Bu çalışmada farklı geometri ve ağırlıklara sahip 8 dişli çark modeli için sonlu elemanlar paket programı Ansys Workbench kullanılarak gerilme analizi gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar aşağıda zetlenmiştir.e-Journal of New World Sciences İşlem görmemiş modelde gerilmelerin maksimum değerleri yük uygulanan
diş dibinde ve mesnetlenmiş bölgelerde meydana gelmiştir. Oluşturulan modeller arasında minimum ağırlığa 2 mm çapında delikler açılmış olan 5. model de ulaşılmıştır. Fakat gerçekleştirilen analiz neticesinde bu modelde meydana gelen maksimum gerilme değerleri (82.055MPa) özellikle 1500 N için işlem görmemiş numuneye göre oldukça yüksek (102.26 MPa) olarak ortaya çıkmıştır. Gerilme değerleri dikkate alındığında en az gerilmenin 14 mm çapında 6 delik açılmış modelde izmir torna (7. model) olduğu görülmüştür. 7. modelin ağırlığı da işlem yapılmamış modele göre yaklaşık %27 daha düşüktür. Bu modelin üretim kolaylığı da göz önüne alındığında en uygun tasarımın 7. model olduğu görülmüştür. Deneysel çalışmalar ile karşılaştırıldığında çalışmanın sayısal olarak bilgisayar ortamında gerçekleştirilmesi, tasarımcılara ve üreticilere zaman ve maliyet açısından oldukça avantaj sağlayacaktır.
Hesap Bilgilerimiz
izmir torna etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
izmir torna etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
2 Ocak 2014 Perşembe
19 Aralık 2013 Perşembe
Dezavantajlar ve Sonuç
YÖNTEMİN DEZAVANTAJLARI
Gaz Yardımlı Enjeksiyon Kalıplama yönteminin standart enjeksiyon kalıplama yöntemine olan üstünlükleri yazının giriş kısmında verildi. Her ne kadar gaz yardımlı enjeksiyon kalıplamanın çekici birçok avantajları var ise de, bu yöntemin bazı dezavantajları da var. Bunlar; kalın gaz kanallarında polimerin geriye doğru çekilmesi ve bunun sonucu olarak gazın oluşturduğu oyuk ile kalıp cidarı arasındaki polimer duvar kalınlığının azalması, içerdeki havanını hapsedilmesi, parçanın ince kısımlarına gazın ilerlemesi, düzgün olmayan gaz delmesi, gazın istenmeyen yerde üretilen parçayı padatması, parça üzerinde gaz deliklerinin bulunması, ergiyikten kaynaklanan çökme işaretleri ve gazın dışarı anlamamasından kaynaklanan parçanın belirli yerlerinde yüzey saçağı ve şişme gibi dezavantajlara sahiptir (Barton veTurng, 1994). İzmir Torna
SONUÇLAR
Bu çalışmada plastiklerin kalıplanmasında yeni bir yöntem olan Gaz Yardımlı Enjeksiyon Kalıplama hakkında
bilgi verildi. Yukarıdaki açıklamaların ışığı altında gaz yardımlı enjeksiyon kalıplama yönteminin geleneksel
enjeksiyon kalıplama yöntemine birçok üstünlüğünün olduğu söylenebilir. Gaz Yardımlı Enjeksiyon Kalıplama yönteminin en büyük avantajı daha kaliteli ürünü daha ucuza üretmektir. Gaz yardımlı enjeksiyon kalıplama
yönteminin bazı dezavantajları var ama bu dezavantajlar iyi bir kalıp tasarımı ile ortadan kaldırılabilir. Geleneksel enjeksiyon kalıplama makinası rahadıkla gaz yardımlı enjeksiyon kalıplama makinasına dönüştürülebildiği halde, geleneksel enjeksiyon kalıplamada kullanılan kalıbı gaz yardımlı enjeksiyonda kullanılan kalıba dönüştürmek oldukça zordur. Bu nedenle, geleneksel kalıplama tasarımındaki tecrübeler birçok durumda, iyi bir gaz yardımlı kalıplama tasarımını yapmada etkili olmayabilir.
14 Aralık 2013 Cumartesi
İzmir Torna Karışık Parça Resimleri
<a href="http://www.izmirtorna.com.tr/"> torna </a>
12 Aralık 2013 Perşembe
Bir Dişli Fabrikasında Tamsayılı Hedef Programlama Uygulama Denemesi
ÇOK AMAÇLI KARAR VERME
Çok amaçlı yönetim, yönetim biliminin en önemli konularından biri olarak bilinir. İşletmelerdeki büyüme, büyük ve karmaşık karar problemlerini ortaya çıkarmaktadır. Stratejik karar verme problemlerinde çok sayıda seçenekler, kısıtlayıcılar ve amaçlar söz konusu olmaktadır. Çok amaçlı karar modellerine ilişkin araştırmalar 18. yüzyılda başlamıştır. Bu araştırmalarının sonucunda uygulama problemleri için daha etkin
teknikler ve bilgisayar programları geliştirilmiştir(Chinneck ve Michalowski, 1996; Lee ve Morris, 1977; Zeleny, 1982). Çok amaçlı tekniklerin kullanımı, yatırım kaynaklarının sınırlı olduğu, etkin bir yatırım kararının çelişen sosyo politik koşullarla tanımlı amaçları sağlaması gerektiğinde özellikle önem taşır. Bu teknikler, literatürde çok amaçlı analiz, çok amaçlı optimizasyon, çok amaçlı karar verme ve vektör optimizasyonu olarak bilinir. Çok amaçlı karar verme(ÇAKV) pratik • Yrd.Doç.Dr., Dumlupınar Üniversitesi, İİBF İşletme Bölümü uygulamaları kadar teorik gelişmeleri ile de karar analizinin en hızlı gelişme gösteren alanlarından biridir. (Brans ve Mareschal, 1996; Ballestero ve Romero, 1996). ÇAKV problemleri, yeni ürün geliştirme, fiyatlandırma kararları, araştırma projesi seçimi, işgücü planlaması gibi özel girişim işlerine ek olarak ulusal savunma giderlerini planlama, ulusal enerji planı geliştiren bir ülkenin politikasını belirleme gibi genel kararları da kapsar(Zionts, 1989). Çok amaçlı karar problemi, birden çok ve genellikle çelişen amaçlar içerir.
