Nghiên cứu thiết kế tối ưu bộ định vị tịnh tiến sang xoay sử dụng cơ cấu mềm ứng dụng cho hệ thống định vị kiểm tra độ cứng vật liệu

TỔNG QUAN

Tổng quan tình hình nghiên cứu

Thiết bị kiểm tra độ cứng vật liệu được thiết kế để cung cấp tải nhỏ với chiều sâu trong phạm vi nano, cho phép kiểm tra độ cứng, mô đun đàn hồi và độ dẻo của các loại vật liệu Hệ thống này có khả năng kiểm tra đặc tính của vật liệu vô cơ, hữu cơ, vật liệu mềm và cứng Với kỹ thuật tham chiếu bề mặt, quá trình đo độ cứng có thể hoàn thành trong vòng chưa đầy 3 phút mà không cần thời gian chờ ổn định nhiệt.

Quá trình định vị trong kiểm tra độ cứng vật liệu yêu cầu độ chính xác cao, đặc biệt khi kiểm tra các loại vật liệu như mô, tế bào sinh học, và chất bán dẫn Việc sử dụng kính hiển vi để ghi lại hình ảnh mẫu trước và sau khi thử nghiệm là rất quan trọng để phân tích đặc tính đường cong dịch chuyển tải Để đạt được chất lượng hình ảnh tốt, một bộ định vị chính xác là thiết yếu, vì nó đóng vai trò quan trọng trong thiết bị kiểm tra độ cứng Tuy nhiên, các bộ định vị hiện tại gặp khó khăn trong việc đạt độ chính xác cao do ma sát và mòn trong các khớp động học Để khắc phục nhược điểm này, bộ định vị quay sử dụng cơ cấu mềm được đề xuất, mang lại nhiều lợi ích như không hao mòn, không ma sát, và độ chính xác cao Hệ thống định vị cũng cần có hành trình lớn và hệ số an toàn cao để thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ định vị, điều này phụ thuộc vào thiết kế của bộ định vị.

Trong những năm gần đây, nghiên cứu về các bộ định vị với hành trình làm việc lớn đã thu hút sự chú ý của các nhà khoa học Zhu et al đã phát triển bộ khuếch đại kết hợp giữa cơ cấu Scott-Russell và cơ cấu nửa cầu cho bộ định vị nano XY Kim et al cũng đã áp dụng cơ cấu khuếch đại kép cho hệ thống định vị 3 bậc cơ cấu mềm Mặc dù đã có những cải tiến như bộ định vị xoay với góc xoay lớn, nhưng việc phát triển bộ định vị chuyển từ tịnh tiến sang xoay cho hệ thống kiểm tra vật liệu vẫn chưa được quan tâm nhiều Để đáp ứng nhu cầu của khoa học vật liệu tiên tiến, cần tăng cường khả năng không gian định vị lớn và tuổi thọ dài cho bộ định vị Việc sử dụng các bộ khuếch đại hoặc cầu là phổ biến để cải thiện hành trình làm việc Nghiên cứu này đề xuất tích hợp cơ cấu khuếch đại 4 cần nguyên khối vào bộ định vị nhằm đạt được hành trình làm việc tốt hơn, mặc dù vẫn còn một số hạn chế cần khắc phục.

Trong nghiên cứu của ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong và PGST.TS Lê Hiếu Giang, các phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu đã được áp dụng nhằm nâng cao đồng thời các đặc tính tĩnh của bộ định vị Cụ thể, việc tối ưu hóa cấu trúc, cấu trúc liên kết, kích thước và hình dạng được thực hiện để cải thiện hiệu suất thiết kế Cấu trúc liên kết đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối các miền, trong khi tối ưu hóa kích thước thể hiện kích thước thiết kế một cách hiệu quả.

Nghiên cứu này tập trung vào tối ưu hóa hình dạng để đạt được cấu hình phù hợp cho bộ định vị, với kích thước được chọn dựa trên kinh nghiệm thiết kế Do tính phức tạp của các mô hình toán học cho bộ định vị, giải pháp tối ưu có thể không chính xác Vì vậy, một thuật toán tối ưu hóa kết hợp được đề xuất, bao gồm phương pháp Taguchi (TM), phương pháp phần tử hữu hạn (FEM), phương pháp đáp ứng bề mặt (RSM) và thuật toán tối ưu hóa dựa trên học tập giảng dạy và học tập (TLBO) Cách tiếp cận tối ưu hóa dựa trên dữ liệu này giúp hạn chế các lỗi không mong muốn từ các phương pháp phân tích, trong đó FEM đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật khác nhau.

