Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH VĂN MINH TỐI ƯU HÓA CÁC THÔNG SỐ GIA CÔNG KHI PHAY Chuyên ngành: CÔNG NGHỆ CHẾ TẠO MÁY LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2009 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày tháng năm Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành TRƯỜNG ĐH BÁCH KHOA TP HCM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp HCM, ngày tháng năm 200 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Phái: Ngày, tháng, năm sinh: .Nơi sinh: Chuyên ngành: MSHV: I- TÊN ĐỀ TÀI: II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ (Ngày bắt đầu thực LV ghi QĐ giao đề tài): ……………………………………………………………………………………… IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Học hàm, học vị, họ tên chữ ký) CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH LỜI CÁM ƠN Đề tài “Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay” đề tài kết hợp thực nghiệm mạng nơron nhân tạo Các kết từ thực nghiệm sở để xây dựng mạng nơron nhân tạo để từ thực tối ưu hóa thơng số gia cơng Trong q trình thực đề tài Em hướng dẫn tận tình hướng dẫn Tiến sĩ Hồ Thị Thu Nga Em xin chân thành cám ơn giúp đỡ Cô giúp Em hồn thành luận văn Bên cạnh Em cám ơn hỗ trợ hết lòng Thầy Cô môn chế tạo máy: Thầy trưởng môn Phạm Ngọc Tuấn, Cô Thái Thị Thu Hà, Thầy Nghị,…đã giúp đỡ Em hoàn thành thực nghiệm phay mẫu, lấy số liệu độ nhám bề mặt làm sở thực đề tài tốt nghiệp Cuối Em xin cám ơn, Thầy Cô môn hướng dẫn, giúp đỡ Em hồn thành chương trình học tập trường, Thầy Cơ Phịng sau đại học hỗ trợ tạo điều kiện cho học viên q trình học tập TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Tối ưu hóa thơng số gia công cắt gọt sử dụng mạng nơron nhân tạo (Artificial intelligence neural network) thực nhiều giới, đặt biệt tối ưu hóa thơng số cho ngun cơng tiện Trong ngun công phay chưa ý đến nhiều, cụ thể chưa có nhiều tài liệu tối ưu hóa cho nguyên công phay Trong sản xuất công nghiệp ngày nay, ngun cơng phay đóng vai trị quan trọng, đặt biệt ngành công nghiệp sản xuất máy bay, xe hơi, khn mẫu,…do việc tối ưu thông số cắt gọt gia công phay nhu cầu cấp thiết để giúp nguyên công phay đáp ứng nhu cầu ngành công nghiệp sản xuất Trong luận văn tốt nghiệp “Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay”, mạng nơron nhân tạo sử dụng việc tối ưu hóa thông số cắt gọt phay dao phay ngón Từ kết thực nghiệm đo độ nhám bề mặt gia cơng 64 mẫu dao phay ngón máy phay CNC,dùng công cụ Toolbox phần mềm Matlab để tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Để thực việc này, mạng truyền thẳng nhiều lớp lan truyền ngược (Back propagation multilayer feedforward network) để mơ hình hóa mạng sử dụng Hàm truyền lớp: hàm sigmoid [tansig – tansig] Thuật toán đào tạo mạng: triangdm (Batch Gradient Descent with momentum) Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay trình bày cụ thể phần sau đề tài bao gồm phần giới thiệu nội chung, tổng quan nghiên cứu có liên quan đến đề tài, lý thuyết phay, lý thuyết tối ưu hóa, xây dựng toán tối ưu, giải toán tối ưu, phân tích kết thực nghiệm, đánh giá kết thực nghiệm MỤC LỤC CHƯƠNG I – GIỚI THIỆU CHUNG I.1 Đặt vấn đề nghiên cứu I.1.1 Tình hình gia công cắt gọt Việt Nam I.1.2 Đặt vấn đề nghiên cứu I.2 Tổng quan phương pháp tối ưu hóa q trình gia cơng kim loại giới I.2.1.Giới thiệu tổng quan mơ hình tối ưu hóa I.2.1.1 Giới thiệu chung tối ưu hóa q trình cắt gọt kim loại I.2.1.2 Đề cương chung cho tối ưu hóa thơng số q trình cắt gọt I.2.2 Khái niệm mạng nơron 14 I.3 Tổng hợp nghiên cứu ứng dụng liên quan đến đề tài I.3.1 Các ứng dụng tối ưu hóa Việt Nam 23 23 I.3.2.Các thực nghiệm tối ưu hóa thơng số gia công phay giới 25 I.3.2.1 Tối ưu hóa thơng số gia cơng phay để đạt độ nhám bề mặt gương qua lần cắt 25 I.3.2.2.Tối ưu hóa thơng số gia cơng để giảm tối đa độ lệch dao gia công dao phay ngón sử dụng phương pháp thuật tốn di truyền 25 I.3.2.3 Tối ưu hóa thơng số gia công phay 27 I.3.2.4 Nghiên cứu ảnh hưởng thông số gia công độ nhám bề mặt gia công phay mặt đầu 31 I.3.3.5 Phương pháp phân tích ghép mạng Nơron để xác định điều kiện cắt gọt tối ưu 36 I.4 Mục đích nghiên cứu 52 I.5 Phương pháp thực 52 CHƯƠNG II – LÝ THUYẾT Q TRÌNH GIA CƠNG CẮT GỌT – Q TRÌNH PHAY II.1 Khái niệm q trình cắt gọt kim loại 54 II.2 Các yếu tố chế độ cắt phay 54 II.3 Dao phay ngón 59 II.4 Dung dịch làm mát bôi trơn 66 II.5 Sự rung động dao 66 II.6 Chiều rộng chiều dày cắt 66 CHƯƠNG III LÝ THUYẾT TỐI ƯU HĨA – CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TỐN TỐI ƯU III.1 Lý thuyết tối ưu hóa 68 III.1.1 Khái niệm tối ưu hóa 68 III.1.2 Mục đích tối ưu hóa gia cơng mâu thuẫn tối ưu hóa chế độ cắt 68 III.1.3 Bài tốn tối ưu, cấu trúc chung toán tối ưu phương pháp tối ưu hóa q trình cắt gọt 69 III.1.4 Mơ hình tối ưu tốn cắt gọt 70 III.2 Các phương pháp giải toán tối ưu 71 III.3 Xây dựng hàm mục tiêu trình gia cơng cắt gọt 72 CHƯƠNG IV – XÂY DỰNG MƠ HÌNH TỐN HỌC BÀI TỐN TỐI ƯU KHI PHAY IV.1 Dùng phương pháp mạng nơron để xác định điều kiện cắt gọt tối ưu 74 IV.2 Vấn đề tối ưu điều kiện cắt gọt 76 IV.2.1 Các mục tiêu 76 IV.2.2 Các giới hạn 78 IV.3 Cấu trúc mạng nơron thích nghi để tối ưu hóa vấn đề IV.4 Trình tự bước tối ưu hóa thơng số cắt gọt 78 80 CHƯƠNG V - TIẾN HÀNH THÍ NGHIỆM V.1 Quy hoạch thực nghiệm 84 V.2 Dụng cụ cắt vật liệu gia công 90 V.3 Đo độ nhám bề mặt 91 CHƯƠNG VI – GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU VI.1 Thiết kế mạng nơron để giải toán tối ưu 96 VI.1.1 Các quy tắc 96 VI.1.2 Thiết kế mạng nơron 99 VI.2 Phân tích kết thí nghiệm 102 VI.3 Phương pháp giải toán tối ưu 105 VI.4 Đánh giá kết nhận 108 CHƯƠNG VII - KẾT LUẬN TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC 110 111 113 Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay CHƯƠNG I – GIỚI THIỆU CHUNG I.1 Đặt vấn đề nghiên cứu: I.1.1 Tình hình gia cơng cắt gọt Việt Nam: Trước khoảng thập kỷ, q trình gia cơng cắt gọt Việt nam chủ yếu thực máy công cụ: tiện, phay, bào, khoan…thế hệ cũ Chất lượng sản phẩm gia cơng (độ xác kích thước, hình dáng hình học, độ nhẵn bề mặt ) chủ yếu phụ thuộc vào tay nghề người đứng máy Những năm gần với xuất máy gia cơng với chương trình lập sẵn NC sau máy CNC trang bị máy tính để giao tiếp với người vận hành máy, q trình gia cơng cắt gọt diễn dễ dàng nhanh chóng với độ xác chất lượng sản phẩm cao Hiện số lượng máy CNC Việt Nam tăng nhanh nhu cầu sản xuất ngày cao, bên cạnh máy CNC nhập trực tiếp từ nước ngồi về, có số máy CNC Việt Nam sản xuất có tính cơng nghệ cao Nhiều sở gia cơng trang bị cho xưởng họ máy CNC, cơng ty có quy mơ lớn đặt biệt cơng ty có vốn đầu tư nước ngồi ngành khí máy CNC khơng thể thiếu qui trình gia cơng sản xuất Ví dụ công ty Nissei đặt khu chế xuất Tân Thuận trang bị máy tiện CNC sản xuất năm 2006 tiếp tục đầu tư nhiều máy hệ để phục vụ cho nhu cầu sản xuất.Tuy nhiên bên cạnh tính cơng nghệ cao, máy CNC có nhược điểm chung chúng chỗ, thông số công nghệ vận tốc cắt lượng chạy dao áp đặt người lập trình phụ thuộc vào kinh nghiệm, hiểu biết người đứng máy Đối với ngành công nghiệp sản xuất khuôn mẫu Việt Nam, hạn chế lực thiết kế chế tạo, doanh nghiệp đáp ứng phần sản xuất khuôn mẫu phục vụ cho chế tạo sản phẩm khí tiêu dùng phần cho cơng ty liên doanh nước ngồi Với sản phẩm có yêu cầu CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay kỹ thuật cao (máy giặt, tủ lạnh, điều hồ, tô, xe máy…) hầu hết phải nhập bán thành phẩm nhập khn từ nước ngồi vào sản xuất Một nguyên nhân cần đề cập đến doanh nghiệp SXKM nước đa phần hoạt động tình trạng tự khép kín, chưa có phối hợp, liên kết với để vào thiết kế sản xuất chuyên sâu vào mặt hàng chủng loại; trang thiết bị hầu hết sở thuộc trình độ cơng nghệ thấp; có nơi đầu tư trang thiết bị công nghệ cao, đầu tư lại trùng lặp chưa có hợp tác doanh nghiệp sản xuất Bên cạnh đó, nguồn nhân lực thiết kế, chế tạo chuyển giao công nghệ bị phân tán Cũng sản xuất nhỏ lẻ nên việc nhập thép hợp kim làm khuôn mẫu phải nhập với giá thành cao Những điều giải thích chi phí SXKM doanh nghiệp Việt Nam lớn, dẫn đến hiệu sản xuất bị hạn chế Quy hoạch phát triển ngành kim khí Hà Nội giai đoạn 2006-2010 xác định: Tập trung phát triển nhóm sản phẩm: Thiết bị đồng bộ; sản phẩm máy công nghiệp; sản phẩm thiết bị kỹ thuật điện; công nghiệp ô tô - xe máy; sản phẩm kim khí tiêu dùng Trong số đó, nhóm sản phẩm có liên quan đến sử dụng khuôn mẫu là: sản phẩm máy công nghiệp, sản phẩm ô tô - xe máy số ngành sản xuất khác như: sản xuất sản phẩm từ cao su, plastic phục vụ công nghiệp gia dụng Kết khảo sát thực tế nhu cầu khuôn mẫu đến 2010, đơn cử riêng khuôn dập, số Cty sau: Cty Cơ khí Thăng Long: K.dập 1.500 bộ; Cty Điện Thống Nhất: K dập 75 bộ; Cty chế tạo máy điện VN -HGR: K dập 150 bộ; Cty Xích líp Đơng Anh: Khn dập 500 bộ; …Cùng với nhu cầu lớn loại khuôn nhựa, khuôn đúc áp lực…Như vậy, sân nhà, nhu cầu thị trường loại khuôn mẫu cao Vấn đề đặt cho quan quản lý Nhà nước là: cần phải tiến hành công tác quy hoạch để định hướng phát triển CN SXKM; thực công tác tổ chức, điều phối, hợp tác, liên kết sản xuất sở sao, nhằm đầu tư phát triển CNSXKM đạt hiệu tối đa Kinh nghiệm Đài Loan - quốc gia có ngành CNSXKM phát triển CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay cho thấy, họ cập nhật ứng dụng CN vật liệu CN tự động hoá vào trình sản xuất Một điểm quan trọng là: liên kết chặt chẽ sản xuất doanh nghiệp thuộc ngành CNKM.Hiệp hội Khuôn mẫu Đài Loan (TMDIA) tập hợp, liên kết 600 Cty; hình thành trung tâm thiết kế, tổ hợp chế tạo khuôn mẫu cho lĩnh vực công nghiệp, nói Đây phân công hợp tác lao động mức độ cao; giúp doanh nghiệp có điều kiện đầu tư chuyên sâu vào lĩnh vực với việc ứng dụng CNC, theo hướng tự động hố q trình sản xuất Nhờ đó, họ có điều kiện phát huy tối đa lực thiết bị mình, nâng cao suất chất lượng sản phẩm; tập trung đầu tư đổi thiết bị cơng nghệ Cũng nhờ tập hợp, liên kết mà doanh nghiệp tránh tình trạng đầu tư trùng lặp giảm tối đa chi phí khấu hao thiết bị giá thành sản phẩm khuôn mẫu Điều thể rõ chất lượng giá thành sản phẩm Đài Loan thị trường khn mẫu Nhờ tích hợp thành tựu kỹ thuật điều khiển máy tính mà hệ CNC có nhiều tính tuyệt vời phát triển nhanh Tuy nhiên, chất, điều khiển máy CNC điều khiển “tĩnh” với tham số hệ thống khơng đổi Biểu mặt cơng nghệ tốc độ cắt tốc độ chạy dao thiết đặt cố định lệnh chương trình NC trì có lệnh thiết đặt giá trị Trên thực tế, trình gia cơng q trình thường xun biến động, ví dụ: - Bề mặt phơi khơng bề mặt lý tưởng Vì vậy, chiều sâu cắt thực tế thay đổi cách ngẫu nhiên; - Trong vùng gia cơng chứa lỗ, khe hổng, dao chạy qua khơng có chút vật liệu bị cắt; - Vật liệu phôi không đồng Cơ tính thay đổi theo quy luật biết trước ngẫu nhiên; - Khả cắt dao thường xuyên bị thay đổi q trình cắt (do mịn dao, lẹo dao, thay đổi chế độ cắt, nhiệt độ dao…) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay - Sự rung động biến dạng thành phần hệ thống công nghệ; - Sự biến động môi trường xung quanh (nhiệt độ khơng khí, rung động móng…) Các đại lượng biến động gây nên biến động thông số ra, lực cắt, công suất động trục chính, nhiệt độ vùng cắt, biên độ rung động dao phôi,… cuối ảnh hưởng xấu đến chất lượng gia cơng mà cịn gây nên cố kỹ thuật [2] Do vấn đề tối ưu hóa thơng số q trình, làm thay đổi thơng số cơng nghệ cho chúng ln đạt giá trị cao mà không phá vỡ điều kiện ràng buộc, đảm bảo cho hệ thống hoạt động bình thường cần thiết, nâng cao suất I.1.2 Đặt vấn đề nghiên cứu: Gia công cắt gọt trình sản xuất sử dụng rộng rãi đóng vai trị quan trọng việc tạo nên giàu có, động lực thúc đẩy hình thành phát triển kỹ thuật điều khiển số (CNC) tự động hóa linh hoạt sản xuất Do mức độ tự động hóa cao, vốn đầu tư lớn giá thành nguyên công cao, sản xuất đại đánh giá sử dụng đến 80% thời gian sản xuất cho nguyên công gia công cơ, so với khoảng 5% cho máy gia cơng cắt gọt cổ điển [T.Wang, 2002] Vì vậy, xu hướng phát triển sản xuất đại khuyến khích đặt yêu cầu lớn việc nghiên cứu tối ưu hóa q trình gia cơng nhằm đạt lợi ích (hiệu quả) kinh tế cao sản xuất Nghiên cứu lĩnh vực khoa học kỷ thứ 19 Về nguyên tắc, yếu tố ảnh hưởng đến trình cắt gọt, chế hình thành phoi tượng lý xảy trình cắt biết Vấn đề cịn lại làm để nâng cao hiệu trình cắt gọt, nghĩa làm để đảm bảo chất lượng gia công với suất cao chi phí sản xuất nhỏ Tối ưu hóa q trình cắt gọt chiến lược hiệu cho phép giảm giá thành gia công thỏa mãn yêu cầu khách hàng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Tuy nhiên thiếu cơng cụ để báo trước tính chất cắt gọt Khi điểm lại phân tích cắt gọt kim loại năm 1956, Finnie nhận xét “Mặc dù có nhiều cố gắng khứ việc phân tích q trình gia cơng cắt gọt cịn thiếu mối quan hệ biến khác nhau” (L.H.S Luong, T.A Spedding/Journal of Materials Processing Technology, 1995) [1] Nhận xét cịn ngày Có hai yếu tố cách tiến hành cắt gọt kim loại Yếu tố thứ việc lựa chọn điều kiện cắt gọt thích hợp lượng chạy dao tốc độ cắt.Yếu tố thứ hai dự báo công việc cắt gọt lực cắt, độ mòn dao độ nhám bề mặt Việc lựa chọn điều kiện cắt gọt chủ yếu dựa vào liệu kinh nghiệm sổ tay hướng dẫn cắt gọt phân tích dụng cụ cắt để hỗ trợ cho việc lựa chọn Với việc quan tâm đến tính chất cắt gọt, số mơ hình phát triển, mơ hình biết đến nhiều mơ hình mặt phẳng trượt mỏng Merchant năm 1945 (L.H.S Luong, T.A Spedding/Journal of Materials Processing Technology, 1995) [1] Mặc dù mơ hình dễ dàng sử dụng khơng xác q đơn giản không đưa vào hết tất biến liên quan q trình cắt gọt Từ có nhiều cải tiến đưa để hồn thiện mơ hình mặt phẳng trượt mỏng để trở thành cơng cụ báo trước tính chất q trình cắt gọt Mặc dù có tiến đáng kể cịn thiếu mơ hình dự báo đặc tính cắt gọt phạm vi rộng điều kiện gia cơng cắt Do tính chất phức tạp trình nhiều biến số, phương pháp mạng thần kinh (neural-network technology) xem xét áp dụng Ví dụ mạng thần kinh áp dụng mơ hình tối ưu hóa chế độ cắt gọt kim loại: mạng MacNet (L.H.S Luong, T.A Spedding/Journal of Materials Processing Technology, 1995) [1] CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình I.1 Cấu trúc mạng “Macnet” Mạng thần kinh (neural-network) phát triển để xác định thông số gia cơng q trình cắt gọt Mạng xác định điều kiện cắt gọt thích hợp cho vật liệu cho trước, chiều sâu cắt yêu cầu dự báo tính chất q trình giới hạn lực cắt, độ nhám bề mặt tuổi thọ dao Để khắc phục vấn đề phát sinh việc ứng dụng mạng, phương pháp triển khai Trong phương pháp chương trình neural-network sử dụng để tạo mạng mối quan hệ liệu đầu vào đầu Các mối quan hệ biểu diễn dạng hệ số phụ sau dùng chương trình C để mơ mạng Mặc dù có nhiều nỗ lực việc tối ưu hóa thông số gia công, điểm lại tài liệu cơng bố, kết luận phần lớn mơ hình tối ưu hóa thơng số cắt gọt tập trung nghiên cứu nguyên công đơn giản (ví dụ tiện) hạn chế tham số tác động trình cắt gọt, cơng đoạn gia cơng khác phay ý đến Do vai trò quan trọng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay phay sản xuất giới ngày nay, sử dụng phổ biến rộng rãi sản xuất chế tạo khuôn mẫu cho công nghiệp chất dẻo vật liệu composites Việc tối ưu hóa thơng số gia cơng cơng đọan cần thiết, đặt biệt máy NC CNC sử dụng phổ biến sản xuất ngày (Optimization of Machining Parameters for Milling Operations, M Tolouei-Rad and I M Bidhendi) [2] I.2 Tổng quan phương pháp tối ưu hóa trình gia cơng kim loại giới: I.2.1.Giới thiệu tổng quan mơ hình tối ưu hóa I.2.1.1 Giới thiệu chung tối ưu hóa q trình cắt gọt kim loại Cắt gọt kim loại trình sản xuất quan trọng sử dụng rộng rãi ngành công nghiệp kỹ thuật Nghiên cứu trình cắt gọt kim loại tập trung vào đặc tính dụng cụ cắt, vật liệu cắt thông số máy nhằm xác định khả ảnh hưởng trình đến đặc điểm chất lượng đầu Một cải tiến quan trọng khả q trình cắt gọt kim loại đạt cách mơ hình hóa biến q trình để xác định định vùng giới hạn yếu tố điều khiển trình đưa đến đầu mong muốn biến đặc trưng chấp nhận nhằm đảm bảo giá thành sản xuất thấp Kỹ thuật cắt gọt kim loại phát triển theo thời gian nhờ đóng góp nhiều ngành kỹ thuật với mục tiêu chung đạt hiệu cao trình cắt gọt kim loại Việc lựa chọn điều kiện gia công tối ưu yếu tố quan trọng để đạt hiệu cao Với việc thiết kế thực điều khiển trình cắt gọt kim loại cách hiệu cách tối ưu hóa thơng số, nhà sản xuất tìm kiếm cân chất lượng giá công đoạn đưa đến kết mở rộng bán hàng giảm bảo hành giảm sản phẩm hỏng Các công đoạn khoan, tiện, phay, doa, mài, mài đá mài trình gia cơng cắt gọt kim loại để sản xuất phụ tùng lắp ráp sản phẩm cuối Việc tối ưu thơng số q trình cơng đoạn gia cơng địi hỏi đảm bảo giai đoạn: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Mơ hình hóa mối quan hệ thông số đầu vào-đầu trình: xem trình bày tóm tắt q trình liên kết ngun nhân ảnh hưởng trình chuyển đổi từ đầu vào sang đầu (Markos Viharos & Monostori, 1998) [3] Các điều kiện cắt gọt tối ưu gần tối ưu định: Mơ hình kết cung cấp liệu toán học đầu vào cần thiết cho việc hình thành hàm mục tiêu q trình cắt Kỹ thuật tối ưu hóa đưa giải pháp tối ưu gần tối ưu cho tồn tốn tối ưu xác định, sau thực trình cắt gọt thực tế Theo thời gian, phức tạp động lực học trình cắt gọt tăng dần, nhà nghiên cứu thực nghiệm tập trung vào phương pháp mơ hình hóa tốn học để xác định điều kiện cắt gọt tối ưu gần tối ưu tuân theo tiêu chuẩn mục tiêu khác (Tan & Creese, 1995) [3] Nhiều kỹ thuật mơ hình hóa đưa áp dụng dựa tảng thống kê hồi quy (Montgomery Peck, 1992) [3], mạng nơ-ron nhân tạo (Fu, 2003) [3] lý thuyết mờ (Zadeh, 1973) [3].Các phương pháp dụng cụ tối ưu đưa dựa phương pháp Taguchi (Ross, 1989) [3], lập trình tốn học (Hillier & Liebermann, 1999) [3], thuật tốn di truyền (Goldberg, 2002) [3], tìm kiếm Tabu (Glover, 1990) [3] phương pháp mô (Kirkpatrick, Gellett, & Vecchi, 1983) [3] Mặc dù có nhiều nghiên cứu tốn tối ưu hóa q trình, khơng có nhiều mơ hình mối quan hệ thơng số đầu vào-đầu q trình thích hợp với tất trình cắt gọt kim loại (Hassan & Suriman, 1990) [3] Lương & Spedding (1995) [3] tun bố cịn thiếu mơ hình tốn học để dự báo trước trạng thái cắt gọt phạm vi rộng điều kiện cắt gọt Kỹ thuật tối ưu chắn có hạn chế, giả định thiếu sót áp dụng vào vấn đề trình cắt gọt thực tế I.2.1.2 Đề cương chung cho tối ưu hóa thơng số