Çok amaçlı karar problemi,matematiksel olarak aşağıdaki gibi ifade edilebilir,
( ) ( ) () (xfxfxfMax )m,...,,21 Kısıtlayıcılar ∈ XxX:Uygun çözüm alanıdır. Bu problem vektör maksimizasyonu problemi(VMP) olarak bilinmektedir. Burada m adet amacı içeren bir vektörün maksimizasyonu söz konusudur. Tüm amaç fonksiyonlarını birlikte enbüyükleyen çözüme ulaşmak genellikle
mümkün olamamaktadır(Foued ve Sameh, 2001). Bu durumda her amaç için optimum çözümler, karar vericinin tercihleri doğrultusunda uzlaştırılır ve elde edilen çözüme “eniyi uzlaşık çözüm”(the best compromise solution) adı verilir.Çok amaçlı karar vermede sık karşılaşılan bir diğer çözüm ise baskın(nondominated) çözümdür.Baskın çözüm, VMP’nin diğer amaç fonksiyonları arasında en az birinde gerileme söz konusu olmaksızın, diğer bir amaç fonksiyonunda gelişme sağlanamayan çözümdür(Evren ve Ülengin,1992; Oliveira, v.d., 2003).
HEDEF PROGRAMLAMA
Hedef programlama,1955 ‘te Charnes, v.d.tarafından geliştirilen çok amaçlı programlama tekniğidir ve 1961’de Charnes ve Cooper tarafından daha açık bir şekilde ortaya konulmuştur. Hedef Programlama, çok amaçlı karar verme teknikleri içerisinde seçkin ve etkin bir teknik olarak bilinir ve HP’nın teorik
ve işlemsel durumlarının geliştirilmesi amacıyla yapılan araştırmalar yoğundur(Tamiz,v.d.,1999; Schniederjans, 1984).HP, her amacın verilen hedef değerlerine mümkün olduğunca ulaşmasını
amaçlar. Hedeflerden istenmeyen sapmalar enküçüklenir. Bu amaçla kullanılan uzaklık fonksiyonu, HP modelinin türüne bağlıdır(Ignizio,1985). HP modelinin matematiksel gösterimi aşağıdaki gibidir; ∑∑ ( )
wik , : k öncelik düzeyinde i hedefinin sapma değişkenlerine atanan
ağırlıklar
−
wik
+−
dd ii
, : i hedefine ilişkin negatif ve pozitif sapma değişkenleri
aij : i hedefinde ’ye ilişkin teknolojik katsayılar j
x
: i hedefinin değeridir. bi
(Ghosh, v.d., 2005; Tamiz ve Jones, 1996).
HP problemleri, matematik programlama modeli tipine göre sınıflandırılabilir: doğrusal, tamsayılı, doğrusal olmayan v.b. İkinci bir sınıflandırma, hedeflerin önemlerinin karşılaştırılmasına göre yapılır. Eğer tüm hedefler yaklaşık önemde ise önceliklendirilmemiş HP, buna karşılık hedefler için öncelik düzeylerinin bir hiyerarşisi söz konusu ise(yani birinci, ikinci,…. Öncelikli hedeflere önceliklerine göre ulaşılacaksa)
önceliklendirilmiş HP söz konusudur(Hillier ve Lieberman, 1995; Öztürk, 2004 ; Kuruüzüm, 1989).
HP problemlerinin çoğunda karar verici, bir hedefin gerçekleşmesini diğerinden daha fazla isteyebilir. Bu durumda hedefler, önceliklerine göre sıralanır. Önceliklendirilmiş hedeflere sahip olan bir HP modelinin
formülasyonunda öncelik faktörleri sapma değişkenlerine yüklenerek amaç fonksiyonu oluşturulur (Ignizio, 1976; Markland ve Sweigart, 1987). Önceliklendirmeden sonra, birinci öncelikli hedefler için sapmalar
enküçüklenir. Bu aşamada bir önceki hedeften vazgeçilmez. Bu süreçte sırasıyla tüm hedefler göz önüne alınır. (Belton ve Stewart, 2002). ÇAKV için en ümit verici(geleceği parlak) tekniklerinden biri hedef
programlamadır. HP, DP’nın oldukça geliştirilmiş ve test edilmiş bir tekniği olarak düzenlenmiş olan güçlü bir araçtır. HP, rakip amaçların karmaşık sistemine eşanlı bir çözüm sağlar.Bu teknik orijinal olarak Charnes ve Cooper tarafından geliştirilmiştir ve daha sonra Ijiri, Lee v.d. tarafından çalışmalar yapılmıştır(Lee ve Morris, 1977; Belton ve Stewart,2002). HP’nın bir hüneri, aynı öncelik düzeyindeki hedefleri ağırlıklandırabilmesidir. Bunun yapılabilmesi için aynı öncelik düzeyindeki hedefler ortak bir birimle gösterilmelidir. Sapma değişkenlerine atanan ağırlıkların iki önemli rolü vardır. Birincisi, farklı birimlerle ifade edilen amaçların birlikte ele alınabilmesini sağlaması, ikincisi ise karar vericinin tercihlerini yansıtmasıdır(Markland ve Sweigart, 1987; Foued ve Sameh, 2001, Kettani, v.d., 2004). HP çözüm algoritmalarının geliştirilmesi için yapılan çalışmaların çoğu doğrusal hedef programlama problemlerinin(DHP) çözümüyle ilgilidir.1Simpleks tekniği, uzun süreden beri DP problemlerinin çözümünde etkinliğiyle genel kabul görmüş olan bir teknik olduğu için bu teknik