Phương pháp Taguchi (TM) là một công cụ thống kê hiệu quả để tối ưu hóa tham số, nhưng chỉ có khả năng tối ưu hóa một mục tiêu duy nhất Để đạt được tối ưu hóa đa mục tiêu, TM cần kết hợp với các phương pháp khác Dao và các cộng sự đã phát triển thuật toán tìm kiếm kết hợp Taguchi-Cuckoo nhằm tối ưu hóa đồng thời cho một bộ định vị sử dụng cơ cấu mềm Hơn nữa, RSM có thể thiết lập các mô hình hồi quy trước khi tiến hành tối ưu hóa Trong khi các thuật toán tiến hóa thông thường yêu cầu tham số điều khiển ban đầu, TLBO có khả năng tối ưu hóa nhanh chóng với ít tham số hơn Tuy nhiên, việc tích hợp các thuật toán tối ưu cho bộ định vị chuyển động từ tịnh tiến sang xoay vẫn chưa được chú ý nhiều Do đó, một thuật toán lai được đề xuất nhằm giải quyết vấn đề thiết kế tối ưu hóa đa mục tiêu đồng thời trong nghiên cứu này.

Nhiều mục tiêu thường mâu thuẫn, vì vậy cần tìm kiếm sự cân bằng giữa chúng bằng cách chỉ định một yếu tố trọng số (WF) cho mỗi đáp ứng WF được xác định dựa trên mức độ ưu tiên hoặc kinh nghiệm của kỹ sư thiết kế Khác với các nghiên cứu trước, trước khi tối ưu hóa, các mô hình toán học sẽ được xây dựng để xác định chính xác các trọng số cho từng đáp ứng.

Bài viết này tập trung vào việc phát triển một phương pháp tối ưu hóa kết hợp mới nhằm giải quyết bài toán thiết kế tối ưu hóa đa mục tiêu cho bộ định vị, với mục tiêu cải thiện các đặc tính tĩnh Phân tích độ nhạy được thực hiện dựa trên phương pháp thống kê, với dữ liệu thu thập thông qua việc tích hợp TM và FEM Các phương trình toán học được thiết lập bằng RSM, trong khi trọng số cho từng mục tiêu được tính toán và các giải pháp tối ưu hóa được tìm kiếm thông qua thuật toán TLBO Cuối cùng, quy trình xác minh được thực hiện để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của phương pháp.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong và PGST.TS Lê Hiếu Giang đã xác định giá trị của kết quả dự đoán Cuối cùng, một số phân tích thống kê được thực hiện nhằm so sánh phương pháp tối ưu với các phương pháp khác.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 4

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cơ cấu mềm và phạm vi ứng dụng

Ngày nay, cơ cấu mềm được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ y học đến MEMS và robot, nhờ vào những ưu điểm nổi bật của chúng Trong cuộc sống hàng ngày, nhiều thiết bị phổ biến sử dụng cơ cấu mềm do tính linh hoạt cao, như được minh họa trong Hình 2.1.

Cơ cấu mềm được ứng dụng rộng rãi trong nhiều thiết bị như kẹp giấy, chốt ba lô, dụng cụ uốn lông mi và kéo cắt móng tay Trong lĩnh vực y học, cơ cấu mềm có ưu điểm là cấu trúc nguyên khối, không bị mài mòn, không ma sát và không cần bôi trơn, làm cho nó phù hợp với môi trường bên trong cơ thể Vì lý do này, các nghiên cứu về cơ cấu mềm đã được thực hiện để ứng dụng trong y tế.