q trình cắt gọt: Do vấn đề trình cắt gọt kim loại có vài đặc điểm khơng giống nhau, điều gây khó khăn cho nhà nghiên cứu thực nghiệm việc lựa chọn phương pháp tối ưu thích hợp để đưa điều CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay kiện cắt gọt chấp nhận có cải tiến Một nghiên cứu so sánh phương pháp khác dựa giải pháp đo lường chất lượng thích hợp để chọn phương pháp thích hợp Dựa vào hiểu biết mơ hình quan hệ thơng số đầu vào – đầu trình phương pháp tối ưu trình cắt gọt, khả cải tiến, đưa đề cương chung cần thiết Đề cương chung gồm có phần giải thích rõ ràng: Mơ hình hóa mối quan hệ thông số đầu vào-đầu q trình: Mục tiêu mơ hình hóa q trình gia cơng cắt gọt theo kinh nghiệm phải phát mối quan hệ tiềm ẩn biến giải q trình khơng độc lập đáp án đầu độc lập Các bước sau cần phải kết hợp chặt chẽ phương pháp mơ hình hóa: + Bước 1: Xác định vấn đề tối ưu trình cắt gọt kim loại bật dạng tiêu chuẩn lựa chọn chi phí sản phẩm hỏng/sửa chữa lại, thay đổi đặc điểm chất lượng trình thực Vấn đề định đánh giá dựa phân tích Pareto (Montgomery, 1990) [3] chi phí sản phẩm hỏng/sửa chữa lại khơng đáp ứng tiêu chuẩn kỹ thuật chất lượng sản phẩm Việc trình bày đồ họa (như biểu đồ, đồ thị kiểm sốt) liệu chọn lọc đặc tính kỹ thuật quan trọng khác đưa đến hiểu biết điều kiện, thay đổi, tình trạng kiểm soát đặc điểm chất lượng quan trọng Việc thực trình ban đầu, nghiên cứu khả cần thiết việc cải tiến chất lượng sản phẩm/quá trình + Bước 2: Tất biến liên quan định đáp án đầu có quan hệ với cơng đoạn cắt gọt xem xét, đặc tính kỹ thuật, cấp độ điều khiển thực tế phạm vi cần thiết xác định giai đoạn Các đáp án liên quan đến nhiều mặt yêu cầu thực tế, suất, đặc điểm vật lý, hiệu trình yếu tố tương tự khác xác định Sự thấu hiểu tốn gặp báo cáo đưa đến việc lựa chọn biến định thích hợp Dữ liệu thích hợp tin cậy phụ thuộc vào điều kiện đầu vào, thông số trình biến số đặc trưng, tập hợp thông qua việc thảo CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 10 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay luận với người có liên quan, việc tham khảo tài liệu liên quan, số liệu thống kê kết thực tiêu chuẩn, liệu đầu vào từ ý kiến phản hồi kỳ họp trình gia cơng cắt gọt Tồn chương trình lập thơng qua mơ hình mở ảnh hưởng lẫn + Bước 3: Việc phân tích liệu ban đầu từ nhiều đáp án dựa liệu thống kê hợp lý áp dụng phương pháp rút gọn trường hợp khối lượng liệu lớn (Ví dụ: phân tích đa trị, Rencher, 1995) [3] Một chương trình thực nghiệm dễ dàng mơ hình hóa giúp xác định biến định then chốt + Bước 4: Trong bước mơ hình thực nghiệm phải trình bày với phương pháp mơ hình hóa sau: thống kê hồi quy, mạng thần kinh nhân tạo ANN, lý thuyết mờ để biểu diễn mối quan hệ phức tạp liệu đầu vào, thông số trình liệu đầu ra, dựa việc hạn chế phổ biến giả định Việc phát triển mơ hình thích hợp nhất, dễ dàng thực hiện, hiệu kinh tế cấp thiết + Bước 5: Mơ hình q trình thiết kế phải kiểm tra công nhận số trạng thái tình khác Thơng qua việc đánh giá phương pháp kiểm tra có liên quan trạng thái tình khác định mơ hình triển khai áp dụng vào thực tế hay khơng Ngồi cần thiết hiểu biết đặc tính vốn có/sự lựa chọn cách trình bày tiêu chuẩn khả ứng dụng điều kiện chung thích hợp bao gồm hạn chế phương pháp mơ hình hóa trước lựa chọn phương pháp tối ưu hóa Các giải pháp tối ưu gần tối ưu định: a-Các đặc tính sẵn có/các quy tắc lưa chọn phương pháp mơ hình hóa mối quan hệ thơng số đầu vào - đầu trình (I Mukherjee P K Ray / Computer & Industrial Engineering 50, 2006) [3]: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 11 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Phương pháp mô Các đặc tính/tiêu chuẩn lựa chọn hình hóa (i) phương trình bậc 2, hàm đa thức bậc cao Thống kê hồi quy (Lathe Dạng hàm số toán học(Hàm số tuyến, hàm số mũ) thông thường dùng để đánh turning, giá thơng số mơ hình sau mơ hình Hassan & Suliman, 1990 [3]; Finished turning, Feng (Jack) kiểm tra, xác nhận công nhận (ii) Các sai số số dư độc lập thường phân bổ theo giá trị trung bình biến and Wang, 2002 [3]) không đổi, giả định phải với mơ hình thích hợp Mạng nơ-ron nhân (i) Phương pháp tốt dùng để mơ hình hóa tạo mối quan hệ tuyến tính khơng tuyến tính (Creep feed grinding, biến quan trọng trình Sathyanarayanan đường đặc trưng et al, 1992 [3]; Abrasive (ii) Phương pháp hữu ích phương trình đa flow machining, Petri thức bậc thấp khơng thích hợp cho việc et [3]; mơ hình hóa q trình cắt gọt ảnh hưởng Honing, Feng et al, hệ liệu không ổn định, liệu không 2002 [3]) đầy đủ ảnh hưởng đến mô hình đáng kể al, 1998 (i) Phương pháp ưa thích hàm mục tiêu (đối lập), hạn chế biến định khơng hồn tồn xác định đo Lý thuyết mờ (End milling, 1998 [3]; milling, IP, xác ngơn ngữ trình bày Down (như việc kiểm tra đặc điểm chất lượng Al-Wedyan mắt không ghi rõ thiết et al, 2001 [3]) kế) (ii) Thích hợp trình bày điều kiện thơng tin khơng xác, đánh giá chủ quan, CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 12 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay chừng phổ biến người (như tiện nghi, vẻ đẹp xe không rõ thiết kế) Đây phương pháp thích hợp cho vấn đề q trình gia cơng có nhiều đặc điểm chất lượng cấp độ quan trọng mục tiêu không xác định rõ ràng người thiết kế b-Các đặc tính sẵn có/quy tắc lựa chọn phương pháp cơng cụ tối ưu: Các phương Các đặc tính sẵn có/các quy tắc lựa chọn pháp công cụ tối ưu Phương pháp (i) nghiệm kiểm soát ảnh hưởng lẫn Taguchi (Lathe Youssef Đây phương pháp hữu dụng loạt thực biến định trình khơng đáng turning, et kể al, 1994 [3]; Face (ii) Thích hợp cho hai đường đặc trưng liên tục milling, Lin, 1992 rời rạc phương pháp mơ hình hóa bên [3]; độc lập grinding, Surface Shaji and Radhakrisnan, 2003 [3]) Phương pháp (i) Thường thích hợp hàm mục tiêu lấy vi tìm kiếm tốn phân liên tục hàm chức có dạng (tuyến học lặp tính, phi tuyến tính, lõm, lồi), hạn chế (Turning, Lee at xác định rõ biết đến CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ al, 1996 13 [3]; (ii) Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Phương pháp mơ hình hóa bên hữu ích Multi-stage trường hợp mà cần thiết đạt machining, giải pháp tối ưu xác thích hợp cho Sekon, 1982 [3]) hai tốn có nhiều giai đoạn định Thuật tốn di (i) Thích hợp điều kiện cắt gọt cải tiến truyền gần tối ưu đạt hiệu kinh tế (thay (CNC milling, Liu điều kiện tối ưu xác) nhà sản & Wang, 1999 xuất chấp nhận áp dụng [3]; Multi-pass (ii) Là phương pháp đạo hàm tự dùng cho hướng nghiên cứu điểm gần tối ưu áp dụng turning, Onwubolu Kumalo, cho hàm đặc trưng liên tục rời rạc & 2001 [3]) Phương pháp (i) Là phương pháp suy rộng, mơ hình hóa bên mơ ngồi dễ dàng áp dụng, dùng để đưa giải (NC multi-pass pháp gần tối ưu cho toán tối ưu tổ hợp turning, Chen & thích hợp hàm hồi quy khơng tuyến tính Tsai, 1996 [3]; đa trạng thái (ii) Khơng cần tính tốn độ dốc để định hướng CNC cylinder stock turning, nghiên cứu Nó cần xem xét để ảnh hưởng Chen & Su, 1998 đến quy mơ tốn cần tránh giải [3]; High speed pháp cục hàm hồi quy đa trạng thái milling, Juan et al, 2003 [3]) Tìm kiếm Tabu (i) ngồi, tốn độc lập dễ dàng áp dụng gần (Drilling, dùng cho tốn tối ưu hóa q Kolahan & Liang, 1996 [3]) Là phương pháp suy rộng, mơ hình hóa bên trình (ii) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA Là phương pháp đạo hàm tự do, áp dụng HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 14 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay cho hàm hồi quy liên tục rời rạc, tuyến tính khơng tuyến tính, cực tiểu cực đại I.2.2 Khái niệm mạng nơron [4]: Mạng nơron nhận nhiều quan tâm vài năm gần ứng dụng thành công qua loạt vấn đề đặt biệt, lĩnh vực khác tài chính, y học, kỹ thuật, địa chất vật lý Thực có nhiều vấn đề cần dự báo trước, phân loại điều khiển mạng nơron đưa vào áp dụng Sự thành công to lớn vài yếu tố định sau: • Năng suất: mạng nơron tinh vi khả mơ hình hóa hàm đặt biệt phức tạp Đặt biệt, mạng nơron khơng tuyến tính (nonlinear) Trong nhiều năm, mơ hình tuyến tính sử dụng phổ biến lĩnh vực mơ hình hóa mơ hình tuyến tính có chiến lược tối ưu hóa tiếng Ở mơ hình gần tuyến tính coi khơng phù hợp • Dễ dàng sử dụng: Người sử dụng mạng nơron tập hợp chuỗi liệu đại diện sau đưa thuật toán đào tạo để nhận biết cấu trúc liệu cách tự động Mặc dù người sử dụng khơng cần có kiến thức kinh nghiệm việc làm để lựa chọn chuẩn bị liệu, làm để lựa chọn mạng nơron thích hợp, làm để giải thích kết đạt được, yêu cầu trình độ kiến thức người sử dụng để thực thành công mạng nơron thấp trường hợp sử dụng phương pháp thống kê phi tuyến truyền thống Các ứng dụng mạng nơron: Mạng nơron ứng dụng gần tình có mối quan hệ biến độc lập (không phụ thuộc, đầu vào) biến dự báo (không phụ thuộc, đầu ra), mối quan hệ phức tạp khơng dễ nối với giới hạn bình thường "sự tương quan" "giữa nhóm với nhau" CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 15 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Một vài ví dụ điển hình mà mạng nơron áp dụng thành cơng là: phát hiện tượng y học, dự báo nguồn cung cấp thị trường, phân bổ tín dụng, giám sát điều kiện làm việc máy móc thiết bị, điều khiển động Mơ hình nhân tạo Để đạt tính chất hệ thống nơron sinh học, nơron nhân tạo định nghĩa sau: + Nó nhận số lượng biến đầu vào (bao gồm liệu đầu tiên, từ đầu nơron khác mạng nơron) Mỗi đầu vào đến từ liên kết có cường độ (trọng số); trọng số phù hợp với hiệu tiếp hợp nơron sinh học Mỗi nơron giá trị bắt đầu đơn giản Tổng trọng số đầu vào tạo bắt đầu bị trừ, để kích hoạt nơron + Tín hiệu kích hoạt qua hàm kích hoạt để đưa đầu nơron Nếu bước kích hoạt chức sử dụng (ví dụ đầu nơron đầu vào nhỏ zero, đầu vào lớn 0), nơron làm việc giống nơron sinh học mô tả (điểm bắt đầu trừ từ tổng trọng số so với zero tương đương với từ tổng trọng số đến điểm bắt đầu) Thực tế, bước chức sử dụng mạng nơron nhân tạo Cũng lưu ý trọng số âm, có nghĩa kỳ tiếp hợp có hạn chế kích thích hiệu nơron: nơron ức chế tìm thấy não Ở mô tả nơron cụ thể Câu hỏi : làm nơron liên kết với nhau? Nếu sử dụng mạng bất kỳ, phải có đầu vào (mang giá trị biến quan tâm giới bên ngoài) đầu (đưa dự báo tín hiệu điều khiển) đầu vào đầu thích hợp với thần kinh cảm giác thần kinh vận động dây thần kinh từ mắt dẫn đến tay Các nơron đầu vào, ẩn đầu cần liên kết với Vấn đề định phản hồi (feedback, Haykin, 1994) Một mạng đơn giản có cấu trúc truyền thẳng: tín hiệu chạy từ đầu vào đến phận ẩn bất kỳ, cuối đến đơn vị đầu Một cấu trúc có trạng thái ổn định Tuy nhiên, mạng tuần hoàn (bao gồm liên kết ngược nơron trước sau) khơng ổn định có động lực học phức tạp Các mạng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 16 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay tuần hoàn nhà nghiên cứu quan tâm nhiều mạng nơron, xa cấu trúc truyền thẳng chứng minh hữu dụng việc giải vấn đề thực tế Mạng truyền thẳng có nơron xếp cấu trúc liên kết phân cấp rõ ràng.Lớp đầu vào không thực nơron: đơn vị đơn giản phục vụ cho việc trình bày biến đầu vào Các nơron lớp ẩn đầu nối với tất đơn vị lớp trước Một lần xác định mạng nối phần với vài đơn vị lớp trước; nhiên, hầu hết ứng dụng mạng nối đầy đủ tốt Hình I.2 Mạng nơron truyền thẳng Khi mạng sử dụng, giá trị biến đầu vào thay đơn vị đầu vào sau đơn vị lớp ẩn đầu thực tăng dần Mỗi đơn vị tính tốn giá trị kích hoạt cách lấy tổng trọng số đơn vị đầu lớp trước điểm bắt đầu trừ Giá trị kích hoạt ngang qua hàm kích hoạt đến đầu nơron.Khi toàn mạng sử dụng, đầu lớp đầu làm việc đầu tồn mạng Vai trị mạng nơron nhân tạo ANN (Artifficial neural networks): Bằng việc mô mạng nơron sinh học, mạng nơron nhân tạo thực cấu trúc máy tính cấu trúc thuật tốn hóa có liên quan với máy tính truyền thống Nó cho phép thao tác sử dụng máy tính cách đơn giản (phép cộng, phép nhân, yếu tố logic bản) để giải vấn đề tốn học khơng rõ ràng phức tạp, vấn đề phi tuyến ngẫu nhiên Một thuật toán truyền thống dùng chuỗi phương trình phức tạp áp CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 17 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay dụng vấn đề cho trước với Mạng ANN (Artifficial neural networks) (a) tính tốn thuật tốn hóa cách đơn giản (b) có tính chất tự tổ chức phép nắm giữ phạm vi rộng vấn đề Ví dụ, ngơi nhà bay tránh chướng ngại vật chuột tránh gặp mèo, chắn giải phương trình đường khơng khác khơng sử dụng thuật tốn nhận dạng mơ hình phức tạp Bộ não đơn giản, sử dụng vài tế bào nơron tuân theo cấu trúc tế bào cao cấp động vật người Giải pháp mạng ANN nhắm đến đơn giản Albert Einstein phát biểu giải pháp mô hình phải đơn giản đến mức để kiểm sốt vấn đề Để hệ thống sinh học có hiệu linh hoạt, chúng định khơng kể đến châm chạp vốn có (Bước tính tốn chúng diễn khoảng nhỏ 1/1000 giây so với phần tỷ giây máy tính điện tử ngày nay), thực hội tụ đến cấu trúc thuật tốn đơn giản Trong tốn học cao cấp logic mang lại khung rộng tổng quát giải pháp giảm thuật tốn hóa phức tạp đặt biệt, việc thiết kế mạng nơron nhằm mục đích đơn giản tối đa tự tổ chức cao Một cấu trúc thuật tốn đơn giản nằm phía sau mạng nơron, có khả thích ứng cao với phạm vi rộng vấn đề Ta cần lưu ý trạng thái xem xét mạng nơron, phạm vi khả thích nghi chúng bị giới hạn Tuy nhiên, mục đích mạng nơron hướng đến việc đạt đơn giản tự tổ chức cách mơ tồn mạng sinh học có ngun tắc Một khía cạnh khác ANN khác tiện lợi máy tính truyền thống, khả năng, có khả song song cao Một máy tính số truyền thống máy nối tiếp Nếu transistor bị hỏng, tồn máy nghỉ làm việc Trong hệ thống thần kinh trung tâm người trưởng thành, hàng ngàn nơron bị chết hàng năm, chức não khơng bị ảnh hưởng tồn bộ, trừ tế bào vị trí quan trọng Tính khơng nhạy cảm phá hủy vài tế bào khả song song cao mạng nơron sinh học, đối lập với thiết kế nối tiếp máy tính số truyền thống Điểm đặc trưng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 18 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay tương tự áp dụng cho mạng ANN Tuy nhiên hầu hết mạng nơron mơ máy tính số truyền thống, khía cạnh khơng cảm giác khơng giữ lại phận bị hỏng Tuy nhiên có tăng khả sẵn sàng phần cứng ANN, theo quan điểm mạch tích hợp có hàng trăm chí hàng ngàn nơron ANN giữ chip đơn giản.[cf.Jabri et al, 1996, Hammerstom, 1990, Haykin, 1994] [4] Tóm lại, kích thích mạng ANN khơng bị giới hạn giống lớn với não người Ngay mức độ khả tự tổ chức thiết kế máy tính số truyền thống cách sử dụng thuật tốn thơng minh nhân tạo phức tạp Đóng góp chủ yếu mạng ANN mơ tồn mạng nơron sinh học, cho phép lập trình chương trình trình độ thấp để giải vấn đề phức tạp, đặt biệt vấn đề không phân tích, khơng tuyến tính, khơng ổn định ngẫu nhiên, thực phạm vi rộng vấn đề theo cách tự tổ chức mà khơng cần lập trình lại gặp trở ngại khác chương trình Sự khơng nhạy cảm hỏng hóc riêng phần cứng mối quan tâm lớn khác, sử dụng phần cứng dành riêng cho ANN Mạng ANN chấp nhận rộng rãi đời ANN mở hiểu biết việc làm để đơn giản hóa việc lập trình xây dựng thuật tốn cho mục đích cho trước cho phạm vi rộng mục đích Cần lưu ý đơn giản hố thuật tốn khơng hạ bậc tốn bậc cao logic, vai trị của chúng luôn quan trọng việc hiểu biết tốn học ln ln cung cấp hệ thống cho việc rút gọn đặc điểm Những đặc điểm chứng minh mức độ đơn giản tổng quát mạng ANN khả Quy tắc mạng nơron sinh học Mạng nơron sinh học bao gồm tế bào thần kinh (nơron) hình I.3 nối với hình I.4 Thân tế bào nơron bao gồm nhân nơron nơi mà diễn "tính tốn" nơron nhiều Hoạt động nơron thông qua việc tạo điện từ nơron đến nơron khác, di chuyển từ tế bào sang tế bào khác CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 19 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay theo dây thần kinh phương pháp xử lý điện hóa điện áp ngưỡng ion thay đổi dọc theo dây thần kinh truyền phân tử chất truyền dẫn thần kinh qua màng bên khe hở kỳ tiếp hợp (hình I.5) Dây thần kinh xem dây liên kết Tuy nhiên, chế dịng tín hiệu khơng phải qua truyền dẫn điện mà qua trao đổi thị vận chuyển truyền ion Quá trình vận chuyển dọc theo tế bào nơron, xuống dây thần kinh sau qua mối nối kỳ tiếp hợp đầu cuối dây thần kinh, qua khe hở hẹp kỳ tiếp hợp đến nhánh và/hoặc thân nơron với tỉ lệ trung bình 3m/giây hình Hình I Tế bào nơron sinh học (nơron) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 20 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình I.4 Sự liên kết mạng nơron sinh học Hình I 5.Chi tiết mối nối kỳ tiếp hợp Hình I.3 I.4 rõ từ nơron cho trước có nhiều (hàng trăm) kỳ tiếp hợp, nơron nối (truyền thơng tin/tín hiệu nó) đến nhiều (hàng trăm) nơron khác Tương tự, có nhiều nhánh nơron, nơron nhận thơng tin (các tín hiệu nơron) từ nhiều nơron khác Theo cách mạng nơron sinh học nối với [ganong, 1973] [4] Một ý quan trọng tất liên kết có trọng số Một vài liên kết có trọng số cao liên kết khác Một vài liên kết kích thích số khác ức chế (phục CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 21 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay vụ cho cụm truyền tin) Những khác chịu ảnh hưởng khác hóa học tồn phận truyền hóa học điều biến chất bên gần nơron, dây thần kinh tổng khớp nối kỳ tiếp hợp Sự liên kết tự nhiên nơron trọng lượng thông tin sở mạng nơron nhân tạo (ANN) Một tín hiệu tương tự đơn giản phần tử nơron hình I.3 trình bày hình I.6 Trong tín hiệu tương tự khối cấu trúc chung mạng nơron nhân tạo, quan sát khác trọng lượng tin liên kết khác (kỳ tiếp hợp) đề cập Các tín hiệu tương tự thân tế bào, nhánh , dây khớp nối kỳ tiếp hợp nơron sinh học hình I.4 rõ phận thích hợp hình I.6 Mạng sinh học hình I.4 trở thành mạng hình I.7 Hình I.6.Sơ đồ tín hiệu tương tự tế bào nơron sinh học Hình I.7 Sơ đồ tín hiệu tương tự mạng nơron sinh học CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 22 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Chi tiết trình truyền tin nhiệm vụ lan truyền (tín hiệu) dọc theo dây thần kinh chứng minh kỹ tài liệu [B.Katz, 1966] [4] Các cấu trúc mạng (1) Về mặt lịch sử, mạng ANN Perceptron, đưa nhà tâm lý học Frank Rosenblatt (Psychological Review, 1958) [4] (2) Artron (Stasistical Switch-based ANN) R.Lee (1950) [4] (3) Adaline (Adaptive Linear Neuron, B.Widrow, 1960) [4] Mạng nhân tạo biết đến ALC (adaptive linear combinear), ALC là