ÇADP’yı etkilemiş ve araştırmacılar Simpleks tekniğinin yapısını düşünmeye yöneltmiştir. İlk DHP çözüm tekniği, Charnes ve Cooper tarafından ortaya konulmuş olup bilgisayar programı ise Jaaskelainen
tarafından 1969’da oluşturulmuştur, bu program 50 veya daha az değişken içeren modellerle sınırlandırılmıştı. DHP için bilgisayar programlarının ikinci jenerasyonu, her öncelik düzeyini ayrı bir DP modeli olarak alıp; bir
önceki düzeyde elde edilen minimal değeri korumak için her öncelik düzeyinde kısıtlayıcılar ekledi. Bu algoritma, ardışık(sequential) Simpleks olarak bilinir ve Ignizio tarafından geliştirilmiştir. Daha ileri lgoritmalar,
Arthur ve Ravindran, Schniederjans ve Kwak tarafından geliştirilmiştir. HP’nın tamsayılı ve doğrusal olmayan durumlar için uzantıları, Ignizio tarafından verilmiştir(Tamiz ve Jones, 1996; Thizy, 1996). Tamsayılı Hedef Programlama ÇAKV problemlerinin çoğunda karar değişkenleri kesikli ve tamsayıdeğerler alırlar. Karar değişkenleri, kişiler, çeşitli personel ve donanımda oluşan gruplar, montaj hatları, binalar, uçaklar, gemiler veya donanım parçaları v.b. olduğunda bu değişkenlerin tamsayı değerler almaları gerekmektedir.Bunun yanı sıra, sermaye bütçeleme problemi, sabit yükleme problemi, gezgin satıcı problemi ve proje çizelgeleme problemi gibi problemlerde de sürekli çözümlerin kabul edilmeği problemler arasındadır. Tamsayılı hedef programlama probleminde elde edilen çözümde karar değişkenlerinin aldığı değerler, en yakın tamsayıya yuvarlanabilir. Bununla birlikte yuvarlama süreci, bazen uygun olmayan çözümler verebilir. Uygun çözüm verdiğinde de, gerçek optimum çözümün gözden kaçırılması durumu 1 Hedef programlama çalışmalarına ilişkin ayrıntılı bilgi için bkz: Caballero, v.d., 1997. ortaya çıkabilir. Bu durumda, tamsayılı hedef programlama tekniklerinin kullanılması gerekir(Lee ve Morris, 1977). Tamsayılı Hedef Programlama Modelinin Çözümü
Tamsayılı HP teknikleri, bütünüyle tamsayılı, karma tamsayılı ve 0-1 tamsayılı ve çok amaçlı problemler için geliştirilmiş olup; Kesme düzlem, dal ve sınır tekniği, tamsayımlama yaklaşımlarına dayanır(Saad ve Sharif,
2004). Tamsayılı hedef programlamanın kesme düzlem tekniği, DP’da bilinen Gomory’nin metodolojisinden uyarlanmıştır. Bu yaklaşımla ilgili ayrıntılı bilgi için bkz: Lee ve Morris, 1977; Schniederjans, 1984.
Dal ve Sınır Tekniği
Tamsayılı programlama problemleri, karar değişkenleri için çoğunlukla alt ve/veya üst sınırlar içerirler. Sınırlandırılmış Tamsayılı hedef programlama problemi, sonlu(finite) sayıda uygun çözüme sahip olduğu için optimal çözüm aramada kısmi sayım tekniği(enumeration) uygun bir yaklaşımdır(Lee ve Morris, 1977).
Tamsayılı doğrusal hedef programlamanın çözümünde kullanılan dal sınır tekniğinin adımları aşağıda sıralanmıştır (Schniederjans 1984): Adım 1: Doğrusal HP problemi çözülür. Eğer çözüm sonuçları tamsayı olma koşulunu sağlanmamışsa adım 2 ‘ye geçilir. Adım 2: Ondalıklı(kesirli) kısmı en büyük olan tamsayı olmayan karar değişkenine bağlı olarak iki hedef kısıtlayıcısı geliştirilir. Bu kısıtlayıcılar aşağıdaki gibi ifade edilebilir; (1) Xj+di- : En yakın tamsayı değere aşağı doğru yuvarlanan karar değişkeni
değeri (2) Xj+di+ : En yakın tamsayı değere yukarı doğru yuvarlanan karar
değişkeni değeridir. Adım 3: Orijinal DHP problemine (1) nolu eşitlikten yeni hedef kısıtlayıcısı
eklenir. Amaç fonksiyonunda P0 ‘a di- değişkeni yerleştirilir ve bu ikinci
yeni problem çözülür. Adım 4: Orijinal DHP problemine (2) nolu eşitlikten yeni hedef kısıtlayıcısı
eklenir. Amaç fonksiyonunda P0 ‘a di- değişkeni yerleştirilir ve bu ikinci yeni problem çözülür.