Các cơ cấu mềm đã được ứng dụng rộng rãi trong y học, như trong nguyên mẫu dụng cụ kẹp và thiết bị phục hồi chức năng mắt cá chân Ngoài ra, chúng còn được sử dụng trong ngành công nghiệp robot sinh học, đặc biệt là hệ thống mắt cá chân 02 bậc tự do lấy cảm hứng từ ứng xử cơ sinh học cho robot hình người.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 5

Hình 2.3 Bàn tay robot dựa trên cơ cấu mềm [38]

Hình 2.4 Hệ thống chân-mắt cá chân 2- bậc tự do dựa trên cơ cấu mềm [39] c Hệ thống vi cơ điện tử (MEMS):

MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) là công nghệ tiên tiến dùng để phát triển các thiết bị tích hợp điện và cơ khí, với kích thước từ vài micromet đến milimét Các phần tử MEMS được chế tạo thông qua quy trình xử lý hàng loạt mạch tích hợp (IC), mang lại nhiều lợi ích nhờ kích thước nhỏ gọn Đặc biệt, cơ cấu mềm trong MEMS là lựa chọn lý tưởng cho nhiều ứng dụng khác nhau Hình 2.5 minh họa rõ nét một thiết bị MEMS sử dụng cơ cấu mềm.

Hình 2.5 Các ứng dụng của các cơ cấu mềm trong MEMS [40]: Công tắc MEMS kích hoạt bằng nhiệt độ d Các bộ định vị mềm

Hơn nữa, các cơ cấu mềm đã được sử dụng rộng rãi trong các bộ định vị micro-/nano, như được minh họa trong Hình 2.6

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 6

Hình 2.6 Bộ định vị XY sử dụng cơ cấu mềm [41].

Khớp mềm

Khớp mềm là thành phần quan trọng trong cơ chế tuân mề, cho phép các phần tử cứng xoay tương đối thông qua khả năng uốn, thay vì sử dụng khớp quay truyền thống Trong những năm gần đây, nhiều loại khớp mềm linh hoạt đã được nghiên cứu và cải tiến Năm 1965, Paro et al đã đề xuất các công thức tính toán và phương trình kỹ thuật để ước lượng cho khớp mềm đối xứng tròn và đối xứng tròn phải.

Dựa trên nghiên cứu của Paros et al [44], Smith và cộng sự [45] đã đề xuất khớp mềm hình elip và hình tròn, điều chỉnh từ kết quả ban đầu Lobontiu và cộng sự [45-47] đã phát triển các công thức chính xác để tính toán khớp mềm bo góc đối xứng Trong những năm gần đây, nhiều loại khớp mềm đã được nghiên cứu, và một phân loại dựa trên nguyên tắc chức năng và cấu hình hình học đã được giới thiệu Lobontiu et al [48] đã đề xuất một phương pháp để tính toán và thiết kế khớp mềm, bao gồm xác định góc quay, độ chính xác quay và phân tán ứng suất Khớp mềm được chia thành hai loại chính: khớp mềm đơn giản và khớp mềm phức tạp [49, 50], với khớp mềm trục đơn có tiết diện hình chữ nhật với chiều rộng hằng số và chiều cao thay đổi, như minh họa trong hình 2.7.

Khớp mềm có thể được phân loại dựa trên hình dạng mặt cắt ngang, bao gồm khớp mềm kiểu notch và khớp mềm phức tạp Khớp mềm kiểu notch, như minh họa trong hình 2.8, đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống chính xác macro, micro và nano Các loại khớp mềm này bao gồm khớp mềm hình tròn, khớp mềm bo cong góc, và nhiều hình dạng khác.

V [59, 60], khớp mềm hình elip [61, 62], khớp mềm hình parabolic [63, 64] và khớp mềm hình hyperbol [63]

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 7

Hình 2.7 Các loại chính của khớp mềm

(a) Khớp hình tròn (b) Khớp lá bo góc (c) Khớp hình elip

(d) Khớp hình chữ V (e) Khớp hình Hyperbol (f) Khớp hình parabolic

Hình 2.8 Khớp mềm kiểu notch

(a) Khớp mềm dải chéo, (b) Khớp mềm kiểu bánh xe, (c) Khớp mềm dạng lá, (d) Khớp mềm Hyperbol

Khớp mềm phức tạp có nhiều loại với phạm vi sử dụng khác nhau, dựa trên cấu trúc và khả năng hoạt động của chúng Hiện nay, khớp mềm, đặc biệt là khớp mềm kiểu notch, đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong các bộ định vị và hệ thống MEMS.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 8

Bộ truyền động

Thiết bị truyền động áp điện (PEA) hoạt động dựa trên hiệu ứng áp điện ngược của tinh thể ion, cho phép vật liệu áp điện kéo dài khi có trường điện bên ngoài tác động, nhằm điều chỉnh điện trường bên trong PEA có hai hình thức chính: dựa trên ngăn xếp và dựa trên phim Hiện nay, PEA dựa trên ngăn xếp được ưa chuộng hơn trong ứng dụng truyền động nhờ khả năng tạo ra lực đầu ra và hành trình lớn, cùng với tính dễ sử dụng, khiến nó trở thành thiết bị phổ biến trong định vị micro-/nano.

