42, no 3, pp.

421-428, Feb 1978;

[6] V. Katkat, A. Ozgumus, H. Basar, B. Altunel,

“Bursa yöresindeki şeftali ağaclarının demir, çinko, bakır ve mangan ile beslenme durumları”, Turkish J.

Agric. For. vol. 18, no 6, pp. 447-456, 1994.

[7] F. Eyupoğlu, S. Talas, “Klorotik elma ağaclarına topraktan uygulanan demirin bakiye etkisi”, Toprak ve Su Kaynakları Arastırma Yıllığı, Ankara, 1996.

[8] H. Basar, “Methods for estimating soil iron availability to chlorotic peach trees”, Commun. Soil Sci. Plant Anal. vol.36, pp. 1187-1198, Jan 2005.

6

A.D. DELİL/APJES 5-1 (2017) 01-07

[9] A. Korkmaz, H. S. Şendemirci, A. Horuz,

“Toprakları DTPA ile ekstrakte edilebilir Fe miktarına bağlı olarak Fasulye bitkisinin (Phaselous vulgaris L. Var. Nanus) demirli gübrelemeye cevabı”, Anadolu Tarım Bilim. Derg. vol. 25, no 3, pp. 175- 184, 2010.

[10] F. Eyüpoğlu, N. Kurucu, S. Talaz, U. Canısağ,

“Plant available trace iron,zinc, manganese and copper in Turkish soils”, (ed. J. Ryan), Accomplishments and Future Challenges in Dryland Soil Fertility Research in the Mediterranean Area, ICARDA book, pp. 191-196, 1997.

[11] Chulsung Kim, “Extraction of lead using EDTA:

Factors affecting extraction, effects of amorphous iron and recycling of used EDTA”, Ph. D. thesis, Iowa State University, Civil Engineering (Environmental Engineering), Iowa, USA, 1998.

7

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

*Sorumlu Yazar: Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Esentepe Kampüsü, Sakarya, erol.kasap@nobelautomotive.com, Tel: 0264295653427

Doi: 10.21541/apjes.285214

Sürtünme Kaynak Makinasında Kaynak Parametrelerinin Kapabiliteye Etkisinin İncelenmesi

*¹Erol Kasap, ²Faruk Varol, ³Salim Aslanlar

1Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Sakarya, erol.kasap@nobelautomotive.com

2Sakarya Üniversitesi, Karasu Meslek Yüksekokulu, Makine ve Metal Teknolojileri Bölümü, Sakarya fvarol@sakarya.edu.tr

3Sakarya Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Metalurji ve Malzeme Mühendisliği Bölümü, Sakarya aslanlar@sakarya.edu.tr

Geliş Tarihi: 2017-01-22 Kabul Tarihi: 2017-01-31 Öz

Bu çalışmada; sürtünme kaynak makinasının, istatiksel süreç kontrolü ile adaptasyonu değerlendirilmiştir. Proses kontrolünde kullanılan parametrelerin kapabiliteye olan etki analizi için çeşitli deneyler yapılmıştır. Bu deneylerde; minitap parça-kapabilite analizleri, numune parçaları çekme testi, sızdırmazlık testi, şok testi, patlatma testi, enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri ve optik mikroskop görüntüleri incelenmiştir.

Yapılan incelemeler sonucunda ; makinaya özel uygun parametre aralıkları bulunmuştur ve istatiksel süreç kontrolü- hatasızlaştırma çalışmaları (Poka-yoke – Sensör) yöntemleri ile bu prosesin kontrolü ve devamlılığı sağlanmıştır. Bu çalışma sonucunda sürtünme kaynak makinasının prosesinde üretilen parçaların hata oranının minimum seviyede tutulması sağlanmıştır.