thành phần mạng nhân tạo Nó nơron đơn, khơng phải mạng nơron (4) Madaline (Many Adaline) Widrow (1988) [4] Đây mạng ANN xây dựng dựa theo Adaline Quy tắc mạng nơron trên, đặt biệt Perceptron phổ biến sau ANN Ba mạng sở sau là: (5) Mạng lan truyền ngược (Back-Propagation), nhiều lớp Perceptron - dựa theo ANN, đưa giải pháp hài hòa lớp nhận biết ẩn [Rumelhart et al., 1986 and others] [4] (6) Mạng Hopfield John Hopfield (1982) [4] Mạng khác với mạng ANN trước nhiều mặt quan trọng, đặt biệt tính chất hồi quy mạch hồi tiếp nơron Do đó, nhiều quy tắc khơng hợp với mạng ANN đầu tiên, mạng ANN có quy mơ lớn (7) Mạng lan truyền ngược (Counter-Propagation, Hecht-Nielsen, 1987) [4] phép ánh xạ tự tổ chức (Self-Organizing Mapping SOM) Kohonen sử dụng để tạo thuận lợi cho nhận thức không giám sát (absence of a "teacher") Các mạng khác ART, Cognitron, LAMSTAR,…hợp với phần tử mạng sở sử dụng chúng khối kiến trúc, kết hợp với phần tử định, thống kê, tất định điều khiển cấp độ cấp cao khác CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 23 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay I.3 Tổng hợp nghiên cứu ứng dụng liên quan đến đề tài: I.3.1 Các ứng dụng tối ưu hóa Việt Nam nay: NCBrain: giải pháp tối ưu hóa cho gia công phay CNC [5] NCBrain giải pháp tối ưu hóa cho gia cơng phay CNC giúp cho máy CNC gia công nhanh an tồn Hình I.8 Mơ hình gia cơng phay chương trình NCBrain Tất cơng nghệ gia cơng tích hợp vào NCBrain, giúp xử lý đường chạy dao hoàn hảo để đạt đến chuẩn công nghệ gia công CNC điều khiển thay đổi lực cắt (Feedrate control) cho phù hợp với hình dạng sản phẩm tự động phát loại bỏ đường chạy dao không để rút ngắn đáng kể thời gian gia công, xử lý triệt để góc để đảm bảo gia cơng an tồn, khơng hại dao mịn màng cho bước gia cơng Trong q trình xử lý, NCBrain quan tâm xử lý tất vấn đề khác như: độ cứng vật liệu, đồ gá, dao cắt, máy CNC, kinh nhiệm gia công người lập trình đứng máy để đảm bảo máy CNC đạt hiệu suất tốt an toàn NCBrain giúp nhà sản xuất rút ngắn thời gian lên đến 30%, tránh tình trạng gãy dao 100% tổng thể NCBrain giúp nhà sản xuất đưa suất lên đến 30% Hoạt động NCBrain: • Khai báo phơi độ cứng vật liệu • Nạp file NC vào CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 24 • Khai báo dao, qui trình gia cơng, đồ gá • Mơ tối ưu gia cơng • Truyền DNC tối ưu Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay VX SmoothFlow™: công nghệ gia công tối ưu [6] VX Corporation, chuyên gia CAD/CAM cho sản phẩm tiêu dùng khuôn cho biết công nghệ gia công SmoothFlow™ công ty làm giảm thời gian phay mở rộng tuổi thọ dao cụ nhờ tốc độ di chuyển vật liệu tối ưu Hình I.9 Mơ hình gia cơng theo cơng nghệ tối ưu VX SmoothFlowTM Những chương trình CNC truyền thống khơng tự động tính tốn nạp dao cụ mà địi hỏi nhân viên lập trình phải tạo đoạn cắt tốc độ tiếp liệu thấp để tránh mài mòn hư hỏng dao cụ Những phép đo thường làm tăng thời gian cắt chi phí gia cơng Cơng nghệ SmoothFlow™ phiên 13 giúp gia cơng lỗ hổng hóc cách an toàn hiệu cách di chuyển vật liệu liên tục q trình gia cơng, kéo dài tuổi thọ dao cụ giảm hao mòn hư hỏng gia công SmoothFlow™ chuyển động êm vịng quanh góc vùng chật hẹp VXSmoothFlow™ giúp nhân viên lập trình tự tin nâng cao suất với tốc độ tiếp liệu công nghệ cắt lý tưởng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 25 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay I.3.2 Các thực nghiệm tối ưu hóa thơng số gia cơng phay giới I.3.2.1 Tối ưu hóa thơng số gia công phay để đạt độ nhám bề mặt gương qua lần cắt [7] Phương pháp nghiên cứu khả sử dụng tâm máy thông thường q trình gia cơng lần cắt để gia cơng đĩa nhôm đạt độ nhám bề mặt gương Đặt biệt trình bày làm để thiết lập thông số gia công tối ưu Trong vấn đề tối ưu này, để đánh giá độ nhám bề mặt có đáp ứng tiêu chuẩn bề mặt gương địi hỏi phải có thực nghiệm cắt gọt, nhiên tìm thơng số gia cơng tối ưu việc thực thực nghiệm tốt Phương pháp tối ưu sử dụng phương pháp gần dãy mạng nơron (Sequential Neural Network Approximation Method) để tìm thơng số gia cơng tối ưu bao gồm: tốc độ trục máy, tỉ lệ ăn dao, chiều sâu cắt số lượng lưỡi cắt dao cắt để tối đa tỉ lệ cắt kim loại đáp ứng tiêu chuẩn bề mặt gương Tốc độ trục tâm máy CNC nghiên cứu dãy từ 40 đến 7100 vòng/phút (tốc độ cắt 20 mét/phút đến 3560 mét/phút), với lượng ăn dao 0,001 mm Dụng cụ cắt dao phay bề mặt MAPAL, đường kính dao 160 mm, có từ đến 10 lưỡi cắt kim cương Sử dụng kính hiển vi Taylor-Hobson khơng tiếp xúc, đèn báo giới hạn, có đầu dị kim cương 0,02µm để đo độ nhám bề mặt gia công Chi tiết gia công 55 mm3 hợp kim mhôm (AL6061-T6) Các thông số gia công tối ưu cuối là: tốc độ trục vs=2500 rpm, tỉ lệ ăn dao lưỡi cắt rf =4.5 mm/lưỡi, chiều sâu cắt dc=0.08mm số lưỡi cắt z=10 Lượng kim loại bị cắt lớn 0.495 cm3/phút, tăng 17.6% Sử dụng thông số vào gia công thực tế, đạt độ nhám bề mặt Ra=0.04878 µm thỏa mãn tiêu chuẩn bề mặt gương I.3.2.2.Tối ưu hóa thơng số gia công để giảm tối đa độ lệch dao gia cơng dao phay ngón sử dụng phương pháp thuật toán di truyền [8] CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 26 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Tối ưu hóa thơng số cắt gọt quan trọng gia cơng xác cao hiệu gia công Một ảnh hưởng lực cắt gia cơng phay mặt đầu với dao có đường kính nhỏ độ lệch dao Hầu hết sai số gia công phát sinh độ lệch dao, để giảm tối đa độ lệch dao, phương pháp tối ưu hóa thơng số gia cơng dùng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) thực Ngược lại với vấn đề tối ưu khác chi phí thời gian gia cơng Nghiên cứu giới thiệu thuật tốn máy tính mở rộng để tối ưu thông số cắt gọt nhằm giảm tối đa độ lệch dao tăng tuổi thọ dụng cụ cắt độ nhám bề mặt lượng kim loại bị cắt gọt không đổi Hệ thống chủ yếu dựa công cụ thông minh nhân tạo cực mạnh (artificial intelligence) gọi thuật toán di truyền (genetic algorithms) Khả tác động phương pháp sử dụng trí thơng minh nhân tạo (AI) phản ánh qua làm việc hệ thống tối ưu hóa Phương pháp luận hệ thống tối ưu minh họa ví dụ thực tế suốt q trình nghiên cứu Tối ưu hóa thông số gia công làm tăng chất lượng sản phẩm lên mức cao Gia công phay thực máy phay thông thường, vật liệu gia công thép AISI 1045, dùng dao phay HSS Mục đích thực nghiệm để xác nhận thông số gia công tối ưu gia công phay mặt đầu Gia công thực nghiệm theo thông số bảng đây: Đường kính dao Tỉ lệ ăn dao phay mm (HSS) 20 (mm min-1) Chiều sâu cắt dọc Chiều sâu cắt trục hướng kính (mm) 1,5 (mm) Các thông số gia công chỉnh theo hướng dẫn catalogue dụng cụ cắt sổ tay gia công mà không cần quan tâm đến yêu cầu độ nhám bề mặt dung sai hình học bề mặt gia cơng Việc chỉnh sai thông số gia công, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt dẫn đến sai lệch dao giảm chất lượng bề CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 27 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay mặt gia công Khi tăng tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt độ lệch dao tăng theo Sử dụng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) tối ưu thông số gia công giảm đến mức thấp sai số gia công Khi xác định độ nhám bề mặt lớn 6.3 µm, sử dụng thông số gia công tối ưu đạt độ nhám bề mặt 1.6µm Hệ thống tối ưu dựa thuật toán di truyền GA thực nghiên cứu giúp tăng độ xác gia công (độ nhám bề mặt gia công dung sai hình học) qua việc sử dụng thơng số tối ưu I.3.2.3 Tối ưu hóa thơng số gia cơng phay [2]: Mặc dù có nhiều nỗ lực, cố gắng việc tối ưu hóa thơng số gia cơng, nhìn lại tài liệu phát hành, hầu hết tập trung vào cơng đoạn tiện, cịn cơng đoạn gia cơng khác gia cơng phay quan tâm Do vai trị quan trọng gia cơng phay sản xuất giới ngày nay, nhu cầu tối ưu hóa thơng số gia cơng phay cần thiết, đặt biệt máy NC sử dụng Vì báo mơ tả phát triển mơ hình tối ưu hóa sử dụng để tối ưu thông số gia cơng phay Trong đó, mục tiêu chức xem xét cho hai trường hợp gia công với nhiều dụng cụ cắt chi phí sản xuất nhỏ nhất, thời gian sản xuất ngắn (tỉ lệ sản xuất cao nhất) thu lợi nhuận cao (hiệu cao nhất) Việc tối ưu hóa thông số gia công dùng cho máy NC nhằm cải tiến hiệu gia công Tuy nhiên, thơng số sử dụng máy công cụ truyền thống Chiều sâu cắt, tỉ lệ ăn dao tốc độ cắt có ảnh hưởng lớn đến việc hồn thành cơng đoạn gia cơng Vì thế, thực tế, khảo sát thông số Chiều sâu cắt xác định trước tiên qua hình dạng chi tiết gia cơng trình tự gia cơng Gia cơng đạt chiều sâu cắt yêu cầu qua lần cắt để đạt thời gian gia cơng ngắn chi phí thấp ln khuyến khích thực Do vấn đề xác định thông số gia công phải giảm thời gian xác định tốc độ cắt riêng tỉ lệ ăn dao Phương pháp tối ưu phương pháp định hướng khả thi (Method of feasible directions) Sử dụng ngơn ngữ lập trình Fortran CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 28 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình I.10 Tối ưu hóa thơng số gia công nguyên công phay CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 29 Hình I.11 Kích thước hình dạng u cầu chi tiết gia công Bảng I.1 Các công đoạn phay cần thực Stt Tên công đoạn Bề mặt gia công Thứ tự dao a K Ra cắt (mm) (mm) (µm) Phay bề mặt 10 450 Đáy Phay góc 90 Đáy Phay lỗ bao kín 10 450 Đáy Phay rãnh 10 32 - - Phay rãnh 84 Mặt bên Bảng I.2 Các số liệu dao cắt Stt Loại dao Đặc YTS điểm (MPa) (mm) (mm) Bề mặt Carbide Rãnh HSS Rãnh HSS d CL z Giá SD Góc (USD) (mm) xoắn la ca 50 20 49.50 25 15 45 1035 10 35 7.55 10 45 1035 12 40 7.55 10 45 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 30 YTS: độ bền uốn CL: chiều dài cắt SD: đường kính thân dao la: góc dẫn hướng dao cắt ca: góc cắt dụng cụ cắt Bảng I Các thông số gia công tối ưu so với sổ tay gia công fhb Thứ St Công đoạn t tự dao a Vopt Vhb fopt (mm/lưỡi (mm) (mét/phút) (mét/phút) (mm/lưỡi) ) Phay bậc 10 101.15 80 0.078 0.078 Phay góc 63.26 24 0.214 0.025 Phay lỗ bao 10 55.02 20 0.179 0.013 Rãnh 10 47.46 20 0.248 0.025 Rãnh 42.72 24 0.388 0.038 Bảng I.4 Các đặc điểm khác vấn đề tối ưu Cơng Ra Lực cắt Lực suất (µm) (N) cho phép công suất mặt gia công lực cắt (N) g1(X) g2(X) G3(X) (kW) cắt Ràng buộc Ràng buộc bề Ràng buộc 8.50 2.00 1714.06 156449.40 0.000000 -0.000398 -0.989144 3.97 5.96 2932.24 17117.74 -0.533103 -0.007072 -0.828702 5.99 4.99 9366.79 17117.74 -0.295463 -0.002341 -0.452802 8.03 - 14186.59 14264.78 -0.055282 -0.994912 -0.005481 5.17 1.00 5392.01 -0.392024 -0.004766 -0.622006 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA 14264.78 HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 31 Bảng I.5.So sánh giá thành chi tiết, thời gian gia cơng chi tiết tổng tỉ lệ có lợi thông số tối ưu sổ tay gia công Cu Tu Pr Sổ tay 18.36 $ 9.40 phút 0.71 $/phút Tối ưu 11.35 $ 5.48 phút 2.49 $/phút Cải tiến sổ tay 7.01 $ 3.92 phút 1.76 $/phút Giá trị cải tiến 38% 42% 350% Kết luận: Việc sử dụng hiệu máy công cụ vấn đề công ty sản xuất thời gian dài Vấn đề trở nên quan trọng máy NC sử dụng chi phí đầu tư máy cao Đã có số cố gắng để cải thiện hiệu công đoạn gia công qua việc tối ưu thông số gia công Tuy nhiên, hầu hết tập trung vào nguyên công tiện, không ý quan tâm đến ngun cơng khác có gia cơng phay Nghiên cứu tạo cải tiến quan trọng hiệu gia công so với đề nghị khuyến cáo sổ tay gia công Nghiên cứu xem xét tối ưu thông số gia công dành cho tổ hợp đơn Nếu gia công sản phẩm yêu cầu nhiều tổ hợp trình tối ưu cho nhóm thực riêng biệt Trong trường hợp này, chi phí nguyên vật liệu cho trình tối ưu thứ q trình phụ zero, xem xét tổ hợp Tối ưu hóa thông số gia công nghiên cứu dùng cho máy NC Tuy nhiên áp dụng cho máy phay truyền thống I.3.2.4 Nghiên cứu ảnh hưởng thông số gia công độ nhám bề mặt gia công phay mặt đầu [9] Trong nhiều q trình gia cơng, gia cơng phay nguyên công sở Phay mặt đầu nguyên công phổ biến cắt gọt kim loại Nó sử dụng rộng rãi nhiều ngành cơng nghiệp sản xuất khác bao gồm ngành CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 32 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay công nghiệp ôtô không gian nơi chất lượng yếu tố quan trọng gia cơng rãnh khn Chất lượng bề mặt đóng vai trị quan trọng gia cơng phay chất lượng bề mặt gia cơng phay tốt cải tiến đáng kể độ bền kim loại, khả chống mài mòn, tuổi thọ lỗ Độ nhám bề mặt ảnh hưởng đến nhiều đặc tính chức khác chi tiết độ mòn, khả truyền nhiệt, khả giữ dầu bôi trơn, lớp mạ bề mặt khả chịu lực Vì bề mặt gia công yêu cầu thường định qui trình gia cơng thích hợp lựa chọn để đạt chất lượng bề mặt yêu cầu Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt gia công phay mặt đầu Các yếu tố tốc độ trục chính, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt xác lập trước để điều khiển trình cắt gọt Tuy nhiên yếu tố hình dạng dụng cụ, độ mòn dao, tạo phoi tính chất vật liệu dụng cụ cắt chi tiết gia công điều khiển Các nhà nghiên cứu lĩnh vực cố gắng triển khai mơ hình dự báo bề mặt kim loại gia công điều kiện gia công khác tốc độ cắt, tỉ lệ ăn dao, chiều sâu cắt Các mơ hình thực khơng đơn giản hóa việc điều khiển lập qui trình gia cơng mà cịn hỗ trợ việc tối ưu gia cơng chi tiết máy Vì mục đích nghiên cứu (1) nghiên cứu ảnh hưởng thông số gia công lên chất lượng bề mặt gia công, (2) triển khai phương pháp dự báo bề mặt gia cơng mơ hình dự báo hồi quy bội số (the multiple regression prediction model) (3) đánh giá khả dự báo mơ hình Các nhà thực nghiệm nghiên cứu tỉ mỉ ảnh hưởng nhiều yếu tố đến thông số q trình (tốc độ trục chính, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt) lên bề mặt gia công Khi thực nghiệm bao gồm hai nhiều yếu tố, yếu tố tác động đến kết riêng lẻ có tác động lẫn Thơng thường thực nghiệm không đưa ý tưởng tác động qua lại yếu tố trường hợp có yếu tố thời điểm thực nghiệm Các thực nghiệm có khả kết hợp tất yếu tố kiểm sốt hồn tồn xếp ngẫu nhiên đặt biệt hữu ích việc kiểm tra tác động qua lại yếu tố Các xếp hồn tồn ngẫu nhiên thích hợp khơng có giới hạn thứ tự kiểm tra nhằm tránh sai số có xu hướng hệ thống độ mòn dao CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 33 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Trình tự xác định mơ hình bao gồm bước sau: Lựa chọn yếu tố trình mức độ yếu tố Kiểm soát tất khả mức độ kết hợp ngẫu nhiên thực nghiệm Phân tích liệu thu thập cách phân tích thơng số biến (ANOVA) Xây dựng mơ hình hồi quy bội số Cơng nhận mơ hình Thực nghiệm thực máy phay mặt đầu Bridgeport Sử dụng dao cắt tốc độ cao rãnh 83/4 inch.Thực nghiệm thực mơi trường gia cơng khơ Bố trí thí nghiệm hình Các thơng số cắt gọt thiết lập sau: cấp tốc độ trục (750, 1000, 1250, 1500 rpm), mức độ ăn dao (150, 225, 300, 375, 450, 525, 600 mm/phút) mức chiều sâu cắt (0.25, 0.75, 1.25 mm) Các lưỡi cắt dùng cho thực nghiệm chọn lựa ngẫu nhiên.Độ nhám bề mặt Ra đo đồng hồ micro biến Nhiều biến kiểm soát chặt chẽ máy để thực nguyên công phay (sử dụng máy trình thực nghiệm) thợ vận hành máy (cùng người đứng máy gia công mẫu) Dữ liệu độ nhám bề mặt lựa chọn ngẫu nhiên 84 điều kiện gia công xác định biến độc lập cấp độ khác (4 tốc độ trục x tốc độ cắt x chiều sâu cắt).Vật liệu chi tiết gia công nhôm Hàm hồi quy tạo mơ hình thống kê SATISTICA 6.0 từ liệu thiết lập Hình I.12 Gia cơng phay dao phay ngón CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 34 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Bảng I.6 Ảnh hưởng thông số gia công lên bề mặt gia công (thiết lập dãy liệu) Bảng I.7 Ảnh hưởng thông số gia công lên bề mặt gia công (thiết lập liệu kiểm tra) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 35 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình I.13 Trình bày đồ thị giá trị độ nhám biểu đồ Pareto Ra Hình I.13 Trình bày ảnh hưởng tốc độ trục (-7.05) Chiều âm có nghĩa tăng tốc độ trục cải thiện bề mặt gia công Thông thường người biết tăng tốc độ cắt cải thiện khả gia cơng Điều việc tạo gờ giảm liên tục tốc độ cắt tăng Sự tác động qua lại tốc độ cắt chiều sâu cắt ảnh hưởng lớn đến bề mặt gia công (-4.6) Sự tác động qua lại đưa gợi ý để đạt bề mặt gia cơng với tỉ lệ cắt gọt kim loại lớn nên dùng tốc độ cắt cao với chiều sâu cắt Chiều sâu cắt có giá trị âm (-3.9) rõ tăng chiều sâu cắt cải thiện bề mặt gia công.Chiều sâu cắt ảnh hưởng đến bề mặt gia cơng Sự ảnh hưởng lẫn tốc độ cắt tốc độ trục ảnh hưởng lớn đến bề mặt gia cơng hình I.13 trình bày Theo hình I.13 ta thấy tăng tốc độ trục chính, giảm tốc độ cắt cải thiện bề mặt gia công Điều củng cố ý kiến trước ảnh hưởng việc giảm tốc độ cắt lên bề mặt chi tiết gia cơng Theo hình I.13 tác động qua lại chiều sâu cắt tốc độ trục không nhiều Sự tác động thể tăng tốc độ trục tăng chiều sâu cắt làm giảm chất lượng bề mặt gia công Kết luận: Một loạt thực nghiệm thực để mô tả yếu tố ảnh hưởng đến bề mặt gia công trình phay mặt đầu Ảnh hưởng tốc độ trục chính, tốc độ cắt chiều sâu cắt lên bề mặt gia công mẫu nhôm nghiên cứu.Việc dự báo bề mặt gia công mơ hình tạo bao gồm ảnh hưởng tốc CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 36 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay độ trục chính, tỉ lệ ăn dao, chiều sâu cắt tác động qua lại biến hợp lý Độ lệch giá trị bề mặt dự báo đo 12% Các thông số gia công nghiên cứu có ảnh hưởng lớn đến chất lượng bề mặt gia cơng Nói chung, nghiên cứu cho thấy tốc độ cắt yếu tố có ảnh hưởng lớn so với yếu tố nghiên cứu Tác động qua lại quan trọng ảnh hưởng đến bề mặt gia công tốc độ cắt chiều sâu cắt tốc độ cắt tốc độ trục I.3.3.5 Phương pháp phân tích ghép mạng Nơron để xác định điều kiện cắt gọt tối ưu [10] Giới thiệu chung: Sản xuất thông minh đạt tiết kiệm đáng kể tiền bạc thời gian kết hợp với việc lập kế hoạch cho trình sản xuất tự động suất cao Quá trình lập kế hoạch bao gồm xác định máy gia cơng thích hợp, dao gia cơng chi tiết thông số gia công điều kiện cắt gọt công đoạn gia công chi tiết cho trước Sự lựa chọn tối ưu điều kiện cắt gọt góp phần quan trọng việc tăng suất giảm giá thành, đóng góp vấn đề tối ưu quan tâm đến nhiều Tính kinh tế gia cơng bao gồm xác định thơng số q trình, thường tốc độ cắt, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt để tối ưu hóa hàm mục tiêu Một số hàm mục tiêu để đo khả tối ưu điều kiện gia công bao gồm: (1) chi phí sản suất sản phẩm nhỏ nhất, (2) tỉ lệ suất cao nhất, (3) tỉ lệ lợi