Hình 2.9 Bộ truyền động áp điện (PEA)

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 9

THIẾT KẾ BỘ ĐỊNH VỊ XOAY SỬ DỤNG CƠ CẤU MỀM

Cấu trúc động học

Rất nhiều nghiên cứu về bộ định vị micro sử dụng cơ cấu mềm từ một bậc tự do [28],

Bài viết này trình bày về bộ định vị xoay sử dụng cơ cấu mềm (CRPS) trong hệ thống kiểm tra độ cứng vật liệu, một lĩnh vực ít được nghiên cứu Nghiên cứu đề xuất chuyển động tịnh tiến sang xoay để xác định vị trí mẫu vật liệu, sử dụng đầu đâm và kính hiển vi để theo dõi quá trình Nếu bộ định vị xoay chỉ được thiết kế bằng cách xoay thuần túy, việc điều khiển sẽ trở nên phức tạp Tuy nhiên, với phương pháp chuyển động từ tịnh tiến sang xoay, bộ định vị có thể được kiểm soát dễ dàng thông qua việc giải quyết kết thúc tuyến tính Cuối cùng, nguyên lý hoạt động của CRPS đã được chuyển đổi từ chuyển động tuyến tính sang chuyển động xoay, như mô tả trong Hình 3.1 (d).

Hình 3.1 Các bộ định vị khác nhau: (a) một bộ định vị 1 bậc, (b) bộ định 2 bậc,

Bộ khuyếch đại chuyển vị kết hợp

Cơ cấu cần là một cấu trúc quan trọng giúp khuếch đại tải hoặc chuyển vị, bao gồm một thanh dầm đặt trên một điểm tựa cố định Trong đó, điểm O là tâm xoay của đòn bẩy, A là đầu vào và B là đầu ra Khi đầu vào A được định vị chuyển vị dọc, đòn bẩy sẽ xoay một góc  so với trục z, dẫn đến việc điểm B di chuyển đến vị trí B’ Sự dịch chuyển đầu ra l2 có thể đạt được theo hướng dọc (trục y), cho thấy khả năng khuếch đại dịch chuyển của cơ cấu cần.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong và PGST.TS Lê Hiếu Giang đã mô tả 10 đầu ra trong hình 3.3a (Trường hợp 1) Cơ cấu này có khả năng tạo ra chuyển động theo chiều lớn một cách dễ dàng.

Để tăng cường dịch chuyển đầu ra và tạo ra chuyển động tuyến tính dựa trên cấu trúc đối xứng, việc sử dụng bộ khuếch đại dịch chuyển bốn là cần thiết Điều này giúp đạt được dịch chuyển lớn hơn và tuyến tính, như minh họa trong hình 3b (Trường hợp 2) Nhờ vào các đặc điểm cấu trúc của bộ khuếch đại, tỷ lệ khuếch đại có thể đạt được gần đúng theo phương trình đã được đề xuất.

Hình 3.2 Sơ đồ: (a) Nguyên lý hoạt động của cơ cấu cần, (b) Phân tích tỷ lệ khuếch đại

Mô hình bộ khuếch đại cần được trình bày với hai trường hợp: (a) cơ cấu một cần và (b) cơ cấu bốn cần Phương trình của bộ khuếch đại dịch chuyển đa cần được giả định như sau.

