BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
NGUYỄN VĂN ĐỨC NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH
CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ TỐI ƯU KHI GIA CÔNG
XUNG TIA LỬA ĐIỆN BẰNG ĐIỆN CỰC ĐỒNG
LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT
Hà Nội - 2020
BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
NGUYỄN VĂN ĐỨC
NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH
CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ TỐI ƯU KHI GIA CÔNG
XUNG TIA LỬA ĐIỆN BẰNG ĐIỆN CỰC ĐỒNG
CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ MÃ SỐ: 9.52.01.03 LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TS. PHẠM VĂN BỔNG 2. PGS.TS. TRẦN XUÂN VIỆT
Hà Nội - 2020
i
LỜI CẢM ƠN
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và biết ơn sâu sắc tới thầy hướng dẫn khoa học
PGS.TS Phạm Văn Bổng và PGS.TS Trần Xuân Việt đã hướng dẫn và hỗ trợ tận tình
tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu.
Tôi xin trân trọng cảm ơn Đảng ủy, Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo, Khoa Cơ khí
và, Bộ môn Công nghệ, Trung tâm Sau Đại học trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã
tạo mọi điều kiện giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành
Luận án.
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy ở Trung tâm Đào tạo Kỹ thuật HaUI - Foxconn
đã giúp đỡ và hỗ trợ tôi hoàn thành thí nghiệm. Xin chân thành cảm ơn Viện Khoa học
vật liệu, Trung tâm Đánh giá Hư hỏng Vật liệu đã giúp đỡ tôi đo kiểm các mẫu thí
nghiệm.
Tôi xin cám ơn TS. Nguyễn Hữu Phấn đã có góp ý và hỗ trợ tôi trong thời gian làm
luận án.
Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới gia đình, những người luôn bên
cạnh tôi, đã động viên, chia sẻ, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu để
hoàn thành Luận án.
Hà Nội, năm 2020
Nguyễn Văn Đức
ii
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan những nội dung trình bày trong luận án là công trình nghiên
cứu của tôi. Ngoài các nội dung tham khảo đã được trích dẫn còn các số liệu, kết
quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ
công trình nào khác.
Hà Nội, năm 2020
Nguyễn Văn Đức
iii
MỤC LỤC
TRANG LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................................i
LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... ii
MỤC LỤC ..................................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU ...................................................................................... vii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................. viii
DANH SÁCH CÁC BẢNG ...........................................................................................ix
DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ .................................................................xi
PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................................. 1
1. Tính cấp thiết của đề tài ........................................................................................... 1
2. Nội dung nghiên cứu ................................................................................................ 1
3. Phương pháp nghiên cứu .......................................................................................... 2
4. Đối tượng nghiên cứu............................................................................................... 2
5. Giới hạn nghiên cứu ................................................................................................. 3
6. Mục đích nghiên cứu ................................................................................................ 3
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài ................................................................. 3
a. Ý nghĩa khoa học .................................................................................................. 3
b. Ý nghĩa thực tiễn ................................................................................................... 3
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG TIA LỬA ĐIỆN .................................... 4
1.1 Lịch sử phát triển EDM.......................................................................................... 4
1.2 Đặc điểm gia công tia lửa điện ............................................................................... 6
1.3 Ứng dụng gia công tia lửa điện .............................................................................. 6
1.4 Một số khái niệm trong gia công tia lửa điện ........................................................ 6
1.4.1 Chu kỳ gia công ............................................................................................... 6
1.4.2 Điện áp và cường độ dòng điện gia công ........................................................ 7
1.4.3 Thời gian phóng tia lửa điện Ton ...................................................................... 9
1.4.4 Thời gian ngừng phóng tia lửa điện Toff .......................................................... 9
1.4.5 Sự ion hóa ........................................................................................................ 9
1.4.6 Sự trễ của ion hóa ............................................................................................ 9
1.4.7 Vật liệu điện cực ............................................................................................ 10
1.4.8 Phoi EDM ...................................................................................................... 11
1.4.9 Loại mạch điện của máy xung ....................................................................... 12
iv
1.5 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về EDM ........................................... 13
1.5.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước .................................................................. 13
1.5.2 Tình hình nghiên cứu trong nước .................................................................. 16
Kết luận chương 1 ................................................................................................... 18
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT .............................................................................. 19
2.1 Cơ sở lý thuyết gia công tia lửa điện ................................................................... 19
2.1.1 Bản chất vật lý của quá trình phóng tia lửa điện ........................................... 19
2.1.2 Cơ chế tách vật liệu ....................................................................................... 22
2.1.3 Đặc tính về điện của sự phóng tia lửa điện .................................................... 23
2.1.4 Lượng hớt vật liệu.......................................................................................... 25
2.1.5 Lớp trắng sau gia công ................................................................................... 26
2.1.6 Mòn điện cực ................................................................................................ 27
2.1.7 Chất điện môi ................................................................................................. 29
2.2 Cơ sở lý thuyết tối ưu hóa .................................................................................... 29
2.2.1 Khái niệm về tối ưu hóa ................................................................................. 29
2.2.2 Các dạng bài toán tối ưu hóa ......................................................................... 30
2.2.2.1 Tối ưu hóa tĩnh ........................................................................................ 30
2.2.2.2 Tối ưu hóa động ...................................................................................... 30
2.2.3 Phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu theo Taguchi ..................................... 31
2.2.3.1 Tỷ số S/N ................................................................................................. 31
2.2.3.2 Giá trị hệ số Fisher (F) ............................................................................ 31
2.2.3.3 Phân tích phương sai ............................................................................... 32
2.2.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP - Deng’s ................................................. 32
2.2.4.1 Phương pháp AHP ................................................................................... 32
2.2.4.2 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng phương pháp Deng’s ................................ 34
Kết luận chương 2 ................................................................................................... 37
CHƯƠNG 3: TRANG THIẾT BỊ VÀ THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CÁC CHỈ TIÊU CHẤT LƯỢNG VÀ ĐỘ MÒN ĐIỆN CỰC ................................................................................................... 39
3.1 Trang thiết bị phục vụ thực nghiệm ..................................................................... 39
3.1.1 Máy Xung điện .............................................................................................. 39
3.1.2 Vật liệu và phôi thí nghiệm ........................................................................... 40
3.1.3 Thiết bị đo ...................................................................................................... 41
3.1.3.1 Cân điện tử AJ 203 .................................................................................. 41
v
3.1.3.2 Máy đo độ nhám ...................................................................................... 42
3.1.3.3 Máy đo độ cứng tế vi HV ....................................................................... 42
3.1.3.4 Kính hiển vi quang học Leica - DM750 ................................................. 43
3.2 Thí nghiệm khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ đến chất lượng ........... 43
3.2.1 Thí nghiệm khảo sát 1: Khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ đến nhám bề mặt của chi tiết gia công .................................................................................... 43
3.2.2 Thí nghiệm khảo sát 2: Khảo sát ảnh hưởng của độ nhám điện cực đến độ nhám bề mặt gia công ............................................................................................. 50
3.2.3 Thí nghiệm khảo sát 3: Khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ đến năng suất bóc tách vật liệu ............................................................................................... 53
3.3 Thiết kế thí nghiệm tối ưu hóa ............................................................................. 59
3.3.1 Lựa chọn phương pháp thiết kế thí nghiệm ................................................... 59
3.3.2 Thiết kế thí nghiệm bằng phương pháp Taguchi ........................................... 60
3.3.3 Lựa chọn các thông số ................................................................................... 61
3.3.3.1 Lựa chọn các thông số đầu vào ............................................................... 61
3.3.3.2 Các chỉ tiêu đánh giá đầu ra Y ................................................................ 62
3.3.4 Xây dựng quy hoạch thực nghiệm ................................................................. 62
3.4 Tiến hành thí nghiệm ........................................................................................... 64
3.4.1 Thí nghiệm trên máy xung ............................................................................. 64
3.4.2 Đo kiểm các chỉ tiêu đầu ra ........................................................................... 65
3.5 Xử lý số liệu thí nghiệm ....................................................................................... 67