Anahtar kelimeler: Sürtünme Kaynak, Kapabilite Hesaplamaları, Kaynak Parametreleri

Analysing Effect of Welding Parameters to Capability on Spinwelding Machine

*¹Erol Kasap, ²Faruk Varol, ³Salim Aslanlar

1Sakarya University, Faculty of Technology, Dept. Metallurgical and Materials Engineering, Sakarya, erol.kasap@nobelautomotive.com

2Sakarya University, Vocational School of Karasu, Dept. Mechanical and Metal Technologies, Sakarya fvarol@sakarya.edu.tr

3Sakarya Üniversitesi, Faculty of Technology, Dept. Metallurgical and Materials Engineering, Sakarya aslanlar@sakarya.edu.tr

Abstract

In this study; statistical process control is being used on spinwelding machine process. All parameters that used on process control is tested with various type of experiments and effect of these parameters to the capability is analysed. Mini-tap part-cabality analyses, pull-of tests of samples, leaking test, shock test, burst test, visual and optic mıcroscope controls of crosscut samples are examined. As a result of all detailed analyses; special appropriate parameters for machine are defined and with statistical process control – errorproof works(Poka- Yoke, sensor) process is kept under control and ensure its continuity. With this conclusion scrap parts ratio is kept in minimum level in this spinwelding machine.

Keywords: Spinwelding, Capability Calculations, Welding parameters

1. SÜRTÜNME KAYNAĞI (SPINWELDING) Sürtünme kaynağı; elektrik enerjisi veya diğer kaynaklardan ısı enerjisi uygulanmadan yüzeyleri

arasındaki mekanik dönme hareketinin ısı enerjisine dönüşmesiyle kaynak için gerekli ısının elde edilerek yapıldığı bir katı hal kaynak tekniğidir.

Sürtünme kaynakları, ara yüzey kaynak sıcaklığına

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

ulaşana kadar dönen bir sistemin sabit veya belirli olarak artan basınç altında yapılır ve sonunda dönme durdurularak kaynak tamamlanır. Sürtünme ısısı parça ara yüzey sıcaklığını hızla artırarak ergime derecesinin altında bir değere getirir ve plastik sıcaklık oranında ısınan bölgeye uygulanan basıncın etkisi altında birleştirme meydana gelir [5].

1.1. İşlem Prensipleri (Operation Principles) Sürtünme kaynağı üç aşamada gerçekleşir. Birinci aşamada malzeme ara yüzeyleri düşük yük altında temas haline getirilir ve deformasyon işlemi sürtünme aşınması ile yönlendirilir. İkinci aşamada uygulanan yükler yavaşça artırılır, kaynaklanacak parçaların ara yüzeyleri boyunca önemli ölçüde sürtünme ısısı oluşur ve gerilme sertleşmesi ve yumuşaması işlemlerinin bir değerine ulaşılır.

Üçüncü aşamada ise sürtünme ısısı üretimi sonaerer, kaynaklanacak parçaların ara yüzeylerinin her iki tarafında ısınan malzemeye uygulanan gerilme yavaşça artırılır ve çapaklar alınır [6].

Parçalar kaynak için konumlarına getirilir, sürtünme başlar ama akma başlamaz.(I. bölge). Biri sabit diğeri hareketli parçalara kuvvet uygulama sürerken sıcaklık artar, akmakaynak kenarlarına doğru taşmaya başlar (II.Bölge). Bu bölge sabit hal (lineer bölge) bölgesidir. Malzemeye sabit hızda kaynak yapmaya devam edilir (III.Bölge).

İçyüzeylerin sürtünmesi durduğu zaman, soğuma başlar.Kaynağın iyice pekişmesi için kuvvet uygulamaya devam edilir(IV.Bölge) [6].

Şekil 1. Sürtünme Kaynağı Akma-Zaman Grafiği 1.2. Kaynak Parametreleri (Welding

Parameters)

Kaynak parametrelerinin kontrolünün optimum düzeyde olması kaynağın kalitesini artıracaktır.

Kaynak parametreleri; dönme hızı, sürtünme basıncı, yığma basıncı, sürtünme süresi, frenleme

süresi ve yığma süresidir. Kaynak parametreleri kaynağı yapılacak malzeme cinsine göre değişmektedir[4].

1.3. Kaynak İşlemi Fazları (Welding Process Phases)

Spinwelding plastik kaynak prosesinde 4 faz bulunmaktadır. Katı sürtünme prosesinde yüzeyler temas eder ve kaynak ısısı oluşmaya başlar.

Malzemenin artan erime formuna girer. Hedeflenen kaynak mesafesi ve hızına ulaşılır. Sürücü durur fakat dikey basınç korunur ve katı birleşme oluşur.

[2-3].