2 1 4 3 r T l l l l (2) trong đó r T là tỷ lệ khuếch đại của bộ khuếch đại chuyển vị của bốn cần

Phân tích phần tử hữu hạn (FEA) trong phần mềm ANSYS đã được áp dụng để mô hình hóa và so sánh tỷ lệ khuếch đại giữa hai trường hợp khác nhau Điều kiện biên cho cả hai trường hợp được thể hiện trong Hình 3a và 3b Giá trị dịch chuyển đầu vào được xác định trong khoảng từ 0.1 mm đến 0.24 mm, với Yold và Ynew đại diện cho sự dịch chuyển tương ứng.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, và PGST.TS Lê Hiếu Giang đã phân tích 11 đầu ra của trường hợp 1 và trường hợp 2 dọc theo trục Y Tỷ lệ khuếch đại cho hai trường hợp này được xác định là Rold và Rnew, như thể hiện trong Bảng 1 và Bảng 2 Kết quả cho thấy sự cải thiện tỷ lệ khuếch đại đạt khoảng 221,6%, được trình bày trong Bảng 3 và Hình 3.4.

Bảng 1 Tỷ lệ khuếch đại cho trường hợp 1

Bảng 2 Tỷ lệ khuếch đại cho trường hợp 2 Input

Bảng 3 So sánh tỷ lệ khuếch đại của trường hợp 1 và trường hợp 2

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 12

Hình 3.4 Chuyển vị đầu vào so với dịch chuyển đầu ra cho trường hợp 1 và trường hợp 2

Bộ định vị xoay mềm

Nguyên lý hoạt động của CRPS dựa trên biến dạng đàn hồi của vật liệu, đã được ứng dụng để định vị mẫu trong kiểm tra độ cứng Thiết bị đo độ cứng được đề xuất trong hình 5 sử dụng vật liệu Al 7075 nhờ vào các đặc tính vượt trội như độ bền ứng suất cao 503 MPa, mô đun đàn hồi E = 71700 MPa, tỉ trọng nhẹ 2770 kg/m³ và hệ số Poisson 0,33.

Bộ định vị quay được thiết kế với độ dịch chuyển đầu vào là 0,19 mm, theo đề xuất của CRPS như mô tả trong Hình 3.6 Thiết kế dựa trên biên dạng chân con bọ giúp tăng cường tính linh hoạt Bộ định vị bao gồm mười sáu lỗ cố định để gắn trên bàn chống rung, cùng với động cơ áp điện (PZT) được đặt ở vị trí dịch chuyển đầu vào, tạo ra sự dịch chuyển cần thiết thông qua kết nối trực tiếp với cấu trúc dựa trên biên dạng con bọ cánh cứng và cụm xoay.

Mô hình có kích thước tổng thể khoảng 280 mm×376 mm×6 mm, với bộ định vị quay được thiết kế nhằm tạo ra sự dịch chuyển tuyến tính và góc quay lớn, phục vụ cho ứng dụng kiểm tra độ cứng vật liệu Các tham số hình học của bộ định vị xoay được trình bày trong Hình 3.7 và Bảng 4.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong và PGST.TS Lê Hiếu Giang đã chọn 13 số hình học cùng với các yếu tố A, B, C và D làm biến thiết kế do ảnh hưởng lớn của chúng đến các đáp ứng Trong khi đó, các thông số khác được giữ cố định.

Hình 3.5 Hệ thống định hướng hướng dụng cho kiểm tra độ cứng vật liệu

Hình 3.6 Mô hình bộ định vị xoay lấy cảm hứng từ bọ cánh cứng

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 14

Hình 3.7 Các thông số thiết kế cho bộ định vị xoay mềm

Bảng 4 Các thông số hình học của bộ định vị xoay (đơn vị: mm)

Thông số Giá trị Thông số Giá trị Thông số Giá trị a 6.84 m 222 x 30 b 20 n 230 y 280 c 8 o 70 z 376 d 30 p 30 A 51≤A≤53 e 76 q 70 B 1≤B≤1.2 f 6 r 65 C 0.5≤C≤0.7 g 5 t 10 D 0.5≤D≤0.7 h 102

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 15

PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU

Xây dựng bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu

Trong nghiên cứu này, CRPS cần đạt được các tiêu chí quan trọng: (i) Hệ số an toàn (F1) phải tối ưu hóa để tăng tuổi bền mỏi và ngăn ngừa phá hủy vật liệu, và (ii) chuyển vị theo trục y (F2) cần lớn để mở rộng hành trình làm việc Vấn đề tối ưu hóa cho giai đoạn quay được tóm tắt như trên.