nhuận cao (4) kết hợp nhiều hàm mục tiêu với Các ràng buộc cắt gọt cần phải xem xét gia công kinh tế bao gồm: ràng buộc tuổi thọ dao, ràng buộc lực cắt, công suất máy, biến dạng bề mặt cho phép lớn chi tiết gia công, ràng buộc nhiệt độ sinh mặt tiếp xúc phoi – dao, ràng buộc bề mặt gia công Mục tiêu chủ yếu nghiên cứu xác định thông số gia công tối ưu ( tốc độ cắt V, tỉ lệ ăn dao f, chiều sâu cắt a) nhằm giảm tối đa chi phí sản xuất đơn vị sản phẩm Do việc lập cơng thức tốn học vấn đề tối ưu gia cơng có 10 ràng buộc cắt gọt Một phương pháp sử dụng để kết hợp với phương pháp mạng nơron nhân tạo nhằm giải phức tạp vấn đề tối ưu Mạng nơron thủ tục OPTIS sử dụng để giải vấn đề NP-hard CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 37 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Cơ sở lý thuyết để giải vấn đề tối ưu Mục đích tối ưu xác định tập hợp điều kiện cắt gọt v, f, a, nhằm thỏa mãn giới hạn phương trình cân hàm mục tiêu đối lập Nguyên công tiện xem vấn đề tối ưu đa mục tiêu với phương trình khơng giới hạn có mục tiêu đối lập (tỉ lệ sản xuất, chi phí ngun cơng chất lượng gia cơng) Tất mục tiêu đề cập hàm tốc độ cắt, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt Việc giải vấn đề chịu tác động tốn học trước tiên Tốn học hóa vấn đề địi hỏi u cầu cao khó giải Do nhà nghiên cứu giảm tối đa hàm chi phí phi tuyến tìm kiếm Chi phí thể chi phí sản phẩm (k) Chi phí cắt gọt thể sau: k = P R( tr PR V V ( PR.tm + Cn ) + td ) + ⋅ + 10 afv afvT z1 (I.1) Với : T = khả chịu mòn dao PR = giá vị trí thực tr = thời gian không sản xuất z1 = số lượng chi tiết loạt gia công td = thời gian phụ tm = thời gian thay dao Cn = giá dụng cụ cắt D = đường kính ban đầu chi tiết D = đường kính sau gia cơng chi tiết Thơng thường tỉ lệ suất đo theo tồn thời gian cần thiết để sản xuất sản phẩm (Tp): T p = Ts + V (1 + Tc / T ) + Ti MRR (I.2) Với: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 38 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Ts, Tc, Ti V thời gian gá lắp dao Thời gian thay dao, thời gian dao không cắt gọt, lượng kim loại bị tách - Tỉ lệ kim loại bị dao tách gia công (MRR): MRR = 1000.v.f.a (I.3) - Tuổi thọ dao (T) Mối quan hệ tuổi thọ dao thông số thể công thức tiếng Taylor: T= kT v f α aα (I.4) α1 Với: kT, α1, α2 α3 số dương xác định thống kê [10] Các điều kiện cắt gọt tối ưu phải thỏa mãn số ràng buộc công nghệ [10] Các đặc điểm kỹ thuật máy công cụ, dao cắt chi tiết gia công nguồn giới hạn Các ràng buộc xác định theo kinh nghiệm cho chi tiết gia cơng cho trước hàm vật liệu hình dạng dao cắt,… Mặt khác, ràng buộc liên quan đến tốc độ cắt, tỉ lệ cắt chiều sâu cắt kết hợp dao chi tiết cụ thể sử dụng để thực tối ưu thông số cắt gọt [10] Dưới ràng buộc xem xét nghiên cứu Do giới hạn máy dao việc đảm bảo an tồn thơng số gia công, sau giới hạn cho phép vmin ≤ v ≤ vmax, fmin ≤ f ≤ fmax amin ≤ a ≤ amax (I.5) * Công suất cắt yêu cầu cho gia công không vượt công suất hiệu dụng máy truyền tới điểm cắt gọt P= 60 Fv η = 60ak c1x1 ( f sin k )1− z v ≤ PEM sin kη (I.6) Với: P = công suất cắt F = lực cắt κ = góc điều chỉnh η = hiệu suất máy kc1x1 = hệ số tính tốn lực CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 39 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay z = số mũ tính tốn lực PEM = cơng suất môtơ điện * Moment lực cắt không vượt moment cho phép máy (aκ c1x1 ( f sin κ )1− z ) D Pη 60 FD M ≤ ⇒ ≤ 2πn × 10 sin κ × 10 (I.7) Với n số vòng quay lớn máy * Tiêu chuẩn quan trọng để đánh giá bề mặt gia công độ nhám bề mặt Để đạt chất lượng bề mặt yêu cầu, tỉ lệ ăn dao không vượt quá: f ≤ Ra r 31.25 (I.8) Với Ra giá trị trung bình biên dạng r bán kính lưỡi cắt * Để tránh trình tạo phoi, phương trình theo kinh nghiệm phải thỏa mãn: fv ≤ 1300 (I.9) * Giới hạn dựa độ võng cho phép chi tiết Giá trị độ võng thực tế cho phép uperm=0.05 – 0.2 mm - Giữa điểm kẹp chi tiết gia công: u= 4akc1x1 ( f sin κ )1− z l ≤ u perm 3E sin κπ d (I.10) - Chi tiết gia công bị kẹp đầu đầu lại chống tâm 7akc1x1 ( f sin κ )1− z l u= ≤ u perm 12 E sin κπ d (I.11) - Chi tiết gia công kẹp đầu vào ống kẹp đàn hội: u= 64akc1x1 ( f sin κ )1− z l ≤ u perm 3E sin κπ d (I.12) Với E modul đàn hồi vật liệu l chiều dài cắt Vấn đề toán học giải khơng gian 3D nên thấy hàm chi phí gia cơng k = k(a, f, v) Đồ thị hàm mục tiêu đồ thị hàm phương trình giới hạn phức tạp Rất khó để thể chúng Vấn đề tối ưu hóa thơng số gia cơng lập công thức theo vấn đề tối ưu đa mục tiêu sau: Tp(v, f, a), k(v, f, a), Ra(v, f, a) phụ thuộc vào giới CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 40 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay hạn từ (1) – (12) Dựa vấn đề thảo luận trên, cấu trúc có bậc mục tiêu thơng số cắt mơ tả hình I.14 Do diện mục tiêu đối lập khơng thể so sánh nên có giải pháp lý tưởng thỏa mãn yêu cầu Để bảo đảm đánh giá ảnh hưởng lẫn hiệu mục tiêu để đạt nhìn tổng qt tồn hệ thống giá trị nhà sản xuất cần phải xác định hàm tổng chi phí nhà sản xuất (k) [10] Mạng ANN dự báo hàm thích hợp có so sánh hiệu mơ hình mạng tạo Một phương pháp tồn cầu để xác định thơng số cắt gọt mong muốn tìm hàm chi phí ẩn nhỏ (k) Đặt biệt quan tâm đến việc mơ hình hóa hàm chi phí dựa mạng nơron Hình I.14.Trình bày hàm mục tiêu, thuộc tính, thơng số cắt hợp lý Thuật tốn tối ưu: Tối ưu hóa thơng số gia cơng tối ưu khơng tuyến tính ràng buộc, thuật tốn tiền định khó giải vấn đề Một phương pháp nhằm bảo đảm lựa chọn nhanh hiệu điều kiện cắt gọt tối ưu xử lý liệu công nghệ có sẵn mạng nơron nhân CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 41 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay tạo (ANN) [10] Mục đích nghiên cứu phải chứng minh khả cũa mạng nơron tối ưu hóa q trình gia cơng Tối ưu thơng số tiện sử dụng thuật tốn nơron sửa đổi [10] Mục đích phương pháp mơ tả giảm chi phí sản xuất cải tiến chất lượng sản phẩm [10] Nó làm việc dựa tảng mạng dây thần kinh quay cung cấp đồng thời sử dụng thuật toán tự động thích nghi với điều kiện q trình đào tạo, trước tiên mơ hình tiện OPTIS trình bày, sau trình bày thuật tốn tối ưu phân tích nơron phối hợp (the combined neuro-analytical optimization algorithm) 3.1 Chương trình OPTIS phân tích tối ưu điều kiện cắt gọt: Chương đưa chương trình OPTIS để tối ưu điều kiện cắt gọt từ liệu lợi nhuận nhằm giảm tối đa chi phí gia cơng cách đưa vào báo cáo giới hạn trình cắt gọt Từ giới hạn chi phí gia cơng, chương trình OPTIS tính tốn điều kiện cắt gọt liên quan Bước xác định trước xác định khoảng vượt giới hạn nhỏ lớn tốc độ cắt, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt Chương trình OPTIS trước hết tính tốn chi phí gia cơng tất tổ hợp điều kiện cắt gọt sau phân loại chúng từ nhỏ đến lớn Sau phân loại (từ chí phí gia cơng cao đến thấp nhất), tiếp đến kiểm tra lại tất giới hạn Tổ hợp điều kiện cắt gọt thỏa mãn giới hạn tổ hợp tốt với nhà sản xuất dụng cụ cắt cụ thể Trong trường hợp có nhiều nhà sản xuất dụng cụ cắt, chương trình cần lựa chọn điều kiện cắt gọt tốt trước tiên Sau từ điều kiện cắt gọt tốt chương trình xác định điều kiện tối ưu cho trường hợp cho trước Trong phần cuối việc tính tốn, chương trình OPTIS ghi lại chi phí gia công nhỏ nhất, tốc độ cắt, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt trường hợp chi phí gia cơng nhỏ Hình I.15 trình bày bước chương trình OPTIS CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 42 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình I.15.Các bước chương trình OPTIS 3.2 Phương pháp ghép để xác định điều kiện cắt tối ưu Phần trình bày kết hợp mạng nơron cơng cụ phân tích OPTIS để triển khai mơ hình, sử dụng cơng cụ phân tích tối ưu để kiểm tra mối quan hệ trình khác thông số sản phẩm trình sản xuất Sự kết hợp mơ hình mạng nơron chương trình OPTIS đưa hội khả cho nhà sản xuất nhằm cải tiến việc quản lý cắt giảm chi phí trình sản xuất CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 43 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 3.2.1 Cấu trúc mạng nơron thích nghi để tối ưu hóa vấn đề Đối với q trình tối ưu, hai lớp cấp phía trước mạng nơron sử dụng Chúng chứa nơron lớp đầu vào (6) lớp ẩn Mạng ANN cần nơron đầu vào cho thông số: v, f,và a Đầu mạng nơron giá trị thực k, có nơron cần thiết Số lượng lớp ẩn thông số đào tạo thực nghiệm khác [10] Các phương pháp đánh giá ưu tiên sử dụng mơ hình ưu tiên khác nhau, cấu trúc mạng nơron khác thuật tốn có kiến thức khác tìm thấy phần tham khảo [10] Để tạo mạng nơron nhiều lớp, giả sử ta sử dụng thuật tốn kiến thức thích nghi [10] Mạng ANN tạo với thông số sau: điều kiện cắt gọt (v, f, a) giá trị hàm chi phí k Sự đào tạo ANN thực với liệu cắt gọt ngẫu nhiên Hơn 200 ví dụ sử dụng để kiểm tra mạng đào tạo Mục tiêu việc đào tạo mạng nơron phải giảm thấp toàn sai số (MAE)của mạng Giá trị trung bình sai số thực (MAE) cho ( y1 − g ( x1 , W ) + y1 − g ( x1 ,W ) + ⋅ ⋅ ⋅ + y m − g ( x m ,W ) ) (I.13) m Với: zm = (xi, yi), i=1,…, m, chuỗi m ví dụ huấn luyện W mạng ma trận G(X, Y) hàm mạng kết (vector-valued) Trong khóa đào tạo kiểm tra, mạng nơron tính tốn tất số liệu thống kê sau: • Đào tạo tập hợp sai số (ETrn) Toàn sai số đào tạo sử dụng phương pháp (MAE) trình bày phương trình (I.13) • Đào tạo tập hợp sai số lớn (ETrnMax) Sự khác biệt thực lớn đầu thực tế đầu mong muốn nằm đào tạo • Kiểm tra tập hợp sai số (ETst) Toàn sai số kiểm tra xác định phương trình (I.13) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 44 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay • Kiểm tra tập hợp sai số lớn (ETrnMax) Sự khác biệt lớn đầu thực tế đầu mong muốn nằm kiểm tra Khi hàm giá trị nhiều thuộc tính đánh giá công nhận giá trị, ANN sử dụng để dự báo hàm chi phí k, điều kiện cắt gọt lựa chọn Hình I.16 Biểu đồ chiến lược tối ưu hóa CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 45 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Để đánh giá tác động riêng biệt thông số đào tạo việc thực mạng nơron, khoảng 100 mạng đào tạo kiểm tra Từ kết quả, rút kết luận sau: • Các tỉ lệ hiểu biết 0.3 cho sai số dự báo chấp nhận tỉ lệ hiểu biết phải từ 0.01 đến 0.02 để giảm tối đa chu kỳ đào tạo đạt sai số dự báo thấp • Để giảm tối đa sai số đánh giá, tỉ lệ động lượng 0.001 0.005 tốt Tuy nhiên, tỉ lệ động lượng không nên vượt 0.004 số chu kỳ đào tạo nhỏ • Số lượng tối ưu điểm nút lớp ẩn Mạng giao điểm 12 lớp ẩn làm việc tốt kết nằm chu kỳ đào tạo cao • Các mạng đào tạo với hàm chuyển đổi xichma tất yếu tố trình cho sai số dự báo, mạng với đường tiếp tuyến hypolic hình sin đưa sai số dự báo cao gần cao • Các mạng thực với hàm sin đòi hỏi số chu kỳ đào tạo thấp theo cung tiếp tuyến mạng thực với đường tiếp tuyến hypolic yêu cầu số chu kỳ đào tạo cao (training cycles) • Các mạng đào tạo với thời gian cắt (là nguồn vào phụ) thực tốt so với mạng đào tạo khơng có thời gian cắt Tiến hành kiểm tra thực nghiệm để đánh giá mạng truyền thẳng hướng xuyên tâm bản.Có thể nhận thấy mạng xuyên tâm tốt Các mạng nơron xuyên tâm yêu cầu nhiều nơron mạng nơron truyền thẳng tiêu chuẩn (the standard feedforward) sử dụng quy tắc lan truyền ngược (the back-propagation), hình thành mạng nơron xuyên tâm kéo dài thời gian ngắn cần thiết để đào tạo mạng truyền thẳng Mạng xuyên tâm cải tiến thuật tốn địi hỏi mạng mà giải vấn đề có sai số chấp nhận 3.2.2 Trình tự bước tối ưu thơng số cắt gọt: Trình tự tối ưu ghép áp dụng cho nguyên công tiện tóm tắt sau: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 46 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Chọn lựa liệu nhà chế tạo dụng cụ Xác định vật liệu chi tiết gia công Xác định loại công đoạn gia công (gia công tinh, thô, ren, rãnh, biên dạng), điều kiện gia công (cứng vững, điều kiện gia công cắt gọt liên tục/gián đoạn) Lựa chọn máy gia công Lựa chọn lưỡi dao cắt, gá dao Lựa chọn loại ngàm kẹp (3 vấu tự lựa) Xác định hình dạng chi tiết gia cơng Nhập liệu sau: thời gian gá đặt chi tiết, thời gian thay dao, thời gian chạy dao không, chi phí dao cắt, chi phí nhân cơng, tổng chi phí, dãy điều kiện cắt gọt cho phép, hiệu suất cơng suất lớn Pmax Tính tốn hàm chi phí k (OPTIS) 10 Kiểm tra giới hạn 11 Đào tạo ANN để dự báo xác hàm chi phí k trường hợp sử dụng chương trình OPTIS lựa chọn điều kiện cắt ngẫu nhiên: • Chuẩn bị liệu để đào tạo kiểm tra ANN Kết hợp điều kiện cắt giá trị tính tốn vào ma trận liệu Tách ma trận liệu đưa vào vector đầu vào đầu Phân bổ vector đầu vào/đầu vào đào tạo kiểm tra 12 Kiểm tra mạng ANN đào tạo; 13 Tối ưu hóa q trình – dùng ANN xác định điều kiện cắt tối ưu (thuật toán tối ưu phạm vi rộng); điều kiện cắt, hàm k nhỏ với điều kiện cắt tối ưu Do hàm k biểu diễn với ANN có nghĩa đầu mạng tìm kiếm Vùng mà đầu mạng tìm kiếm xác định phương trình giới hạn 14 Xác định nhà sản xuất dụng cụ cắt có thiện chí điều kiện cắt tối ưu liên quan 15 So sánh kết CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 47 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 16 Thể biểu đồ kết số liệu tối ưu Quy trình mơ tả đầy đủ hình I.16 Một ví dụ ứng dụng: Để chứng minh phương pháp đưa việc tối ưu hóa cơng đoạn gia cơng, ví dụ minh họa Trên máy tiện CNC ta gia công phôi thép Ck45 đồng nghĩa dao cắt phải phủ lớp carbide Nhiệm vụ phải tìm điều kiện cắt tối ưu trình tiện từ liệu nhà chế tạo dao cắt Dữ liệu đầu vào cho trước [9]: • Dữ liệu sở nhà chế tạo dụng cụ cắt (TM1, TM2, TM3); • Công đọan gia công: tiện thô (N8); • Công suất môtơ, P = 30kW, hiệu suất η = 0.8, số vịng quay lớn = 4000; • Vật liệu gia công: thép carbon chất lượng cao Ck 45 (>0.5% C), độ bền kéo 657 MPa, độcứng Brinell HB = 170 • Vật liệu dao: phủ carbide loại CNNM 120408-PR, tuổi thọ dao T = 15 phút, cấp độ 650, bán kính lưỡi cắt r = 0.8 mm • Chiều dài cắt = 30 mm, đường kính ban đầu chi tiết gia cơng = 50 mm, đường kính sau gia cơng = 20 mm • Loại ngàm kẹp: đầu kẹp vạn khơng chống tâm • Giá th chỗ gia cơng PR = $/h; • Tổng số chi tiết gia cơng loạt, z1 = 1000; • Chi phí dao cắt, Cn = 8$, oveheads, tr = 15 phút; • Thời gian tháo gá đặt chi tiết = 5s; • Thời gian thay dao = 0.5 phút; • Thời gian chuẩn bị máy cho loạt chi tiết gia công = 15 phút Các giới hạn: • Độ nhám bề mặt lớn nhất, Ra = 3.2_m; • Độ lệch dao cho phép, uperm = 0.08 mm; • Dãy tốc độ cắt: (200-295) m/phút CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 48 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay • Dãy tỉ lệ ăn dao: (0.2-0.55) m/vịng • Chiều sâu cắt lớn = 7.5 mm Để lựa chọn điều kiện làm việc tối ưu cần phải hồn thành bước sau: • Từ menu ứng dụng chọn Working conditions; • Trong hình Working Condition Selection chọn thơng số một; • Vật liệu chi tiết gia cơng; • Ngun cơng gia cơng; • Hệ thống dao cắt; • Lưỡi cắt; • Loại ngàm kẹp chi tiết; • Dữ liệu loạt chi tiết gia cơng • Các giới hạn (uperm, Ra) • Click nút Train/test cuối cùng; • Click nút OK để xác định nhà chế tạo dụng cụ cắt ưng ý điều kiện cắt tối ưu liên quan Mạng nơron đào tạo kiểm tra dựa liệu chương trình OPTIS cung cấp Tổng số MAEerror 1.5x10-4 và mạng đào tạo xem hợp lệ Việc tìm kiếm tổng nhỏ hàm chi phí (k) mơ theo mạng nơron Tất bước trình thực cách tự động thời gian 6s Với điều kiện cắt bất kỳ, mạng đào tạo gần thỏa mãn độ xác hàm (k), sử dụng trình tối ưu mở rộng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 49 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Bảng 1.8 trình bày chi phí gia công tối ưu điều kiện cắt gọt tối ưu liên quan dự báo phương pháp đưa Hình I.17 trình bày giảm giá trị tất sai số (ETst, ETstMax, ETrn, ETrnMax) với số lần lặp lặp lại trình đào tạo kiểm tra mạng nơron Sai số nhỏ việc kiểm tra (ETst) có gần 820 lần lặp lặp lại Hình I.17 Trình bày cấu trúc tốt mạng nơron tuyền thẳng Thảo luận kết Thuật toán ghép (OPTIS ANN) kiểm tra với vấn đề viết tài liệu trước cách so sánh giải pháp với giải pháp Refs [10] Thuật toán mạng nơron viết MatLab 5.3 chạy máy tính Pentium Bảng I.9 tóm tắt đặc điểm vấn đề Vấn đề phương pháp đưa trình bày nghiên cứu này, sử dụng phương pháp kết hợp ANN chương trình OPTIS.Các ràng buộc phụ trình bày bảng 2: ràng buộc tuổi thọ dao, lực cắt, công suất, độ võng chi tiết gia công, bề mặt gia công, vùng cắt gọt ổn định, tạo phoi Có khoảng 10 ràng buộc với Vấn đề Cus [10] sử dụng phương pháp tối ưu thuật toán di CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 50 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay truyền Cả ràng buộc thông số giống vấn đề Vấn đề dùng phương pháp lập trình tuyến tính (LP) Có tổng cộng ràng buộc Trong mơ hình tốn học chúng, ràng buộc tỉ lệ ăn dao bao gồm tỉ lệ ăn dao cho phép nhỏ lớn nhất, ràng buộc bề mặt gia cơng Ngồi khơng biến vấn đề tối ưu Trong thực tế, tốc độ cắt tính tốn hàm tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt Mơ hình đơn giản.Người sử dụng – ghi rõ thông số phương pháp ghép hình I.17 Các biến thiết lập sau số lớn thực nghiệm Các thông số hình I.17 thiết lập bình thường phần mềm sẵn sàng hoạt động Trong trường hợp này, thiết lập cấu trúc ANN, loại sai số, kích thước loạt chi tiết gia cơng, quy tắc nghiên cứu, hàm đầu vào/di chuyển, số lần lặp lặp lại lớn nhất, tỉ lệ nghiên cứu, tỉ lệ động lượng, phương pháp phân loại, đầu vào trước bắt đầu q trình Các thơng số lớp ẩn quy tắc nghiên cứu dễ bị ảnh hưởng ràng buộc công đoạn tiện Mạng nơron truyền thẳng mạng xuyên tâm sử dụng Mạng nơron truyền thẳng cho kết xác hơn, địi hỏi nhiều thời gian đào tạo kiểm tra Theo quy tắc nghiên cứu BPN, mạng nơron dạng xuyên tâm yêu cầu nhiều nơron mạng nơron truyền thẳng tiêu chuẩn, hình thành mạng nơron dạng xyên tâm kéo dài thời gian cần thiết để đào tạo mạng truyền thẳng Các kết so sánh vấn đề 1, thể bảng I.9 Từ kết vấn đề bảng I.9, thấy rõ phương pháp ghép đưa làm việc tốt nhiều so với phương pháp GA LP CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 51 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Phương pháp ghép tìm thấy giải pháp tối ưu kmin = 1.192 1-820 lần chạy phương pháp di truyền có đến 700-1400 lần chạy để tìm giải pháp kmin = 1.598 Có nghĩa phương pháp đưa cải tiến 30.41% so với phương pháp GA 20% so với phương pháp LP Rõ ràng mạng nơron nhân tạo – dựa phương pháp tối ưu cung cấp giải pháp gần so với