Adım 5: 3. ve 4. adımlarda oluşturulan problemlerin her ikisi için çözümler yorumlanmalıdır. a) Eğer sonuçların her ikisi de tamsayı çözümler ise, hedefe en yakın olan sonuç seçilir. Orijinal problem için optimal tamsayı çözüme ulaşılmıştır ve daha sonraki adımlara gerek kalmaz. b) Eğer dallardan birinin çözüm sonucu tamsayı ve diğerinin çözüm sonucu tamsayı değilse ve tamsayı olmayan çözüm daha az tatmin edici ise,
optimal tamsayı çözüme ulaşılmıştır ve daha sonraki adımlara gerek kalmaz. c) Eğer dallardan birinin çözüm sonucu tamsayı ve diğerinin çözüm sonucu tamsayı değilse ve tamsayı olmayan çözüm daha tatmin edici ise,
adım 6’ya devam edilir. Tamsayı çözüm optimal çözüm için bir aday olarak kabul edilir. d) Eğer dallardan her ikisinin çözümü de tamsayı değilse adım 6’ya devam edilir. e) Eğer herhangi bir daldaki problem uygun olmayan çözüm oluşturursa, ilgili dal bir sondur ve ondan sonra gelen problemler formüle edilemez. Adım 6:Tamsayı olmayan her bir dal çözümü için tamsayı olan diğer bir karar değişkeni kullanılarak 2., 3., 4. ve 5. adımlar yinelenir. Adım 7: Karar değişkenleri için gerekli olan tamsayı değerler elde edilinceye kadar adım 6 yinelenir. Eğer çoklu tamsayı çözüm varsa, hedef başarısının temelinde kabul edilebilir tamsayı çözümlerin tümünden optimal çözüm seçilebilir. En büyük hedef başarısını sağlayan tamsayı çözüm optimal çözümdür.2
BİR DİŞLİ FABRİKASINDA TAMSAYILI HEDEF PROGRAMLAMA UYGULANMASI
Uygulama Yapılan İşletmenin Tanıtımı Tamsayılı hedef programlama; Eskişehir’de TÜLOMSAŞ’ da ( Türkiye
Lokomotif ve Motor Sanayi A.Ş.) uygulanmıştır. TÜLOMSAŞ, 4 ana, 3 yardımcı fabrikadan oluşmaktadır. Dişli takım fabrikası, uygulama yeri olarak seçilmiştir. Bu fabrikada, ülkemizde ilk kez kesici takım üretimi
gerçekleştirilmiştir. Dişli takım fabrikasında çapı 1000 mm’ye kadar DIN 3972’ye göre dişliler
imal edilmekte, tüm lokomotiflerin alın dişlilerinin yanı sıra üçüncü şahıslardan gelen dişli talepleri de karşılanmaktadır. Bu fabrika, yüksek çekerli (30 ve 100 ton) kantarların, elektrokarların, cadde süpürme
2 Dal ve sınır tekniği ile ilgili ayrıntılı bilgi için bkz: Arthur, J.L ve Ravindran, A., 1980. araçlarının ve sanayi kuruluşlarının çeşitli kalıp ve pres işlerini de yapmaktadır.
Çok amaçlı yönetim, yönetim biliminin en önemli konularından biri olarak bilinir. İşletmelerdeki büyüme, büyük ve karmaşık karar problemlerini ortaya çıkarmaktadır. Stratejik karar verme problemlerinde çok sayıda seçenekler, kısıtlayıcılar ve amaçlar söz konusu olmaktadır. Çok amaçlı karar modellerine ilişkin araştırmalar 18. yüzyılda başlamıştır. Bu araştırmalarının sonucunda uygulama problemleri için daha etkin
teknikler ve bilgisayar programları geliştirilmiştir(Chinneck ve Michalowski, 1996; Lee ve Morris, 1977; Zeleny, 1982). Çok amaçlı tekniklerin kullanımı, yatırım kaynaklarının sınırlı olduğu, etkin bir yatırım kararının çelişen sosyo politik koşullarla tanımlı amaçları sağlaması gerektiğinde özellikle önem taşır. Bu teknikler, literatürde çok amaçlı analiz, çok amaçlı optimizasyon, çok amaçlı karar verme ve vektör optimizasyonu olarak bilinir. Çok amaçlı karar verme(ÇAKV) pratik • Yrd.Doç.Dr., Dumlupınar Üniversitesi, İİBF İşletme Bölümü uygulamaları kadar teorik gelişmeleri ile de karar analizinin en hızlı gelişme gösteren alanlarından biridir. (Brans ve Mareschal, 1996; Ballestero ve Romero, 1996). ÇAKV problemleri, yeni ürün geliştirme, fiyatlandırma kararları, araştırma projesi seçimi, işgücü planlaması gibi özel girişim işlerine ek olarak ulusal savunma giderlerini planlama, ulusal enerji planı geliştiren bir ülkenin politikasını belirleme gibi genel kararları da kapsar(Zionts, 1989). Çok amaçlı karar problemi, birden çok ve genellikle çelişen amaçlar içerir.
Çok amaçlı karar problemi,matematiksel olarak aşağıdaki gibi ifade edilebilir,
( ) ( ) () (xfxfxfMax )m,...,,21 Kısıtlayıcılar ∈ XxX:Uygun çözüm alanıdır. Bu problem vektör maksimizasyonu problemi(VMP) olarak bilinmektedir. Burada m adet amacı içeren bir vektörün maksimizasyonu söz konusudur. Tüm amaç fonksiyonlarını birlikte enbüyükleyen çözüme ulaşmak genellikle
mümkün olamamaktadır(Foued ve Sameh, 2001). Bu durumda her amaç için optimum çözümler, karar vericinin tercihleri doğrultusunda uzlaştırılır ve elde edilen çözüme “eniyi uzlaşık çözüm”(the best compromise solution) adı verilir.Çok amaçlı karar vermede sık karşılaşılan bir diğer çözüm ise baskın(nondominated) çözümdür.Baskın çözüm, VMP’nin diğer amaç fonksiyonları arasında en az birinde gerileme söz konusu olmaksızın, diğer bir amaç fonksiyonunda gelişme sağlanamayan çözümdür(Evren ve Ülengin,1992; Oliveira, v.d., 2003).
HEDEF PROGRAMLAMA
Hedef programlama,1955 ‘te Charnes, v.d.tarafından geliştirilen çok amaçlı programlama tekniğidir ve 1961’de Charnes ve Cooper tarafından daha açık bir şekilde ortaya konulmuştur. Hedef Programlama, çok amaçlı karar verme teknikleri içerisinde seçkin ve etkin bir teknik olarak bilinir ve HP’nın teorik
ve işlemsel durumlarının geliştirilmesi amacıyla yapılan araştırmalar yoğundur(Tamiz,v.d.,1999; Schniederjans, 1984).HP, her amacın verilen hedef değerlerine mümkün olduğunca ulaşmasını
amaçlar. Hedeflerden istenmeyen sapmalar enküçüklenir. Bu amaçla kullanılan uzaklık fonksiyonu, HP modelinin türüne bağlıdır(Ignizio,1985). HP modelinin matematiksel gösterimi aşağıdaki gibidir; ∑∑ ( )
wik , : k öncelik düzeyinde i hedefinin sapma değişkenlerine atanan
ağırlıklar
−
wik
+−
dd ii
, : i hedefine ilişkin negatif ve pozitif sapma değişkenleri
aij : i hedefinde ’ye ilişkin teknolojik katsayılar j
x
: i hedefinin değeridir. bi
(Ghosh, v.d., 2005; Tamiz ve Jones, 1996).