Tìm các biến thiết kế: X   A B C D , , , 

Cực đại hóa hệ số an toàn (F 1 ):

Cực đại hóa chuyển vị (F 2 ):

51 mm   A 53 mm,1 mm   B 1.2 mm, 0.5 mm   C 0.7 mm,0.5 mm   D 0.7 mm,

Trong đó, F1 và F2 đại diện cho các mục tiêu tối ưu Các yếu tố A, B, C, D lần lượt là chiều dài của cần đầu tiên, độ dày của khớp mềm cho bộ khuếch đại đòn bẩy, độ dày của khớp mềm cho cơ cấu chân bọ cánh cứng, và độ dày của khớp mềm cho cơ cấu xoay.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 16

Phương pháp tối ưu tích hợp

Để tối ưu hóa các đặc tính tĩnh của CRPS, một phương pháp kết hợp giữa TM, FEM, RSM và TLBO đã được phát triển nhằm tối ưu hóa đa mục tiêu đồng thời Lưu đồ của phương pháp này được minh họa trong Hình 4.1, mô tả chi tiết quá trình tối ưu hóa.

Giai đoạn 1: Thiết kế kỹ thuật hỗ trợ máy tín

Với sự hỗ trợ từ máy tính hiệu năng cao, hàng ngàn phân tích tính toán mỗi giây được thực hiện hiệu quả Để tối ưu hóa CRPS, CAED đã được thực hiện qua các bước cụ thể.

Bước 1: Xác định vấn đề tối ưu

CRPS được phát triển để làm bộ định vị định hướng cho hệ thống kiểm tra độ cứng vật liệu, sử dụng động cơ áp điện PZT để cung cấp chuyển động đầu vào Tuy nhiên, hành trình làm việc của PZT có hạn chế, vì vậy nghiên cứu này tập trung vào việc tối ưu hóa các thông số hình học của bộ định vị Mục tiêu chính là tối đa hóa hệ số an toàn và tối ưu hóa sự chuyển vị đầu ra Quá trình tối ưu hóa đa mục tiêu cho CRPS đã được thực hiện nhằm cải thiện đặc tính của đáp ứng đầu ra.

Bước 2: Kết cấu cơ khí

Một số mô hình phát thảo đã được thiết kế dựa trên hình dạng chân con bọ nhằm tạo ra cấu trúc mềm hiệu quả và mô tả các hoạt động ban đầu của bộ định vị Cuối cùng, một mô hình tối ưu đã được lựa chọn.

Bước 3: Biến thiết kế biến và đáp ứng chất lượng

Chiều dài của cần A, độ dày của các khớp mềm B, C, D được xác định là các biến thiết kế quan trọng nhằm đạt được chất lượng tối ưu cho CRPS Những thông số này có ảnh hưởng lớn đến các đặc tính của hệ thống Để đáp ứng yêu cầu về chuyển vị lớn, hành trình làm việc rộng và hệ số an toàn cao, việc thực hiện tối ưu hóa đa mục tiêu đồng thời là cần thiết.

Bước 4: Xây dựng mô hình 3D-FEM

Mô hình 3D-FEM được thiết kế để phục vụ cho phân tích tính toán và các đặc tính chất lượng đã được truy xuất

Bước 5: Đánh giá các đặc tính chất lượng ban đầu

Sau khi phân tích mô hình 3D-FEM, nếu các thông số kỹ thuật của giai đoạn không đáp ứng yêu cầu của nhà thiết kế, quy trình sẽ quay lại Bước 2 Ngược lại, nếu mọi yêu cầu đều được thỏa mãn, quy trình sẽ tiến vào giai đoạn 2.

Giai đoạn 2: Phương pháp đáp ứng và mô hình hồi quy

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong và PGST.TS Lê Hiếu Giang đã thực hiện một thí nghiệm số để tối ưu hóa quy trình Dữ liệu số được thu thập và các mô hình hồi quy được thiết lập nhằm liên kết các biến thiết kế với chất lượng đáp ứng.

Bước 6 trong quy trình thiết kế thí nghiệm là sử dụng phương pháp TM để xác định ma trận trực giao, giúp tối ưu hóa số lượng thí nghiệm cần thực hiện Phương pháp này cho phép thực hiện một lượng thí nghiệm nhỏ nhưng vẫn đảm bảo tính chính xác Bên cạnh đó, phân tích phương sai (ANOVA) được áp dụng để xác định sự đóng góp đáng kể của các biến trong thiết kế thí nghiệm.