Şekil 2. Spinwelding Sistematik Proses Diagramı

Şekil 3. Plastik Boruya Komponent Kaynağı Görseli

2. SÜRTÜNME KAYNAĞI MAKİNASI (SPINWELDING MACHINE)

Spinwelding prosesinde, aynı simetri eksen üzerinde döner hareket yapan termoplastik parçaların sürtünmeden kaynaklanan ısı enerjsi kullanılır. Termoplastik parça dönerken, kaynak makinası eksenel sabit basınç uygulayarak ortaya çıkan enerji ile montaj işlemini gerçekleştirir.

Montaj işlemini hatasızlaştırmak için İSK ve varlık yokluk sensörleri adaptasyonu yapılmıştır [4].

9

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

Şekil 4. Spinwelding Makinası Genel Görünüm

Şekil 5. Spinwelding Makinası Montaj Ekipmanları 2.1. Makina Kaynak Parametreleri (Machine Welding Parameters)

Hız ; Parçalar dakikada 5500 devir ile birbirine kaynatılmaktadır. Değer sabittir.

Enerji ; Kaynak işleminde harcanılan toplam enerjiyi belirtir. Değer sabit 3500N’dur.

Basınç ; Kaynak basıncı 0.5 bar olup kaynak işlemi tamamlanana kadar sabittir.

Zaman ; Kaynak yapılan süresi belirtir. Yapılan validasyon çalışmaları neticesinde bu kaynak parametreleri 0,60 sn - 0,96 sn arasında olmalıdır.

Makina ilerleme ; Servo motorlu makinanın toplam ilerlemesini belirtir. Yapılan validasyon çalışmaları neticesinde bu kaynak parametreleri 89 mm - 89,5 mm arasında olmalıdır.

İlerleme ; Boru ile Komponent kaynağa başladığı andan itibaren montaj kafasının yaptığı ilerlemeyi belirtir.

Yapılan validasyon çalışmaları neticesinde bu kaynak parametreleri 3,3 mm - 4 mm arasında olmalıdır.

3. İSTATİKSEL SÜREÇ KONTROL (STATISTICAL PROCESS CONTROL) İstatistiksel süreç kontrol, örnekleme teorisine dayanan ve periyodik ölçmelerle kalitenin devamlı olarak izlenmesine yönelik bir yöntemdir.

(Cpk>1,33 olmalıdır) Sürtünme kaynak makinası (Spinwelding machine) son derece hassas bir makina olduğu için validasyon çalışmaları ile belirlenen parametreler her hafta düzenli olarak kontrol edilmesi gerekmektedir. Makinadan alınan 60 parçanın verisi ile kapabilite çalışması Minitap ile yapılmalı ve bir önceki hafta ile kıyas yapılmalıdır. Minitap programında 60 parça üzerinden yapılan kaynak süresi ve ilerlemelerin kapabilite çalışması aşağıdaki gibidir.

Şekil 6. Zaman Kapabilite Analizi

Şekil 7. Makina İlerleme Kapabilite Analizi

Şekil 8. İlerleme Kapabilite Analizi

10

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

4. SONUÇLAR VE TARTIŞMALAR (RESULT AND DISCUSSIONS)

4.1 Kaynak Parametrelerinin Validasyon Deneleri ile Hesaplanması (Calculating Welding Parameter With Validation Test)

Spinwelding prosesinde, kaynak işleminin kontrol edildiği 6 temel parametre bulunmaktadır.

Bu parametreler validasyon çalışmaları sonucunda test edilen parçalar ile belirlenir.

Her bir parçanın kaynak parametreleri bilgisayar ortamında kayıt altına alınıyor ve sonrasında kapabilite çalışmaları yapılıyor.

Şekil 9. Spinwelding Kaynak Parametreleri Arayüzü

Spinwelding prosesinde, basınç ,hız ve enerji parametreleri sabittir. Bu parametrelerde değişkenlik olmamaktadır. Fakat kaynak zamanı , makina ilerleme ve kaynak sırasındaki ilerleme değişkenlik gösterebiliyor. Validasyon çalışmalarında bu üç değişkenlik gösteren parametreler üzerinden çalışmalar yapılmıştır.

