Dilmeç, MuratTinkir, MustafaArıkan, Hüseyin2020-01-182020-01-182015Dilmeç, M.,Tinkir, M, Arıkan, H. (2015). Al 2024 alaşımının çökelme sertleşmesi işlemi koşullarının şekillendirilebilirliğe etkisinin incelenmesi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi, 30, 1, 231-248.1019-1011https://app.trdizin.gov.tr/makale/TVRjNE1qSTFOUT09/al-2024-alasiminin-cokelme-sertlesmesi-islemi-kosullarinin-sekillendirilebilirlige-etkisinin-incelenmesihttps://hdl.handle.net/20.500.12452/2121Bu çalışmada, uzay ve havacılık endüstrilerinde sıkça kullanılan Al 2024 sac malzemenin çökelme sertleşmesi işlemi koşullarının mekanik özelliklere, Ericksen İndeksine etkisi ANOVA analiz ve Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bulanık Mantık yöntemleriyle incelenmiştir. Ayrıca etkili parametrelerin sac malzemenin Şekillendirme Sınır Eğrisine etkisi de incelenmiştir. Optimum ısıl işlem koşullarını belirlemek amacıyla, çözeltiye alma sıcaklığı, fırında bekletme, suya verme gecikme süreleri ve ısıtma hızının malzemenin mekanik özelliklerine ve Ericksen İndeksine etkisi öncelikle ANOVA analiz yöntemiyle incelenmiş ve elde edilen deneysel sonuçlara göre deney sisteminin yapay sinir ağı tabanlı bulanık mantık modeli oluşturulmuştur. Bu modelleme tekniğinin doğrulanmasında deneysel veriler kullanılmış ve sistem parametrelerinin şekillendirilebilirliğine etkisi üzerinde tahmin kabiliyeti belirlenmiştir. Çözeltiye alma sıcaklığının en efektif parametre olduğu ve solüsyona alma süresi ve suya verme gecikme süresinin ise daha az etkili olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, 493Cde 30 dakika çözeltiye alma ve 2 sn gibi çok kısa bir sürede suya verme koşullarında optimum özelliklerin elde edilebileceği anlaşılmıştır.In this study, influence of precipitation hardening process conditions of AA2024 aluminum alloy which is widely used in aerospace and aviation industries on its Ericksen Index and mechanical properties was investigated by using ANOVA analysis and artificial neural network based fuzzy logic methods. Moreover, effects of the effective factors on anisotropy coefficient and Forming Limit Curve were also researched. Firstly, effects of solution temperature, soak time, quenching delay and heating rate on material properties and EI determine the optimal heat treatment conditions and model of artificial neural network based fuzzy logic was constructed according to the obtained results. The experimental data were used for validate this model technique and the predictability of the constructed model on influence oftrinfo:eu-repo/semantics/openAccessAl 2024Bulanık mantıkÇökelme sertleşmesi Isıl işlemiEricksen indeksiAA 2024Fuzzy logicPrecipitation hardeningEricksen indexOther301231248