Bước 7: Tạo ra bộ dữ liệu

Các thí nghiệm số đã được tiến hành dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) và mô hình hồi quy bề mặt (RSM) Mô hình 3D-FEM được thiết kế trong Bước 4, và kết quả từ cả hai phương pháp đã được thu thập để đánh giá chất lượng.

Bước 8: Thiết lập mô hình hồi quy

RSM được sử dụng để thiết lập các mối quan hệ đa biến, cả tuyến tính và phi tuyến, giữa các biến thiết kế và các phản ứng đầu ra Do tính chất không tuyến tính của các mối quan hệ này, mô hình bậc hai đầy đủ là lựa chọn phù hợp cho CMRS.

Trong mô hình hồi quy, các hệ số hồi quy không xác định được ký hiệu là βi (i=0, 1, 2,…, n), trong khi các hệ số tương tác giữa các biến dự đoán x1, x2,…, xn được ký hiệu là βij (với i < j) Ngoài ra, ε đại diện cho sai số ngẫu nhiên trong mô hình.

Các hàm mục tiêu này được sử dụng cho thuật toán TLBO

Giai đoạn 3: Tối ưu hóa bằng TLBO

Dựa trên các hàm mục tiêu đã xác định trong Bước 8, quy trình tối ưu hóa được thực hiện bằng thuật toán TLBO, một phương pháp đã được áp dụng rộng rãi nhưng chưa cho bộ định vị đề xuất Thuật toán này mô phỏng quá trình dạy-học giữa giáo viên và học sinh trong lớp học, với kết quả học tập của học sinh phụ thuộc vào khả năng của giáo viên TLBO dự đoán rằng sinh viên có chất lượng cao là kết quả của việc được đào tạo tốt bởi giáo viên xuất sắc Ngoài việc học từ giáo viên, học sinh còn có thể tiếp thu kiến thức từ bạn bè để nâng cao điểm số Các khóa học được xem như biến thiết kế, và kết quả học tập của sinh viên tương tự như giá trị phù hợp trong tối ưu hóa.

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong và PGST.TS Lê Hiếu Giang đã phát triển một thuật toán tối ưu hóa gồm hai giai đoạn Giai đoạn đầu là giai đoạn giáo viên, trong đó các ứng viên được phân phối ngẫu nhiên trong không gian tìm kiếm để xác định giải pháp tốt nhất Giai đoạn tiếp theo là giai đoạn người học, nơi các giải pháp cố gắng thu nhận kiến thức mới thông qua tương tác với các sinh viên khác.

Hình 4.1 Lưu đồ của phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu tích hợp

ThS Đặng Minh Phụng, TS Đào Thanh Phong, PGST.TS Lê Hiếu Giang 19

Giai đoạn 4: Xác định trọng số

Trong bài báo này, chúng tôi đã mong đợi một hệ số an toàn cao và sự dịch chuyển lớn Do đó, tỷ lệ tín hiệu/nhiễu (S/N) cho cả hai đã được đáp ứng một cách thỏa đáng.

   (7) trong đó f i biểu thị đáp ứng chất lượng thứ i; e số thí nghiệm; q số lần lặp lại thí nghiệm thứ i

Sự dịch chuyển lớn thường xung đột với hệ số an toàn cao, vì vậy phương pháp thử-sai mặc dù hiệu quả nhưng lại tốn kém Một giải pháp thay thế là chuyển đổi nhiều mục tiêu thành một mục tiêu duy nhất bằng cách nhân từng mục tiêu với trọng số tương ứng Truyền thống xác định trọng số (WF) dựa trên mức độ ưu tiên của từng đáp ứng và nhu cầu khách hàng Việc thay đổi giá trị trọng số có thể dẫn đến các kết quả tối ưu khác nhau, trong khi WF rất nhạy cảm với các thông số thiết kế, do đó cần được tính toán chính xác để đảm bảo hệ số an toàn và chuyển vị đầu ra tối ưu Nghiên cứu này chỉ ra rằng WF có thể được điều chỉnh dễ dàng khi nhu cầu khách hàng thay đổi, dựa trên các phương trình toán học đã được thiết lập.

Trong nghiên cứu này, hàm mục tiêu tổng trọng số được biểu thị bằng: