The study is focused on the manufacturing of fully dense and porous Ti6Al4V parts by Powder Bed Fusion (PBF) method. In the scope of the study, the reasons of the impact of the powder recoating system and internal stress-induced failures in the manufacturing of tensile specimens were investigated and solution proposals were presented. Results that were determined by implementing the most suitable solution were investigated. In this study, failures that occurred during manufacturing were prevented by analyzing the powder recoating system. As a result of the study, the negative effects, which were caused by the impact of the recoater blade on the parts, were prevented. It was observed that the samples were bent due to the forces that were generated by the recoating system movement during manufacturing. The bending conditions were eliminated when the samples were manufactured in a barrel. Thus, no deformation occurred in the part. The negative effects of internal stresses in samples were removed by using the cooling rate concept and FEA analysis. Finally, assumptions of simulations were verified by manufacturing samples with the same machine parameters.

Günümüzde eklemeli imalat teknolojilerinin gelişmesine bağlı olarak, bu imalat yönteminde kullanılabilen malzeme çeşidi de oldukça artmış ve titanyum alaşımları da bu alanda yerini almıştır. Eklemeli imalat teknolojisi sayesinde geleneksel imalat yöntemleri ile üretimi mümkün olmayan geometriler oluşturularak, protez ve implantlarda “kişiye özel”lik kavramı doğmuş ve hastanın kusurlu bölgesine daha uyumlu, aynı zamanda daha hafif implantların üretilebilmesi mümkün hale gelmiştir. Geleneksel yöntemlerle imal edilen metalik implantların rijitliklerinin içine ya da üzerine yerleştirildiği kemiğe göre daha yüksek olması, zaman içerisinde implant çevresindeki kemik dokuda tahribat oluşturabilmektedir. Kemiklere yerleştirilecek implantların elastikiyetlerinin kemiğe yakın olması beklenmektedir. Eklemeli imalat teknolojileri sayesinde implantların iç bölgesinde kontrollü geçişli gözenekli (poroz) mikro yapılar oluşturulabilmektedir. Böylece, kullanım yerinde yeterince dayanıklı, rijitliği düşürülmüş, hafif implantlar üretilebilmekte ve gözeneklendirilmiş yüzeyleri sayesinde kemik doku gelişimini artırarak kullanım yerindeki kemikle iyi bir osseointegrasyon sağlamaktadırlar. Bu çalışmada, seçmeli lazer sinterleme yöntemiyle farklı parametrelerde üretilmiş deney numunelerinin mekanik özellikleri incelenmiştir. Numunelerin dış yüzeyi, yarı küresel geometri ile pürüzlendirilmiş ve iç bölgesi kontrollü geçişli gözenekli (KRZ tipi) şekilde tasarlanmıştır. Çekme dayanımları, basma dayanımları, darbe dirençleri ve sertlikleri ölçülerek en iyi parametre/parametreler belirlenmiştir. Farklı tarama stratejileri, farklı parametreler kullanılarak elde edilen sonuçlar literatürle kıyaslanmıştır.

Günümüzde toz yatak füzyon birleştirme (TYB) metal eklemeli imalat, karmaşık geometrili parça imalatında sıklıkla tercih edilmesine rağmen, parça imalat süreçlerinin gerçek zamanlı izlenmesi yeterli düzeyde değildir. Bu nedenle makine kontrol sistemi büyük ölçüde açık döngü olarak kalmaktadır. Bazı metal eklemeli imalat makineleri toz yatağının izlenmesini görüntülerle sunarken, toz yatağı katmanında oluşabilecek kusurların otomatik tespiti ve kontrol sistemini uyarıcı yeteneğinin olduğuna rastlanmamıştır. Çalışmada, herhangi bir TYB metal eklemeli imalat makinesinde gerçek zamanlı kontrol sisteminin bir bileşeni olma potansiyeline sahip toz yatağı görüntülerinin yerinde izlenmesi ve kusurların tespiti için makine öğrenmesi temelli örnek bir yaklaşım sunulmuştur. Makine öğrenmesinin alt alanlarından olan derin öğrenme yöntemi kullanılarak, işlemin bir katmanının oluşturulmasında meydana gelebilecek kusurları tespitine yönelik sınıflandırma yapılmıştır. Kusurları algılama ve sınıflandırma işlemi evrişimli sinir ağları modeli kullanılarak yerine getirilmiştir. Modelin eğitimi ve performansı için veri seti, EOS M290 makinesinde imal edilmiş örnek bir üç boyutlu yapının fotoğrafları ile oluşturulmuştur. VGG-16, InceptionV3 ve DenseNet ön öğrenmeli modellerinden transfer öğrenimi yapılarak en iyi performans %86 doğruluk değeri ile VGG-16 modelinde elde edilmiştir.

Recently, serious damages have occurred in e-commerce applications due to rapidly increasing data leaks and end-user vulnerabilities. Although the source of the vulnerabilities is different, attacks result in the theft of unsafe data. In particular, the theft of credit card information reveals a financial loss. In this study, a blockchain-based secure storage model has been developed in order to prevent the theft of credit card information in e-commerce applications as a result of a possible data leak. In the sample e-commerce application developed with ASP.NET, data other than credit cards are stored. Credit card data is transmitted to the blockchain over the API with SSL protection in the e-commerce application. The blockchain model was developed using MongoDB with the BigchainDB framework. The data in each block of the blockchain is encrypted with Advanced Encryption Standard (AES) 256 bits. The data integrity of the block is provided by the SHA256 algorithm. it is aimed to protect credit card data from a possible data leak with the proposed BigchainDB-based blockchain model.

Additive Manufacturing technology is one of the technologies that is changing the manufacturing industry. It has revealed some advantages over traditional manufacturing methods with this technology. With the advancement of information technologies, new approaches focusing on cost and improvement have begun to be adopted in the manufacturing industry. One such method is digital twin technology. A digital twin is frequently referred to as a digital replication of a physical system. Digital twins provide data and models to support the operation of design and manufacturing processes, as well as troubleshooting, diagnostics, and problem-solving. Various sensors are required to monitor the status of physical systems and transfer data to digital systems. Some of these Internet of Things-compatible sensors are already in production machines, but others can be added later. In the study, an Internet of Things-based system was proposed for the creation of digital twins using a virtual environment, and a digital twin simulation was created in order to bring the benefits of digitalization to production systems. The digital twin is modeled in the Matlab Simulink environment to perform binary classification to detect abnormal physical conditions that have the potential to disrupt the operation of the additive manufacturing machine and affect the quality of the manufacturing part. By generating a digital twin from real machine data, the proposed system will be able to detect errors.