SÜRTÜNME KARIġTIRMA NOKTA KAYNAĞI ĠLE

3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
SÜRTÜNME KARIġTIRMA NOKTA KAYNAĞI ĠLE BĠRLEġTĠRĠLEN AA6061 ALÜMĠNYUM
ALAġIMLARININ ÇEKME DAYANIMININ ÇOKLU REGRESYON ANALĠZĠ ĠLE TAHMĠNĠ
Mustafa Sudağ1,a ,Adnan Akkurt2,b
1 Ahi
2 Gazi
Evran Üniversitesi, Mucur Meslek Yüksek Okulu, Teknik Programlar, Kırşehir
Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi, Endüstriyel Tasarım Mühendisliği Bölümü, Ankara
a [email protected], b [email protected]
Özet
Bu çalışmada, 2 mm kalınlıktaki AA 6061 T6 levhaların sürtünme karıştırma nokta kaynağı ile
birleştirilmesinde farklı takım geometrilerinin ve farklı takım devirlerinin çekme dayanımı
üzerindeki etkisi incelenerek elde edilen veriler ile çapraz doğrulama yönteminin kullanıldığı
çoklu regresyon analizi gerçekleştirilmiş ve çekme dayanımı değerlerini tahmin edebilecek
matematiksel model oluşturulmuştur.
Anahtar kelimeler: Sürtünme karıştırma Nokta kaynağı; Takım Geometrisi; Çoklu Regresyon
Analizi
ESTIMATION OF FRICTION STIR SPOT WELDED ALUMINIUM ALLOY’S TENSILE
STRENGTH WITH THE METHOD OF MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS
Abstract
In this study, effects of different tool geometries on tensile strength of friction stir spot welded
AA 6061 T6 sheets were investigated. Experimental results are used in Multiple Regression
Analysis which is applied with the method of Cross-Sectional Data Analysis for realising a
mathematical model which is going to be able to estimate of tensile strength.
Key words: Friction Stir Spot Welding, Tool Geometry, Multiple Regression Analysis
1.GiriĢ
Otomotiv endüstrisinde yakıt ekonomisi ve araç performansının geliştirilmesi için ağırlık azaltımı
kritik öneme sahiptir. Bu uygulamanın başarılması için çelik yerine düşük ağırlıklı Al ve Mg
alaşımlarının kullanımı umut verici bir strateji olarak düşünülmektedir [1,2].
Sürtünme Karıştırma Nokta Kaynağı(SKNK), Sürtünme Karıştırma Kaynağının(SKK) bir
türevidir ve son on yılın başından bu yana önem kazanmıştır. SKK’nın aksine SKNK devir
süresine bağlı olarak(genellikle birkaç saniye) kısa süreli bir işlemdir. SKNK sırasında, takımın
dalması ve malzeme içinde kalma süresi temel olarak ısı enerjisi üretimi, pim etrafında
malzemenin plastik şekillenmesi, kaynak geometrisi ve buna bağlı olarak kaynaklı birleşmenin
mekanik özelliklerini belirlemektedir [2,3]. Şekil 1’de SKNK işlemi şematik olarak
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
gösterilmektedir. SKNK ile birleştirilmiş levhalarda oluşan bölgeler Şekil 2’de şematik olarak
gösterilmiştir.
Daha önceki birçok çalışma göstermiştir ki, sürtünme karıştırma nokta kaynaklarının dayanımı
takım geometrisi, işlem şartları gibi kaynak bölgesinin mekanik özelliklerini etkileyen unsurlar ile
yakından ilgilidir. Örneğin takım dalma derinliği birleşme dayanımını arttırmaktadır [3,4]. Takım
devir hızı ve takımın malzeme içerisinde kalma süresi arttırıldığında çekme kesme mukavemeti
artarken çapraz kırılma dayanımı azalmaktadır [4,5].
ġekil 1. Sürtünme Karıştırma Nokta kaynağının (SKNK) şematik gösterimi [6].
ġekil 2. Sürtünme karıştırma nokta kaynağı ile birleştirilmiş numuneye ait şematik gösterim [6].
Literatür çalışmaları incelendiğinde, AA 6061 T6 parçaların sürtünme karıştırma kaynağı ile
birleştirilmesinde çekme dayanımı değerlerinin tahmin edilebilmesi için takım geometrisinin ve
pim yüzey alanının kullanılarak oluşturulduğu matematiksel model üzerine yapılan çalışma
sayısı oldukça sınırlı olduğu görülmektedir. Bu çalışma ile literatürdeki bu boşluğun
doldurulması hedeflenmektedir.