giải pháp tối ưu thực tế Hình I.18 trình bày tịan giá trị nhỏ hàm tối ưu với điều kiện cắt tối ưu liên quan Phương pháp ghép thực nhanh so với phương pháp có chương trình OPTIS Hình I.18 Hàm tối ưu (k) với điều kiện cắt tối ưu tìm thấy thuật tốn ghép (v = 295 m/phút, a = 3.3 mm, f = 0.25 mm/vòng, kmin = 1.19 $\ 6.Kết luận: Bài báo phác thảo việc triển khai chiến lược tối ưu ghép để xác định thông số cắt tối ưu công đoạn tiện Các kết đạt từ việc so sánh phương pháp tối ưu ghép trình bày với phương pháp tài liệu ghi lại gần chứng minh hiệu Các kết nghiên cứu so sánh với kết thuật toán di truyền phương pháp lập trình tuyến tính Trong hai trường CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 52 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay hợp so sánh, phương pháp đưa thực việc tìm giá trị hàm mục tiêu tốt Chương trình phân tích OPTIS sử dụng nghiên cứu bao gồm tồn ràng buộc q trình gia cơng thực tế Nó lựa chọn điều kiện cắt tối ưu từ liệu sở nhà chế tạo dụng cụ khác nhau, lựa chọn hàm khơng tuyến tính chi phí gia cơng có giá trị thấp thỏa mãn tất giới hạn phương trình phi tuyến trình tách kim loại Một mođun mạng nơron thông số cắt tối ưu đa mục tiêu kiểm tra Phương pháp trình bày tiện lợi nhiều so với phương pháp tác động lẫn nhau, đặt biệt hệ thống sản xuất phân xưởng, hỗn hợp sản phẩm hay thay đổi động Hệ kết khích lệ đạt từ phương pháp cho thấy tích hợp trực tuyến với hệ thống sản xuất thơng minh để tự động hóa kế hoạch sản xuất Vì phương pháp dựa mạng nơron đạt giải pháp gần tối ưu, sử dụng lựa chọn thông số gia công chi tiết gia cơng phức tạp địi hỏi nhiều ràng buộc Sự tích hợp phương pháp đưa với hệ thống sản xuất thông minh dẫn đến giảm chi phí sản xuất, thời gian sản xuất, khả linh hoạt lựa chọn thông số gia công cải tiến chất lượng sản phẩm I.4 Mục đích nghiên cứu: Mục tiêu đề tài nghiên cứu tính tốn tối ưu hóa chế độ cắt phay mặt đầu (chiều sâu cắt, lượng chạy dao, tốc độ cắt) điều kiện gia công xác định (phương pháp gia công, máy, dao, vật liệu chi tiết) nhằm đảm bảo chất lượng bề mặt gia công cao thời gian gia công nhỏ I.5 Phương pháp thực hiện: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 53 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Sơ đồ phương pháp nghiên cứu tốn tối ưu hóa q trình phay Kết thực nghiệm – Mơ hình tối ưu theo kết TN Dữ liệu dụng cụ cắt Xác định hàm mục tiêu Mơ hình q trình phay dao phay ngón Thuật tốn tối ưu (Mạng neuron nhân tạo) Dữ liệu vật liệu chi tiết Xác định điều kiện giới hạn Điều kiện cắt gọt tối ưu - Áp dụng mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo để tối ưu hóa thơng số cắt gọt - Áp dụng lý thuyết tối ưu hóa để giải toán tối ưu xét - Sử dụng phần mềm ứng dụng Matlab lập trình Matlab để giải vấn đề - Áp dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm nhằm thu thập xử lý số liệu nhận trình phay thực tế CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 54 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay CHƯƠNG II – LÝ THUYẾT Q TRÌNH GIA CƠNG CẮT GỌT – Q TRÌNH PHAY II.1 Khái niệm trình cắt gọt kim loại: Quá trình cắt gọt kim loại trình hớt lớp phoi bề mặt gia công để có chi tiết đạt hình dạng, kích thước độ bong bề mặt theo yêu cầu Các dạng gia công chủ yếu là: tiện, bào, phay, mài…Tất dạng gia công thực máy cắt kim loại dụng cụ cắt khác nhau: dao tiện, mũi khoan, mũi phay…Cơ sở tất trình cắt khác trình tiện, cịn sở tất loại dụng cụ cắt dao tiện Để thực q trình cắt đó, cần thiết phải có hai chuyển động: chuyển động (chuyển động làm việc) chuyển động chạy dao Chuyển động q trình tiện chuyển động quay chi tiết Còn phay, chuyển động chuyển động quay dao phay Tốc độ chuyển động tốc độ cắt Chuyển động tịnh tiến dao theo phương dọc phương ngang chuyển động chạy dao tiện Còn phay chuyển động chạy dao chuyển động tịnh tiến vật gia công (chi tiết) theo phương dọc, ngang thẳng đứng Tốc độ chuyển động ln lớn tốc độ chuyển động chạy dao Trong trình cắt kim loại bề mặt hình thành lớp bề mặt biến dạng hớt dần với tạo thành phoi II.2 Các yếu tố chế độ cắt phay Chuyển động chính: chuyển động tương đối đơn giản dụng cụ cắt chi tiết gia công, thường thực với tố độ lớn gây nên trình cắt gọt Chuyển động chạy dao: chuyển động tương đối dụng cụ chi tiết gia cơng thêm vào chuyển động tạo điều kiện đưa vùng gia cơng lan tồn thể bề mặt gia cơng Chuyển động chạy dao liên tục gián đoạn CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 55 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Tốc độ cắt v: quãng đường (đo mét) mà điểm lưỡi cắt cách trục quay xa di phút Sau vòng quay dao phay, điểm lưỡi cắt nằm đường trịn dao có đường kính D quãng đường mà chiều dài chu vi đường trịn đó, tức π x D Lượng chạy dao (sz, mm/răng) lượng chuyển dịch bàn máy với chi tiết dao dao quay Hình II.1 Lượng chạy dao phay dao phay ngón Lượng chạy dao vịng quay dao phay (s, mm/vòng) lượng chuyển dịch bàn máy với chi tiết, dao sau vòng quay dao phay Lượng chạy dao vòng lượng chạy dao nhân với số dao phay: s = sz.z (II.1) Lượng chạy dao phút (S, mm/phút) lượng dịch chuyển tương đối bàn máy với chi tiết dao phay phút Lượng chạy dao phút lượng chạy dao vòng nhân với số vòng quay phút S = s.n = sz.z.n (II.2) *Tốc độ cắt lượng chạy dao (Speed and feed) Cơng thức tiêu chuẩn để tính tốn tốc độ quay trục vịng/phút theo hệ Anh là: r / = CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA 12 × ft / π ×D (II.3) HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay 56 Với : r/min: tốc độ trục (vịng/phút) 12: số chuyển đổi từ feet sang inch ft/min: vận tốc bề mặt feet/phút л: số chuyển đổi từ mặt phẳng sang đường kính D: đường kính dao theo inch Cơng thức theo hệ Mét: r / = 1000 × m / π ×D (II.4) Với: r/min: tốc độ trục vịng/phút 1000: số chuyển đổi tư mm sang m m/min: vận tốc bề mặt m/phút л: số chuyển đổi từ mặt phẳng sang đường kính D: đường kính dao theo mm Đơi có lợi đảo lại cơng thức, ví dụ cắt gọt tốc độ trục (vịng/phút) thích hợp cho gia công loại vật liệu đặt biệt Ở lần dùng dao phay có đường kính lớn gia cơng vật liệu đặt biệt ta cần tìm tỉ lệ ft/min cho vật liệu qua việc thay đổi kích thước dao cắt Công thức theo hệ Anh chuyển đổi sau (đường kính dao inch): ft / = π × D × r / 12 (II.5) Cơng thức theo hệ Mét tương tự(đường kính dao theo mm): m / = π × D × r / 1000 (II.6) Khi tính tốn lượng chạy dao cho công đoạn gia công phay tốc độ trục phải biết đến trước tiên Bên cạnh cần biết số lượng rãnh tải trọng phoi rãnh (tải trọng phoi thường tìm thấy catalogue dụng cụ cắt).theo hệ Anh, tải trọng phoi tính theo inch/răng (răng tương đương với rãnh cắt lưỡi ghép) viết tắt in/tooth Đơn vị lượng chạy dao inche/phút – in/min CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 57 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Đối với máy tiện sử dụng dao tiện khoan tiêu chuẩn số lượng rãnh khơng thích hợp đơn vị lượng chạy dao inch/vòng (in/rev) mm/vòng (mm/rev) in / = r / min× f t × N (II.7) Với: inch /min: lượng chạy dao inch/phút r /min: tốc độ trục vịng/phút ft: lượng chạy dao inch/răng (/rãnh) N: số lượng (rãnh) Đối với hệ Mét lượng chạy dao tăng đo theo mm/răng (/rãnh) viết tắt mm/răng.Công thức theo hệ Mét tương tự hệ Anh: mm / = r / min× f t × N (II.8) Với: mm/min: lượng chạy dao mm/phút r/min: tốc độ trục vịng/phút ft: lượng chạy dao mm/răng (/rãnh) N: số lượng (rãnh) Ví dụ dao phay ngón rãnh Ø.750 gia cơng gang yêu cầu tỉ lệ cắt 100 ft/min, lượng chạy dao đề nghị 004/rãnh.Do đó: Tốc độ trục chính: r/min = (12 x 100)/(3.14 x 0.750) r/min = 509 Lượng chạy dao cắt: in/min = 509 x 0.004 x in/min = 8.1 Vì lý an toàn nên xem xét lại cấu chi tiết gia công máy, độ cứng vững, chiều sâu chiều rộng cắt điều kiện liên quan khác cách cẩn thận CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 58 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Lượng chạy dao/răng ft (inch/răng) tính theo cơng thức đảo lại sau: Theo hệ Anh: ft = in / r / min× N (II.9) Theo hệ Mét ft tính theo mm/răng: ft = mm / r / min× N (II.10) Khi dùng dao phay ngón lưỡi ghép carbide để gia cơng vật liệu thép nói chung tốc độ trục nhanh tốt Khi tốc độ trục thấp, nhiệt độ vùng lưỡi cắt tiếp xúc với chi tiết gia công thấp Khi tốc độ trục tăng cao nhiệt độ thép vùng cắt tăng lên làm giảm sức bền vật liệu chi tiết gia công.Kết có lợi cho điều kiện gia cơng Các dao phay có lưỡi ghép carbide thường sử dụng lần nhanh gấp lần so với dao HSS tiêu chuẩn Hai nguyên tắc liên quan vật liệu dao tốc độ trục tóm tắt sau: Dao phay thép tốc độ cao HSS mòn nhanh gia cơng với tốc độ trục cao = vịng/phút cao Các lưỡi ghép carbide bị mẻ gãy tốc độ trục thấp = vịng/phút thấp Khi phay người ta phân biệt bề mặt: chưa gia công, gia công gia công Đối với tất dạng phay, người ta phân biệt chiều sâu cắt chiều rộng phay Chiều sâu cắt khoảng cách bề mặt chưa gia công gia cơng Cịn chiều rộng phay chiều rộng mặt gia công sau lần chuyển dao Chiều sâu cắt ký hiệu a, chiều rộng phay B CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 59 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình II.2 Chiều sâu cắt phay dao phay ngón Lớp kim loại cần lấy phay gọi lượng dư Lượng dư, tùy thuộc theo độ dày lấy hay nhiều lần chạy dao Người ta phân biệt hai loại phay: thô tinh Khi phay thô, chiều sâu cắt lượng chạy dao lấy theo giới hạn lớn cho phép II.3 Dao phay ngón CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 60 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình II.3 Dao phay ngón CNC, dao phay ngón carbide, dao phay ngón HSS Dao phay ngón dụng cụ cắt sử dụng phổ biến phay ngoại vi Có nhiều loại dao phay mặt ngón có sẵn dễ dàng lựa chọn cho công đoạn phay mặt đầu Các dao phay truyền thống theo kích thước hệ Mét hệ Anh khác đường kính, hình dạng, số rãnh cắt, dạng rãnh cắt, dạng góc đặt biệt, cán dao cấu tạo vật liệu dao Sau số công đoạn gia công sử dụng dao phay mặt ngón – HSS, cơban, carbide rắn loại lưỡi ghép: + Phay ngoại vi phay bao + Phay rãnh rãnh then + Mở khóa rãnh bao + Phay bề mặt tiết diện nhỏ + Phay bề mặt có thành mỏng,… Dao phay mặt ngón mài theo hình dạng u cầu Dao phay ngón phổ biến có dạng đáy phẳng (phổ biến cửa hàng khí), dao phay CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 61 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay ngón có đầy đủ bán kính (thường gọi dao phay ngón cầu mũi cầu), dao phay ngón có góc bán kính Hình II.4 Trình bày loại dao phay ngón phổ biến mối liên hệ bán kính dao cắt đường kính dao cắt + Ba yếu tố quan trọng phay ngón: Trong q trình phay, tốc độ quay, chiều sâu cắt tốc độ ăn dao quan trọng Các yếu tố quan trọng chịu tác động vật liệu, hình dạng độ nhám bề mặt yếu tố khác Thông thường để đạt bề mặt gia cơng chất lượng cao chiều sâu cắt phải mỏng tốc độ ăn dao thấp CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 62 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình II.5 Trình bày yếu tố quan trọng phay dao phay ngón + Các dao phay ngón cắt thép tốc độ cao: Các dao phay có mặt lâu cửa hàng khí Chúng có đầu đầu với nhiều đường kính, chiều dài dạng cán khác Tùy thuộc vào dạng mũi cắt, dao sử dụng cho phay ngoại vi (chỉ theo trục XY), chuyển động phay xuống (chỉ theo trục Z), lúc theo trục (XYZ) Cả hai loại đầu đầu sử dụng gia công CNC Khi sử dụng dao phay đầu phải đảm bảo đầu không làm việc không bị phá hỏng lắp vào ổ dao Trên máy CNC, dao phay ngón thường gá phận gá dao dạng ống kẹp có lực kẹp chặt lớn độ đồng tâm cao Không sử dụng gá dao dạng ngàm kẹp cho loại dao phay ngón + Dao phay ngón carbide rắn: Thực chất dao phay ngón carbide rắn có đặc điểm loại dao HSS khác loại vật liệu cấu tạo Dao phay carbide rắn sử dụng trường hợp gia công đặt biệt Giá thành dao đắt, theo quan điểm ngành luyện kim carbide rắn loại vật liệu dòn dễ vỡ, dễ dàng bị mẻ, đặt biệt với góc nhọn, đặt biệt bị rơi lưu giữ không cách Khi sử dụng cách, loại dao phay cắt gọt kim loại hiệu bề mặt gia cơng có chất lượng cao + Dao phay ngón có lưỡi ghép: Các dao phay ngón lưỡi ghép có ưu điểm dao phay carbide rắn tiện lợi thay lưỡi carbide Nhiều loại dao có CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 63 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay sẵn thị trường Đường kính phận gá dao phù hợp với đường kính ngồi dao, dao có tiết diện phẳng để vít chống xoay tì vào + Các góc sau: Việc lựa chọn góc sau thích hợp dao cắt quan trọng việc cắt loại vật liệu khác Đối với dao phay HSS góc rãnh sau lớn gia cơng vật liệu mềm.Ví dụ góc sau thứ gia công thép từ 30-50, gia công nhôm 100-120 + Kích thước dao ngón: Có tiêu chuẩn quan trọng liên quan đến kích thước dao phay ngón cần khảo sát gia cơng máy CNC: - Đường kính dao - Chiều dài dao - Chiều dài rãnh cắt Khi gia công máy CNC, đường kính dao phay phải thật xác Các đường kính danh nghĩa liệt kê catalogue công ty chế tạo dụng cụ cho phù hợp Các kích thước khơng tiêu chuẩn lưỡi cắt mài lại phải xem xét khác gia công máy CNC Các dao phay mài lại không khuyến khích sử dụng gia cơng xác dao phay sử dụng trường hợp cấp bách dùng để phay thô Chiều dài nhô khỏi phận gá dao quan trọng Dao nhô nhiều gây rung động làm mịn nhanh lưỡi cắt Ngồi làm cong dao gây lệch dao Độ lệch dao ảnh hưởng gián tiếp đến kích thước chất lượng bề mặt gia công Chiều dài rãnh cắt quan trọng định chiều sâu cắt Không ý đến tổng chiều dài dao (chiều dài dao nhô khỏi gá dao), chiều dài rãnh cắt định chiều sâu cắt Hình trình bày tỉ lệ chiều rộng chiều sâu cắt phay thô CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 64 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình II.6 Mối quan hệ đường kính dao chiều sâu cắt phay *Số lượng rãnh cắt: Khi lựa chọn dao phay ngón đặt biệt với vật liệu có độ cứng trung bình, số lượng rãnh cắt phải xác định trước tiên Đối với gia cơng chép hình nhiều nhà lập trình lựa chọn (gần tự động) dao phay lưỡi cắt yêu cầu kích thước dao lớn Ø.625 Ø.750 inch Dao phay ngón phải chuyển động ăn dao xuống nghĩa phải cắt vào vật liệu đặc theo trục Z, thường dùng dao rãnh đường kính dao Loại dao phay ăn dao xuống biết đến qua tên kỹ thuật dao phay ngón cắt tâm tên cũ mũi khoan rãnh Khái niệm mũi khoan rãnh không liên quan đến dụng cụ cắt mũi khoan cách thức gia công giống mũi khoan, mũi khoan rãnh ăn sâu vào chi tiết đặc theo phương song song trục Z Trong phạm vi đường kính dao vừa nhỏ đòi hỏi quan tâm nhiều Trong dãy kích thước dao phay ngón có dạng rãnh, rãnh, rãnh Vì ưu điểm dao rãnh so với dao rãnh gì, cho ví dụ cụ thể? Và yếu tố vật liệu hướng dẫn điều Một dao phay rãnh thiết kế cho phay “ăn sâu” trực tiếp vào chi tiết Nếu nhìn vào đầu công tác dao thấy lưỡi cắt có chiều dài khơng nhau, có lưỡi cắt vng góc với tâm dao Điều cho phép dao phay trực tiếp xuống bề mặt gia công bên Nó dùng để cắt theo phương thẳng đứng theo phương ngang, cắt theo phương ngang không tốt dao phay rãnh CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 65 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Dao phay rãnh (hoặc dao phay mặt đầu) không thiết kế dùng cho phay “ăn sâu”, lưỡi cắt có chiều dài có lưỡi cắt khơng cắt vị trí Loại dao dùng để cắt theo phương ngang.Graham Đó khác dao cắt tâm không cắt tâm không khác dao phay rãnh rãnh Một số dao phay ngón rãnh dao cắt tâm (thường có lưỡi cắt giao mặt đầu làm việc rãnh không giao) Trong phạm vi thành phần vật liệu cấu tạo cho trước theo trường hợp gia công đạt kết hợp tốt Về mặt tích cực dao phay rãnh cắt điều kiện cắt gọt tốt tránh tạo phoi rãnh trình cắt sâu Về mặt tiêu cực, rãnh cắt vật liệu tỉ lệ ăn dao chậm rãnh cắt phải lập trình làm việc nhiều Khi cắt vật liệu mềm phi kim loại nhôm, magiê đồng việc ngăn chặn tạo phoi quan trọng dao phay mặt đầu có rãnh cắt lựa chọn thực tế, phải điều chỉnh tỉ lệ ăn dao cho phù hợp sử dụng loại dao Đối với vật liệu cứng hơn, yếu tố khác cần phải xem xét độ rung dao độ lệch dao Có thể thấy gia cơng vật liệu kim loại, dao phay có nhiều lưỡi cắt bị uốn cong rung động dao phay có rãnh cắt Đối với dao phay rãnh cắt cân hợp lý rãnh rãnh Dao phay rãnh có khả gia cơng tốt, khơng phải lựa chọn tiêu chuẩn Người đứng máy khó đo xác đường kính dao loại với dụng cụ đo thông thường mà phải dùng đến dụng cụ đo thước vecnê, dụng cụ đo vi lượng Tuy nhiên dao phay rãnh làm việc tốt với hầu hết loại vật liệu Khơng quan tâm đến số lượng rãnh cắt dao phay có đường kính lớn bị uốn cong so với dao có đường kính nhỏ gia cơng Ngồi ảnh hưởng chiều dài dao (tính từ mặt gá dao) quan trọng gia công Nếu chiều dài nhô khỏi ống kẹp dao dài độ võng lớn Độ võng đẩy dao xa tâm gia công CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 66 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình II.7 Bộ dao phay ngón rãnh cắt (một đầu gia công) II.4 Dung dịch làm mát bôi trơn: Hầu bắt buộc sử dụng dung dịch làm mát dùng dao phay thép tốc độ cao gia công cắt gọt kim loại Dung dịch bôi trơn kéo dài tuổi thọ dao tính chất bơi trơn góp phần cải thiện bề mặt gia cơng Nhưng lưỡi ghép carbide khơng cần thiết sử dụng dung dịch bôi trơn đặt biệt gia công thô thép Không sử dụng dung dịch bôi trơn lưỡi cắt ăn sâu vào vật liệu II.5 Sự rung động dao: Có nhiều lý xảy rng động dao gia công phay ngoại vi Thường nguyên nhân gá đặt dao yếu, chiều dài dao nhô khỏi gá dao nhiều Độ lệch dao góp phần gây rung động dao Các chuyên gia dao cắt thống thực nghiệm đạt kết tốt thực kết hợp tốc độ trục tỉ lệ ăn dao trước tiên rung dao cịn cần xem lại phương pháp gia cơng tồn cấu II.6 Chiều rộng chiều dày cắt: Để gia công đạt kết tốt chiều rộng chiều sâu cắt phải phù hợp với điều kiện gia công cụ thể cấu máy, loại vật liệu gia công dụng cụ cắt sử dụng Chiều rộng cắt phụ thuộc vào số rãnh dao ăn sâu vào vật liệu cắt CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 67 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Chiều sâu cắt xấp xỉ 1/3 đường kính dao phù hợp cho dao phay đường kính nhỏ, chiều sâu cắt lớn 1/3 đường kính dao chút phù hợp với dao có đường kính lớn Gia cơng phay bao địi hỏi phải có kiến thức vững gia cơng Khi công đoạn gia công đạt kết tốt chứng minh qua tài liệu sửa lại cho phù hợp với công đoạn khác dễ dàng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 68 