Tablo 1. Validasyon Parametre Çalışmaları (Zaman)

Tablo 2. Validasyon Parametre Çalışmaları (İlerleme)

Tablo 3. Validasyon Parametre Çalışmaları(Makina İlerleme)

Tablodaki numune parçalar incelendiğinde 2 , 3 , 4 , 5 , 9 , 10 ,11 , 15 , 16 ve 17. numune doğru kaynak olmuştur.Fakat parametreler dışında olan 1 , 6 , 7 , 8 , 12 , 13 , 14 ve 18. numune fazla veya eksik kaynak sebebiyle uygunsuz kaynak tespit edilmiştir.

Uygun parametreler , numune parçaları çekme testi , sızdırmazlık testi , şok testi, patlatma testi , enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri ve optik mikroskop görüntüleri sonrasında belirlenmiştir.

4.2 Parçalara Uygulanan Deneyler (Experiments That Has Been Made To The Parts)

Renault 34-04-892 şartnamesine göre yapılan testler ( Çekme testi , Sızdırmazlık testi , Şok testi, Patlatma testi , Enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri , Optik mikroskop resimleri ) şeklinde kontrol edilir.

11

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

Aşağıdaki tablolarda borunun malzemesine göre (PA12 LX9013 ve MLT 4300 Material ) farklı ölçüm sonuçlarının bulunduğu gözükmektedir.

 Sızdırmazlık Testi;

Çeşitli sıcaklık ve basınçlarda % 100 kaçak testine tabi tutuldular.

Tablo 4. Sızdırmazlık Test Sonuçları

 Çekme Testi;

Kaynak işleminin uygun olup olmadığını doğrulamak için farklı sıcaklıklarda çekme testi uygulandı.

Tablo 5. Çekme Test Sonuçları

Tablo 6. Çekme Sonuçları Grafiği

 Patlatma Testi;

Patlatma testi boru patlayana kadar uygulanır ve kaynak bölgesinde herhangi bir bozulmanın olmaması beklenir.

Tablo 7. Patlatma Test Sonuçları

Şekil 10. Numune Patlatma Testi Örneği

 Şok Testi;

Kaynak işleminin uygun olup olmadığını doğrulamak için şok testi uygulanır. Şok testi -30 derecede bekletilen numuneye 200gram ağırlıgındaki parça 50 cm yüksekliğinden atılır ve kırık veya çatlat olmaması beklenir.

Tablo 8. Şok Test Sonuçları

Şekil 11. Numune Şok Testi Örneği

 Enine Kesit Alınmış Numunelerin Görsel Kontrolleri; Validasyon çalışmaları ve görsel

12

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

kontrol için numune parçalar görsel kontrol yapılır.Örnek resimler aşağıdadır.

Şekil 12. Enine Kesit Alınmış Numuneler

Şekil 13. Hatalı Kaynak Numune Örneği

 Optik Mikroskop Kontrolleri (NOK-OK) ; Enine kesit alınmış numuneler optik mikroskop ile incelemeleri yapılır.Örnek resimler aşağıdadır.

Şekil 14. MLT 4300 Doğru Kaynak Mikroskop Resmi

Şekil 15. PA12LX9013 Hatalı Kaynak Mikroskop Resmi

Şekil 16. PA12LX9013 Kaynak Bölgesi Optik Mikroskop R.

Şekil 17. MLT 4300 Kaynak Bölgesi Optik Mikroskop R.

5. GENEL SONUÇLAR (CONCLUSIONS) Yapılan istatiksel süreç kontrol çalışmaları ile kaynak prosesinin doğruluğunun devamlılığı sağlanmıştır.

Bu çalışmada yakıt borularında olası bir yakıt kaçağını önlemek amacı ile yapılan çalışmalar ve bunun neticesinde deneysel testler araştırılmıştır.

Hatasızlaştırma çalışmaları yapıldığında ve makina kaynak parametreleri belirli aralıklara

13

E. KASAP/APJES 5-1 (2017) 08-14

sabitlendiğinde kaynak prosesinin maksimum verimde çalıştığı gözlenlenmiştir.

Belirlenen parametredeki parçalar deneysel testlerle (Çekme testi , Sızdırmazlık testi, Şok testi, Patlatma testi , Enine kesit alınmış numunelerin görsel kontrolleri ve Optik mikroskop görüntüleri ile) uygunluğu gözlemlenmiştir.

6. TEŞEKKÜR (ACKNOWLEDGEMENT) Yazarlar; malzeme ve laboratuvar çalışmaları için Nobel firmasına ve Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürlüğüne teşekkür etmektedir.

KAYNAKÇA

[1] Gürleyik M., "Sürtünme Kaynağı yapılan Döküm Alaşımları" II. Kaynak Sempozyumu, İ.T.Ü. Kasım 1989, 231-241.

2. [2] Tülbentçi K., Yılmaz M., "Farklı Takım Çeliklerinin Katı Hal Kaynağı" II. Kaynak Sempozyumu, İ.T.Ü. Kasım 1989, 303-314.

[3] Anık S., Anık E. S., Vural M., "1000 Soruda Kaynak Teknolojisi El Kitabı"

2. Cilt I, İstanbul 1993, 309-215.

3. [4] Yılmaz M., "Farklı Takım Çeliklerinin Sürtünme Kaynağında Kaynak Bölgesinin İncelemesi" Doktora Tezi, Y.T.Ü., İstanbul 1993.

[5] Sulazec A., "Thermal Effects In Friction Welding" Int. J. Mech. Sei. V32, N6, 1990,467- 478.

[6] Kearas W. H. " Friction Welding" Welding Handbook, Miami 1982, 24-261

14

M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) 15-22

*Corresponding author: Address: Faculty of Engineering, Department of Mechatronics Engineering Kocaeli University, 41380, Kocaeli TURKEY. E-mail: melih.kuncan@kocaeli.edu.tr, Phone: +902623033098

Doi: 10.21541/apjes.79471

FUZZY NEURAL NETWORK CONTROLLER AS A REAL TIME CONTROLLER USING PSO

1Sıtkı Öztürk, ²Cihan Karakuzu, *³Melih Kuncan and ⁴Ahmet Erdil

1Faculty of Engineering, Department of Electronics and Telecommunications Engr. Kocaeli University, Turkey

2 Faculty of Engineering, Department of Computer Engineering Bilecik Şeyh Edebali University, Turkey

3, 4 Faculty of Engineering, Department of Mechatronics Engineering Kocaeli University, Turkey Geliş Tarihi: 2016-11-09 Kabul Tarihi: 2016-12-14

Abstract

Direct current (DC) motors are commonly used to control position or speed in many applications. The speed of the DC motors is adjustable in a wide range with advantages such as easy control theorems and high performances. DC motors are used in industrial branches like transportation, electrical train, vehicle, crane, printer, drivers, paper industry in which adjustable speed and sensitive position handling are necessarily. In recent years, these applications are commonly used for household appliance in which low power and low cost are required with adjustable speed and sensitive position handling as well. In this study, permanent magnet direct current motor actuator is implemented by using fuzzy neural network structure. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used as training algorithm of fuzzy neural network controller. Learning and control in real time is executed in Matlab. Dynamic performance of the system is observed for constant and variable reference trajectory of speed.

Keywords: DC Motor Speed Control, ANFIS, Optimization, Particle Swarm Optimization (PSO)

1. Introduction

In this article, ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) is used as fuzzy neural network which is equivalent to Sugeno fuzzy logic

model. Such these network structures are known as

“fuzzy inference system based applied artificial neural network” or “adaptive fuzzy-neural inference system” [1]. The learning and control block used is shown below, Figure 1. In Fig. 2 is shown the block that ANFIS network controller is trained and used.

 e



u

Fuzzy-Neural

Networks Permanent Magnet

y

p

DC motors

y

p

y

r

Compatibility criteria

PSO training of networks

Figure 1. Teaching of Fuzzy Neural Network

u

Fuzzy-Neural

Networks Permanent Magnet

y

p

DC

motor y

p

y

r

Figure 2. Control of the System by using Fuzzy Neural Network

2. Adaptive Network Based Fuzzy Inference System, ANFIS

M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) 15-22

ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) is used as fuzzy neural network which is equivalent to Sugeno fuzzy logic model. First order Sugeno fuzzy model which has two input x, y and an output z are analyzed to figure out fuzzy inference system in ANFIS. Two rules which are commonly used in rule sets are shown below for first order Sugeno fuzzy model.

Rule 1: If 𝑥 𝑖𝑠 𝐴1 and 𝑦 𝑖𝑠 𝐵1 then 𝑓1= 𝑝1𝑥 + 𝑞1𝑦 + 𝑟1

Rule 2: If 𝑥 𝑖𝑠 𝐴₂ and 𝑦 𝑖𝑠 𝐵₂ then 𝑓₂= 𝑝₂𝑥 + 𝑞2𝑦 + 𝑟2

Basic inference principle of Sugeno fuzzy model is in Fig. 3. The equivalent model in ANFIS of Sugeno fuzzy model is shown below as well, Fig. 4.

w

1

w

2

x

2 2 2 2

f  p x q y r   y

1 1 1 1

f  p x q y r   X

A

1

B

₁

A

2

B

₂

X

Y

Y

1 1 2 2

1 2

1 2

1 2

w w

w f w f

f w w

f f f

 



 

Figure 3. Sugeno fuzzy model with 2 inputs and 2 rules [1]

w

1

w

2

x y

x y 

w

1

A

1

layer 1

w

2

w f

1 1

f A

2

B

1

B

2





N

N 

layer 2 layer 3

layer 4

layer 5

x y 

2 2

w f

Figure 4.The equivalent model in ANFIS of Sugeno fuzzy model in Fig.3 [1, 2]

PSO parameters which are shown below and used to teach are necessary to control the speed of DC motor. In steady state conditions, system is run with sample as 0.3 sec. Training procedure is repeated 40 times with random ANFIS parameters for a default value which is continuously changing sinusoidal.

• Number of particle or swarm size = 60

• Moment of Inertia, linear decreasing values which are depends on iteration in the range of 𝑤 = [1,2 0,8].

• Coefficients of learning 𝑐1= 𝑐₂= 2

In ANFIS network structure, there are 8 parameters for 4 membership functions which is Gaussian as input, 12 parameters for 4 rules and total 20

parameters. Every particle in set (swarm) has 20 parameters and is used so.

3. Particle Swarm Optimization Algorithm Most of the physical problems have a nonlinear relation. Having the high degree of difficulty of the variables in the problem reduce the performance of the classical solution methods. In addition to the usage of fuzzy logic in nonlinear problems with such as genetic algorithm and artificial neural network in addition to the effective use of methods such as genetic algorithms and neural networks methods, many methods are used to solve these types of problems by inspiring from the system of nature revealed. One of these methods is heuristic search based on swarm [3].

16

M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) 15-22

Particle swarm optimization (PSO) is random search algorithm which based on population and is improved by inspiring bird flocks. It is used for the solution of nonlinear problems. PSO algorithm starts to work with an initial population and refreshes its individuals (particle to find final and most appropriate solution. Potential solutions called particles in the algorithm of PSO scan all workspace by using current optimal solution. The most important difference of PSO from classical one is that derivation is methods not required. This advantage of PSO provides less complex processing load which is necessary for solutions of many problems. The usage of PSO is quite simple because there is less number of parameters to set.

PSO can be applied successfully in such areas function optimization, fuzzy system control and learning of artificial neural networks [4-8].

PSO tries to find final and most appropriate solution by repeating of each steps. According to the two best particles, positions of particles are refreshed in each step. The first is currently the best coordinates which are obtained until that time for each particle. This particle is called “𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡” and should be recorded. The second is the best coordinates obtained so in swarm and provide best solution. This is the best global value and called

“𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡” [9]. For instance, it is shown below that the positions X and the speeds V of S particle which are the member of a space that has N parameter and S particle which means is N-dimensional space.

𝑿 = [

𝑥₁₁𝑥₁₂ …. 𝑥_1𝑁 𝑥21𝑥22 …. 𝑥2𝑁

… … …. … 𝑥_𝑆1𝑥_𝑆2 …. 𝑥_𝑆𝑁

]

𝑆𝑥𝑁

(1)

𝑽 = [

𝑣₁₁𝑣₁₂ …. 𝑣_1𝑁 𝑣₂₁𝑣₂₂ …. 𝑣_2𝑁

… … …. … 𝑣_𝑆1𝑣_𝑆2 …. 𝑣_𝑆𝑁

]

𝑆𝑥𝑁

(2) Local best (Pbest) matrix is represented just like below.

𝑷𝒃𝒆𝒔𝒕= [

𝑝11𝑝12 …. 𝑝1𝑁

𝑝₂₁𝑝₂₂ …. 𝑝_2𝑁

… … …. … 𝑝𝑆1𝑝𝑆2 …. 𝑝𝑆𝑁

]

𝑆𝑥𝑁

(3)

The series of particle position, particle speed, 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡

and 𝐺_{𝑏𝑒𝑠𝑡} of i which is index of particle are shown below respectively;

𝑿_𝑖= [𝑥_𝑖1 𝑥_𝑖2 …. 𝑥_𝑖𝑁]

(4) 𝑽_𝑖= [𝑣_𝑖1 𝑣_𝑖2 …. 𝑣_𝑖𝑁]

(5) 𝑷_{𝒃𝒆𝒔𝒕𝑖} = [𝑝_𝑖1 𝑝_𝑖2 …. 𝑝_𝑖𝑁]

(6) 𝑮𝒃𝒆𝒔𝒕= [𝑝1 𝑝2 …. 𝑝𝑁]

(7) After the two best are determined, positions and speeds of particle are updated by the equation below [10].

𝑣_𝑖,𝑛^𝑘+1= 𝑤. 𝑣_𝑖,𝑛^𝑘 + 𝑐1. 𝑟𝑛𝑑1𝑘 (𝑃_{𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖,𝑛}^𝑘 − 𝑥_𝑖,𝑛^𝑘 ) + 𝑐₂. 𝑟𝑛𝑑₂^𝑘(𝐺_{𝑏𝑒𝑠𝑡}^𝑘− 𝑥_𝑖,𝑛^𝑘 ) (8) 𝑥_𝑖^𝑘+1= 𝑥_𝑖^𝑘+ 𝑣_𝑖^𝑘+1, 𝑖 = 1, 2, … , 𝑆; 𝑛 = 1, 2, … , 𝑁 (9) In Eq. (8), w which is moment of inertia should be selected in certain range and decreases linear in the each step of iteration. 𝑐1 and 𝑐2 are learning coefficients and acceleration parameters which lead every particle to the 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 and 𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 position i.e. 𝑐1

represents parameter which regulates the movement cause of its own experience and 𝑐2 represents parameter which regulates the movement cause of other particle’s experience. These parameters are often selected in range from 0.2 to 2 and are positive as well [11]. 𝑟𝑛𝑑 in equation is the numbers which are uniformly distributed in range [0,1]. 𝑘 represents number of iteration and 𝑖 represents the particle index. Thus, each particle in swarm uses not only its own experience but also every other particle’s experience [12]. Linear decreasing of 𝑤 can be calculated by Eq. 10 [13].

𝑤 = 𝑤_𝑚𝑎𝑥− 𝑖𝑡𝑒𝑟.^{𝑤𝑚𝑎𝑥−𝑤𝑚𝑖𝑛}

𝑖𝑡𝑒𝑟_𝑚𝑎𝑥

(10)

Changes of PSO in search space are shown in Fig. 5 as vector [14]. Flowchart of PSO is given in Fig. 6.

17

M. KUNCAN/APJES 5-1 (2017) 15-22

k

v

i _{k 1}

v

i^

P

best

v i

1 k

x

i^

G ibest

v

ⁱ

G best

best

i

P

k

x

i

Figure 5. Representation of PSO parameters as vector 𝑥^𝑘, current position; 𝑥^𝑘+1, next position; 𝑣^𝑘, current speed; 𝑣^𝑘+1, next speed; 𝑣^{𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡}, speed based 𝑃_{𝑏𝑒𝑠𝑡}, 𝑣^{𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡}, speed based 𝐺_{𝑏𝑒𝑠𝑡}. 𝑃_{𝑏𝑒𝑠𝑡𝑖}

Assign random values of the position and velocity of

particles

Assign values to the position of the particle

Better than the previous position of

the particle?

Assign P_bestactual position of the particle

F T

Assign P_bestthe previous position of the particle

Assign the best of the best position in the global variable

Update speed and position of particles

Iteration finished?

Is outcome criteria reached?

T

Assign G_best as solution parameter

F

Figure 6. Flowchart for the algorithm of PSO

18