Bu çalışmanın amacı, kaynak bölgesinin şekillendirilmesinde, dolayısı ile kaynak dayanımı
üzerinde önemli etkiye sahip takım pim geometrilerinin ve farklı takım devirlerinin çekme
dayanımı üzerine etkisinin Çoklu Regresyon Analizi ile araştırılması ve bu numunelere ait
verilerden yararlanarak Çekme Dayanımı değerlerini tahmin edebilecek bir matematiksel model
oluşturulmasıdır.
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
2. Malzeme ve Yöntem
2.1.Malzeme
Bu çalışmada, deney malzemesi olarak 2 mm kalınlığında Tablo 1’de kimyasal kompozisyonu
verilen 40 mm x 150 mm boyutlarında AA 6061 T6 alüminyum levhalar giyotin tezgâhında
hazırlanarak kullanılmıştır.
Tablo 1. AA 6061 T6 (ISO AlMg1SiCu ))
Al
Cr Cu Fe Mg Mn Si
Ti Zn
Kalan 0.22 0.3 0.51 1.00 0.05 0.59 0.02 0.01
2.2. Sürtünme KarıĢtırma Nokta Kaynağının uygulanması
SKNK işlemi uygulanacak levhaların freze tezgâhına bağlanma düzeni Şekil 3’te gösterilmiştir.
Sürtünme karıştırma nokta kaynağı ile birleştirilecek numunelerin boyutları ve konumları 40 mm
x 150 mm x 2 mm’ lik levhaların 40 mm x 40 mm bindirme pozisyonunda birleştirilmesi ile elde
edilmiştir (Şekil 4).
ġekil 3. Sürtünme karıştırma nokta kaynağı için hazırlanılan deney numunelerinin freze
tezgahına bağlanması
ġekil 4. Sürtünme karıştırma nokta kaynağı için hazırlanılan deney numunelerinin şematik
gösterimi
2.1. Sürtünme KarıĢtırma Nokta Kaynağı Takım Özellikleri ve Kaynak Parametreleri
Bu çalışmada kullanılan takımlar, 2714 sıcak iş takım çeliğinden imal edilmiştir. Isıl işlem
uygulamasından sonra takımlara 52 HRC sertlik kazandırılmıştır. 2 mm kalınlıktaki AA6061 T6
levhaların sürtünme karıştırma nokta kaynaklı birleştirilmelerinde 2 sn takım bekleme süresi,
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
takımın üstteki levhaya daldırılması ile taşma eğiliminde olan hacmin muhafaza edilebilmesi için
konkav geometrili omuz yapısı, 14 mm omuz çapı, 5 mm dairesel pim çapı, konik pimli takımda
alt çap 3 mm üst çap 5 mm, 3.7 mm pim boyu sabit parametreleri ve 2525, 3000, 3552, 4214
dev/dak takım dönüş hızları ve koni geometrili pimli takım, üçgen geometrili pimli takım ve kare
geometrili pimli takım (Şekil 5) değişken parametreleri kullanılmıştır (Tablo 2).
Tablo2. Takım özellikleri ve kaynak parametreleri
Pim profili
Parametreler
Pim boyu (mm)
Pim çapı /Pim
köşegeni (mm)
Omuz çapı (mm)
Pim yüzey alanı
(mm2 )
Takım dalma
derinliği (mm)
Takım bekleme
süresi (sn)
Takım dönüş hızı
(dev/dak)
Takım sertliği (HRC)
Takım malzemesi
Koni
3,7
Üçgen
3,7
Kare
3,7
3-5
14
5
14
5
14
55,21
56,18
64,92
3,7
2
2525
3000
3552
52
2714 sıcak iş takım çeliği
4214
ġekil 5. SKNK takım geometrilerinin şematik gösterimi (a) konik pim biçimi (b)üçgen pim biçimi
(c)kare pim biçimi
3. Bulgular ve Değerlendirme
3.1. Çekme Deneyleri
Çekme testleri Instron 8503 model 500 kN çekme ve basma kapasitesine sahip üniversal test
cihazında oda sıcaklığında yapılmıştır. Her bir çekme deney verisi için, 3 çekme deneyi
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
gerçekleştirilerek ortalamaları alınmıştır. Şekil 6’ da
gösterilmektedir.