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay CHƯƠNG III - LÝ THUYẾT TỐI ƯU HÓA – CÁC PHƯƠNG PHÁP GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU III.1 Lý thuyết tối ưu hóa: III.1.1 Khái niệm tối ưu hóa: - Tối ưu hóa thực chất phương pháp, cơng cụ để nghiên cứu tìm giải pháp tối ưu cho vấn đề kinh tế hay kỹ thuật - Tối ưu hóa gắn liền với mơ hình hóa vấn đề cần giải gắn liền với điều kiện công nghệ cụ thể - Hiệu tối ưu hóa phụ thuộc vào mức độ phù hợp mơ hình tính tốn so với q trình cắt thực tế - Nếu toán xét đến nhiều yếu tố ảnh hưởng đến q trình gia cơng vấn đề giải triệt để, mơ hình toán tối ưu phức tạp.Ngược lại xét q yếu tố kết tối ưu khơng xác III.1.2 Mục đích tối ưu hóa gia cơng mâu thuẫn tối ưu hóa chế độ cắt - Mục đích q trình sản xuất nhằm chế tạo chi tiết hay sản phẩm đạt hiệu kinh tế cao nhất: + Đảm bảo chất lượng gia công + Năng suất cao chi phí sản xuất nhỏ - Xác định chế độ cắt tối ưu đóng vai trị quan trọng việc đảm bảo mục tiêu trình chế tạo sản phẩm nói chung hay gia cơng cắt gọt chi tiết nói riêng - Tối ưu hóa chế độ cắt gọt chiến lược hiệu cho phép giảm chi phí chế tạo => giảm giá thành gia công thỏa mãn yêu cầu khách hàng cách nhanh chóng - Chế độ cắt tối ưu phải đảm bảo: Tận dụng tối đa khả làm việc máy => tăng suất giảm chi phí chỗ làm việc CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 69 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Kéo dài tuổi bền dao (thời gian hai lần mài lại tăng), mài mòn dao => giảm chi phí thay dao điều chỉnh máy => giảm giá thành gia công => Hai mục tiêu mâu thuẫn nhau: (1) tăng v, s, a; (2) giảm v, s, a MRR: lượng kim loại tách đơn vị thời gian (mm3/phút) T: tuổi bền dao Ra: độ nhám bề mặt III.1.3 Bài toán tối ưu, cấu trúc chung tốn tối ưu phương pháp tối ưu hóa q trình cắt gọt + Bài tốn tối ưu Ngun tắc chung tốn tối ưu: - Tối ưu hóa gì? → biến số cần xác định - Phụ thuộc vào tiêu chuẩn nào? → hàm mục tiêu - Điều kiện giới hạn ? => Thiết lập mối quan hệ toán học hàm mục tiêu tất thông số (chế độ cắt) tương ứng với hệ thống kỹ thuật tổ chức cụ thể phân xưởng hay nhà máy Ví dụ: Hàm mục tiêu: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 70 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay + Chi phí gia cơng chi tiết nhỏ + Thời gian gia công chi tiết nhỏ → suất cao + Lượng tồn kho vật liệu hay chi tiết bán thành phẩm + Bố trí vị trí làm việc (đường ngắn nhất) + Cấu trúc chung toán tối ưu: Điều kiện biên: Max min: f (x ) => hàm mục tiêu Phụ thuộc vào: g i ( x ) ≤ gbi , i = 1,…, m j = 1,…,p h j ( x ) = hb j , x≥0 Trong x tập hợp tham số (x1, x2, x3,…, xn) Hàm mục tiêu điều kiện biên tuyến tính phi tuyến + Phương pháp tối ưu hóa q trình cắt gọt: Tối ưu hóa tĩnh: Nghiên cứu tốn tối ưu dựa mơ hình tĩnh q trình cắt (tính tốn tối ưu trước q trình thiết kế quy trình cơng nghệ) => Nhược điểm: khơng tính đến động lực học q trình cắt Tối ưu hóa động: Nghiên cứu tối ưu dựa mơ hình động q trình cắt → có tính đến thay đổi theo thời gian mang tính chất ngẫu nhiên lực cắt, nhiệt cắt, mòn dao, rung động hệ thống cơng nghệ,… => Trên máy có trang bị thiết bị đo lường tự động (kiểm tra chủ động điều khển thích nghi – adaptive control) phức tạp giải vấn đề triệt để III.1.4 Mơ hình tối ưu toán cắt gọt Hàm mục tiêu: Xuất phát từ mục đích q trình gia cơng cơ: suất, giá thành, chất lượng Min Tt = f(s, v, a) : thời gian gia công Min Pt = f(s, v, a) :chi phí gia cơng Max T = f(s, v, a) : tuổi bền dao CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Min 71 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Ra = f(s, v, a) : chiều cao nhấp nhô tế vi Điều kiện giới hạn: +Lượng chạy dao cho phép: smin ≤ s ≤ smax + Đảm bảo công suất max máy P (s, v, a) ≤ Pm + Tốc độ cắt cho phép: vmin ≤ v ≤ vmax + Lực cắt cho phép: F (s, v, a) ≤ Fmax Sơ đồ tối ưu hóa thơng số cắt gọt III.2 Các phương pháp giải toán tối ưu Để giải toán tối ưu có phương pháp sau: - Phương pháp đạo hàm đồ thị - Phân tích hồi qui (regression analysis) - Phương pháp tuyến tính (linear programming) - Phương pháp hình học ngẫu nhiên (geometric and stochastic programming) Ư Để giải tốn tối ưu thỏa mãn hàm mục tiêu (hoặc giá thành lợi nhuận max) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ - 72 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Các phương pháp thơng minh: mạng nơron (neural network), thuật tốn di truyền (Genetic algorithm), hệ thống mờ (Fuzzy logic system),… Ö Ứng dụng để giải toán tối ưu thỏa mãn đồng thời nhiều hàm mục tiêu Ví dụ giải tốn tối ưu tuyến tính: Xác định vùng nghiệm chấp nhận (admissible region) III.3 Xây dựng hàm mục tiêu q trình gia cơng cắt gọt: Thời gian gia công chi tiết nguyên công: - Thời gian cắt trực tiếp tc - Thời gian phụ (gá đặt tháo chi tiết, điều chỉnh chiều sâu cắt, đo kiểm ): - Thời gian thay dao điều chỉnh máy: ttd (chia cho số lượng chi tiết gia công dao = T/tc) => Thời gian gia công tổng cộng: Tt = t c + t p + tc t td T (phút) (III.1) Thời gian gia công cắt gọt: Phương trình tuổi bền dao T = Cs x a yV m (phút) (III.2) s = lượng chạy dao (mm/vòng) a = chiều sâu cắt lần chạy dao (mm) V = tốc độ cắt (m/phút) T = tuổi bền dao (phút) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 73 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay C, x, y, m = hệ số phụ thuộc vật liệu dao điều kiện gia cơng cụ thể Chi phí gia cơng cắt gọt cho ngun cơng: Chi phí (giá thành) gia công cho nguyên công bao gồm: - Chi phí máy, (khấu hao máy, sửa chữa, lương cơng nhân đứng máy): P0 - Chi phí phụ (lắp đặt chi tiết lên đồ gá, máy, thao tác chuyển dao) chia cho số lượng chi tiết loạt: Pp - Chi phí liên quan đến mài mịn dao (lưỡi dao, giá lưỡi dao, mài dao, dùng máy để điều chỉnh ): P1 Ư Giá thành gia cơng tổng cộng: Pt = P0 t p + P0 t c + P1 tc + Pp T (III.3) Chất lượng bề mặt: Ra = k V x1 s x a x (III.4) (x1, x2, x3 hệ số liên quan đến chi tiết dụng cụ cắt) + Các điều kiện giới hạn: thông số cắt gọt phải nằm giới hạn máy: vmin ≤ v ≤ vmax; smin ≤ s ≤ smax; amin ≤ a ≤ amax + Phải đảm bảo công suất lực cắt cho phép: (III.5) f: lượng chạy dao CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 74 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay CHƯƠNG IV – XÂY DỰNG MÔ HÌNH TỐN HỌC BÀI TỐN TỐI ƯU KHI PHAY IV.1 Dùng phương pháp mạng nơron để xác định điều kiện cắt gọt tối ưu: ANN phát triển cách mô cấu trúc sinh học não người ANN hệ thống xếp phi tuyến phổ biến trí thơng minh nhân tạo mà có khả giải nhiều vấn đề bao gồm mơ hình hóa, dự báo kiểm tra đo lường lĩnh vực thực nghiệm [4] Cấu trúc ANN thường thiết kế theo nhiều lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn lớp đầu ra.Các nơron gọi phần tử xử lý lớp liên kết với quan hệ trọng số nối liền giống cường độ điện sinh học truyền tế bào nơron mạng thực Hình IV.1: Một cấu trúc đầu vào đầu nơron sinh học.Chú thích: Các trọng số đầu vào xác định qua thay đổi hóa sinh nhánh thay đổi kỳ tiếp hợp Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp chứng tỏ phép xấp xỉ phổ dụng tốt hàm phi tuyến… Đầu mạng nơron hàm giá trị thực đa thuộc tính (y), để có giá trị thực lớp đầu Ouputs ta cần chuẩn hóa lại lần từ hàm giá trị (y), xem hình vẽ bên dưới: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 75 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình IV.2a Cấu trúc chi tiết Hình IV.2b Cấu trúc thu gọn Với wi trọng số đầu vào xi, với z điểm nút đầu f.N toán tử phi tuyến đầu nơron y toán tử phi tuyến Tối ưu hóa thơng số gia cơng tối ưu phi tuyến với ràng buộc, khó khăn dùng thuật tốn tối ưu truyền thống để giải vấn đề vấn đề tốc độ hội tụ độ xác Phương pháp đảm bảo tính hiệu lựa chọn nhanh điều kiện cắt gọt tối ưu gia công từ liệu kỹ thuật có sẵn mạng nơron nhân tạo ANN (Artificial neural network) Mục đích nghiên cứu nhằm tăng chất lượng sản phẩm giảm thời gian gia cơng Thuật tốn thực theo mạng truyền thẳng mạng xuyên tâm đồng thời sử dụng thuật toán đào tạo tiên tiến để tự động thích nghi với điều kiện suốt trình đào tạo CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 76 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình IV.3 Sơ đồ tối ưu hóa q trình phay mặt phẳng dao phay ngón IV.2 Vấn đề tối ưu điều kiện cắt gọt: Mục đích tối ưu hóa phải xác định tập hợp điều kiện cắt gọt v (vận tốc cắt), f (tỉ lệ ăn dao), a (chiều sâu cắt) để thỏa mãn phương trình giới hạn cân mục tiêu đối lập Cơng đoạn phay dao phay ngón xác định vấn đề tối ưu đa mục tiêu với phương trình giới hạn hai mục tiêu đối lập chất lượng bề mặt gia cơng thời gian gia cơng Ví dụ thời gian gia cơng tăng với độ nhám bề mặt giảm Các mục tiêu hàm vận tốc cắt, tỉ lệ ăn dao chiều sâu cắt IV.2.1 Các mục tiêu: - Thời gian gia công công đoạn phay xác định bởi: tc = K K = S fzN (IV.1) Do N = 1000V/πd ta có: tc = πdK 1000Vfz (IV.2) Đặt K1 = 1000V.f.z phương trình thời gian gia cơng trở thành: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 77 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay tc = K1v -1f -1 (IV.3) d = đường kính dao phay f = tỉ lệ ăn dao (mm/răng) K = khoảng cách di chuyển dao để phay S = lượng chạy dao (mm/phút) N = tốc độ trục (vịng/phút) tc = thời gian gia công (phút) v = tốc độ cắt (mét /phút) z = số cắt dao =>Thời gian gia công tổng cộng: Tt = t c + t p + tc t td T (phút) (IV.4) - tc : thời gian cắt trực tiếp - :thời gian phụ (gá đặt tháo chi tiết, điều chỉnh chiều sâu cắt, đo kiểm ): - ttd :thời gian thay dao điều chỉnh máy: (chia cho số lượng chi tiết gia công dao = T/tc) - T: tuổi thọ dao Phương trình tuổi bền dao T = Cs x a yV m (phút) (IV.5) s = lượng chạy dao (mm/vòng) a = chiều sâu cắt lần chạy dao (mm) V = tốc độ cắt (m/phút) T = tuổi bền dao (phút) C, x, y, m = hệ số phụ thuộc vật liệu dao điều kiện gia công cụ thể => Hàm mục tiêu thời gian gia công: Tt (s, v, a) - Độ nhám bề mặt gia cơng phay dao phay ngón trình bày sau: f2 Ra = 318 4d CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA (IV.6) HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 78 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Độ nhám bề mặt gia công yêu cầu không vượt độ nhám bề mặt max đạt điều kiện có sẵn Do ràng buộc cho gia cơng dao phay ngón là: C6f2 ≤ 318(4d ) Với: C = Ra (at ) (IV.7) −1 => Hàm mục tiêu độ nhám bề mặt gia công: Ra (s, v, a) IV.2.2 Các giới hạn: vmin ≤ v ≤ vmax fmin ≤ f ≤ fmax amin ≤ a ≤ amax Vấn đề tối ưu hóa thơng số gia cơng phay mặt phẳng dao phay ngón trình bày xác theo vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu sau: tm (v, s, a); Ra (v, s, a) IV.3 Cấu trúc mạng nơron thích nghi để tối ưu hóa vấn đề Để đánh giá hàm giá trị đa thuộc tính ta sử dụng cấu trúc đa lớp phổ biến mạng nơron truyền thẳng mạng xuyên tâm Mạng nơron truyền thẳng đa lớp chứng minh phép xấp xỉ phổ dụng tốt hàm phi tuyến Nó có khả quy tròn hàm phi tuyến nào, sau trình bày hàm ẩn đa thuộc tính nhà sản xuất ANN cần nơron đầu vào cho thông số: v, f, a.Nếu giá trị v, f, a không tỉ lệ, tất liệu phải chuẩn hóa Đầu mạng hàm giá trị đa thuộc tính có giá trị thực (y) cần nơron cho đầu Đối với trình tối ưu, mạng nơron truyền thẳng hai lớp sử dụng Chúng chứa nơron lớp đầu vào (6) lớp ẩn Mạng ANN cần nơron đầu vào cho thông số: v, f,và a Đầu mạng nơron giá trị thực y, có nơron cần thiết Số lượng lớp ẩn thông số đào tạo thực nghiệm khác Các phương pháp đánh giá ưu tiên sử dụng CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 79 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay mơ hình ưu tiên khác nhau, cấu trúc mạng nơron khác thuật tốn có kiến thức khác tìm thấy phần tham khảo [20] Để đào tạo mạng nơron nhiều lớp, ta sử dụng thuật tốn đào tạo thích nghi Mạng ANN đào tạo với thông số sau: điều kiện cắt (v, f, a) giá trị hàm đa thuộc tính nhà sản xuất (y) Đào tạo mạng ANN sử dụng 40 mẫu 24 mẫu dùng để kiểm tra mạng đào tạo Thuật toán lan truyền ngược (Back – propagation algorithm) áp dụng cho mẫu, đầu vào mục tiêu, cho tất mẫu đào tạo Vì q trình đào tạo q trình lặp, tồn bộ đào tạo lặp lại lần đến lần khác mạng toàn sai số đạt giá trị chấp nhận nhỏ Mục đích việc đào tạo mạng giảm tối đa tổng số sai số (MAE) mạng.Giá trị trung bình sai số thực (MAE) cho ( y1 − g ( x1 ,W ) + y1 − g ( x1 ,W ) + ⋅ ⋅ ⋅ + y m − g ( x m ,W ) ) m (IV.8) Với: zm = (xi, yi), i=1,…, m, chuỗi m ví dụ đào tạo W mạng ma trận G(X, Y) hàm mạng kết (vector-valued) Trong khóa đào tạo kiểm tra, mạng nơron tính tốn tất số liệu thống kê sau: • Đào tạo tập hợp sai số (ETrn) Toàn sai số đào tạo sử dụng phương pháp (MAE) trình bày phương trình (IV.8) • Đào tạo tập hợp sai số lớn (ETrnMax) Sự khác biệt thực lớn đầu thực tế đầu mong muốn nằm đào tạo • Kiểm tra tập hợp sai số (ETst) Toàn sai số kiểm tra xác định phương trình (IV.8) • Kiểm tra tập hợp sai số lớn (ETrnMax) Sự khác biệt lớn đầu thực tế đầu mong muốn nằm kiểm tra Khi hàm giá trị nhiều thuộc tính đánh giá công nhận giá trị, ANN sử dụng để dự báo hàm độ nhám bề mặt y, điều kiện cắt gọt lựa chọn sau: Max v, f, ay [Tt (v, f, a), Ra (v, f, a)] CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 80 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình IV.4 Biểu diễn mạng nơron truyền thẳng lớp quy tắc toán học hoạt động nơron IV.4 Trình tự bước tối ưu hóa thơng số cắt gọt: Nhập liệu đầu vào: - Thời gian chuẩn bị thời gian gia công (thời gian gá đặt, thời gian thay dao…) - Các giới hạn: phạm vi cho phép điều kiện cắt gọt Tạo điều kiện cắt gọt ngẫu nhiên Tính tốn giá trị T, Tt, Ra Chuẩn bị liệu cho đào tạo kiểm tra ANN.Hợp điều kiện cắt gọt giá trị tính tốn khác vào ma trận liệu Chuẩn hóa liệu ma trận Tất liệu phải có giá trị từ o Chia ma trận liệu vào vector đầu vào đầu Phân phối vector đầu vào/đầu vào đào tạo kiểm tra Sử dụng ANN: mục đích mạng nơron phải dự báo hàm giá trị (y) nhà sản xuất theo điều kiện cắt gọt ngẫu nhiên 5.1 Lựa chọn loại cấu trúc mạng ANN tìm kiếm thơng số đào tạo tối ưu Sự lựa chọn thông số đào tạo dựa theo kinh nghiệm người lập trình theo phương pháp “thử - sai” CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 81 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 5.2 Sử dụng sở liệu đào tạo nhận từ thí nghiệm để đào tạo ANN 5.3 Kiểm tra mạng ANN đào tạo Sử dụng sở liệu kiểm tra để kiểm tra lại công nhận kết cuả mạng nơron đào tạo Nếu việc kiểm tra thành công tập hợp sai số dự báo (ETst) giới hạn cho phép, mơ hình thực nghiệm hoàn thành sẵn sàng đưa vào sử dụng Trường hợp kiểm tra khơng thành cơng, q trình đào tạo phải lặp lại với liệu đào tạo lớn phải thay đổi thông số đào tạo 5.4 Xử lý liệu Quá trình tối ưu hóa: Lúc điểm trung tâm phương pháp đưa bị che khuất Các điều kiện cắt gọt hàm (y) điều kiện cắt gọt tối ưu.Cực trị hàm (y) tìm kiếm có xét đến phương trình giới hạn Có thể viết theo dạng tốn học sau: Vì hàm (y) biểu diễn mạng ANN, có nghĩa điểm cực trị mạng nơron tìm thấy Phạm vi mà cực trị tìm thấy xác định phương trình giới hạn Q trình khơng tìm điểm nhỏ bên ngồi phạm vi xác định.Q trình đảm bảo việc tìm kiếm tồn điểm nhỏ dừng lại điểm cực tiểu Điều đạt cách điều chỉnh tay giá trị ban đầu trình tối ưu hóa hiệu chỉnh thơng số đào tạo (tỉ lệ đào tạo, tỉ lệ moment, số lượng nút ẩn) Tính tốn biến khác với điều kiện cắt gọt tối ưu (Tt, Ra) Khảo sát điều kiện cắt gọt tối ưu biến liên quan Tính tốn kết dự báo thống kê 10 Biểu diễn đồ thị kết thông tin thống kê tối ưu Các trình tự mơ tả thực hoàn toàn tự động CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 82 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình IV.5 Thuật tốn tìm kiếm điều kiện cắt gọt tối ưu việc tìm kiếm điểm cực trị mạng ANN CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 83 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình IV.6 Biểu đồ chiến lược tối ưu hóa CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 84 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay CHƯƠNG V - TIẾN HÀNH THÍ NGHIỆM V.1 Quy hoạch thực nghiệm: + Mục đích thực nghiệm: Độ nhám bề mặt đóng vai trị quan trọng việc đánh giá đo lường chất lượng bề mặt sản phẩm gia công ngành công nghiệp sản xuất ngày Độ nhám bề mặt ảnh hưởng lớn đến thuộc tính chức sản phẩm ma sát, chống mòn, độ bền mỏi vật liệu, bôi trơn, phản xạ ánh sáng mạ Độ nhám bề mặt không tiêu chất lượng mà bước cuối việc quản lý gia công hiệu gia công chi phí thực Phay dao phay ngón công đoạn phổ biến hiệu bốc tách kim loại từ bề mặt chất lượng cao sử dụng phụ tùng ôtô, khuôn mẫu thiết bị điện tử, phận y tế ứng dụng kỹ thuật khác Công đoạn phay dao phay ngón liên quan đến độ nhám bề mặt số yêu cầu hiệu gia cơng, chất lượng bề mặt cao, độ xác kích thước độ tin cậy q trình Độ nhám bề mặt kết nhiều yếu tố bao gồm thơng số gia cơng, hình dạng dụng cụ cắt, vật liệu chi tiết gia công, phoi cắt dung dịch làm mát Nhiều điều tra nghiên cứu thực để dự báo độ nhám bề mặt dựa theo mơ hình mạng nơron nhân tạo (ANN) thông qua thông số cắt cơng đọan phay dao phay ngón tiện Một phương pháp mơ hình hóa mạng nơron Benardos Vosniakos thực để đánh giá độ nhám bề mặt số thực nghiệm máy phay CNC, nghiên cứu khác mơ hình ANN kiểm tra Zhong để mơ hình hóa độ nhám bề mặt gia công tiện nhôm đồng sử dụng dụng cụ cắt carbide mạ TiAIN… Các mơ hình mạng nơron đưa để giải vấn đề phi tuyến, phụ thuộc vào thuật toán đào tạo lan truyền ngược, mà dự đoán độ nhám bề mặt CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 85 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay gia công vật liệu điều kiện ướt/khơ có trợ giúp thông số đầu vào – đầu Mục tiêu thực nghiệm nghiên cứu tối ưu hóa thơng số cắt gọt để đạt giá trị độ nhám bề mặt nhỏ thời gian gia công ngắn cách sử dụng mạng ANN Mạng nơron nhân tạo (ANN) dựa thuật toán đào tạo lan truyền ngược (Back – propagation learning algorithm) để xây dựng mơ hình độ nhám bề mặt từ kết kế hoạch thực nghiệm có đủ thơng số cắt gọt + Kế hoạch thực nghiệm: Kế hoạch thực nghiệm đóng vai trị quan trọng việc xác định số lượng thực nghiệm cần thiết Do thực nghiệm cắt gọt phải lập kế hoạch tốt Trong nghiên cứu tại, số lượng thực nghiệm phay dao phay ngón tổng cộng 64 mẫu thực dựa vào kế hoạch có thông số cắt gọt với cấp (L64 = 43) để đo giá trị độ nhám bề mặt mẫu gang xám, gia công khô thời gian gia cơng Kế hoạch