Lazer Toz Yataklı Füzyon Yöntemiyle Üretilen Ti-6Al-4V Alaşımının Süreç Parametrelerinin Stokastik Arama Yöntemleri Kullanılarak Optimizasyonu

Abstract

Eklemeli imalat, karmaşık geometrilerin yüksek hassasiyetle üretilebilmesine olanak sağlaması nedeniyle çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılan bir üretim yöntemi haline gelmiştir. Ti-6Al-4V alaşımı, üstün mekanik özellikleri ve iyi biyouyumluluğu sayesinde eklemeli imalat uygulamalarında oldukça tercih edilmektedir. Eklemeli imalat ile üretilen Ti-6Al-4V bileşenlerin mekanik, fiziksel ve yüzey özellikleri; lazer gücü (P) ve tarama hızı (V) gibi proses parametrelerinden önemli ölçüde etkilenmektedir. Bu çalışma, yüksek Vickers sertliği, düşük Arşimet porozitesi ve düşük yüzey pürüzlülüğü elde etmek amacıyla, Ti-6Al-4V alaşımının Laser Powder Bed Fusion (LPBF) yöntemiyle üretiminde P ve V parametrelerinin optimizasyonunu incelemektedir. Literatürde mevcut olan deneysel veriler kullanılarak, proses-çıktı ilişkileri, regresyon analizi ile yapay sinir ağı yöntemlerinin güçlü yönlerini bir araya getiren hibrit bir modelleme yöntemi olan nöro-regresyon yaklaşımı ile modellenmiştir. LPBF yöntemiyle üretilen Ti-6Al-4V alaşımında yüksek sertlik, düşük porozite ve kontrollü yüzey pürüzlülüğü elde etmek amacıyla farklı P ve V proses parametre koşulları için çeşitli optimizasyon senaryoları tasarlanmıştır. Bu senaryolar, 'Wolfram Mathematica 13' programında yer alan 'NMaximize' ve 'NMinimize' araçları kullanılarak, Differential Evolution, Nelder-Mead, Simulated Annealing ve Random Search gibi farklı stokastik optimizasyon algoritmaları ile optimize edilmiştir. Elde edilen optimizasyon sonuçları literatür ile karşılaştırıldığında, kullanılan modelleme ve optimizasyon yöntemlerinin güvenilirliğini ve uygulanabilirliğini göstermektedir ve çalışma, biyomedikal ve havacılık uygulamalarında yüksek performanslı parça üretimine katkıda bulunma potansiyeline sahiptir.Additive manufacturing has become a widely used production method across various industries due to its ability to fabricate intricate geometries with high precision. Ti-6Al-4V alloy is highly favored in additive manufacturing applications because of its superior mechanical specifications and good biocompatibility. The mechanical, physical, and surface properties of Ti-6Al-4V components fabricated using additive manufacturing are significantly influenced by process parameters, such as laser power (P) and scanning speed (V). This study examines the optimization of P and V in Laser Powder Bed Fusion (LPBF) for the fabrication of Ti-6Al-4V alloy to achieve high Vickers hardness, low Archimedes porosity, and low surface roughness. By using experimental data available in literature, the process-response relationships were modeled using the neuro-regression approach, a hybrid modeling method that combines the strengths of regression analysis and artificial neural network methods. Various optimization scenarios were designed for different conditions of process parameters P and V to achieve high hardness, low porosity, and controlled surface roughness in Ti-6Al-4V alloy produced by the LPBF method. These scenarios were optimized using different stochastic optimization algorithms such as Differential Evolution, Nelder-Mead, Simulated Annealing, and Random Search with the help of the 'NMaximize' and 'NMinimize' tools in the 'Wolfram Mathematica 13' program. When compared with the literature, the optimization results obtained demonstrate the reliability and applicability of the model and optimization methods used, and the study has the potential to contribute to high-performance part production in biomedical and aerospace applications.