HP problemleri, matematik programlama modeli tipine göre sınıflandırılabilir: doğrusal, tamsayılı, doğrusal olmayan v.b. İkinci bir sınıflandırma, hedeflerin önemlerinin karşılaştırılmasına göre yapılır. Eğer tüm hedefler yaklaşık önemde ise önceliklendirilmemiş HP, buna karşılık hedefler için öncelik düzeylerinin bir hiyerarşisi söz konusu ise(yani birinci, ikinci,…. Öncelikli hedeflere önceliklerine göre ulaşılacaksa)
önceliklendirilmiş HP söz konusudur(Hillier ve Lieberman, 1995; Öztürk, 2004 ; Kuruüzüm, 1989).
HP problemlerinin çoğunda karar verici, bir hedefin gerçekleşmesini diğerinden daha fazla isteyebilir. Bu durumda hedefler, önceliklerine göre sıralanır. Önceliklendirilmiş hedeflere sahip olan bir HP modelinin
formülasyonunda öncelik faktörleri sapma değişkenlerine yüklenerek amaç fonksiyonu oluşturulur (Ignizio, 1976; Markland ve Sweigart, 1987). Önceliklendirmeden sonra, birinci öncelikli hedefler için sapmalar
enküçüklenir. Bu aşamada bir önceki hedeften vazgeçilmez. Bu süreçte sırasıyla tüm hedefler göz önüne alınır. (Belton ve Stewart, 2002). ÇAKV için en ümit verici(geleceği parlak) tekniklerinden biri hedef
programlamadır. HP, DP’nın oldukça geliştirilmiş ve test edilmiş bir tekniği olarak düzenlenmiş olan güçlü bir araçtır. HP, rakip amaçların karmaşık sistemine eşanlı bir çözüm sağlar.Bu teknik orijinal olarak Charnes ve Cooper tarafından geliştirilmiştir ve daha sonra Ijiri, Lee v.d. tarafından çalışmalar yapılmıştır(Lee ve Morris, 1977; Belton ve Stewart,2002). HP’nın bir hüneri, aynı öncelik düzeyindeki hedefleri ağırlıklandırabilmesidir. Bunun yapılabilmesi için aynı öncelik düzeyindeki hedefler ortak bir birimle gösterilmelidir. Sapma değişkenlerine atanan ağırlıkların iki önemli rolü vardır. Birincisi, farklı birimlerle ifade edilen amaçların birlikte ele alınabilmesini sağlaması, ikincisi ise karar vericinin tercihlerini yansıtmasıdır(Markland ve Sweigart, 1987; Foued ve Sameh, 2001, Kettani, v.d., 2004). HP çözüm algoritmalarının geliştirilmesi için yapılan çalışmaların çoğu doğrusal hedef programlama problemlerinin(DHP) çözümüyle ilgilidir.1Simpleks tekniği, uzun süreden beri DP problemlerinin çözümünde etkinliğiyle genel kabul görmüş olan bir teknik olduğu için bu teknik
ÇADP’yı etkilemiş ve araştırmacılar Simpleks tekniğinin yapısını düşünmeye yöneltmiştir. İlk DHP çözüm tekniği, Charnes ve Cooper tarafından ortaya konulmuş olup bilgisayar programı ise Jaaskelainen
tarafından 1969’da oluşturulmuştur, bu program 50 veya daha az değişken içeren modellerle sınırlandırılmıştı. DHP için bilgisayar programlarının ikinci jenerasyonu, her öncelik düzeyini ayrı bir DP modeli olarak alıp; bir
önceki düzeyde elde edilen minimal değeri korumak için her öncelik düzeyinde kısıtlayıcılar ekledi. Bu algoritma, ardışık(sequential) Simpleks olarak bilinir ve Ignizio tarafından geliştirilmiştir. Daha ileri lgoritmalar,
Arthur ve Ravindran, Schniederjans ve Kwak tarafından geliştirilmiştir. HP’nın tamsayılı ve doğrusal olmayan durumlar için uzantıları, Ignizio tarafından verilmiştir(Tamiz ve Jones, 1996; Thizy, 1996). Tamsayılı Hedef Programlama ÇAKV problemlerinin çoğunda karar değişkenleri kesikli ve tamsayıdeğerler alırlar. Karar değişkenleri, kişiler, çeşitli personel ve donanımda oluşan gruplar, montaj hatları, binalar, uçaklar, gemiler veya donanım parçaları v.b. olduğunda bu değişkenlerin tamsayı değerler almaları gerekmektedir.Bunun yanı sıra, sermaye bütçeleme problemi, sabit yükleme problemi, gezgin satıcı problemi ve proje çizelgeleme problemi gibi problemlerde de sürekli çözümlerin kabul edilmeği problemler arasındadır. Tamsayılı hedef programlama probleminde elde edilen çözümde karar değişkenlerinin aldığı değerler, en yakın tamsayıya yuvarlanabilir. Bununla birlikte yuvarlama süreci, bazen uygun olmayan çözümler verebilir. Uygun çözüm verdiğinde de, gerçek optimum çözümün gözden kaçırılması durumu 1 Hedef programlama çalışmalarına ilişkin ayrıntılı bilgi için bkz: Caballero, v.d., 1997. ortaya çıkabilir. Bu durumda, tamsayılı hedef programlama tekniklerinin kullanılması gerekir(Lee ve Morris, 1977). Tamsayılı Hedef Programlama Modelinin Çözümü
Tamsayılı HP teknikleri, bütünüyle tamsayılı, karma tamsayılı ve 0-1 tamsayılı ve çok amaçlı problemler için geliştirilmiş olup; Kesme düzlem, dal ve sınır tekniği, tamsayımlama yaklaşımlarına dayanır(Saad ve Sharif,
2004). Tamsayılı hedef programlamanın kesme düzlem tekniği, DP’da bilinen Gomory’nin metodolojisinden uyarlanmıştır. Bu yaklaşımla ilgili ayrıntılı bilgi için bkz: Lee ve Morris, 1977; Schniederjans, 1984.
