ABS ve PLA filamentlerinden üretilen malzemelerin üretim sürecinin yapay zeka ile optimizasyonu

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İleri Teknolojiler Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞÜKRÜ SARIHAN

Danışman: Selim BACAK

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma, Fused Filament Fabrication (FFF) yöntemi ile ABS ve PLA filamentlerinden üretilen parçaların mekanik performansı ve yüzey kalitesinin iyileştirilmesine yönelik üretim parametrelerinin yapay zekâ destekli optimizasyonunu amaçlamaktadır. Tez kapsamında, nozul sıcaklığı, tabla sıcaklığı, katman yüksekliği, baskı hızı ve dolgu oranı gibi temel üretim parametreleri, çok seviyeli deneysel tasarımla varyasyonlu biçimde uygulanmış ve her iki malzeme için toplam 324 numune üretilmiştir. Deneysel veriler, çekme dayanımı ve yüzey pürüzlülüğü gibi performans ölçütleri açısından değerlendirilmiş; elde edilen veriler üzerinde yapay sinir ağı (YSA) tabanlı kestirim modelleri geliştirilmiştir. Ayrıca, NSGA-II ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmalarıyla çok-amaçlı optimizasyon gerçekleştirilerek hem mekanik hem de yüzeysel çıktılar iyileştirilmiştir. Elde edilen bulgular, PLA'nın ortalama 48.2 MPa çekme dayanımı ve 6.1 µm yüzey pürüzlülüğü ile ABS'ye göre daha üstün performans gösterdiğini ortaya koymuştur. YSA modeli, yüksek doğrulukla tahmin yaparak üretim sürecinin dijital olarak öngörülebilirliğini mümkün kılmıştır. Optimizasyon sonuçları, her iki malzeme için de üretim süresinin kısaltıldığını ve malzeme verimliliğinin artırıldığını göstermiştir. Sonuçlar, FFF süreçlerinde yapay zekâ uygulamalarının üretim kalitesini artırma ve sürdürülebilirliği destekleme açısından güçlü bir araç olduğunu ortaya koymaktadır.