çekme deneylerine ait veriler
9000
Çekme dayanım (N / mm2)
8000
7000
6000
5000
Koni
4000
Üçgen
3000
Kare
2000
1000
0
2525
3000
3552
Takım Dönüş hızı
ġekil 6. Takım profillerinin takım dönüş hızına göre karşılaştırmalı çekme dayanımı değerleri
3.2. Çoklu Regresyon Analizi ile Çekme Dayanımı Değerlerinin Ġncelenmesi
3.1. Çapraz Doğrulama Yöntemi
Model oluşturma sürecinde 12 yani 30’dan az veri bulunduğundan, basit doğrulamadaki kadar
veri almak yerine tüm veriyi kullanmayı sağlayan çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır.
Öncelikle veri setinin tamamı, JMP programına ait rastgele seçim algoritması kullanılarak 9
denemenin ardından rastgele 2 eşit parçaya ayrıldı. Veri setinin tamamı ve ikiye ayrılan veri
setleri Tablo 3’ de görülmektedir. Daha sonra ilk veri seti ile ilk model kuruldu. Kurulan model
ikinci veri seti ile test edildi. Sonraki işlemde ikinci veri seti ile model kuruldu ve bu model ile de
birinci veri seti test edildi. Son olarak tüm veri ile model kuruldu ve test edildi.
3.2. Çoklu Regresyon Analizi
Rastgele ayrılan veri setleri olan Veri Seti 1 ve Veri Seti 2 ve tüm verileri içeren Veri Seti 3 ile
JMP programında çoklu regresyon analiz modelleri oluşturuldu. Oluşturulan modeller ile elde
edilen test verileri sistemin hiç görmediği veri setindeki gerçek veriler ile test edilmiştir.
Modellerin yeterliliği, determinasyon katsayısı ve karekök ortlama hata değerlerine göre
belirlenmiştir.
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
Tablo 3. Model oluşturmak için kullanılan veriler ve rastgele belirlenen veri seti 1 ve veri seti 2
grupları
Deneysel Veriler
Veri Seti
Devir
dev /dak
Pim Alanı
mm2
Çekme
Dayanımı
N/mm2
1
2525
55,21
3430,2
2
2525
56,18
3769,8
1
2525
64,92
6529,8
2
3000
55,21
3628,8
2
3000
56,18
4177,8
1
3000
64,92
7924,26
2
3552
55,21
4111,8
1
3552
56,18
4330,8
2
3552
64,92
4525,2
2
4214
55,21
2954,4
1
4214
56,18
4527,6
1
4214
64,92
8277
Tablo 4. Çoklu regresyon analizi ile oluşturulan model 1ve bu modele ait determinasyon
katsayısı( R2) ve karekök ortalama hata (KOH) değeri
Algoritma
Model 1
Intercept
-20289,89
Pim Alanı 2
396,01169
Devir
0,6626104
Çoklu Regresyon
R2
KOH
0,267155
1542,817
Tablo 5. Çoklu regresyon analizi ile oluşturulan model 2 ve bu modele ait determinasyon
katsayısı( R2) ve karekök ortalama hata (KOH) değeri
Algoritma
Model 2
Intercept
-425,5648
Pim Alanı
97,644963
Devir
-0,391183
Çoklu Regresyon
R2
KOH
0,474839
481,5757
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
Tablo 6. Çoklu regresyon analizi ile oluşturulan model 2 ve bu modele ait determinasyon
katsayısı( R2) ve karekök ortalama hata (KOH) değeri
Algoritma
Çoklu Regresyon
Model 3
Intercept
R2
KOH
0,711364
987,137
-14798,67
Pim Alanı 322,58447
Devir
0,2074587
Geliştirilen modellerin test sonuçlarına ait determinasyon katsayısı (R2) ve karekök ortalama
hata (KOH) değerleri Tablo 4, Tablo 5 ve Tablo 6’da verilmiştir.
ġekil 7.Model 3 ile oluşturulan teorik ve gerçek deney sonuçlarına ait saçılma diyagramı
Tablo 7. Deneysel ve Model ile elde edilen veriler arasındaki hata yüzdeleri
Sonuçlar
Deneysel
Teorik
%
Hata
3430,2
3535,052
-3,05673
3769,8
3847,959
-2,07329
6529,8
6667,347
-2,10645
3628,8
3633,595
-0,13213
4177,8
3946,502
5,536368
7924,26
6765,89
-3,05673
4111,8
3748,112
8,844985
4330,8
4061,019
6,229361
4525,2
6880,407
-52,0465
2954,4
3885,45
-31,514
4527,6
4198,356
7,271921
8277
7017,745
15,21391
Ortalama Hata
-4,24077
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
Bu modeller arasında en iyi determinasyon katsayısı (R2) değerini veren model, tüm verilerin
kullanılarak oluşturulduğu 3. Model olmuştur. Çoklu regresyon analizi algoritması ile geliştirilen
modelin performansını incelemek için model sonuçları ve gerçek veriler arasındaki ilişki Şekil
7’de verilen saçılma diyagramında gösterilmiştir. Deneysel veriler ve geliştirilen model ile elde
edilen veriler arasındaki hata yüzde oranları Tablo 7’de görülmektedir.