3.5.1 Kiểm tra độ tin cậy của số liệu thí nghiệm .................................................... 67
3.5.2 Đặc trưng của các chỉ tiêu đầu ra ................................................................... 72
Kết luận chương 3 ................................................................................................... 72
CHƯƠNG 4: TỐI ƯU HÓA ĐƠN VÀ ĐA MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ XUNG TỐI ƯU ................................................................................................. 73
4.1 Tối ưu hóa đơn mục tiêu theo phương pháp Taguchi .......................................... 73
4.1.1 Độ cứng tế vi lớp bề mặt (HV) ...................................................................... 73
4.1.1.1 Ảnh hưởng của các thông số đến HV ...................................................... 73
4.1.1.2 Tối ưu hóa HV ......................................................................................... 74
4.1.2 Chiều dày lớp trắng (WLT) ........................................................................... 76
4.1.2.1 Ảnh hưởng của các thông số đến WLT ................................................... 76
4.1.2.2 Tối ưu hóa WLT ...................................................................................... 77
4.1.3 Nhám bề mặt (Ra) .......................................................................................... 79
4.1.3.1 Ảnh hưởng của các thông số đến Ra ....................................................... 79
vi
4.1.3.2 Tối ưu hóa Ra .......................................................................................... 80
4.1.4 Mòn điện cực (TWR) ..................................................................................... 82
4.1.4.1 Ảnh hưởng của các thông số đến TWR .................................................. 82
4.1.4.2 Tối ưu hóa TWR ...................................................................................... 84
4.1.5 Năng suất bóc tách vật liệu (MRR) ............................................................... 85
4.1.5.1 Ảnh hưởng của các thông số đến MRR .................................................. 85
4.1.5.2 Tối ưu hóa MRR ...................................................................................... 87
4.2 Ứng dụng tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP - Deng’s ........................................ 89
4.2.1 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP - Deng’s ................................................. 89
4.2.2 Phân tích ANOVA ......................................................................................... 95
a. Phân tích ANOVA ........................................................................................... 95
b. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến Pi .............................................. 97
4.2.3 Tối ưu hóa đa mục tiêu ................................................................................ 100
4.2.4 Kết quả đạt được của phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu ....................... 101
Kết luận chương 4 ................................................................................................. 101
KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO ............................ 103
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 106
CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ................................ 115
PHỤ LỤC .................................................................................................................... 116
vii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
Ý nghĩa
Ký hiệu Ton (te) Toff Wi Wf Ra t Ti Tf D d d i 0 hp S Wc g/cm3 V/m V A s HRC HV DF SS F P Ue Ie Pi C* Thời gian phát xung (µs) Thời gian ngừng phát xung (µs) Khối lượng phôi ban đầu (mmg) Khối lượng phôi sau gia công (mmg) Nhấp nhô bề mặt gia công (µm) Thời gian thực hiện 1 thí nghiệm (phút) Khối lượng riêng của phôi (g/cm3) Khối lượng điện cực ban đầu (mmg) Khối lượng điện cực sau gia công (mmg) Đường kính lỗ (mm) Đường kính điện cực (mm) Lượng cắt quá (mm) Độ nhớt của dung dịch điện môi (m2/s) Hằng số điện môi của dung dịch điện môi Hằng số điện môi chân không Kích thước khe hở phóng điện (µm) Chiều cao nhấp nhô (µm) Diện tích bề mặt điện cực (mm2) Năng lượng của điện dung (J) Thứ nguyên của khối lượng riêng Thứ nguyên của cường độ điện trường Thứ nguyên của điện áp Thứ nguyên của cường độ dòng điện Thứ nguyên của thời gian Thang đo độ cứng HRC Thang đo độ cứng HV Bậc tự do Tổng bình phương sai lệch Hệ số Fisher Mức ý nghĩa Điện áp phóng tia lửa điện (V) Dòng phóng tia lửa điện (A) Chỉ số hiệu suất tổng thể Chỉ số tối ưu
viii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Tiếng Việt Tiếng Anh
Electrical dischagre machining Gia công bằng tia lửa điện Năng suất bóc tách vật liệu Tốc độ mòn điện cực
Tool wear rate Response Surface Methodology Phương pháp phản hồi bề mặt Artificial Neural Network Genetic Algorithm Grey relational analysis Particle swarm optimization Preference selection index Analytic Hierarchy Process
Mạng nơ ron nhân tạo Giải thuật di truyền Phân tích quan hệ xám Tối ưu hóa bầy đàn Chỉ số lựa chọn ưu tiên Quy trình phân cấp phân tích Phương pháp dựa trên sự tương tự Phân tích thành phần chính Bậc tự do Tỷ số tín hiệu/nhiễu Nhiễu xạ nhờ X - Ray Phổ tán xạ năng lượng tia X
Viết tắt EDM MRR Material removal rate TWR RSM ANN GA GRA PSO PSI AHP Deng’s Deng’s similary based method Principal component analysis PCA Degree of freedom DF Signal to Noise ratio S/N X-Ray diffraction XRD Energy-dispersive X-ray EDX Scanning electron microscopy Kính hiển vi điện tử SEM Phân tích phương sai Analysis of variance ANOVA Phủ bay hơi vật lý Physical Vapor Deposition PVD Phủ bay hơi hóa học Chemical Vapor Deposition CVD Computer Numerical Control Điều khiển số bằng máy tính CNC SR Suface roughness WLT White layer thickness MSD Medium squared deviation PIS NIS Nhám bề mặt Chiều dày lớp trắng Sai lệch bình phương trung bình Giải pháp lý tưởng tích cực Giải pháp lý tưởng tiêu cực Positive ideal solution Negative ideal solution
ix
DANH SÁCH CÁC BẢNG
TRANG
Bảng 2.1 Mòn điện cực với điện cực có góc 90 độ [73] ............................................... 28
Bảng 2.2 Thang so sánh cặp của Saaty [52] .................................................................. 33
Bảng 2.3 Số lượng so sánh [52] .................................................................................... 33
Bảng 2.4 Chỉ số ngẫu nhiên (RCI) [59] ......................................................................... 34
Bảng 3.1 Thành phần hóa học thép SKD11 .................................................................. 41
Bảng 3.2 Các thông số đầu vào thí nghiệm khảo sát 1 .................................................. 44
Bảng 3.3 Bảng các yếu tố đầu vào thí nghiệm khảo sát 1 và kết quả đo độ nhám ....... 44
Bảng 3.4 Hệ số hồi quy ước tính cho Ra ....................................................................... 45
Bảng 3.5 Hệ số hồi quy ước tính cho Ra (sau khi loại bỏ P > 0.05) .............................. 46
Bảng 3.6 ANOVA cho Ra .............................................................................................. 46
Bảng 3.7 Hệ số hồi quy ước tính cho Ra ....................................................................... 46
Bảng 3.8 Thí nghiệm xác nhận và mô hình tham số tối ưu ........................................... 50
Bảng 3.9 Kết quả thí nghiệm khảo sát 2 ........................................................................ 51
Bảng 3.10 Tập hợp các giá trị tính toán kết quả thực nghiệm khảo sát 2 ..................... 51
Bảng 3.11 Các thông số đầu vào và mức của các thông số thí nghiệm 3 ..................... 53
Bảng 3.12 Các thông số đầu vào, các mức và kết quả của các thí nghiệm 3 ................ 53
Bảng 3.13 Hệ số hồi quy ước tính cho MRR ................................................................ 54
Bảng 3.14 ANOVA cho MRR ....................................................................................... 54
Bảng 3.15 Hệ số hồi quy ước tính cho lượng bóc tách vật liệu MRR .......................... 54
Bảng 3.16 Thí nghiệm xác nhận và mô hình tham số tối ưu ......................................... 57
Bảng 3.17 Các thông số đầu vào và mức của các thông số ........................................... 62
Bảng 3.18 Ma trận thí nghiệm ....................................................................................... 63
Bảng 3.19 Các thông số trong ma trận thí nghiệm ........................................................ 64
Bảng 3.20 Kết quả thí nghiệm ....................................................................................... 65
Bảng 3.21 Thông số đầu ra và các đặc trưng ................................................................ 72
Bảng 4.1 ANOVA giá trị HV ........................................................................................ 73
Bảng 4.2 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến HV .................................. 73
Bảng 4.3 ANOVA trị số tỷ số S/N của HV ................................................................... 74
Bảng 4.4 Mức độ ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của HV ................... 75
x
Bảng 4.5 ANOVA giá trị WLT ..................................................................................... 76
Bảng 4.6 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến WLT ............................... 76
Bảng 4.7 ANOVA trị số tỷ số S/N của WLT ................................................................ 77
Bảng 4.8 Mức độ ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của WLT ................ 78
Bảng 4.9 ANOVA giá trị Ra .......................................................................................... 79
Bảng 4.10 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến Ra .................................. 79
Bảng 4.11 ANOVA trị số tỷ số S/N của Ra ................................................................... 81
Bảng 4.12 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của Ra ............ 81
Bảng 4.13 ANOVA giá trị TWR ................................................................................... 82
Bảng 4.14 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến TWR ............................. 83
Bảng 4.15 ANOVA trị số tỷ số S/N của TWR .............................................................. 84
Bảng 4.16 Mức độ ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của TWR ............. 84
Bảng 4.17 ANOVA giá trị MRR ................................................................................... 86
Bảng 4.18 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến MRR ............................. 86
Bảng 4.19 ANOVA trị số tỷ số S/N của MRR .............................................................. 87
Bảng 4.20 Mức độ ảnh hưởng các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của MRR ............. 88
Bảng 4.21 Dữ liệu chuẩn hóa ........................................................................................ 90
Bảng 4.22 Ma trận so sánh theo cặp .............................................................................. 91
Bảng 4.23 Ma trận chuẩn hóa các cặp so sánh và tính toán các trọng số ưu tiên ......... 91
Bảng 4.24 Phân tích tính đồng nhất............................................................................... 91
Bảng 4.25 Ma trận hiệu suất có trọng số yij .................................................................. 92
Bảng 4.26 Chỉ tiêu chất lượng và đánh giá ................................................................... 92
Bảng 4.27 Giải pháp lý tưởng tích cực và giải pháp lý tưởng tiêu cực ......................... 93