Dal ve Sınır Tekniği
Tamsayılı programlama problemleri, karar değişkenleri için çoğunlukla alt ve/veya üst sınırlar içerirler. Sınırlandırılmış Tamsayılı hedef programlama problemi, sonlu(finite) sayıda uygun çözüme sahip olduğu için optimal çözüm aramada kısmi sayım tekniği(enumeration) uygun bir yaklaşımdır(Lee ve Morris, 1977).
Tamsayılı doğrusal hedef programlamanın çözümünde kullanılan dal sınır tekniğinin adımları aşağıda sıralanmıştır (Schniederjans 1984): Adım 1: Doğrusal HP problemi çözülür. Eğer çözüm sonuçları tamsayı olma koşulunu sağlanmamışsa adım 2 ‘ye geçilir. Adım 2: Ondalıklı(kesirli) kısmı en büyük olan tamsayı olmayan karar değişkenine bağlı olarak iki hedef kısıtlayıcısı geliştirilir. Bu kısıtlayıcılar aşağıdaki gibi ifade edilebilir; (1) Xj+di- : En yakın tamsayı değere aşağı doğru yuvarlanan karar değişkeni
değeri (2) Xj+di+ : En yakın tamsayı değere yukarı doğru yuvarlanan karar
değişkeni değeridir. Adım 3: Orijinal DHP problemine (1) nolu eşitlikten yeni hedef kısıtlayıcısı
eklenir. Amaç fonksiyonunda P0 ‘a di- değişkeni yerleştirilir ve bu ikinci
yeni problem çözülür. Adım 4: Orijinal DHP problemine (2) nolu eşitlikten yeni hedef kısıtlayıcısı
eklenir. Amaç fonksiyonunda P0 ‘a di- değişkeni yerleştirilir ve bu ikinci yeni problem çözülür.
Adım 5: 3. ve 4. adımlarda oluşturulan problemlerin her ikisi için çözümler yorumlanmalıdır. a) Eğer sonuçların her ikisi de tamsayı çözümler ise, hedefe en yakın olan sonuç seçilir. Orijinal problem için optimal tamsayı çözüme ulaşılmıştır ve daha sonraki adımlara gerek kalmaz. b) Eğer dallardan birinin çözüm sonucu tamsayı ve diğerinin çözüm sonucu tamsayı değilse ve tamsayı olmayan çözüm daha az tatmin edici ise,
optimal tamsayı çözüme ulaşılmıştır ve daha sonraki adımlara gerek kalmaz. c) Eğer dallardan birinin çözüm sonucu tamsayı ve diğerinin çözüm sonucu tamsayı değilse ve tamsayı olmayan çözüm daha tatmin edici ise,
adım 6’ya devam edilir. Tamsayı çözüm optimal çözüm için bir aday olarak kabul edilir. d) Eğer dallardan her ikisinin çözümü de tamsayı değilse adım 6’ya devam edilir. e) Eğer herhangi bir daldaki problem uygun olmayan çözüm oluşturursa, ilgili dal bir sondur ve ondan sonra gelen problemler formüle edilemez. Adım 6:Tamsayı olmayan her bir dal çözümü için tamsayı olan diğer bir karar değişkeni kullanılarak 2., 3., 4. ve 5. adımlar yinelenir. Adım 7: Karar değişkenleri için gerekli olan tamsayı değerler elde edilinceye kadar adım 6 yinelenir. Eğer çoklu tamsayı çözüm varsa, hedef başarısının temelinde kabul edilebilir tamsayı çözümlerin tümünden optimal çözüm seçilebilir. En büyük hedef başarısını sağlayan tamsayı çözüm optimal çözümdür.2
BİR DİŞLİ FABRİKASINDA TAMSAYILI HEDEF PROGRAMLAMA UYGULANMASI
Uygulama Yapılan İşletmenin Tanıtımı Tamsayılı hedef programlama; Eskişehir’de TÜLOMSAŞ’ da ( Türkiye
Lokomotif ve Motor Sanayi A.Ş.) uygulanmıştır. TÜLOMSAŞ, 4 ana, 3 yardımcı fabrikadan oluşmaktadır. Dişli takım fabrikası, uygulama yeri olarak seçilmiştir. Bu fabrikada, ülkemizde ilk kez kesici takım üretimi
gerçekleştirilmiştir. Dişli takım fabrikasında çapı 1000 mm’ye kadar DIN 3972’ye göre dişliler
imal edilmekte, tüm lokomotiflerin alın dişlilerinin yanı sıra üçüncü şahıslardan gelen dişli talepleri de karşılanmaktadır. Bu fabrika, yüksek çekerli (30 ve 100 ton) kantarların, elektrokarların, cadde süpürme
2 Dal ve sınır tekniği ile ilgili ayrıntılı bilgi için bkz: Arthur, J.L ve Ravindran, A., 1980. araçlarının ve sanayi kuruluşlarının çeşitli kalıp ve pres işlerini de yapmaktadır.
5 Aralık 2013 Perşembe
İzmir Torna, Dişli Çark Üretimi Özet Bilgi
Dişli çark üretimi için bir çok yöntem kullanılmakla birlikte, talaş kaldırmak suretiyle yapılan azdırma yöntemi en çok kullanılan metod olarak göze çarpmaktadır. Bu çalışmada; azdırma yönteminde kullanılan azdırma freze çakılarının performansı dişli çark dişlerinin yüzey pürüzlülükleri açısından değerlendirilmiştir. İşleme deneylerinde TiN kaplamalı ve kaplamasız HSS azdırma çakılar kullanılarak, SAE 8620 malzemeden dişli çarklar işlenmiştir. İşleme deneyleri üç farklı ilerleme (0,25-0,4-0,63 mm/iş devri) ve kesme hızında (33,22-38,5-41,8 m/dak) kuru olarak yapılmıştır. Deney sonuçlarına göre; en iyi ortalama pürüzlülük değerleri (Ra) kesme hızının en fazla ilerlemenin en düşük olduğu kesme şartlarında elde edilmiştir. Yüksek kesme hızlarında kaplamalı azdırmalar daha iyi yüzey pürüzlülük değerleri sağlamıştır.