thí nghiệm phay dao phay mặt đầu máy CNC thể Bảng V.1 trang 113 phần phụ lục để làm sở cho việc gia công chi tiết theo theo thứ tự ngẫu nhiên với chế độ cắt khác nhau, sau đo kết độ nhám bề mặt máy đo độ nhám bề mặt Các thông số cắt gọt vận tốc cắt vc, tỉ lệ ăn dao ft chiều sâu cắt aa lựa chọn để gia công dao phay ngón 64 mẫu máy phay CNC VMC 500 BRIDGEPORT, có số vịng quay tối đa 7000 vịng/phút, mơtơ dẫn động Kw Xưởng khí, Khoa khí chế tạo máy, Trường đại học Bách Khoa Tp Hồ chí Minh Các cấp độ thông số gia công liệt kê bảng bên dưới: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 86 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình V.1 Máy phay CNC VMC 500 BRIDGEPORT CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 87 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình V.2 Sơ đồ gia công chi tiết dao phay ngón Bảng V.2 Các cấp độ chế độ cắt Các thông số gia công a v f Chiều sâu cắt dọc Tốc độ cắt Lượng chạy dao trục (mm) (mét/phút) (mm/răng) 0.25 18 0.025 0.5 21 0.05 0.75 27 0.075 30 0.1 Mức N= 1000v πD S = f z N (IV.1) (IV.2) Với: D = đường kính dao phay N = số vịng quay trục CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 88 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay v = vận tốc cắt S = lượng chạy dao vòng f = lượng chạy dao a = chiều sâu cắt dọc trục z = số dao ar = chiều sâu cắt hướng kính khơng đổi, thường lấy = D/4 Thời gian gia công tổng cộng: Tt = t c + t p + tc t td T (phút) (V.3) - tc: thời gian cắt trực tiếp tc = K K = F fzN (V.4) Do N = 1000v/πD ta có: tc = πdK 1000vfz (V.5) Đặt K1 = 1000V.f.z phương trình thời gian gia cơng trở thành: tc = K1v -1f -1 (V.6) d = đường kính dao phay f = tỉ lệ ăn dao (mm/răng) K = khoảng cách di chuyển dao để phay S = lượng chạy dao (mm/phút) N = tốc độ trục (vịng/phút) tc = thời gian gia cơng (phút) v = tốc độ cắt (mét /phút) z = số cắt dao - t p: thời gian phụ (gá đặt tháo chi tiết, điều chỉnh chiều sâu cắt, đo kiểm ) -t td : thời gian thay dao điều chỉnh máy: (chia cho số lượng chi tiết gia công dao = T/tc) - T: tuổi thọ dao (phút) T = CS x a y v m CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA (V.7) HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 89 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay S = lượng chạy dao vòng (mm/vòng) a = chiều sâu cắt lần chạy dao (mm) v = tốc độ cắt (m/phút) C, x, y, m = hệ số phụ thuộc vật liệu dao điều kiện gia công cụ thể Bảng V.3 Giá trị thông số, số biết trước thực nghiệm Stt Mô tả Thông số (chỉ số) Giá trị Đường kính dao phay D 10 mm Số dao phay z Khoảng cách di chuyển dao để phay K 59 mm Thời gian phụ phút Thời gian thay dao ttd phút Hệ số C 72 Hệ số x 0.5 Hệ số y 0.2 Hệ số m 0.25 Các hệ số C, x, y, m tra bảng 5-39, Sổ tay công nghệ chế tạo máy tập II (Nguyễn Đắc Lộc – Ninh Đức Tốn – Lê Văn Tiến - Trần Xuân Việt) - Tính tuổi bền dao T theo hệ số C, x, y, m tham khảo bảng V.4 phần phụ lục (trang 115) - Tính thời gian gia công tổng cộng Ttc tham khảo bảng V.5 phần phụ lục (trang 117) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 90 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Theo bảng V.2 ta có thơng số cắt cấp độ gia công Sử dụng phần mềm Statgraphics qui hoạch thực nghiệm, với thông số cấp độ (43), ta nhận 64 kết hợp cấp thông số cắt gọt, tương ứng với chế độ cắt tính tốn cho thực nghiệm theo công thức (V.1), (V.2) (V.3) trình bày bảng V.6 phần phụ lục (trang 120) V.2 Dụng cụ cắt vật liệu gia công Các dụng cụ cắt dùng cho thực nghiệm dao phay ngón.Các thơng số kỹ thuật dao phay ngón liệt kê bảng bên Bảng V.7 Các thông số đặc điểm kỹ thuật dao phay ngón Các đặc điểm kỹ thuật Đường kính dao phay Chiều dài gá dao Các thơng số Ø 10 44 mm Góc xoắn ốc 300 Góc nghiêng 0.25 x 450 Số lưỡi cắt Hình V.3 Bộ gá dao dao phay mặt đầu CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 91 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Vật liệu gia cơng gang xám có kích thước 50 x 70 x 20 sử dụng nghiên cứu Độ cứng vật liệu 190 HB Hình V.4 Phơi gang xám dùng cho gia cơng thực nghiệm V.3 Đo độ nhám bề mặt Phương pháp thích hợp để xác định chất lượng bề mặt sản phẩm đo độ nhám bề mặt Độ nhám bề mặt xác định độ không đồng lưu lại bề mặt chi tiết sau q trình gia cơng khác Độ nhám trung bình (Ra) sử dụng phổ biến ngành công nghiệp Trong nghiên cứu tại, 64 giá trị Ra đo điểm có khoảng cách Mỗi giá trị Ra đo lần lấy giá trị trung bình Trong trình đo, chiều dài đo xác lập 2.5 59 mm chiều dài cắt mẫu Nhiệt độ môi trường đo 24oC Các giá trị độ nhám bề mặt đo máy đo độ nhám bề mặt Mitutoyo Phịng thí nghiệm, Khoa khí chế tạo máy, Trường đại học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 92 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay V.5 Máy đo độ nhám bề mặt Mitutoyo SV-2100S4 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 93 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình V.6 Các chi tiết sau gia cơng dao phay ngón CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA 94 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 95 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình V.7 Các kết đo máy đo độ nhám bề mặt Mitutoyo Các kết đo độ nhám bề mặt hình V.7 dựa theo Bảng V.1 kế hoạch thí nghiệm phay dao phay mặt đầu máy CNC kết đo độ nhám bề mặt phần phụ lục trang 115 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 96 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay CHƯƠNG VI – GIẢI BÀI TOÁN TỐI ƯU VI.1 Thiết kế mạng nơron để giải toán tối ưu: VI.1.1 Các quy tắc Cấu trúc mạng: Cấu trúc mạng thường sử dụng với thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation algorithm) mạng truyền thẳng đa lớp Mô hình nơron (TANSIG, LOGSIG, PURELIN): Một nơron với R đầu vào (input) trình bày bên dưới.Mỗi đầu vào có trọng số w.Tổng trọng số đầu vào độ dốc (bias) tạo thành đầu vào cho hàm truyền f Các nơron sử dụng hàm truyền đặc trưng để tạo đầu chúng p1…, pR: đầu vào vô hướng (scalar input) w: trọng số vô hướng (scalar weight) f: hàm truyền (transfer function) b: độ dốc vô hướng (scalar bias) n: mạng đầu vào (net input) wp: tổng trọng số đầu vào a: đầu (output) w b thơng số vơ hướng điều chỉnh nơron Các mạng đa lớp thường sử dụng hàm truyền logsig (log – sigmoid) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 97 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hàm truyền log – sigmoid Hàm losig tạo output mạng đầu vào nơron từ cực âm đến cực dương Còn lựa chọn khác mạng đa lớp sử dụng hàm truyền tansig (tan – sigmoid) Hàm truyền tan - sigmoid Đơi hàm truyền tuyến tính purelin sử dụng mạng lan truyền ngược (backpropagation networks) Hàm truyền tuyến tính CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 98 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Mạng truyền thẳng (Feedforward Network): Một mạng lớp đơn S nơron logsig có R đầu vào (input) trình bày với đầy đủ chi tiết bên trái sơ đồ mạng bên phải p: chiều dài vector đầu vào R a b: chiều dài vector S W: ma trận trọng số (S x R) Lưu ý hàng số phần tử ma trận W biểu thị nơron đến trọng số cột số biểu thị nguồn trọng số đầu vào Do số W1,2 thể cường độ tín hiệu từ phần tử đầu vào thứ đến nơron W1,2 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 99 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Các mạng truyền thẳng thường có nhiều lớp ẩn nơron sigmoid, lớp theo sau lớp đầu nơron tuyến tính Nhiều lớp nơron với hàm truyền phi tuyến cho phép mạng đào tạo mối quan hệ tuyến tính phi tuyến tính vector đầu vào đầu Lớp đầu tuyến tính cho phép mạng đưa giá trị bên dãy từ -1 đến +1 Mặt khác, ràng buộc đầu mạng (như 1) lớp đầu nên sử dụng hàm truyền sigmoid (như hàm logsig) Đối với mạng đa lớp sử dụng số lớp để xác định số ma trận trọng số Ký hiệu thích hợp sử dụng mạng hai lớp tansig/purelin trình bày sau IW: ma trận trọng số đầu vào.IW1,1 có số thứ hai nguồn số thứ điểm đến Chỉ số biểu thị đầu vào đầu có liên hệ với lớp thứ LW: ma trận trọng số lớp Mạng xem hàm xấp xỉ tổng quát Nó xấp xỉ hàm với số hữu hạn nơron gián đoạn, tùy ý, cho lớp ẩn VI.1.2 Thiết kế mạng nơron: Dựa theo cấu trúc mạng hai lớp tansig/purelin trình bày ta thiết kế mạng đa lớp sau: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 100 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình VI.1 Sơ đồ mạng nơron (Back propagation multilayer feedforward network): [3 -10 – 1]: lớp input (3 nơron a, S, N), lớp output (1 nơron hàm đa thuộc tính (y)), lớp ẩn (10 nơron) -Tập hợp liệu: 64 liệu lấy từ 64 mẫu chia thành tập hợp: tập hợp 44 liệu dùng để huấn luyện mạng tập hợp 20 liệu dùng để kiểm tra (validation) - Đầu vào input: a, S, N => Tính Ttc, Ra - Đầu ouput: hàm đa thuộc tính (y) - Hàm truyền lớp: hàm sigmoid [tansig – tansig] → giá trị đầu vào đầu chuẩn hóa (normalized) nằm khoảng [-1, 1] - Thuật toán huấn luyện mạng: triangdm Mạng ANN truyền thẳng đa lớp hình VI.1 bao gồm nơron phân bổ vào lớp đầu vào, lớp đầu lớp ẩn Các nơron lớp nối với liên kết trọng số Sai số thuật toán đào tạo lan truyền ngược dựa việc cập nhật trọng số nhằm giảm tối thiểu tổng sai số bình phương số lượng K nơron đầu ra, viết sau: E= K ∑ (d k p − ok p ) k =1 (VI.1) Với dk.p=đầu mong muốn mẫu thứ p Các trọng số liên kết cập nhật sau: W ji (n +1) = W ji (n ) + ηδ pj o pi + α∇W ji (n ) (VI.2) Với n bước đào tạo, η tỉ lệ đào tạo α số momentum CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 101 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Trong phương trình (VI.2) sai số mẫu, viết sau: - Đối với lớp đầu (outout): δ pk = (d kp − okp )(1 − okp ), k = 1, K (VI.3) - Đối với lớp ẩn (hidden layer): δ pj = o pj (1 − o pj )∑ δ pk Wkj , j = 1, J (VI.4) Với J số nơron lớp ẩn Quá trình đào tạo cho giá trị ban đầu cách định số giá trị trọng số ngẫu nhiên cho tất liên kết Các mẫu đầu vào – đầu thể x cập nhật số thời gian.Sai số trung bình bình phương MSE (mean square error) cuối chu kỳ (epoch) cho tất mẫu tính tốn sau: MSE = NP K (d kp − okp )2 ∑∑ NP p =1 k =1 (VI.5) Với NP = số lượng mẫu đào tạo Quá trình đào tạo dừng mục tiêu định MSE đạt đến số lượng chu kỳ (epoch) tối đa Đối với mẫu đầu vào giá trị Ra dự báo so sánh với giá trị trung bình đo từ thực nghiệm sai số phần trăm tuyệt đối tính tốn sau: % Sai số tuyệt đối = y ithucnghiem − y idubao y ithucnghiem x100 (VI.6) Với: yithucnghiem giá trị đo trung bình thứ i Yidubao giá trị dự báo mạng nơron thứ i CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 102 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Hình VI.2 Trình bày mạng nơron lớp truyền thẳng quy tắc toán học hoạt động nơron VI.2 Phân tích kết thí nghiệm: CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 103 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Performance is 6.1807e-005, Goal is 1e-005 10 10 Training-Blue Goal-Black -1 10 -2 10 -3 10 -4 10 -5 10 -6 10 100000 Epochs 10 x 10 Hình VI.3 Sơ đồ huấn luyện mạng với thuật toán triangdx CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 104 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Best Linear Fit: A = (0.996) T + (0.000699) Gia tri ham da thuoc tinh mang xuat (A) 0.22 R=1 0.21 0.2 0.19 0.18 0.17 0.16 0.16 Data Points Best Linear Fit A=T 0.17 0.18 0.19 0.2 0.21 Gia tri ham da thuoc tinh theo thuc nghiem (T) 0.22 Hình VI.4 Phân tích hồi quy tập giá trị thực nghiệm giá trị tính tốn mạng nơron xuất (tập hợp liệu huấn luyện) - R: hệ số tương quan (correlation coefficient) đầu mục tiêu - Hệ số tương quan R (correlation coefficient) đầu mục tiêu tiêu chuẩn để đánh giá mục tiêu R = tương quan lý tưởng mục tiêu đầu dự báo CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 105 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Best Linear Fit: A = (0.931) T + (0.013) Gia tri ham da thuoc tinh nhan duoc tu mang (A) 0.21 0.205 R = 0.837 0.2 0.195 0.19 0.185 0.18 0.175 0.17 Data Points Best Linear Fit A=T 0.165 0.16 0.16 0.17 0.18 0.19 0.2 0.21 Gia tri ham da thuoc tinh theo thuc nghiem (T) 0.22 Hình VI.5 Phân tích hồi quy giá trị thực nghiệm giá trị tính tốn mạng nơron xuất (tập hợp liệu kiểm tra) - Theo kết từ đồ thị biểu diễn hệ số tương quan R = 0.837 kết chấp nhận (trên 80%) VI.3 Phương pháp giải toán tối ưu: - Thuật toán huấn luyện mạng: triangdm (Batch Gradient Descent with Momentum): + Tốc độ huấn luyện (Learning rate): 1c = 0.9 + Momentum; MC = 0.7 + Số lần lặp lại (iterations): 100 000 + Sai số bình phương trung bình MSE = 0.00006 (6.1807e-005) - Bảng liệu đào tạo mạng nơron bảng VI.1 tham khảo phần phụ lục (trang 123) Bảng liệu kiểm tra mạng nơron bảng VI.2 tham khảo phần phụ lục (trang 124) CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 106 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Cơng thức tính giá trị hàm đa thuộc tính Z Z (Ttc , Ra ) = 0.42 ⋅ e −0.22Ttc + 0.17 ⋅ e −0.26 Ra + 0.05 + 1.22 ⋅ Ttc ⋅ Ra (VI.7) - Giá trị hàm đa thuộc tính (y) đào tạo mạng nơron bảng VI.3 tham khảo phần phụ lục (trang 125) - Giá trị hàm đa thuộc tính (y) kiểm tra mạng nơron bảng VI.4 tham khảo phần phụ lục (trang 126) Bảng VI.5 Bảng sai số đào tạo MSE Sai số đào tạo MSE Stt 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Z(Ttc,Ra) 0.189853 0.16679 0.168359 0.199735 0.19022 0.191146 0.192756 0.215624 0.197791 0.185432 0.189185 0.201583 0.188537 0.193713 0.187742 0.167111 0.196388 0.197528 0.192604 0.178659 0.196754 0.19213 0.194964 0.180278 0.189615 0.181646 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA y(Ttc,Ra) 0.18917 0.16688 0.16948 0.19966 0.1898 0.19102 0.1926 0.21569 0.19775 0.18531 0.18919 0.20175 0.18843 0.19333 0.18765 0.16689 0.19634 0.19739 0.19266 0.17857 0.19655 0.19202 0.19495 0.18003 0.18986 0.18155 Sai so -0.000683 9E-05 0.001121 -7.52E-05 -0.00042 -0.000126 -0.000156 6.63E-05 -4.09E-05 -0.000122 5.49E-06 0.000167 -0.000107 -0.000383 -9.18E-05 -0.000221 -4.79E-05 -0.000138 5.57E-05 -8.87E-05 -0.000204 -0.00011 -1.43E-05 -0.000248 0.000245 -9.56E-05 (Sai so)^2 4.66699E-07 8.10148E-09 1.25726E-06 5.65759E-09 1.76264E-07 1.58544E-08 2.42369E-08 4.39688E-09 1.67564E-09 1.47868E-08 3.01098E-11 2.78393E-08 1.13526E-08 1.46547E-07 8.42856E-09 4.8913E-08 2.29658E-09 1.90614E-08 3.10096E-09 7.87638E-09 4.14728E-08 1.20994E-08 2.05378E-10 6.15935E-08 6.02684E-08 9.14031E-09 HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 107 0.184041 0.181307 0.177852 0.188767 0.201834 0.191967 0.201429 0.18386 0.185023 0.175213 0.193806 0.212491 0.187303 0.199027 0.186941 0.219806 0.195187 0.21127 0.18382 0.18108 0.17791 0.18869 0.20157 0.19238 0.20094 0.18364 0.185 0.17537 0.19364 0.21273 0.18737 0.19854 0.18639 0.21975 0.19504 0.21117 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay -0.000221 -0.000227 5.81E-05 -7.7E-05 -0.000264 0.000413 -0.000489 -0.00022 -2.35E-05 0.000157 -0.000166 0.000239 6.66E-05 -0.000487 -0.000551 -5.6E-05 -0.000147 -0.0001 MSE = 4.88177E-08 5.16223E-08 3.3699E-09 5.92201E-09 6.98285E-08 1.70755E-07 2.39554E-07 4.83234E-08 5.5081E-10 2.46671E-08 2.74359E-08 5.70037E-08 4.44191E-09 2.37122E-07 3.03631E-07 3.13567E-09 2.16008E-08 1.00393E-08 3.76298E-06 1.88149E-06 Bảng VI.6 Bảng sai số kiểm tra MSE Stt 10 11 12 13 14 15 16 Z(Ttc,Ra) 0.19775 0.19582 0.19189 0.19652 0.20316 0.18642 0.20195 0.18777 0.20164 0.1862 0.18754 0.16264 0.16628 0.19194 0.1635 0.19623 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA Sai số kiểm tra MSE y(Ttc,Ra) Sai so 0.1995 0.00175 0.18657 -0.00925 0.20102 0.00913 0.19322 -0.0033 0.20312 -4E-05 0.19506 0.00864 0.19895 -0.003 0.18018 -0.00759 0.19001 -0.01163 0.16513 -0.02107 0.19245 0.00491 0.16468 0.00204 0.16546 -0.00082 0.19974 0.0078 0.16746 0.00396 0.19891 0.00268 (Sai so)^2 3.06E-06 8.56E-05 8.34E-05 1.09E-05 1.6E-09 7.46E-05 9E-06 5.76E-05 0.000135 0.000444 2.41E-05 4.16E-06 6.72E-07 6.08E-05 1.57E-05 7.18E-06 HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 17 18 19 20 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 108 0.19175 0.19467 0.19544 0.20047 0.19589 0.19931 0.19744 0.20389 0.00414 0.00464 0.002 0.00342 MSE = 1.71E-05 2.15E-05 4E-06 1.17E-05 0.00107 0.000535 - Cột bảng VI.5 VI.6 thể giá trị hàm Z theo phương trình (VI.7) giá trị dự báo mạng nơron (y) Với điều kiện cắt mạng đào tạo gần đáp ứng độ xác hàm Z sử dụng tiếp tục cho q trình tối ưu hóa - Bảng VI.7 thể điều kiện cắt gọt tối ưu giá trị biến thích hợp lựa chọn dựa maximization hàm ẩn (y) dự báo mạng ANN (thuật tốn tối ưu hóa để maximum hàm (y) Large – scale (Large – scale optimization algorithm), ứng dụng Optimization toolbox phần mềm Matlab Các điều kiện cắt gọt ứng với max hàm (y) điều kiện cắt gọt tối ưu - Từ giá trị hàm (y) dự báo mạng nơron ANN, sau max (y) = 0.21569 Từ ta chọn điều kiện cắt gọt tối ưu tương ứng từ giá trị thực nghiệm Các giá trị tối ưu thể bảng VI.7 Bảng VI.7 Các kết đạt từ mạng nơron ANN Cơ sở y((Ttc,Ra) f(mm/răng 0.0748 a (mm) 0.252 V (m/ph) 29.98 T 69.764 Tp 5.214 Ra 2.90 Thực nhiệm 0.075 0.25 30 69.764 5.217 2.91 VI.4 Đánh giá kết nhận được: - Giá trị độ nhám bề mặt nhỏ kết kết hợp lượng ăn dao thấp tốc độ cắt cao - Khi chiều sâu cắt nhỏ, độ nhám bề mặt bị ảnh hưởng nhiều tốc độ cắt Khi tăng tốc độ cắt giảm độ nhám bề mặt Tuy nhiên độ nhám bề mặt nhỏ chiều sâu cắt lớn Độ nhám bề mặt thay đổi thay đổi chiều sâu cắt tốc độ cắt cao - Từ thảo luận kết luận độ nhám bề mặt dễ bị ảnh hưởng lượng ăn dao tốc độ cắt Nói cách khác, chiều sâu cắt có ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt => Từ kết thực nghiệm thực 64 mẫu ta đạt chế độ cắt tối ưu trình bày bảng VI.7 Sai số bình phương trung bình mạng đào tạo MSE = 1.88149E-06 sai số bình phương trung bình mạng kiểm tra MSE = 0.000535 Hệ số tương quan đầu vào mục tiêu R = 0.837 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 109 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Với kết đạt ta kết luận phương pháp mạng nơron nhân tạo giúp ta tìm chế độ cắt tối ưu số 64 chế độ cắt thực 64 mẫu thực nghiệm + Các ưu điểm nhược điểm thuật toán: * Ưu điểm: - Dễ dàng bổ sung vào mơ hình thơng số đầu vào mà khơng cần phải sửa đổi cấu trúc có mơ hình - Tự động tìm kiếm liên kết phi tuyến đầu vào đầu - Q trình tối ưu hóa đơn giản nhanh chóng * Nhược điểm: - Cần