3 BOYUTLU BASKIDA KULLANILACAK MALZEMENİN MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİ İLE TAHMİNLENMESİ

Onur SEVLİ

Makale detayları

3 BOYUTLU BASKIDA KULLANILACAK MALZEMENİN MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİ İLE TAHMİNLENMESİ

Yazarlar:

Onur SEVLİ

Yayıncı:

Kerim ÇETİNKAYA

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry 2021 Vol.5 Issue 3, pp.596-605

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000473081

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2602-3350

pISSN:

2602-3350

Özet:

 

3D printing is one of the leading and rapidly developing technologies of Industry 4.0. Objects modeled in 3D in the virtual environment can be quickly prototyped with different techniques and materials using 3D printers. The output produced in 3D printing is expected to be fit for purpose, cost-effective as possible, and ideally durable. The qualities of the output to be produced are shaped by the limitations of the available printing technology. Another important factor affecting the quality of the output product is the material to be used for printing. Selecting the appropriate ABS and PLA materials, which have different technical properties, strength and usage areas, is important in terms of obtaining appropriate outputs. In this study, machine learning-based classifications for the estimation of the material to be used for printing were carried out on a data set consisting of a total of 12 attributes expressing the various setting parameters of 3D printers and the qualities of the product to be produced. In classification processes performed with five different methods namely Support Vector Machine (DVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree (KA), Random Forest (RO) and Logistic Regression (LR), and 5 fold cross-validation, the highest accuracy was obtained as 100% with the LR algorithm.

 

.3 boyutlu (3D) baskı Endüstri 4.0’ın önde gelen ve hızla gelişen teknolojilerinden biridir. Sanal ortamda 3 boyutlu olarak modellenen cisimler 3 boyutlu yazıcılar kullanılarak farklı teknik ve malzemelerle hızlı şekilde prototiplenebilmektedir. 3D baskıda üretilen ürünün amaca uygun, mümkün olduğunca düşük maliyetli ve ideal şekilde dayanıklı olması beklenmektedir. Üretilecek çıktının nitelikleri eldeki baskı teknolojisinin kısıtlarına bağlı olarak şekillenir. Ürünün niteliğini etkileyen diğer önemli bir unsur da baskı için kullanılacak olan malzemedir. Farklı teknik özellikler, dayanım ve kullanım alanları olan ABS ve PLA malzemelerden uygun olanın seçilmesi amaca uygun çıktıların elde edilmesi noktasında önem taşımaktadır. Bu çalışmada 3D yazıcılara ait çeşitli ayar parametreleri ve üretilecek ürünün niteliklerini ifade eden toplam 12 öznitelikten oluşan bir veri seti üzerinde basım için kullanılacak malzemenin tahminlenmesine yönelik makine öğrenmesi temelli sınıflandırmalar gerçekleştirilmiştir. Destek Vektör Makinesi (DVM), K-En yakın Komşu (KNN), Karar Ağacı (KA), Rastgele Orman (RO) ve Lojistik Regresyon (LR) olmak üzere beş ayrı yöntemle ve 5 kat çapraz doğrulama ile gerçekleştirilen sınıflandırma işlemlerinde en yüksek doğruluk %100 olarak LR algoritması ile elde edilmiştir.

Makale detayları

3 BOYUTLU BASKIDA KULLANILACAK MALZEMENİN MAKİNE ÖĞRENMESİ TEKNİKLERİ İLE TAHMİNLENMESİ

Yazarlar: Onur SEVLİ

Yayıncı: Kerim ÇETİNKAYA

Ana Başlıklar: Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi: International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry 2021 Vol.5 Issue 3, pp.596-605

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000473081

Sıklık: Üç Yıllık

eISSN: 2602-3350

pISSN: 2602-3350

Sayı

Yazarlar:

Onur SEVLİ

Yayıncı:

Kerim ÇETİNKAYA

Ana Başlıklar:

Veri işleme & bilgisayar bilimi

Dergi:

International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry 2021 Vol.5 Issue 3, pp.596-605

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000473081

Sıklık:

Üç Yıllık

eISSN:

2602-3350

pISSN:

2602-3350