Enjeksiyon prosesi, hali hazırda plastik parça üretimi için kullanılan en popüler yöntemdir. Yüksek üretim oranı, düşük çevrim süresi, karmaşık parça imal edebilme gibi üstün yetenekleri sayesinde diğer üretim yöntemlerine karşı avantaj sağlamaktadır.Proses parametreleri, nihai ürünün kalitesini etkileyen çarpılma, çöküntü, eksik dolum, büzülme, kalıntı gerilim gibi kusurlar üzerinde son derece etkindir. Bu sebeple, parametre optimizasyonu nihai ürün kalitesi için çok önemlidir.
Uygulamada proses parametre optimizasyonu için deneme yanılma yönetimini kullanmak, oldukça maliyetli olmaktadır.Ayrıca rekabetin yoğun olduğu imalat sektöründe,en az maliyet kadar zamanda önemlidir.
Tüm bunlar düşünüldüğünde, deneme yanılma yerine optimizasyon için başka bir metodolojinin kullanımı elzemdir.
Bu çalışmada bu amaçla; deney tasarım metodu,akış simülasyonu,istatistik yöntemleri,genetik algoritma gibi güçlü mühendislik araçlarının bir arada kullanıldığı bir metodoloji tanımlanmıştır.
Taguchi Metodu literatür de bilim insanları tarafından en çok kullanılan deney tasarım yöntemlerinden biridir. Her bir parametrenin, her bir seviyesini içeren tüm kombinasyonlar için oldukça fazla deneysel çalışma yapılması gereken durumlarda, Taguchi Yöntemi kullanılarak, çok daha az sayıda deneysel çalışma ile sonuca ulaşmak mümkün olmaktadır.
GA doğada geçerli olan en iyinin yaşaması kuralına dayanarak sürekli iyileşen çözümler üretir. Bunun için ‘iyi’ nin ne olduğunu belirleyen bir uygunluk (fitness) fonksiyonu ve yeni çözümler üretmek için yeniden kopyalama(recombination)
mutasyon(mutation) gibi opretatörler kullanır.
Olasılıksal simülasyon modelinde bir ya da daha fazla sayıda rassal değişken bulunur. Rassal değişkenler üretilerek çalıştırılan olasılıksal simülasyon modellerinde deney sonuçları da rassal olur. Ölçülmek istenen performans göstergeleri için ise tahmini değerler elde edilir.
Anahtar Kelimeler: Deney Tasarımı, Taguchi, Genetik Algoritma, Akış Simülasyonu, Monte Carlo Simülasyonu
|