18 Kasım 2013 Pazartesi
HELİSEL OLUK ELEMANLARININ HESAPLANMASI
Yukarıdaki şekil, helisin tanımlarından 1.'si olan dik üçgenin hipotenüsünün silindir
üzerine sarılması ile oluşan helis eğrisini ifade etmektedir.
Silindirin Çevresi = Dt * π
Dt = Dişüstü çapı,
Mn = Modül
T=Dişli adımı = Mn * π bilinen elemanlardan yararlanarak diğer elemanların
değerlerini elde edebiliriz.
1-Helis adımı =
H = Dt * π * Tang α =
Helisin iş parçası etrafında bir
tur yaptığında doğrusal olarak
kat ettiği uzunluk ölçüsüdür.
Şekil 1.3: Helis adımının gösterilmesi
2-Tg α =Helis açısı = Helis adımı/Çevre = H/ (Dt * π) =
Tgα = Karşı dik kenarın /Komşu dik kenara oranına eşit olacağından bu dik
kenarları oluşturan değerleri yerlerine koyar ve gerekli sadeleştirmeleri yaparsak helis
yükselme sarım açısının değerini hesaplama yöntemi ile buluruz.
Tgα = Helis yükselim açısı =Helis açısı.
Ç= Dt x π
T = Mn x π
H = Dt x π x tg α
Tgα =H/Dt x π
Ç = Çevre
T = Dişli adımı
Dt = Diş üstü çapı
Mn = Normal modül
H= Adım
α = Helis açısı
üzerine sarılması ile oluşan helis eğrisini ifade etmektedir.
Silindirin Çevresi = Dt * π
Dt = Dişüstü çapı,
Mn = Modül
T=Dişli adımı = Mn * π bilinen elemanlardan yararlanarak diğer elemanların
değerlerini elde edebiliriz.
1-Helis adımı =
H = Dt * π * Tang α =
Helisin iş parçası etrafında bir
tur yaptığında doğrusal olarak
kat ettiği uzunluk ölçüsüdür.
Şekil 1.3: Helis adımının gösterilmesi
2-Tg α =Helis açısı = Helis adımı/Çevre = H/ (Dt * π) =
Tgα = Karşı dik kenarın /Komşu dik kenara oranına eşit olacağından bu dik
kenarları oluşturan değerleri yerlerine koyar ve gerekli sadeleştirmeleri yaparsak helis
yükselme sarım açısının değerini hesaplama yöntemi ile buluruz.
Tgα = Helis yükselim açısı =Helis açısı.
Ç= Dt x π
T = Mn x π
H = Dt x π x tg α
Tgα =H/Dt x π
Ç = Çevre
T = Dişli adımı
Dt = Diş üstü çapı
Mn = Normal modül
H= Adım
α = Helis açısı
HELİS DİŞLİ AÇMA
1.1. Helisel Oluklar ve Kullanım Yerleri
Silindirik kesit üzerine açılmış, belli bir adıma sahip oluklara “helisel oluk” adı verilir.
Helisel oluklar, başta vidalar olmak üzere; matkap uçları, helisel freze çakıları, helisel rayba
ve kılavuzlar, yağ kanalları ve helis dişlilerde bulunur.
1.1.1. Küçük Adımlı Helisel Kanallar
Helis: Helisin birden fazla tanımı vardır. Bu tanımlar aşağıda verilmiştir.
¾ Bir dik üçgenin hipotenüsünün, bir silindir üzerine sarımıyla oluşan eğriye helis
denir.
¾ Dönerek ilerleyen bir silindirin üzerindeki noktanın meydana getirdiği yay izine
helis denir.
¾ Düzgün ilerleyerek dönen bir noktanın silindir çevresinde oluşturduğu eğriye
helis denir.
Küçük adımlı helise en iyi örnek vidalardır.
Küçük adımlı helisel kanallar genellikle, üniversal, freze tezgâhında dik başlık
kullanılarak açılabildiği gibi, torna tezgâhında da açılabilmektedir. Küçük adımlı helis
dişlileri makinecilikte, elektrikli el takımlarında, motor mili ucunda, (el breyiz, el planyası, el
dekopaj makinesi, küçük masa matkaplarının şanzımanlarında v.b. sistemlerde
kullanılmaktadır. Bu dişli çarkları torna tezgâhında, mil üzerine modül adımlı helisler olarak
ve özel kalem bileyerek açılmaktadır (sonsuz vidalalar). Böyle açılan helisel vidaların
karşısında aynı helis açısına uygun helis dişli kullanılmaktadır.
Genellikle eksenleri paralel çalışan dişli sistemlerinde tercih edilmektedir.
Sonsuz vida karşılık dişlisi görevi yapacak olan helis dişlileri, freze tezgâhlarında helis
adımına göre tezgâh ayarlandıktan sonra dik başlık kullanarak ve modül çakılarının profiline
uygun parmak freze çakısı kullanılarak açılır.
Parmak freze çakılarını üniversal dik başlığa bağlamak suretiyle kare ve trapez profilli
tek veya çok ağızlı vidaları da freze tezgâhlarında küçük adımlı helisleri frezeleme yöntemi
ile açmamız mümkündür.
Normal modül çakıları ile de küçük adımlı helis dişli profilini elde edebiliriz. Bunun
için üniversal başlığın kullanılması gereklidir.
Silindirik kesit üzerine açılmış, belli bir adıma sahip oluklara “helisel oluk” adı verilir.
Helisel oluklar, başta vidalar olmak üzere; matkap uçları, helisel freze çakıları, helisel rayba
ve kılavuzlar, yağ kanalları ve helis dişlilerde bulunur.
1.1.1. Küçük Adımlı Helisel Kanallar
Helis: Helisin birden fazla tanımı vardır. Bu tanımlar aşağıda verilmiştir.
¾ Bir dik üçgenin hipotenüsünün, bir silindir üzerine sarımıyla oluşan eğriye helis
denir.
¾ Dönerek ilerleyen bir silindirin üzerindeki noktanın meydana getirdiği yay izine
helis denir.
¾ Düzgün ilerleyerek dönen bir noktanın silindir çevresinde oluşturduğu eğriye
helis denir.
Küçük adımlı helise en iyi örnek vidalardır.
Küçük adımlı helisel kanallar genellikle, üniversal, freze tezgâhında dik başlık
kullanılarak açılabildiği gibi, torna tezgâhında da açılabilmektedir. Küçük adımlı helis
dişlileri makinecilikte, elektrikli el takımlarında, motor mili ucunda, (el breyiz, el planyası, el
dekopaj makinesi, küçük masa matkaplarının şanzımanlarında v.b. sistemlerde
kullanılmaktadır. Bu dişli çarkları torna tezgâhında, mil üzerine modül adımlı helisler olarak
ve özel kalem bileyerek açılmaktadır (sonsuz vidalalar). Böyle açılan helisel vidaların
karşısında aynı helis açısına uygun helis dişli kullanılmaktadır.
Genellikle eksenleri paralel çalışan dişli sistemlerinde tercih edilmektedir.
Sonsuz vida karşılık dişlisi görevi yapacak olan helis dişlileri, freze tezgâhlarında helis
adımına göre tezgâh ayarlandıktan sonra dik başlık kullanarak ve modül çakılarının profiline
uygun parmak freze çakısı kullanılarak açılır.
Parmak freze çakılarını üniversal dik başlığa bağlamak suretiyle kare ve trapez profilli
tek veya çok ağızlı vidaları da freze tezgâhlarında küçük adımlı helisleri frezeleme yöntemi
ile açmamız mümkündür.
Normal modül çakıları ile de küçük adımlı helis dişli profilini elde edebiliriz. Bunun
için üniversal başlığın kullanılması gereklidir.
Kayseri'deki Torna Atölyeleri
Kayseri'de torna ve yedek parça adına aradığınız her şey İzmir Torna'da. Her türlü yedek parça, dişli imalatı, kaynak işleri yapılır.
Adres : Anbar Mah. Demirciler Sitesi. 18. Cadde NO : 50 KAYSERİ
Tel : 0352 331 30 41
Fax : 0352 331 30 44
Türkiye'nin her yerinden fiyat bilgisi almak yada sipariş vermek isterseniz yaptıracağınız parçanın resmini izmirtorna38@gmail.com mail adresine gönderebilir yada fax çekerek bize ulaştırabilirsiniz.
İzmir Torna Siz varsanız Bizde varız.
16 Kasım 2013 Cumartesi
ÜRÜNLERİMİZ
• Helisel ve Düz Dişli Üretimi
• Sonsuz Vida ve Sonsuz Vida Dişlileri Üretimi
• Düz Konik Dişli Üretimi
• Pinyon ve Kramayer Dişli Üretimi
• Bünyemizde dünya standartlarına uygun dişliler üretilmektedir
• Kademeli Mil Üretimi
• Konik Mil Üretimi
• Dişlili Mil Üretimi
• Vidalı Mil Üretimi
• Talebe Göre Özel miller üretilmektedir
• Özel Makine Perçaları Üretimi
• Dikiş Makinesi Parçaları Üretimi
• Yay Makinesi Parçaları Üretimi
• Tekstil Makinesi Parçaları Üretimi
• Mobilya Sektörü Parçaları Üretimi
Özel Makine İmalatı
Hakkımızda
Yaşamın doğasında yol almak vardır... Kalitenin ve kaliteli hizmetin de başlangıç noktası budur... Yıllar önce başlayan "kaliteli hizmet" serüveni, şimdiki yıllarda daha da heyecan verici oldu.
Deneyim ve bilgi birikimi, üretimin her safhasındaki kaybolmayan heyecan ve kalite tutkusu, bize güç veren en önemli unsurların başında gelir.
Uzak hedeflerin, yıllar sonra yakalandığını ve her zaman daha da ileriye gidildiğini, vizyonun ve kalite standartlarının kurumsal çerçevede birleştirildiğini, tüm bunların ötesinde güven ve kalite duygusunun herşeyden üstün tutulduğunu görmenin keyfini yaşamak. Farklı bakış açısıyla...
Farklı olmanın tadına varmak... Saygılar..
14 Kasım 2013 Perşembe
Torna Nedir ?
Torna bir takım tezgahıdır. Torna ve freze hemen hemen metal ile çalışan bütün imalathanelerde bulunur. Tornanın iş bağlanan parçasına ayna denir. Tornanın çalışma prensibi basittir. İş parçası kendi ekseninde döner, kesici takım parçaya belirli bir eksen boyunca hareket ederek talaş kaldırması işlemi yapar. Klasik 2 eksen tornalarda silindirik parçalar işlenir. Eksen hareketlerini kesici takım yapar. Bu eksenler parçanın boyu ve çapı doğrultusunda olur. C ve Y eksenli tornalarda ise çok daha kapsamlı işler yapmak mümkündür. Bu tip tornalar aynayı belirli derecede sabitleyebilir ya da belirli bir hız ile döndürebilir. Bu şekilde iş parçası üzerine istenen şekil işlenebilir. Tornanın taretine yerleştirilmiş canlı takım adı ile anılan takımlar kendi eksenleri etrafında dönerek iş parçasından talaş kaldırma yapabilirler. Torna tezgahlarının birçok farklı uygulaması vardır, bunlara ileri bir örnek olarak çok milli otomatik tornalar verilebilir.
Kaydol:
Kayıtlar (Atom)