có thời gian xác định thơng số đào tạo - Cần có thực nghiệm để hình thành mạng nơron - Khả lập lại q trình đào tạo khơng đảm bảo CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 110 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay CHƯƠNG VII KẾT LUẬN Mục tiêu nghiên cứu giới hạn việc tối ưu hóa độ nhám bề măt Ravà thời gian gia công chi tiết Tc Qua phương pháp mạng nơron nhân tạo, nghiên cứu tối ưu hai bốn hàm mục tiêu q trình gia cơng Min Tt = f(s, v, a): thời gian gia công Min Ra = f(s, v, a): chiều cao nhấp nhô tế vi, thể qua chênh lệch không đáng kể thời gian gia công, độ nhám bề mặt gia công thực nghiệm so với thời gian gia công độ nhám bề mặt dự báo mạng nơron nhân tạo ANN (Bảng VI.7) Đồng thời mở khả nghiên cứu tối ưu thêm hai hàm mục tiêu lại Min Pt = f(s, v, a): chi phí gia cơng Max T = f(s, v, a): tuổi bền dao để thỏa mãn mục đích trình gia cơng phay dao phay ngón tăng suất, chất lượng giảm giá thành Bên cạnh đề tài cịn số hạn chế sau: - Chỉ nghiên cứu tối ưu hóa hai tiêu độ nhám bề mặt thời gian gia công bốn tiêu cần tối ưu trình gia công giá thành, tuổi thọ dao, chất lượng bề mặt thời gian gia công - Cần phải có thực nghiệm để lấy kết từ thực tế gia cơng - Tốn thời gian chi phí cho mẫu thực nghiệm - Cần có kinh nghiệm thực tế việc thiết kế mạng ANN Đề tài bước khởi đầu việc áp dụng phần mềm Matlab, sử dụng mạng ANN để tối ưu hóa thông số gia công phay Vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu cần nghiên cứu tối ưu đồng thời mục tiêu q trình gia cơng để tăng suất, chất lượng giảm giá thành trình phay Ứng dụng nghiên cứu áp dụng rộng rãi cho máy phay CNC, NC máy phay truyền thống việc tối ưu hóa thơng số cắt gọt, giúp cho việc lựa chọn thông số gia công tối ưu cách nhanh chóng Do kiến thức cịn hạn chế nên đề tài khơng tránh khỏi thiếu sót, kính mong Q Thầy Cơ thơng cảm dẫn cho Em điểm cần khắc phục để đề tài hoàn thiện áp dụng vào thực tế CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 111 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]- L.H.S Luong a'*, T.A Spedding b - A neural-network system for predicting machining behaviour - Journal of Materials Processing Technology 52 (1995) 585-591 [2]- M TOLOUEI-RA and I M BIDHENDI - ON THE OPTIMIZATION OF MACHINING PARAMETERS FOR MILLING OPERATIONS - PII: S0890-6955(96)00044-2, Int J Mach Tools Manufact Vol 37, No I, pp 1-16, 1997, Copyright © 1996 Elsevier Science Ltd, Printed in Great Britain All rights reservedM TOLOUEI-RAD*t and I M BIDHENDI [3]- Indrajit Mukherjee, Pradip Kumar Ray - A review of optimization techniques in metal cutting processes - Computers & Industrial Engineering 50 (2006) 15–34 [4]- Daniel Graupe, University of lllinois, Chicago, USA – Principles of Artificial Neural Networks 2nd Edition - ADVANCED SERIES IN CIRCUITS AND SYSTEMS – Vol.6 [5]- HIENDAIHOA.COM - NCBrain: giải pháp tối ưu hóa cho gia công phay CNC (04-08-2008 00:00:00) [6]- HIENDAIHOA.COM - VX SmoothFlow™: công nghệ gia công tối ưu (1108-2008 09:04:36) [7]- Shu-Gen Wang, Yeh-Liang Hsu - One-pass milling machining parameter optimization to achieve mirror surface roughness - Proceedings of the I MECH E Part B Journal of Engineering Manufacture, Vol 219, p 177 – 181, (2004-0923) [8]- R Jalili Saffar1, M.R Razfar1, A H Salimi2 M.M Khani2,3 - Optimization of Machining Parameters to Minimize Tool Deflection in the End Milling Operation Using Genetic Algorithm - World Applied Sciences Journal (1): 6469, 2009; ISSN 1818-4952; © IDOSI Publications, 2009 [9]- Mohammed T Hayajneh a,*, Montasser S Tahat b, Joachim Bluhm c - A Study of the Effects of Machining Parameters on the Surface Roughness in the EndMilling Process - Volume 1, Number 1, Sep 2007; ISSN 1995-6665; Pages – Jordan Journal of Mechanical and Industrial Engineering [10]- U Zuperl F Cus, B Mursec, T Ploj - A hybrid analytical-neural network approach to the determination of optimal cutting conditions - Journal of Materials Processing Technology 157–158 (2004) 82–90 ) [11]– Trần Văn Địch - Kỹ thuật phay – Nhà xuất Thanh Niên, 1999 [12]- Franci Cus, Uros Zuperl - Approach to optimization of cutting conditions by using artificial neural networks - Journal of Materials Processing Technology 173 (2006) 281–290 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 112 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay [13]- Nguyễn Đắc Lộc, Ninh Đức Tốn, Lê Văn Tiến, Trần Xuân Việt - Sổ tay công nghệ chế tạo máy (tập II) [14]- MATLAB Help version 7.0.0.19920 (R14), copyright 1984 – 2004, The Math works, Inc CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 113 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay PHỤ LỤC Bảng V.1 Kế hoạch thí nghiệm phay dao phay mặt đầu máy CNC kết đo độ nhám bề mặt CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA 114 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 115 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Bảng V.4 Tính tuổi bền dao theo hệ số C, x, y, m s = f.z (mm/vòng) Stt s a v C s0.5 a0.2 v0.25 T 0.1 18 72 0.316 2.059 46.846 0.4 0.5 30 72 0.632 0.87 2.34 92.637 0.2 0.75 30 72 0.44 0.94 2.34 69.683 0.1 0.5 30 72 0.316 0.87 2.34 46.319 0.2 27 72 0.44 2.279 72.199 0.3 0.5 21 72 0.547 0.87 2.14 73.325 0.1 0.75 30 72 0.316 0.94 2.34 50.045 0.3 0.25 30 72 0.547 0.757 2.34 69.764 0.2 0.25 30 72 0.44 0.757 2.34 56.117 10 0.4 27 72 0.632 2.279 103.7 11 0.4 18 72 0.632 2.059 93.693 12 0.2 0.75 21 72 0.44 0.94 2.14 63.727 13 0.2 0.5 27 72 0.44 0.87 2.279 62.813 14 0.4 0.75 30 72 0.632 0.94 2.34 100.09 15 0.4 0.5 21 72 0.632 0.87 2.14 84.719 16 0.1 0.5 18 72 0.316 0.87 2.059 40.756 17 0.4 0.5 18 72 0.632 0.87 2.059 81.513 18 0.3 27 72 0.547 2.279 89.756 19 0.1 21 72 0.316 2.14 48.689 20 0.1 0.25 27 72 0.316 0.757 2.279 39.252 21 0.4 0.75 18 72 0.632 0.94 2.059 88.071 22 0.1 0.75 27 72 0.316 0.94 2.279 48.741 23 0.3 21 72 0.547 2.14 84.282 24 0.4 0.5 27 72 0.632 0.87 2.279 90.222 25 0.2 0.75 18 72 0.44 0.94 2.059 61.315 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 116 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 26 0.4 0.25 21 72 0.632 0.757 2.14 73.716 27 0.4 0.25 27 72 0.632 0.757 2.279 78.504 28 0.2 0.5 21 72 0.44 0.87 2.14 58.982 29 0.3 0.25 18 72 0.547 0.757 2.059 61.386 30 0.1 0.5 27 72 0.316 0.87 2.279 45.111 31 0.2 30 72 0.44 2.34 74.131 32 0.2 18 72 0.44 2.059 65.229 33 0.3 0.75 30 72 0.547 0.94 2.34 86.629 34 0.1 0.5 21 72 0.316 0.87 2.14 42.36 35 0.3 0.5 18 72 0.547 0.87 2.059 70.55 36 0.4 30 72 0.632 2.34 106.48 37 0.2 0.5 30 72 0.44 0.87 2.34 64.494 38 0.4 0.25 30 72 0.632 0.757 2.34 80.605 39 0.3 0.75 18 72 0.547 0.94 2.059 76.226 40 0.3 30 72 0.547 2.34 92.159 41 0.1 0.75 18 72 0.316 0.94 2.059 44.036 42 0.1 0.25 18 72 0.316 0.757 2.059 35.463 43 0.3 0.75 27 72 0.547 0.94 2.279 84.371 44 0.4 0.25 18 72 0.632 0.757 2.059 70.925 45 0.3 0.25 27 72 0.547 0.757 2.279 67.945 46 0.1 27 72 0.316 2.279 51.852 47 0.3 0.5 30 72 0.547 0.87 2.34 80.178 48 0.2 0.75 27 72 0.44 0.94 2.279 67.867 49 0.4 0.75 27 72 0.632 0.94 2.279 97.481 50 0.2 0.25 27 72 0.44 0.757 2.279 54.654 51 0.1 0.25 30 72 0.316 0.757 2.34 40.302 52 0.1 30 72 0.316 2.34 53.24 53 0.2 21 72 0.44 2.14 67.795 54 0.1 0.75 21 72 0.316 0.94 2.14 45.768 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 117 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay 55 0.2 0.25 21 72 0.44 0.757 2.14 51.321 56 0.2 0.25 18 72 0.44 0.757 2.059 49.378 57 0.1 0.25 21 72 0.316 0.757 2.14 36.858 58 0.4 0.75 21 72 0.632 0.94 2.14 91.536 59 0.3 0.25 21 72 0.547 0.757 2.14 63.801 60 0.4 21 72 0.632 2.14 97.379 61 0.3 18 72 0.547 2.059 81.092 62 0.3 0.5 27 72 0.547 0.87 2.279 78.088 63 0.3 0.75 21 72 0.547 0.94 2.14 79.225 64 0.2 0.5 18 72 0.44 0.87 2.059 56.749 Bảng V.5 Tính thời gian gia công tổng cộng T Tt 0.131 46.846 6.151 0.010 92.637 5.160 0.026 69.68 5.326 0.61 0.079 46.31 5.689 0.34 0.028 72.198 5.368 0.29 0.024 73.32 5.314 0.61 0.073 50.04 5.683 0.2 0.017 69.76 5.217 0.3 0.032 56.11 5.332 10 0.17 0.010 103.7 5.180 11 0.25 0.016 93.69 5.266 12 0.44 0.041 63.72 5.481 13 0.34 0.032 62.81 5.372 tc ttd 1.02 0.15 0.3 STT CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA t td tc T HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 118 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 14 0.15 0.009 100.09 5.159 15 0.22 0.016 84.71 5.236 16 1.02 0.150 40.756 6.170 17 0.25 0.018 81.513 5.268 18 0.22 0.015 89.756 5.235 19 0.88 0.108 48.689 5.988 20 0.68 0.104 39.252 5.784 21 0.25 0.017 88.071 5.267 22 0.68 0.084 48.741 5.764 23 0.29 0.021 84.282 5.311 24 0.17 0.011 90.222 5.181 25 0.51 0.050 61.315 5.560 26 0.22 0.018 73.716 5.238 27 0.17 0.013 78.504 5.183 28 0.44 0.045 58.982 5.485 29 0.34 0.033 61.386 5.373 30 0.68 0.090 45.111 5.770 31 0.3 0.024 74.131 5.324 32 0.51 0.047 65.229 5.557 33 0.2 0.014 86.629 5.214 34 0.88 0.125 42.36 6.005 35 0.34 0.029 70.55 5.369 36 0.15 0.008 106.48 5.158 37 0.3 0.028 64.494 5.328 38 0.15 0.011 80.605 5.161 39 0.34 0.027 76.226 5.367 40 0.2 0.013 92.159 5.213 41 1.02 0.139 44.036 6.159 42 1.02 0.173 35.463 6.193 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 119 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 43 0.22 0.016 84.371 5.236 44 0.25 0.021 70.925 5.271 45 0.22 0.019 67.945 5.239 46 0.68 0.079 51.852 5.759 47 0.2 0.015 80.178 5.215 48 0.34 0.030 67.867 5.370 49 0.17 0.010 97.481 5.180 50 0.34 0.037 54.654 5.377 51 0.61 0.091 40.302 5.701 52 0.61 0.069 53.24 5.679 53 0.44 0.039 67.795 5.479 54 0.88 0.115 45.768 5.995 55 0.44 0.051 51.321 5.491 56 0.51 0.062 49.378 5.572 57 0.88 0.143 36.858 6.023 58 0.22 0.014 91.536 5.234 59 0.29 0.027 63.801 5.317 60 0.22 0.014 97.379 5.234 61 0.34 0.025 81.092 5.365 62 0.22 0.017 78.088 5.237 63 0.29 0.022 79.225 5.312 64 0.51 0.054 56.749 5.564 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay 120 Bảng V.6 Chế độ cắt cho thực nghiệm giá trị độ nhám bề mặt đo sau phay thời gian gia công Phối hợp mức Số liệu tính tốn thơng số thực nghiệm máy STT Độ nhám Thời gian bề mặt gia công Ra(Rz) µm tổng cộng Giá trị a S N a S N (mm) (mm/p) (v/ph) (mm) (mm/p) (v/ph) trung bình lần Tt (phút) đo 1 57.3 573 2.94 6.151 2 4 0.5 382.16 955 6.59 5.160 3 0.75 191 955 5.87 5.326 4 0.5 95.5 955 3.03 5.689 172 860 4.04 5.368 0.5 200.7 669 4.08 5.314 0.75 95.5 955 3.39 5.683 0.25 286.5 955 2.91 5.217 0.25 191 955 3.65 5.332 10 4 344 860 4.75 5.180 11 4 1 229.2 573 4.3 5.266 12 2 0.75 133.8 669 3.22 5.481 13 2 0.5 172 860 4.14 5.372 14 4 0.75 382 955 4.21 5.159 15 0.5 267.6 669 4.46 5.236 16 1 0.5 57.3 573 4.17 6.170 17 0.5 229.2 573 3.84 5.268 18 3 258 860 3.83 5.235 19 66.9 669 3.00 5.988 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 121 20 1 0.25 86 860 4.05 5.784 21 0.75 229.2 573 3.82 5.267 22 3 0.75 86 860 3.31 5.764 23 200.7 669 3.85 5.311 24 0.5 344 860 5.16 5.181 25 0.75 114.6 573 3.75 5.560 26 0.25 267.6 669 4.91 5.238 27 0.25 344 860 4.85 5.183 28 2 0.5 133.8 669 4.41 5.485 29 0.25 171.9 573 4.90 5.373 30 0.5 86 860 3.48 5.770 31 4 191 955 3.44 5.324 32 1 114.6 573 3.62 5.557 33 3 0.75 286.5 955 3.64 5.214 34 2 0.5 66.9 669 3.42 6.005 35 0.5 171.9 573 4.38 5.369 36 4 382 955 5.68 5.158 37 2 0.5 191 955 3.89 5.328 38 4 0.25 382 955 3.14 5.161 39 3 0.75 171.9 573 4.23 5.367 40 4 286.5 955 3.78 5.213 41 1 0.75 57.3 573 3.07 6.159 42 1 0.25 57.3 573 1.72 6.193 43 3 0.75 258 860 3.97 5.236 44 0.25 229.2 573 3.04 5.271 45 3 0.25 258 860 3.81 5.239 46 86 860 3.13 5.759 47 0.5 286.5 955 4.22 5.215 48 3 0.75 172 860 3.66 5.370 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 122 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay 49 0.75 344 860 3.60 5.180 50 0.25 172 860 4.27 5.377 51 1 0.25 95.5 955 2.91 5.701 52 4 95.5 955 3.67 5.679 53 2 133.8 669 3.22 5.479 54 0.75 66.9 669 3.31 5.995 55 2 0.25 133.8 669 3.99 5.491 56 0.25 114.6 573 5.75 5.572 57 1 0.25 66.9 669 4.47 6.023 58 0.75 267.6 669 4.18 5.234 59 0.25 200.7 669 6.43 5.317 60 4 267.6 669 3.91 5.234 61 1 171.9 573 3.95 5.365 62 3 0.5 258 860 4.00 5.237 63 3 0.75 200.7 669 3.82 5.312 64 2 0.5 114.6 573 3.16 5.564 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay 123 Bảng VI.1 Bảng liệu đào tạo mạng nơron Dữ liệu đào tạo Stt 10 11 a 0.5 0.75 0.5 0.5 0.75 0.25 0.25 1 S 57.3 382.2 191 95.5 172 200.7 95.5 286.5 191 344 229.2 N 573 955 955 955 860 669 955 955 955 860 573 Ra 2.94 6.59 5.87 3.03 4.04 4.08 3.39 2.91 3.65 4.75 4.3 Ttc 6.151 5.16 5.326 5.689 5.368 5.314 5.683 5.217 5.332 5.18 5.266 19 20 21 22 Dữ liệu đào tạo Stt 12 13 14 15 16 17 18 a 0.75 0.5 0.75 0.5 0.5 0.5 1 0.25 0.75 0.75 S 133.8 172 382 267.6 57.3 229.2 258 66.9 86 229.2 86 N 669 860 955 669 573 573 860 669 860 573 860 Ra 3.22 4.14 4.21 4.46 4.17 3.84 3.83 4.05 3.82 3.31 Ttc 5.481 5.372 5.159 5.236 6.17 5.268 5.235 5.988 5.784 5.267 5.764 29 30 31 32 33 Dữ liệu đào tạo Stt 23 24 25 26 27 28 a 0.5 0.75 0.25 0.25 0.5 0.25 0.5 1 0.75 S 200.7 344 114.6 267.6 344 133.8 171.9 86 191 114.6 286.5 N 669 860 573 669 860 669 573 860 955 573 955 Ra 3.85 5.16 3.75 4.91 4.85 4.41 4.9 3.48 3.44 3.62 3.64 Ttc 5.311 5.181 5.56 5.238 5.183 5.485 5.373 5.77 5.324 5.557 5.214 Dữ liệu đào tạo Stt 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 a 0.5 0.5 0.5 0.25 0.75 0.75 0.25 0.75 0.25 S 66.9 171.9 382 191 382 171.9 286.5 57.3 57.3 258 229.2 N 669 573 955 955 955 573 955 573 573 860 573 Ra 3.42 4.38 5.68 3.89 3.14 4.23 3.78 3.07 1.72 3.97 3.04 Ttc 6.005 5.369 5.158 5.328 5.161 5.367 5.213 6.159 6.193 5.236 5.271 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 124 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay Bảng VI.2 Bảng liệu kiểm tra mạng nơron Dữ liệu kiểm tra Stt 10 a 0.25 0.5 0.75 0.75 0.25 0.25 1 0.75 S 258 86 286.5 172 344 172 95.5 95.5 133.8 66.9 N 860 860 955 860 860 860 955 955 669 669 Ra 3.81 3.13 4.22 3.66 3.6 4.27 2.91 3.67 3.22 3.31 Dữ liệu kiểm tra Stt 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 a 0.25 0.25 0.25 0.75 0.25 1 0.5 0.75 0.5 S 133.8 114.6 66.9 267.6 200.7 267.6 171.9 258 200.7 114.6 N 669 573 669 669 669 669 573 860 669 573 Ra 3.99 5.75 4.47 4.18 6.43 3.91 3.95 3.82 3.16 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 125 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay Bảng VI.3 Bảng giá trị hàm đa thuộc tính (y) đào tạo mạng nơron Stt a S N Ttc 2.94 6.151 (y) 57.3 0.5 382.16 955 6.59 5.16 0.166789992 0.75 191 955 5.87 5.326 0.168358723 0.5 95.5 955 3.03 5.689 0.199735217 172 860 4.04 5.368 0.190219838 0.5 200.7 669 4.08 5.314 0.191145914 0.75 95.5 955 3.39 5.683 0.192755682 0.25 286.5 955 2.91 5.217 0.215623691 0.25 191 955 3.65 5.332 0.197790935 10 344 860 4.75 5.18 0.185431601 11 229.2 573 4.3 5.266 0.189184513 12 0.75 133.8 669 3.22 5.481 0.201583149 13 0.5 172 860 4.14 5.372 0.188536549 14 0.75 382 955 4.21 5.159 0.193712814 15 0.5 267.6 669 4.46 5.236 0.187741807 16 0.5 57.3 573 4.17 6.17 0.167111163 17 0.5 229.2 573 3.84 5.268 0.196387923 18 258 860 3.83 5.235 0.197528063 19 66.9 669 5.988 0.192604314 20 0.25 86 860 4.05 5.784 0.178658749 21 0.75 229.2 573 3.82 5.267 0.196753649 22 0.75 86 860 3.31 5.764 0.192129997 23 200.7 669 3.85 5.311 0.194964331 24 0.5 344 860 5.16 5.181 0.18027818 25 0.75 114.6 573 3.75 5.56 0.189614504 26 0.25 267.6 669 4.91 5.238 0.181645605 27 0.25 344 860 4.85 5.183 0.184040947 28 0.5 133.8 669 4.41 5.485 0.181307205 29 0.25 171.9 573 4.9 5.373 0.177851949 30 0.5 86 860 3.48 5.77 0.188766955 31 191 955 3.44 5.324 0.201834251 32 114.6 573 3.62 5.557 0.191966775 33 0.75 286.5 955 3.64 5.214 0.201429442 34 0.5 66.9 669 3.42 6.005 0.183859826 35 0.5 171.9 573 4.38 5.369 0.185023469 36 382 955 5.68 5.158 0.175212942 37 0.5 191 955 3.89 5.328 0.193805638 38 0.25 382 955 3.14 5.161 0.212491246 39 0.75 171.9 573 4.23 5.367 0.187303352 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA 573 Ra 0.189853154 HVTH: Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 126 Tối ưu hóa thông số cắt gọt phay 40 286.5 955 3.78 5.213 0.199026952 41 0.75 57.3 573 3.07 6.159 0.186941027 42 0.25 57.3 573 1.72 6.193 0.219805997 43 0.75 258 860 3.97 5.236 0.195186972 44 0.25 229.2 573 3.04 5.271 0.211270196 Bảng VI.4 Bảng giá trị hàm thuộc tính (y) kiểm tra mạng nơron Stt a S N Ra Ttc (y) 0.25 258 860 3.81 5.239 0.197747163 86 860 3.13 5.759 0.195819799 0.5 286.5 955 4.22 5.215 0.19188915 0.75 172 860 3.66 5.37 0.196519133 0.75 344 860 3.6 5.18 0.203155834 0.25 172 860 4.27 5.377 0.186415507 0.25 95.5 955 2.91 5.701 0.201953431 95.5 955 3.67 5.679 0.187769057 133.8 669 3.22 5.479 0.201639273 10 0.75 66.9 669 3.31 5.995 0.186198134 11 0.25 133.8 669 3.99 5.491 0.187537971 12 0.25 114.6 573 5.75 5.572 0.162644172 13 0.25 66.9 669 4.47 6.023 0.166283368 14 0.75 267.6 669 4.18 5.234 0.191936387 15 0.25 200.7 669 6.43 5.317 0.163503154 16 267.6 669 3.91 5.234 0.19622619 17 171.9 573 3.95 5.365 0.191753814 18 0.5 258 860 5.237 0.194673224 19 0.75 200.7 669 3.82 5.312 0.195439032 20 0.5 114.6 573 3.16 5.564 0.200472612 CBHD: TS HỒ THỊ THU NGA HVTH: Huỳnh Văn Minh - Lý lịch trích ngang: Họ tên: Huỳnh Văn Minh Ngày, tháng, năm sinh: Nơi sinh: 15/02/1975 Bến Tre Địa liên lạc: 8/1D4 Lương Định Của, phường Bình An, Quận 2, Tp Hồ Chí Minh Q TRÌNH ĐÀO TẠO (Bắt đầu từ Đại học đến nay): Học viên Cao học khóa K2008 trường đại học bách Khoa Hồ chí Minh Q TRÌNH CƠNG TÁC (Bắt đầu từ làm đến nay): - Năm 2000 – 2005: Công ty Matai khu chế xuất Tân Thuận - Năm 2005 – 2006: Xí nghiệp betong tươi Sino Pasific Nam Sài Gịn - 2006 – nay: Cơng ty Openasia thiết bị nặng Việt Nam ... Huỳnh Văn Minh Luận Văn Thạc Sĩ 25 Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay I.3.2 Các thực nghiệm tối ưu hóa thơng số gia công phay giới I.3.2.1 Tối ưu hóa thơng số gia cơng phay để đạt độ nhám bề mặt gương... TỐI ƯU III.1 Lý thuyết tối ưu hóa 68 III.1.1 Khái niệm tối ưu hóa 68 III.1.2 Mục đích tối ưu hóa gia cơng mâu thuẫn tối ưu hóa chế độ cắt 68 III.1.3 Bài toán tối ưu, cấu trúc chung tốn tối ưu. .. dao, qui trình gia cơng, đồ gá • Mơ tối ưu gia cơng • Truyền DNC tối ưu Tối ưu hóa thơng số cắt gọt phay VX SmoothFlow™: công nghệ gia công tối ưu [6] VX Corporation, chuyên gia CAD/CAM cho