Bảng 4.28 Mức độ xung đột giữa các lựa chọn thay thế ............................................... 93
Bảng 4.29 Mức độ tương tự và hiệu suất tổng thể cho các lựa chọn thay thế .............. 94
Bảng 4.30 Phân tích ANOVA cho C* ........................................................................... 96
Bảng 4.31 Bảng phản hồi cho giá trị trung bình của C* ............................................... 97
Bảng 4.32 Phân tích ANOVA cho S/N của Pi ............................................................ 100
Bảng 4.33 So sánh kết quả tính toán với kết quả bằng thực nghiệm .......................... 101
xi
DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
TRANG
Hình 1.1 Sơ đồ nguyên lý gia công tia lửa điện Lazarenko [73] ..................................... 4
Hình 1.2 Sơ đồ máy gia công tia lửa điện, điện cực dây [73] ......................................... 5
Hình 1.3 Vùng điện áp xuất hiện tia lửa điện [73] .......................................................... 7
Hình 1.4 Điện áp và dòng điện khi xuất hiện tia lửa điện [73] ....................................... 8
Hình 1.5 Dòng điện và điện áp trong chu kỳ xung [73] ................................................. 8
Hình 1.6 Quá trình tạo thành phoi EDM [73] ............................................................... 11
Hình 1.7 Dòng chảy khi điện cực rút lên [73] ............................................................... 12
Hình 2.1 Sơ đồ nguyên lý gia công tia lửa điện [73]..................................................... 19
Hình 2.2 Các pha trong một chu kỳ xung điện [75] ...................................................... 20
Hình 2.3 Đồ thị dòng điện và điện áp trong một chu kỳ xung [1] ................................ 21
Hình 2.4 Diễn biến của một quá trình phóng tia lửa điện [1] ........................................ 23
Hình 2.5 Các miệng hố lõm được hình thành liên tiếp [18] .......................................... 25
Hình 2.6 Các lớp bề mặt sau khi gia công [73] ............................................................. 26
Hình 2.7 Mòn điện cực [73] .......................................................................................... 28
Hình 3.1 Máy xung điện CNC 3 trục CM323C ............................................................ 40
Hình 3.2 Điện cực và chi tiết xung ................................................................................ 41
Hình 3.3 Cân điện tử AJ 203 ......................................................................................... 41
Hình 3.4 Máy đo độ nhám SV - 2100 ........................................................................... 42
Hình 3.5 Máy đo độ cứng HV IndentaMet .................................................................... 42
Hình 3.6 Kính hiển vi quang học Leica - DM750 ......................................................... 43
Hình 3.7 Biểu đồ phần dư cho Ra .................................................................................. 47
Hình 3.8 Biểu đồ cột phần dư cho Ra ............................................................................ 47
Hình 3.9 Phần dư được chuẩn hóa với giá trị phù hợp .................................................. 47
Hình 3.10 Ảnh hưởng của các yếu tố đến Ra ................................................................ 48
Hình 3.11 Ảnh hưởng tương tác của các yếu tố đến Ra ................................................ 48
Hình 3.12 Mặt phản hồi Ra với I và Ton ....................................................................... 49
Hình 3.13 2D ảnh hưởng I và Ton lên Ra ....................................................................... 49
Hình 3.14 Mặt phản hồi Ra với U và Ton ....................................................................... 49
Hình 3.15 2D ảnh hưởng U và Ton lên Ra ...................................................................... 49
Hình 3.16 Biểu đồ số dư cho MRR ............................................................................... 55
Hình 3.17 Ảnh hưởng của các yếu tố đến MRR ........................................................... 56
xii
Hình 3.18 Ảnh hưởng tương tác của các yếu tố đến MRR ........................................... 56
Hình 3.19 Mặt phản hồi MRR với U và I ...................................................................... 57
Hình 3.20 2D ảnh hưởng U và I lên MRR .................................................................... 57
Hình 3.21 Mặt phản hồi MRR với I và Ton ................................................................... 57
Hình 3.22 2D ảnh hưởng I và Ton lên MRR .................................................................. 57
Hình 3.23 Mặt phản hồi MRR với U và Ton .................................................................. 57
Hình 3.24 2D ảnh hưởng U và Ton lên MRR ................................................................. 57
Hình 3.25 Sơ đồ thí nghiệm trong EDM ....................................................................... 61
Hình 3.26 Ảnh chụp vết đâm đo độ cứng tế vi lớp trắng HV ....................................... 66
Hình 3.27 Ảnh chụp mẫu đo kim tương đo chiều dày lớp trắng ................................... 66
Hình 3.28 Đồ thị số dư cho tỷ lệ S/N của MRR ............................................................ 67
Hình 3.29 Đồ thị số dư trung bình của MRR ................................................................ 68
Hình 3.30 Đồ thị số dư cho tỷ lệ S/N của Ra ................................................................. 68
Hình 3.31 Đồ thị số dư trung bình của Ra ..................................................................... 69
Hình 3.32 Đồ thị số dư cho tỷ lệ S/N của HV ............................................................... 69
Hình 3.33 Đồ thị số dư trung bình của HV ................................................................... 70
Hình 3.34 Đồ thị số dư cho tỷ lệ S/N của WLT ............................................................ 70
Hình 3.35 Đồ thị số dư trung bình của WLT ................................................................ 71
Hình 3.36 Đồ thị số dư cho tỷ lệ S/N của TWR ............................................................ 71
Hình 3.37 Đồ thị số dư trung bình của TWR ................................................................ 72
Hình 4.1 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến HV ............................................... 74
Hình 4.2 Ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của HV ............................... 75
Hình 4.3 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến WLT ............................................ 77
Hình 4.4 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của WLT ...................... 78
Hình 4.5 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến Ra ................................................. 80
Hình 4.6 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của Ra ........................... 81
Hình 4.7 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến TWR ............................................ 83
Hình 4.8 Ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của TWR ............................ 85
Hình 4.9 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến MRR ............................................ 86
Hình 4.10 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của MRR ................... 88
Hình 4.11 Phương pháp tương tự của Deng’s ............................................................... 95
Hình 4.12 Phân tích kết quả của Pi bằng xác suất thống kê .......................................... 96
Hình 4.13 Tỷ lệ % ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến Pi. .............................. 96
Hình 4.14 Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến Pi ............................................ 99
xiii
Hình 4.15 Ảnh hưởng của I đến đặc tính chất lượng .................................................... 99
Hình 4.16 Ảnh hưởng của U đến đặc tính chất lượng ................................................... 99
Hình 4.17 Ảnh hưởng của Ton đến đặc tính chất lượng ................................................. 99
Hình 4.18 Ảnh hưởng của Toff đến đặc tính chất lượng ................................................ 99
Hình 4.19 Phân tích về S/N của chỉ tiêu tối ưu ........................................................... 100
1
PHẦN MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngày nay gia công Xung điện (Electrical Discharge Machining - EDM) là một
trong những công nghệ quan trọng và phổ biến trên thế giới [1]. Phương pháp EDM là
giải pháp gia công các vật liệu cứng và siêu cứng các chi tiết trong tua bin máy phát
điện, động cơ máy bay, dụng cụ cắt, khuôn mẫu, đặc biệt là các bề mặt có hình dáng
phức tạp mà các phương pháp gia công cắt gọt truyền thống như Tiện, Phay, Mài… rất
khó thực hiện hoặc không thể thực hiện được [73]. EDM sử dụng năng lượng nhiệt để
gia công các bộ phận máy với vật liệu dẫn điện, phương pháp này không có lực cắt và
trong quá trình gia công không có rung động. Tuy vậy EDM còn tồn tại những nhược
điểm như năng suất gia công không cao [3, 4], không gia công được vật liệu không dẫn
điện, để lại trên bề mặt chi tiết gia công lớp trắng có cấu trúc, độ cứng, ứng suất dư khác
lớp kim loại nền. Ở Việt Nam hiện nay khu vực sản xuất cũng được trang bị khá nhiều
máy gia công EDM. Tuy nhiên giá thành khá đắt và việc chuyển giao công nghệ không
đầy đủ nên việc khai thác thiết bị chưa hiệu quả và triệt để. Đã có nhiều công trình
nghiên cứu ở nước ngoài và trong nước về EDM, nhưng do tính phức tạp của nó mà cho
đến nay vẫn còn nhiều câu hỏi liên quan đến lĩnh vực này cần phải giải đáp.
Các nghiên cứu về EDM ngoài nước đã có nhiều công trình khoa học [50 - 72] nghiên
cứu sử dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thực nghiệm, kết hợp với các phương
pháp khác để tối ưu hóa, sử dụng các loại vật liệu điện cực và vật liệu chi tiết gia công
khác nhau, nhằm nâng cao năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết gia công sử dụng
phương pháp gia công EDM. Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu tối ưu hóa các thông
số đầu vào trên máy xung điện để đạt năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết gia công,
sử dụng điện cực đồng nguyên chất (copper), gia công vật liệu SKD11. Trên cơ sở đó,
đề tài khoa học “Nghiên cứu xác định chế độ công nghệ tối ưu khi gia công xung tia
lửa điện bằng điện cực đồng” là cấp thiết.
2. Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu tổng quan về gia công tia lửa điện.
- Cơ sở lý thuyết.
2
- Thực nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số đầu vào là cường độ dòng
điện; điện áp khe hở phóng điện; thời gian phóng điện và thời gian ngừng phóng điện
đến năng suất và chất lượng bề mặt thép làm khuôn được gia công bằng phương pháp
Xung tia lửa điện EDM, với các chỉ tiêu đánh giá là độ cứng tế vi lớp trắng; chiều dày
lớp trắng; mòn điện cực; nhám bề mặt và năng suất bóc tách vật liệu của chi tiết gia
công.
- Tối ưu hóa đơn mục tiêu và đa mục tiêu các thông số công nghệ đầu vào với các
chỉ tiêu đầu ra là năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết gia công.
3. Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm:
- Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm khảo sát để phân tích tác động của
các thông số công nghệ đến chất lượng bề mặt; mòn điện cực và năng suất gia
công. Kế thừa và phát triển kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước về EDM;
- Thực nghiệm gia công để xây dựng hàm quan hệ thông số công nghệ với hàm
mục tiêu: Độ cứng tế vi lớp trắng; chiều dày lớp trắng; nhám bề mặt; mòn điện
cực và năng suất bóc tách vật liệu, gồm các bước:
+ Xây dựng hệ thống thí nghiệm;
+ Tiến hành thực nghiệm;
+ Phân tích kết quả và tối ưu hóa.
- Áp dụng phương pháp Taguchi và phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s cho
các bài toán tối ưu hóa đơn và đa mục tiêu.
4. Đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số công nghệ gồm: cường độ dòng điện (I);
điện áp khe hở phóng điện (U); thời gian phóng điện (Ton); thời gian ngừng phóng điện
(Toff) đến các chỉ tiêu đầu ra là: Độ cứng tế vi bề mặt (HV); chiều dày lớp trắng (WLT).
nhám bề mặt (Ra); mòn điện cực (TWR) và năng suất bóc tách vật liệu (MRR). Trên cơ
sở thực nghiệm gia công bằng công nghệ gia công xung tia lửa điện (EDM), sử dụng
điện cực đồng đỏ (copper) trên bề mặt của chi tiết mẫu từ thép SKD11 đã xử lý nhiệt
đạt độ cứng 58 - 62 HRC.
3
5. Giới hạn nghiên cứu
- Chi tiết gia công xung: SKD11 đã xử lý nhiệt, độ cứng đạt 58 - 62 HRC;
- Điện cực: Đồng đỏ (copper);
- Công nghệ gia công: Xung tia lửa điện;
- Giới hạn các thông số đầu vào:
+ Cường độ dòng điện: I = (1, 2, 3, 4, 5) A;
+ Điện áp khe hở: U = (30, 40, 50, 60, 70) V;
+ Thời gian phóng điện: Ton = (18, 25, 37, 50, 75) µs;
+ Thời gian ngừng phóng điện: Toff = (9, 12, 18, 25, 37) µs.
6. Mục đích nghiên cứu
Mục đích nghiên cứu của đề tài luận án (LA) là: Áp dụng phương pháp tối ưu hóa
đơn mục tiêu và đa mục tiêu, tìm ra bộ thông số tối ưu để giảm độ cứng tế vi lớp trắng
và giảm chiều dày lớp trắng đến mức nhỏ nhất có thể, nhưng vẫn đảm bảo nâng cao
năng suất bóc tách vật liệu, giảm mòn điện cực, giảm độ nhám bề mặt chi tiết gia công
trong gia công EDM.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Bằng nghiên cứu thực nghiệm và áp dụng phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s
a. Ý nghĩa khoa học
để tối ưu hóa, đã xác định được ảnh hưởng của bộ thông số công nghệ đầu vào gồm
cường độ dòng điện (I); điện áp khe hở phóng điện (U); thời gian phóng điện (Ton); thời
gian ngừng phóng điện (Toff) đến độ cứng tế vi bề mặt (HV); chiều dày lớp trắng (WLT);
mòn điện cực (TWR); nhám bề mặt (Ra) và năng suất bóc tách vật liệu (MRR).
b. Ý nghĩa thực tiễn
- Kết quả của đề tài luận án có thể áp dụng vào thực tiễn sản xuất khi gia công EDM;
- Phương pháp nghiên cứu của đề tài luận án có thể làm tài liệu tham khảo trong
công tác nghiên cứu và lựa chọn bộ thông số tối ưu khi gia công EDM.
4
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG TIA LỬA ĐIỆN
1.1 Lịch sử phát triển EDM
Người đầu tiên phát triển máy phóng tia lửa điện với một mạch điện tương tự như
hệ thống đánh lửa trên ô tô là Lazarenko (người Nga) vào năm 1943. Hệ thống này đã
trở thành hệ thống EDM (Electrical Discharge Machining) tiêu chuẩn đầu tiên được sử
dụng trên toàn thế giới (mạch điện trở - tụ điện (R-C) cho máy EDM (hình 1.1)). Những
năm sau đó Lazarenko tiếp tục phát triển hệ thống và thiết kế một hệ thống tự động duy
trì khoảng cách phóng điện từ điện cực tới phôi trong chu kỳ gia công EDM. Nhiều máy
EDM do Lazarenko thiết kế đã được sản xuất trong chiến tranh thế giới thứ II, cho phép
gia công kim loại như Vonfram và Vonfram cacbua. Từ mô hình này, các máy gia công
tia lửa điện được phát triển ở các quốc gia bên ngoài nước Nga, đó là châu Âu và Nhật
Động cơ servo điều khiển điện cực tự động
Điện cực
Điện trở (R)
Khe hở đánh lửa
Chất điện môi
Thùng chứa
Phôi (vật liệu dẫn điện)
Nguồn điện 1 chiều
Tụ điện (C)
Hình 1.1 Sơ đồ nguyên lý gia công tia lửa điện sử dụng mạch điện R-C của Lazarenko [73]
Bản [73].
Năm 1967, một máy cắt dây EDM sản xuất tại Liên Xô đã được trưng bày tại một
triển lãm máy tại Montreal, Quebec, Canada. Máy này đặc trưng điều khiển số chuyển
động bằng động cơ bước, độ chính xác gia công là 0,02 mm. Thời gian cần thiết để cắt
một vết cắt dài 127 mm thép dày 12,7 mm là 180 phút [73]. Điện cực dùng cho máy cắt
dây EDM là dây có đường kính nhỏ (d = 0,1 - 0,3 mm) được quấn thành cuộn. Quá trình
5
phóng điện ăn mòn xảy ra trong môi trường chất điện môi (nước đã khử ion). Sơ đồ máy
Bộ điều khiển
Bộ quấn điện cực dây
Bàn máy có tấm bảo vệ
Tủ điện
Động cơ di chuyển bàn máy
Thúng chứa và bộ lọc chất điện môi
Bàn máy
Đế máy
Hình 1.2 Sơ đồ máy gia công tia lửa điện, điện cực dây [73]
gia công EDM điện cực dây được trình bày ở hình 1.2.
Cho đến nay, phương pháp gia công này đã được phổ biến rộng rãi khắp nơi trên
thế giới. Nguyên tắc của phương pháp này là bắn phá chi tiết để tách vật liệu bằng nguồn
năng lượng nhiệt rất lớn được sinh ra khi cho hai điện cực tiến gần nhau. Trong hai điện
cực này, một đóng vai trò là dao và một đóng vai trò là phôi trong quá trình gia công.
Trong thập niên 1960 đã có nhiều nghiên cứu sâu rộng về gia công EDM và đã giải
quyết được nhiều vấn đề liên quan đến mô hình tính toán quá trình gia công EDM. Trong
thập niên 1970 đã xảy ra cuộc cách mạng về gia công trên máy cắt dây EDM nhờ vào
việc phát triển các máy phát xung công suất lớn, các loại dây cắt và các phương pháp
sục chất điện môi hữu hiệu [21]. Máy gia công tia lửa điện ngày nay sử dụng động cơ
tuyến tính có chuyển động chính xác cao, cập nhật công nghệ điều khiển mới nhất.
6
1.2 Đặc điểm gia công tia lửa điện
* Ưu điểm của gia công tia lửa điện
So với gia công cắt gọt truyền thống thì gia công tia lửa điện có các tính năng
độc đáo:
- Gia công tia lửa điện sử dụng năng lượng nhiệt để gia công nên không có lực
cắt gọt;
- Điện cực dụng cụ dùng trong gia công có độ cứng thấp hơn nhiều so với chi tiết
gia công;
- Có thể gia công vật liệu dẫn điện với độ cứng cao mà phương pháp gia công
truyền thống khó thực hiện;
- Có thể gia công những vị trí hốc khuôn có hình dạng góc hộp vuông kín mà
phương pháp truyền thống không hoặc rất khó gia công được.
* Nhược điểm của gia công tia lửa điện
- Cả phôi và điện cực đều phải dẫn điện;
- Sử dụng chất điện môi khi gia công, chất này không dẫn điện ở điều kiện bình
thường;
- Năng suất gia công không cao;
- Để lại trên bề mặt chi tiết gia công lớp trắng có cấu trúc, độ cứng, ứng suất dư
khác lớp kim loại nền.
1.3 Ứng dụng gia công tia lửa điện
Do nguyên lý gia công khác với gia công truyền thống, năng suất bóc tách kim
loại thấp nên phương pháp gia công bằng tia lửa điện hiện nay thường ứng dụng để gia
công các chi tiết, bộ phận máy, đặc biệt trong sản xuất khuôn mẫu, chi tiết ô tô, hàng
không vũ trụ và các dụng cụ phẫu thuật.
1.4 Một số khái niệm trong gia công tia lửa điện
1.4.1 Chu kỳ gia công
Thông thường, khi gia công xung có thời gian phóng điện và thời gian ngắt khác
nhau và rất ít khi bằng nhau. Để đánh giá hay xác định công suất trung bình trong một
chu kỳ người ta thường sử dụng khái niệm “chu kỳ gia công”. Chu kỳ gia công là khoảng
thời gian thực hiện phóng xung và ngắt xung điện. Tuy nhiên trong chu kỳ ấy, việc đốt
cháy chỉ được thực hiện khi phóng xung nên có thể xem xét tính hiệu quả trong một chu
7
kỳ được xác định bằng tỷ lệ thời gian phóng xung ON trên tổng thời gian phóng xung
ON và ngừng xung OFF.
Chu kỳ gia công = ON / (ON + OFF) (1.1)
Trong đó: ON - thời gian phóng tia lửa điện (s);
OFF - thời gian ngừng phóng tia lửa điện (s).
1.4.2 Điện áp và cường độ dòng điện gia công
Để thực hiện được việc phóng tia lửa điện thì giữa hai điện cực (điện cực dụng
cụ và phôi) phải được duy trì một dòng điện. Khi dòng điện chạy qua một chất điện môi,
điện áp giữa điện cực dụng cụ và phôi được giảm gần như ngay lập tức từ điện áp mạch
100 V xuống (20 ÷ 50) V, Điện áp trong vùng phóng tia lửa điện (hình 1.3) này được
gọi là điện áp gia công. Điện áp gia công phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố trong đó độ
nhớt của chất điện môi và đặc tính điện của chất điện môi khi ion hóa ảnh hưởng lớn
Điểm ion hóa
y á m
p á
n ệ i đ h c ạ m p á
n ệ i Đ
n ệ i Đ
Vùng điện áp xuất hiện tia lửa điện
Thời gian phóng điện
Thời gian
Hình 1.3 Vùng điện áp xuất hiện tia lửa điện [73]
đến giá trị thực tế của điện áp giảm này.
Khi điện áp được áp dụng giữa điện cực và phôi, sau đó chất điện môi được ion
hóa, dòng điện chạy qua khoảng cách phát ra tia lửa. Hình 1.4 minh họa điện áp và
cường độ dòng điện trong một lần phóng tia lửa bình thường.
8
Điểm ion hóa
p á
Điện áp máy
n ệ i Đ
Điện áp Ton
Thời gian
Đồ thị điện áp
I
n ệ i đ g n ò d
ộ đ
Thời gian
Đồ thị I
g n ờ ư C
Hình 1.4 Điện áp và dòng điện khi xuất hiện tia lửa điện [73]
Quá trình ion hóa điện môi diễn ra bất cứ lúc nào trong khoảng thời gian có điện
áp, thời gian phóng điện thay đổi, dựa trên điểm ion hóa của chất lỏng điện môi. Hình
Hình 1.5 Dòng điện và điện áp trong chu kỳ xung [73]
1.5 minh họa quá trình này.
9
1.4.3 Thời gian phóng tia lửa điện Ton
Sự trễ trong điểm ion hóa chất điện môi sẽ làm giảm thời gian phóng tia lửa. Việc
giảm thời gian phóng này làm giảm lượng vật liệu được loại bỏ bởi tia lửa điện. Tuy
nhiên, nguồn cung cấp năng lượng EDM luôn tạo ra tia lửa với thời gian bằng nhau.
Hình 1.5 cho thấy các tia lửa với thời gian bằng nhau, dựa trên điểm ion hóa chất điện
môi.
1.4.4 Thời gian ngừng phóng tia lửa điện Toff
Thời gian ngừng phóng điện phải đủ để vận chuyển phoi ra khỏi vùng gia công
và đủ thời gian chất điện môi ngừng ion hóa, làm ổn định quá trình gia công, nếu Toff
quá dài làm giảm năng suất bóc tách vật liệu. Thời gian phóng điện và thời gian ngừng
phóng điện tạo thành chu kỳ gia công.
1.4.5 Sự ion hóa
Sự ion hóa là quá trình mà một electron bị loại bỏ khỏi nguyên tử, phân tử hoặc
ion. Quá trình này rất quan trọng để dẫn điện trong chất lỏng. Khi các chất lỏng điện
môi không ion hóa, điện áp được áp dụng cho khoảng cách phát ra tia lửa giữa phôi và
điện cực. Tuy nhiên, không có dòng điện giữa điện cực và phôi thông qua chất lỏng điện
môi. Ở đây, dạng sóng vuông tăng từ 0 đến điểm 100 V. Nó vẫn còn đó cho đến khi ngắt
điện làm cho điện áp giảm xuống 0, và được gọi là điện áp mạch hở, điện áp mạch hở
cho hầu hết các nguồn điện EDM là khoảng 100 V. Với khoảng cách giữa điện cực và
phôi nhỏ hơn, chất điện môi ion hóa, xuất hiện tia lửa điện giữa điện cực và phôi. Khi
dòng điện chạy qua chất lỏng, điện áp giữa điện cực và phôi được giảm gần như ngay
lập tức từ điện áp mạch hở 100 V xuống khoảng 20 đến 50 V, là dải điện áp nơi tia lửa
xảy ra. Điện áp này được gọi là điện áp gia công. Độ bền điện môi và các đặc tính điện
của chất lỏng điện môi trong quá trình ion hóa thiết lập giá trị thực tế của điện áp giảm
này.
1.4.6 Sự trễ của ion hóa
Quá trình ion hóa điện môi không phải lúc nào cũng xảy ra vào đầu thời gian có
điện áp. Nó có thể xảy ra bất cứ lúc nào trong khoảng thời gian có điện áp. Hình 1.5
minh họa dạng sóng điển hình cho sự ion hóa điện môi bình thường và trễ, sau khi điện
áp mạch hở được áp dụng cho khoảng cách phát ra tia lửa.
10
1.4.7 Vật liệu điện cực
Vật liệu điện cực phải có tính dẫn điện và có các tính năng như: điểm nóng chảy
cao; dễ dàng gia công; chi phí thấp.
Không có vật liệu điện cực duy nhất cung cấp tất cả các tính năng mong muốn
cho bất kỳ ứng dụng cụ thể. Các loại vật liệu sau đây [73, 14] có thể coi như là một
khuyến cáo về vật liệu điện cực thường được sử dụng cho các máy EDM:
- Đồng vàng (Brass)
Đồng vàng sẵn có, thường sử dụng gia công EDM là bằng đồng thau. Loại vật liệu
này dùng làm điện cực có một tỷ lệ hao mòn thấp khi gia công thép, và tỷ lệ hao mòn
rất cao khi gia công vonfram cacbua. Đồng vàng thường không được khuyến cáo sử
dụng với nguồn cung cấp điện R-C.
- Đồng đỏ (Copper)
Đồng đỏ sẵn có và có thể được coi là đồng nguyên chất (đồng điện phân), thường
dùng để gia công thép. Đồng đỏ rất khó mài, nhưng có đặc điểm chống mòn tốt, thường
được sử dụng cho các máy EDM với nguồn cung cấp điện R-C.
- Đồng vonfram là một vật liệu thiêu kết làm từ đồng và vonfram, với tỷ lệ chung
là 70 % vonfram và 30 % đồng. Nó có đặc tính chống mòn rất tốt. Gia công khó khăn
(trừ mài), đồng vonfram thường được sử dụng để gia công hợp kim cứng (cacbit
vonfram).
- Than chì (Graphite)
Than chì có mật độ hạt khác nhau phụ thuộc vào kích thước hạt (tính bằng micro
mét) của bột được sử dụng làm điện cực. Cỡ hạt 100 microns cho gia công thô, 1 micron
cho gia công tinh. Than chì có khả năng chống mòn tốt, dễ gia công tạo hình nhưng rất
bụi, than chì khi đạt đến nhiệt độ nóng chảy nó chuyển từ trạng thái đặc sang trạng thái
khí (không qua trạng thái chảy loãng), nhiệt độ nóng chảy của than chì rất cao, xấp xỉ
bằng nhiệt độ nóng chảy của vonfram, than chì không được khuyến cáo gia công hợp
kim cứng. Nó cũng không được khuyến cáo sử dụng cho các máy với nguồn cung cấp
điện R-C.
- Đồng than chì là hạt tinh than chì được thâm nhập vào với đồng, có những phẩm
chất của than chì, cộng với độ dẫn điện của đồng.
- Hợp kim kẽm có thể được sử dụng như một vật liệu điện cực, nhưng có đặc tính
chống mòn kém.
11
1.4.8 Phoi EDM
EDM là một quá trình mà các mảnh phoi (chip) được tạo ra bởi năng lượng nhiệt
phát sinh từ sự bắn phá của phôi và điện cực bằng các ion và electron dương. Hình 1.6
Điện cực
Cực âm
Chất điện môi
Bắn phá của ion dương
Mảnh phoi
Cột tia lửa điện
Bắn phá của electron
Đám mây khí
Cực dương
Chi tiết (phôi)
Hình 1.6 Quá trình tạo thành phoi EDM [73]
minh họa việc tạo thành phoi từ việc bắn phá bề mặt.
Sự hình thành phoi: Với điện cực âm, các ion dương bị hút vào bề mặt điện cực.
Các ion va vào bề mặt này với lực và nhiệt làm bốc hơi bề mặt. Đồng thời, các electron
bị hút mạnh về phía phôi gia công kết quả cũng làm bốc hơi bề mặt phôi. Sự hóa hơi từ
bề mặt điện cực và phôi gia công hình thành các hình cầu rỗng trong chất lỏng điện môi
tạo thành phoi. Các mảnh phoi EDM chứa vật liệu từ cả điện cực và phôi gia công. Khi
cực điện được phân cực dương, điện cực bị bắn phá bởi các electron và các phôi phân
cực âm được bắn phá bởi các ion dương. Mỗi tia lửa tạo ra một mảnh phoi và có từ
2.000 đến 500.000 tia lửa được phóng ra sau mỗi giây. Các mảnh phoi rất nhỏ, nếu các
mảnh phoi không được loại bỏ với cùng tốc độ chúng được tạo ra, chúng sẽ ở trong khe
hở phóng điện ảnh hưởng đến quá trình phát ra tia lửa [73].
Dòng chảy của chất điện môi: sẽ đảm nhiệm việc loại bỏ phoi trong khe hở phóng
điện bằng áp lực dòng chảy, khe hở dòng chảy chảy qua, dòng chảy phía ngoài, chuyển
động lên xuống của điện cực.v.v…
12
Điện cực Đi xuống
Vòi phun có áp lực
Điện cực
Dòng chảy phun vào khu vực gia công
Phoi được tạo ra từ khu vực phóng tia lửa điện
Chi tiết
Điện cực Rút lên
Vòi phun có áp lực
Điện cực
Dòng chảy với chip EDM
Dòng chảy tràn vào khu vực gia công khi điện cực rút lên
Phoi được đưa ra ngoài cùng dòng chảy
Chi tiết
Hình 1.7 Dòng chảy khi điện cực rút lên [73]
Hình 1.7 minh họa dòng áp suất qua điện cực và phôi gia công. Sử dụng dòng chảy
áp lực, dẫn điện môi chảy qua khoảng cách phát ra tia lửa đối với điện cực và phôi gia
công. Dòng chảy ngoài loại bỏ phoi EDM. Thông thường, một vòi phun bên ngoài được
sử dụng để dẫn chất lỏng đến khu vực gia công, dòng chảy này sẽ loại bỏ phoi ra khỏi
khu vực phát ra tia lửa một cách dễ dàng.
1.4.9 Loại mạch điện của máy xung
Máy EDM sử dụng các loại tia lửa điện khác nhau phụ thuộc vào các mạch điện
tử được cung cấp. Tia lửa thường được tạo ra bởi một trong hai loại mạch điện EDM:
- Mạch điện trở - tụ điện (R-C);
- Mạch công tắc ON/OFF điện tử.
Cả hai loại mạch công tắc ON/OFF điện tử và mạch R-C được sử dụng trong gia
công xung và cắt dây. Nhìn chung, mạch R-C ứng dụng cho chi tiết đòi hỏi có bề mặt
mịn cao hoặc cho khoan lỗ nhỏ, lỗ chính xác. Loại mạch công tắc ON/OFF điện tử cung
cấp khả năng gia công với điện cực than chì hoặc các điện cực kim loại với cường độ
dòng điện cao hơn.
13
1.5 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về EDM
1.5.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước
EDM là một phương pháp gia công không truyền thống [1, 73] được sử dụng phổ
biến để tạo các bề mặt định hình ở các thép đã qua nhiệt luyện. Phương pháp này sử
dụng các tia lửa điện sinh ra trong khe hở phóng điện giữa điện cực và phôi được ngâm
trong dung dịch điện môi, làm nóng chảy và bay hơi vật liệu gia công để hình thành
dạng bề mặt theo yêu cầu [7]. Năng suất và chất lượng của bề mặt gia công có ảnh hưởng
trực tiếp đến giá thành sản phẩm. Khuôn mẫu là dạng sản phẩm được tạo hình bằng
EDM là chủ yếu [8, 14], là dạng sản phẩm có giá trị kinh tế cao.
Hiện nay, việc lựa chọn các thông số công nghệ trên máy EDM tại các doanh
nghiệp thường dựa vào kinh nghiệm thực tiễn, các khuyến nghị của sổ tay hoặc tài liệu
hướng dẫn đi kèm với máy. Điều này dẫn tới hiệu quả sử dụng của máy EDM chưa cao.
Nghiên cứu tối ưu hóa các thông số công nghệ trong EDM bằng các mô hình thực
nghiệm là một giải pháp tiên tiến và phù hợp để khắc phục những hạn chế trên [12, 22,
24].
Có nhiều đề xuất giải pháp mới để cung cấp dòng dung dịch điện môi trong gia
công EDM bằng điện cực dây. Trong nghiên cứu của mình, tác giả Bharat C. Khatri và
các cộng sự [20] đã đề xuất một phương pháp mới sử dụng dòng chảy đồng tâm của chất
điện môi dạng khí cho quá trình WEDM. Điện cực dây vonfram, phôi gia công là hợp
kim titan dạng tấm mỏng Ti-6Al-4V, đã được sử dụng cho các thí nghiệm với chế độ
dòng chảy bên và dòng chảy đồng tâm với một luồng khí nén làm điện môi. Dòng điện,
áp suất khí nén, thời gian phát xung và thời gian ngừng phát xung đã được chọn làm
tham số quá trình và các tác động lên tốc độ cắt, chiều rộng rãnh cắt và tốc độ loại bỏ
vật liệu (MRR) đã được nghiên cứu. Kết quả dòng chảy khí đồng tâm có tốc độ cắt cao
hơn 18 %, chiều rộng rãnh cắt nhỏ hơn 7 %, MRR cao hơn 10 % so với dòng chảy bên.
Hạn chế của phương pháp này là chế tạo hệ thống phức tạp và tốn kém hơn.
Nghiên cứu tối ưu hóa các thông số công nghệ trong EDM bằng các mô hình thực
nghiệm là một giải pháp tiên tiến và phù hợp. Bằng nghiên cứu thực nghiệm gia công
thép hợp kim 718 trên máy lai xung điện và mài bằng đá mài kim cương, dung dịch điện
môi trộn hạt mài, tác giả Deepak Rajendra Unune và các cộng sự [21] dựa trên phương
pháp phản hồi bề mặt để tối ưu hóa đa mục tiêu cho năng suất bóc tách vật liệu đạt được
14
cao nhất là 13,90 mm3/phút và nhám bề mặt Ra thấp nhất là 2,484 µm. Nghiên cứu này
cho thấy việc bổ sung các hạt mài trong chất lỏng điện môi giúp tăng cường đáng kể
hiệu suất của quá trình.
Taguchi và RSM là hai kỹ thuật tối ưu được sử dụng phổ biến trong EDM và các
công nghệ gia công không truyền thống khác [23, 26]. Trong tài liệu này tác giả thống
kê các nghiên cứu sử dụng phương pháp Taguchi và RSM, kết hợp với các phương pháp
tối ưu hóa như: mạng nhân tạo ANN; tối ưu hóa bầy đàn PSO; phân tích quan hệ xám
GRA; giải thuật di truyền GA...
Phương pháp Taguchi khá dễ dàng khi kết hợp với các phương pháp tối ưu đa mục
tiêu khác [26]. Trong nghiên cứu [25] Taguchi kết hợp với Topsis để tối ưu hóa khi gia
công EDM, dung dịch điện môi kết hợp giữa dầu EDM và dầu cọ, thép mangan được
chọn làm chi tiết gia công, các thông số đầu vào được chọn là: I; Ton; Toff, phần mềm
Minitab17 được dùng để phân tích, kết quả tối ưu cho hai chỉ tiêu đầu ra là MRR và Ra
là bộ thông số đầu vào: I = 15 A, Ton = 100 µs và Toff = 50 µs.
Taguchi được kết hợp với ANN và RSM để xác định giá trị MRR và Ra trong
WEDM cho Ti50Ni40Co10 [27], thiết kế thí nghiệm mảng trực giao L25. Kết quả cho
thấy Taguchi - ANN cho độ chính xác cao hơn và giá trị lỗi nhỏ hơn so với Taguchi -
RSM.
Sử dụng kỹ thuật kết hợp của RSM với Fuzzy và Topsis để tối ưu hóa đồng thời
4 chỉ tiêu chất lượng trong EDM cho vật liệu Ti-6Al-4V, và bộ thông số công nghệ tối
ưu đã được xác định [28]. Tuy nhiên, so với phương pháp Taguchi thì số lượng thí
nghiệm rất lớn và mức được khảo sát của mỗi thông số ít hơn.
Các phương pháp Taguchi - Triangular Fuzzy - Topsis đã được kết hợp để tối ưu
hóa đồng thời 5 chỉ tiêu chất lượng trong EDM, điện cực đồng và thép các bon crom
được đưa vào thí nghiệm. Kết quả đã cho thấy sự kết hợp này có hiệu quả trong bài toán
đa mục tiêu [29].
MRR lớn hơn và TWR nhỏ hơn, đây là các kết quả nhận được trong bài toán tối
ưu đa mục tiêu trong EDM cho silicon nitride - Titanium nitride bằng Taguchi - Topsis
và Taguchi - GRA. Đây là hai giải pháp phù hợp với bài toán đa mục tiêu trong lĩnh vực
này [30].
Taguchi - GRA đã được kết hợp để giải bài toán tối ưu hóa đồng thời 3 chỉ tiêu
chất lượng (MRR, EWR và OC) trong EDM cho Cp Titanium [31]. Kết quả phân tích
15
đã cho thấy bộ thông số tối ưu nhận được bằng tính toán khác với bộ thông số trong
phân tích ANOVA tỷ số S/N của quan hệ xám.
Nghiên cứu thực hiện tính toán có sự kết hợp Taguchi - Topsis để xác định bộ
thông số công nghệ tối ưu trong bài toán đa mục tiêu của WEDM [32], ba thực nghiệm
được đưa vào để nghiên cứu chứng minh ứng dụng của phương pháp Topsis. Kết quả
cho thấy Topsis có thể là giải pháp hiệu quả để giải bài toán đa mục tiêu trong EDM và
các lĩnh vực công nghệ khác.
MRR và Ra là các chỉ tiêu chất lượng đã được tối ưu hóa đồng thời trong WEDM
bằng hai giải pháp Taguchi - Topsis và Taguchi - GRA [33], thép EN31 được đưa vào
thí nghiệm với mảng trực giao Taguchi L27. Kết quả được phân tích và so sánh giữa hai
sự kết hợp này, cho thấy rằng Topsis có hiệu quả lớn hơn.
ANOVA trong bài toán đa mục tiêu của WEDM cho thép trắng bằng Taguchi và
GRA được thực hiện [34], chỉ tiêu chất lượng là nhám bề mặt và chiều rộng rãnh được
đưa vào làm chỉ tiêu đánh giá. ANOVA cho Taguchi và GRA đã được thực hiện, bộ
thông số tối ưu đã được xác định bằng hai phương pháp trên có sai khác không đáng kể.
Ngoài ra tối ưu hóa đa mục tiêu cho nhôm 7075 khi khoan EDM bằng lý thuyết
quan hệ xám Taguchi, chất lượng bề mặt cũng được phân tích là tốt [35]. Bằng sự kết
hợp Taguchi - Topsis với ANOVA để tối ưu hóa, được thực hiện với thép M2, mảng
trực giao Taguchi L36 được đưa vào thực nghiệm. Kết quả đánh giá hiệu quả gia công
trong EDM đã được cải thiện xấp xỉ 10,47 % [36].
Phân tích tỷ số S/N của chỉ số tối ưu (C*) trong Taguchi - Fuzzy - Topsis đã được
sử dụng để xác định bộ thông số tối ưu trong bài toán tối ưu đa mục tiêu trong EDM
[37], với vật liệu thép trắng 304, mảng trực giao Taguchi L9.
Tính toán bài toán đa mục tiêu bằng Taguchi - Topsis đã cho bộ thông số tối ưu
khác với kết quả nhận được bằng phân tích ANOVA tỷ số S/N cho chỉ số tối ưu C*
trong EDM sử dụng điện cực ống đồng nano [38], gia công thép công cụ AISI D2.
Khi sử dụng Taguchi - Fuzzy để tối ưu hóa đa mục tiêu trong EDM cho inconel
825 [39]. Cho thấy MRR tăng 103,25 % và Ra giảm 32,11 %. Đây là giải pháp kỹ thuật
với hiệu quả tốt cho các kỹ thuật viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này.
Sự kết hợp của ANOVA và Taguchi - Topsis để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu
trong EDM khoan thép trắng 304, mảng trực giao L27 được thiết kế, với các thông số
16
đầu vào là: U; I; Ton; Toff. Kết quả tối ưu đã cho hiệu quả tốt hơn ( 37 %). Đây có thể
là giải pháp tốt trong thực tiễn sản xuất [40].
Phương pháp Topsis - Simos đã được sử dụng để tối ưu hóa đồng thời 7 chỉ tiêu
chất lượng, với mảng trực giao L27, trong EDM khoan thép AISI 304 [41]. Bộ thông số
tối ưu bao gồm: U; I; Ton; tốc độ cấp điện cực đã được xác định.
Kỹ thuật ANOVA tỷ số S/N cho chỉ tiêu tối ưu () trong Taguchi - GRA đã xác
định được bộ thông số tối ưu trong WEDM [42], mảng trực giao L16, cho bốn tham số
gia công ở bốn mức được chọn để tiến hành các thí nghiệm cho vật liệu chi tiết gia công
AA7178-10 wt.% ZrB2.
MRR và Ra được sử dụng là các chỉ tiêu tối ưu. Sự kết hợp Taguchi - AHP -
Topsis đã được sử dụng trong bài toán tối ưu đa mục tiêu của công nghệ gia công không
truyền thống [43]. Sự kết hợp này đã dẫn đến việc lựa chọn trọng số của các chỉ tiêu
chất lượng đơn giản. Lỗi xuất hiện trong phương pháp này rất ít, cán bộ kỹ thuật không
cần thiết phải có trình độ quá cao.
Nghiên cứu cấu trúc lớp bề mặt tối ưu sau khi gia công WEDM trên thép 2205
DSS đã được các nhà khoa học thực hiện [47].
Lớp trắng trên bề mặt gia công sau quá trình WEDM đã được phân tích và đánh
giá một cách khá sâu sắc thông qua nhiều yếu tố như thành phần hóa học, trạng thái hợp
kim, cơ tính và môdul đàn hồi E cho vật liệu gia công là hợp kim tổng hợp X140
CrMoV5-4-4PM và Inconel 825 [48, 51]. Tuy nhiên, vẫn cần phải có những phân tích
và xem xét kỹ hơn nữa để xác định được sự phù hợp của lớp trắng với yêu cầu làm việc
của các loại khuôn mẫu.
Nhiều thuật toán tối ưu đã được nghiên cứu để tối ưu hóa đa mục tiêu trong EDM
như: GRA, ANN, PSO, Topsis... [49, 50]. Tuy nhiên, các kết quả nhận được từ các
phương pháp này là khác nhau trong nhiều bài toán tối ưu cụ thể, điều này đã gây khó
khăn với việc lựa chọn bộ thông số tối ưu và kết quả tối ưu. Đây là một vấn đề cần được
quan tâm nghiên cứu.
1.5.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Ở trong nước, một số kết quả nghiên cứu được công bố về quá trình gia công
xung điện. Trong các nghiên cứu đó, các tác giả đã đánh giá sự ảnh hưởng của chế độ
công nghệ khi xung gồm 3 thông số chính là điện áp đánh lửa U, cường độ dòng phóng
17
tia lửa điện I, thời gian phóng xung Ton đến chất lượng bề mặt là độ nhám, đến độ chính
xác tạo hình [7]. Trên cơ sở nghiên cứu sự ảnh hưởng của chế độ công nghệ, các tác giả
[12] đã thực hiện bài toán tối ưu hóa với hàm mục tiêu là độ mòn tương đối của điện
cực.
Cũng bằng nghiên cứu thực nghiệm, tác giả Hoàng Vĩnh Sinh [9] đã thực hiện
tối ưu hóa quá trình gia công kim loại trên máy xung tia lửa điện theo hướng đơn mục
tiêu. Tác giả Vũ Quang Hà đã nghiên cứu ảnh hưởng của chế độ công nghệ đến năng
suất và chất lượng bề mặt khi gia công bằng phương pháp cắt dây tia lửa điện [10].
Nguyễn Hữu Phấn [11] sử dụng Taguchi thiết kế thực nghiệm, với bột Titan trộn
vào dung dịch điện môi, sử dụng điện cực đồng và graphit, chi tiết gia công SKD11,
SKD61, SKT4; phương pháp Taguchi - GRA được sử dụng để tối ưu hóa với kết luận
nồng độ bột 10g/l cho năng suất và chất lượng bề mặt gia công cao.
Khoa học công nghệ phát triển, các dạng bài toán tối ưu hóa được đặt ra. Giải
pháp để thực hiện bài toán tối ưu hóa không chỉ đơn mục tiêu mà còn hướng tới đa mục
tiêu. Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết, các tác giả [4, 9] đã thực hiện bài toán tối ưu hóa
theo phương pháp bầy đàn (PSO) và giải thuật di truyền (GA). Đây là một giải pháp tích
cực giúp cho việc thực hiện bài toán đa mục tiêu hài hòa hơn.
Việc lựa chọn các trọng số của các chỉ tiêu chất lượng tối ưu trong EDM rất phức
tạp, và trong rất nhiều trường hợp chỉ được lựa chọn theo kinh nghiệm. Giá trị trọng số
của các chỉ tiêu chất lượng được lựa chọn thông qua ý kiến của các chuyên gia thường
cho kết quả với độ tin cậy không cao, bởi vậy việc đề xuất các giải pháp lý thuyết để
xác định kết quả của bài toán đa mục tiêu là rất cần thiết [44]. AHP - Topsis và AHP -
GRA đã được giới thiệu và có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Sự kết hợp
của Taguchi - AHP - Deng’s đã được đề xuất để tối ưu hóa đa mục tiêu trong gia công
EDM điện cực dây (WEDM) [45], mảng trực giao L18 được thiết kế cho vật liêu gia
công là nhôm 6061. Tuy nhiên, nghiên cứu này chưa thực hiện phân tích ANOVA hệ số
S/N cho Pi để xác định bộ thông số công nghệ tối ưu. Trong nhiều trường hợp, Deng’s
là giải pháp có thể cải thiện được những lỗi của Topsis trong giải các bài toán đa mục
tiêu [46].
Từ các nghiên cứu trong và ngoài nước, các kết quả đã đạt được của các nghiên
cứu trên, kế thừa những ưu điểm của phương pháp AHP - Deng’s, kết hợp với yêu cầu
cấp thiết của thực tiễn sản xuất EDM trong nước, tác giả đề xuất chọn giải pháp: Sử
18
dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm, các chỉ tiêu chất lượng gồm độ cứng
tế vi lớp trắng (HV); chiều dày lớp trắng (WLT); nhám bề mặt (Ra); mòn điện cực
(TWR) và năng suất bóc tách vật liệu (MRR) trong EDM được sử dụng đưa vào nghiên
cứu, các thông số công nghệ gồm điện áp khe hở phóng điện (U); cường độ dòng điện
(I); thời gian phóng điện (Ton); thời gian ngừng phóng điện (Toff) được chọn là các thông
số đầu vào. Phương pháp taguchi được sử dụng để tối ưu hóa đơn mục tiêu; Phương
pháp Taguchi - AHP - Deng’s được sử dụng để tối ưu hóa 5 mục tiêu chất lượng trong
EDM để gia công thép SKD11, sử dụng điện cực đồng (copper).
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Thông qua việc nghiên cứu tổng quan về gia công tia lửa điện có thể kết luận:
1. Gia công bằng tia lửa điện đã được phát triển mạnh trong hàng chục năm qua,
góp phần nâng cao khả năng gia công vật liệu trong chế tạo máy;
2. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về EDM đặc biệt tại Việt Nam phần cần được
đưa vào nghiên cứu sâu là ảnh hưởng của chế độ công nghệ đến đặc tính lớp trắng bề
mặt gia công;
3. Trên cơ sở đó định hướng nghiên cứu của đề tài luận án là: Nghiên cứu xác
định chế độ công nghệ tối ưu khi gia công xung tia lửa điện bằng điện cực đồng với 4
thông số công nghệ được lựa chọn là thông số đầu vào là: cường độ dòng điện (I); điện
áp khe hở phóng điện (U); thời gian phóng điện (Ton); thời gian ngừng phóng điện (Toff);
5 chỉ tiêu đánh giá được lựa chọn là thông số đầu ra là: Độ cứng tế vi bề mặt (HV); chiều
dày lớp trắng (WLT); nhám bề mặt (Ra); mòn điện cực (TWR); năng suất bóc tách vật
liệu (MRR).
