Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/13738
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorArtem, Hatice Seçilen_US
dc.contributor.advisorKayahan, Ersinen_US
dc.contributor.authorÖzbey, Sayiten_US
dc.date.accessioned2023-09-29T11:34:46Z-
dc.date.available2023-09-29T11:34:46Z-
dc.date.issued2023-06en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/13738-
dc.descriptionThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Mechanical Engineering, Izmir, 2023en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves. 55-61)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractLaser surface treatment has been used as a cost-effective method to improve the surface qualities of materials, such as hardness, strength, roughness, corrosion resistance, chemical resistance and coefficient of friction by modifying their structure and physical features using laser beam heat. In this thesis, surface properties such as hardness and roughness of 1.2379 cold work tool steel, a commonly used material in the die and mold industries for injection mold inserts, were investigated both experimental and numerical (regression analysis, optimization) studies. In the experimental part of the thesis, 1.2379 cold work tool steel surface was treated using a commercially available industrial Ytterbium low-power pulsed fiber laser. Laser parameters including average power, repetition rate, line spacing and scan speed were considered as input parameters while hardness and roughness were used as output parameters. Input parameters used in the experiments were produced by using a 34 full factorial design. The effect of laser parameters on the surface properties of 1.2379 cold work tool steel was investigated by hardness and roughness measurements. Using the results of the measurements different regression models were conducted and the best fit was chosen. As a result of regression analysis, it is obtained that the second-order multiple non-linear model is the best regression equation for hardness and the second-order logarithmic multiple non-linear model is the best for roughness Following the experimental study and regression analysis, an optimization study was performed using Wolfram MATHEMATICA 11.3 to determine the optimum laser parameters for the hardness and roughness of 1.2379 cold work tool steel. In the optimization, Random Search (MRS), Simulated Annealing (MSA), Differential Evolution (MDE) and Nelder-Mead (MNM) methods were used for different optimization scenarios. By determining the optimum parameters, this thesis contributes to enhancing the surface properties, hardness and roughness, of 1.2379 cold work tool steel.en_US
dc.description.abstractLazerle yüzey işleme, lazer ışını ısısı ile malzemelerin yapılarını ve fiziksel özelliklerini değiştirmekte olup yüzey özelliklerini (mukavemet, sertlik, pürüzlülük, sürtünme katsayısı, kimyasal direnç ve korozyon) geliştirmek için kullanılan uygun maliyetli bir teknolojidir. Bu tezde, kalıp endüstrisinde enjeksiyon kalıbı kesici uçlarında yaygın olarak kullanılan 1.2379 soğuk iş takım çeliğinin sertlik ve pürüzlülüğü gibi yüzey özellikleri hem deneysel hem de sayısal (regresyon analizi, optimizasyon) çalışmalarla incelenmiştir. Tezin deneysel bölümünde, 1.2379 soğuk iş takım çeliği yüzeyi, ticari olarak temin edilebilen bir endüstriyel Ytterbium düşük güçlü darbeli fiber lazer kullanılarak işlenmiştir. Giriş parametreleri olarak lazer parametreleri olan ortalama güç, tekrarlama oranı, çizgi aralığı ve tarama hızı; çıkış parametreleri olarak ise sertlik ve pürüzlülük kullanılmıştır. Deneylerde kullanılan giriş parametreleri 34 tam faktöriyel deney tasarımı kullanılarak üretilmiştir. Lazer parametrelerinin 1.2379 soğuk iş takım çeliğinin yüzey özelliklerine etkisi sertlik ve pürüzlülük ölçümleri ile araştırılmıştır. Ölçüm sonuçları kullanılarak farklı regresyon modelleri oluşturulmuş ve en uygun model seçilmiştir. Regresyon analizi sonucunda, ikinci mertebeden çoklu doğrusal olmayan modelin sertlik için en iyi regresyon denklemi, ikinci mertebeden çoklu doğrusal olmayan logaritmik modelin pürüzlülük için en iyi regresyon denklemi olduğu elde edilmiştir. Deneysel çalışma ve regresyon analizinin ardından Wolfram MATHEMATICA 11.3 kullanılarak 1.2379 soğuk iş takım çeliğinin sertliği ve pürüzlülüğü için optimum lazer parametrelerinin belirlenmesi amacıyla optimizasyon çalışması yapılmıştır. Farklı optimizasyon senaryoları için Random Search (MRS), Simulated Annealing (MSA), Differential Evolution (MDE) ve Nelder-Mead (MNM) yöntemleri kullanılmıştır. Optimum parametreleri belirleyerek, bu tez 1.2379 soğuk iş takım çeliğinin yüzey özelliklerini sertliğini ve pürüzlülüğünü iyileştirmeye katkıda bulunmaktadır.en_US
dc.format.extentxi, 73 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisher01. Izmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_US
dc.subjectLasersen_US
dc.subjectLaser optic systemen_US
dc.subjectParameter optimizationen_US
dc.subjectVickers hardnessen_US
dc.subjectMultiple regressionen_US
dc.titleExperimental investigation and optimization of laser surface treatment parameters for 1.2379 (AISI D2) tool steelen_US
dc.title.alternative1.2379 (AISI D2) takım çeliğinin lazerle yüzey işleme parametrelerinin deneysel olarak incelenmesi ve optimizasyonuen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.authorid0000-0002-9782-6997en_US
dc.departmentThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Mechanical Engineeringen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid813106en_US
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.languageiso639-1en-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10554957.pdfMaster Thesis3.37 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

28
checked on May 6, 2024

Download(s)

108
checked on May 6, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.