4. Sonuçlar ve TartıĢma

Bu çalışmada 2 mm kalınlığındaki AA 6061 T6 levhalar 3 farklı takım geometrisinin ve
4 farklı takım dönüş hızının kullanıldığı sürtünme karıştırma nokta kaynağı ile ile
başarılı bir şekilde birleştirilmiştir.

En iyi çekme dayanımı değeri yüzey alanı en geniş takım olan kare pimli takım ve en
yüksek devir olan 4214 dev/dak takım dönüş hızı ile elde edilmiştir.

Model oluşturma sürecinde yapılan analizlerde takım dönüş hızı değerinin çekme
dayanımı değerlerine, pim alanın çekme testi değerlerine olan etkisinden daha az
olduğu görülmüştür.

Oluşturulan basit regresyon ve çoklu regresyon modelleri arasında çekme dayanımını
tahmin edebilecek en iyi modelin takım dönüş hızı ve takım pim alanı değerlerinin
tümünün kullanılarak oluşturulduğu çoklu regresyon modeli olduğu görülmüştür.
5. TeĢekkür
Bu çalışmanın finansal desteğini sağlayan Gazi Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projelerine
(GÜBAP 25/2010-03) teşekkür ederiz.
6. Kaynakça
[1] Badarinarayan H., Yang Q., Zhu S., Effect of tool geometry on static strength of friction stir
spot-welded aluminum alloy, Int. J. of Machine Tools & Manufacture 49 (2009) 142–148
[2] Uematsu Y., Tokaji K., Tozaki Y., Nakashima Y., Fatigue behaviour of dissimilar friction stir
spot weld between
A6061 and SPCC welded by a scrolled groove shoulder tool, Procedia Engineering 2 (2010)
193–201
[3] Malafaia, A. M. S, Milan, M.T., Oliveira, M. F., Spinelli, D., Fatigue behavior of friction stir
spot welding and riveted joints in an
Al alloy Procedia Engineering 2 (2010) 1815–1821
[4] Buffa G., Fratini L., Piacentini M., On the influence of tool path in friction stir spot welding of
aluminum alloys, J. of Materials Processing Technology 208 (2008) 309–317
[5] Schilling C, Von Strombeck A, dos Santos JF, Von Hessen N. In: Second international
symposium on friction stir welding (session 10). Gothenburg, Sweden; 26–28 June 2000.
3rd International Conference on Welding Technologies and Exhibition 3.Uluslararası Kaynak Teknolojileri Konferansı ve Sergisi
21-23 May 2014, Manisa-TURKEY
[6] Kawasaki Heavy Industries Ltd., (2006). A new method for light alloy joining - friction spot
joining - kawasaki robot, Japan, www.kawasakirobot.com, visit date: 20 April 2013.
[7] Thoppul S. D., Gibson R. F., Materials Characterization 60 (2009) 1342–1351
[8] Merzoug M., Mazari M., Berrahal L., Imad A., Materials and Design 31 (2010) 3023–3028
[9] Bozzi S., Helbert-Etter A.L., Baudin T., Klosek V., Kerbiguet J.G., Criqui B., J. of Materials
Processing Technology 210 (2010) 1429–1435
[10] Rodrigues D.M., Loureiro A., Leitao C., Leal R.M., Chaparro B.M., Vilaça P., Materials and
Design 30 (2009) 1913–1921
[11] Tran V. X., Pan J., Pan T., International Journal of Fatigue 30 (2008) 2175–2190
[12] Mitlin D., Radmilovic V., Pan T., Chen J., Feng Z., M.L. Santella Int. J. of Fatigue 30 (2008)
2175–219.
[13] Tozaki Y., Uematsu Y., Tokaji K., Int. J. of Machine Tools & Manufacture 47 (2007) 2230–
2236
[14] Awang M., Mucino V. H., Materials and Manufacturing Processes, 25 (2010) 167–174
[15] Zhang Y. N., Cao X., Larose S., Wanjara P., Canadian Metallurgical Quarterly 51 (2012)
250-261
[16] Malafaia, A. M. S, Milan, M.T., Oliveira, M. F., Spinelli, D., Procedia Engineering 2 (2010)
1823–1828.