19
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Cơ sở lý thuyết gia công tia lửa điện
Theo tài liệu [1, 18] cơ sở lý thuyết gia công tia lửa điện được tìm hiểu trên các
khía cạnh: bản chất vật lý; cơ chế tách vật liệu; đặc tính về điện; lượng hớt vật liệu; chất
lượng bề mặt; mòn điện cực; chất điện môi.
2.1.1 Bản chất vật lý của quá trình phóng tia lửa điện
Gia công tia lửa điện là một quá trình gia công hớt đi một phần vật liệu trên chi
tiết gia công dựa trên sự phóng điện giữa điện cực và phôi trong chất điện môi (thường
là hydrocarbon) làm nóng chảy và bốc hơi bề mặt phôi và điện cực, điện cực thường
Điện cực
Hiệu điện thế
Tia lửa xuất hiện khi chất điện môi ion hóa
Chất điện môi
Phôi
Hình 2.1 Sơ đồ nguyên lý gia công tia lửa điện [73] Khi gia công tia lửa điện, điện cực không tiếp xúc vật lý với phôi để loại bỏ vật
đóng vai trò là dụng cụ cắt.
liệu như sự tiếp xúc của dụng cụ cắt với phôi trong gia công truyền thống, do vậy không
có lực cắt do điện cực tạo ra. Điện cực luôn luôn có khoảng cách cần thiết so với phôi
để duy trì khe hở phóng điện. Có khoảng 2.000 đến 500.000 tia lửa điện xuất hiện đồng
thời trong một giây trong quá trình gia công. Tia lửa điện được phóng ra từ điểm gần
nhất giữa điện cực và phôi, việc bóc tách vật liệu xảy ra ở cả điện cực và phôi, nên
khoảng cách giữa điện cực và phôi tại điểm đó tăng lên, tia lửa tiếp theo sẽ xuất hiện tại
điểm gần nhất kế tiếp, cứ như thế tia lửa sẽ xuất hiện trên khắp bề mặt gia công của phôi
20
và điện cực [73]. Xung điện là một dạng gia công tia lửa điện mà điện cực làm dụng cụ
gia công có hình dạng tương ứng với hình dạng của chi tiết gia công. Cắt dây tia lửa
điện sử dụng điện cực dây chuyển động liên tục, phóng tia lửa điện cắt đứt phôi tạo ra
hình dáng chi tiết.
Nguyên lý: Điện áp một chiều được thiết lập giữa điện cực và phôi, khe hở giữa
phôi và điện cực được điền đầy chất điện môi (hình 2.1). Khi điện cực tiến đến gần phôi,
ở khoảng cách nhất định, chất điện môi bị ion hóa và xuất hiện tia lửa điện đốt nóng,
làm tan chảy và bốc hơi vật liệu. Khi dòng điện bị ngắt đột ngột, quả bóng hơi vỡ ra tạo
thành phoi [73]. Quá trình này bao gồm 3 pha được tạo thành theo một chu kỳ được mô
tả như sau (hình 2.2):
Pha 1: Điện áp 1 chiều giữa điện cực và phôi ở điểm gần nhau nhất tạo ra điện
trường mạnh nhất làm chất điện môi bị ion hóa, tia lửa xuất hiện.
Pha 1: Ion hóa
và đánh lửa;
Pha 2: Phóng
tia lửa điện;
Pha 3: Nóng
chảy và bốc hơi
vật liệu tạo
Hình 2.2 Các pha trong một chu kỳ xung điện [75]
thành phoi.
21
Pha 2: Kênh phóng điện được hình thành, cường độ dòng điện thể hiện năng suất
gia công, tương ứng với 1Ampere có 6.25 × 1018 điện tử đi qua điện cực và phôi trong
một giây. Một điều lý thú là tốc độ của tia lửa điện di chuyển với vận tốc gần với vận
tốc ánh sáng, bằng 299,274 km/giây, tốc độ này bằng khoảng 7 lần chu vi trái đất tính ở
đường xích đạo trong một giây. Trong mỗi lần phóng điện, hàng triệu điện tử di chuyển
dễ dàng trong cột chất điện môi đã được Ion hóa giữa điện cực và phôi với vận tốc ánh
sáng. Trong quá trình ấy, các điện tử được giải phóng và được phân cực, các điện tử
mang điện tích dương bị hút về điện cực âm, các điện tử mang điện tích âm bị hút về
điện cực dương (điện cực và phôi có thể đấu cực âm hoặc dương). Các điện tử có nhiệt
độ 8000oC đến 12000oC bắn phá làm nóng chảy và bốc hơi bề mặt phôi và điện cực.
Cần lưu ý rằng chất điện môi không phải luôn luôn ion hóa tại điểm bắt đầu của chu kỳ
ON (chu kỳ phóng điện). Nó có thể xảy ra bất cứ lúc nào trong khoảng thời gian điện
áp ON giữa điện cực và phôi, khi ion hóa chất điện môi diễn ra, dòng điện chạy qua khe
hở phóng điện dưới hình thức tia lửa điện. Sự trễ của ion hóa chậm phát ra tia lửa trong
thời gian ON khiến cho thời gian phóng điện giảm, dẫn đến làm giảm số lượng vật liệu
bị loại bỏ bởi các tia lửa. Tuy nhiên, nguồn cung cấp điện trong EDM luôn luôn tạo ra
thời gian phóng tia lửa điện bằng nhau. Thời gian phóng điện của các lần phóng tia lửa
điện như nhau mặc dù thời điểm ion hóa khác nhau, điều đó đảm bảo lượng bóc tách vật
liệu như nhau và đồng đều trên bề mặt chi tiết [73].
Pha 3: Máy phát ngắt dòng điện, giữa điện cực phôi và điện cực dụng cụ không
còn điện áp, kênh phóng điện biến mất, quả bóng hơi bị làm nguội đột ngột nên vỡ ra
tạo thành phoi. Trong phoi này có cả vật liệu của phôi và điện cực nhưng chủ yếu là vật
liệu của phôi.
Hình 2.3 Đồ thị dòng điện và điện áp trong một chu kỳ xung [1]
Đồ thị dòng điện và điện áp trong các chu kỳ xung được mô tả như hình 2.3.
22
Các ký hiệu trên hình 2.3 gồm:
1. te: Thời gian phát xung;
2. td: Độ trễ đánh lửa;
3. ti: Độ dài xung máy phát;
4. t0: Khoảng cách xung;
5. tp: Thời gian chu kỳ xung;
6. Ui: Điện áp máy phát mở;
7. Ue: Điện áp phóng tia lửa điện;
8. Ie: Dòng phóng tia lửa điện.
2.1.2 Cơ chế tách vật liệu
Các đặc tính tách vật liệu đầu tiên phụ thuộc vào năng lượng tách vật liệu. Nếu gọi
năng lượng tách vật liệu là We, theo tài liệu [1]:
We = Ue.Ie.te (J) (2.1)
Trong đó: Ue, Ie là các giá trị trung bình của điện áp và dòng điện được lấy trong
khoảng thời gian phát xung te. Dòng điện tổng cộng trong kênh plasma qua khe hở phóng
điện là tổng của các dòng điện tử chạy tới cực dương (a-nốt) và dòng các ion dương
chạy tới cực âm (ca-tốt). Do khối lượng của các ion dương lớn hơn trên 100 lần so với
khối lượng các điện tử, nên có thể bỏ qua tốc độ của các ion dương khi xuất phát các
xung điện so với tốc độ của điện tử. Mật độ điện tử tập trung tới bề mặt cực dương (a-
nốt) cao hơn nhiều lần so với mật độ ion dương tập trung tới bề mặt cực âm (ca-tốt)
trong khi mức độ tăng của dòng điện rất lớn trong khoảnh khắc đầu tiên của sự phóng
điện. Điều này là nguyên nhân gây ra sự nóng chảy rất mạnh cực dương (a-nốt) trong
chu kỳ này. Dòng ion dương chỉ đạt tới cực âm (ca-tốt) trong micrô giây đầu tiên. Các
ion dương gây ra sự nóng chảy và bốc hơi của vật liệu ca-tốt. Do đó có hiện tượng điện
cực bị mòn. Vật liệu điện cực khi tiếp xúc với plasma này ở một pha có áp lực cao tới 1
kbar và nhiệt độ cực cao tới 10.000°C trong kênh plasma. Một lý do quan trọng của việc
thoát ra vật liệu bị chảy lỏng là sự đột ngột biến mất của của kênh plasma khi dòng điện
bị ngắt. Ngay lập tức áp suất tụt xuống bằng áp suất xung quanh sau khi ngắt dòng điện.
Nhưng nhiệt độ của dòng chất lỏng lại không hạ nhanh như thế nên gây ra sự nổ và bốc
hơi của chất lỏng hiện có. Tốc độ cắt của dòng điện và mức độ sụt của xung dòng điện
23
sẽ quyết định tốc độ sụt áp suất và sự bắt buộc nổ vật liệu chảy lỏng. Thời gian sụt của
Hình 2.4 Diễn biến của một quá trình phóng tia lửa điện [1]
dòng điện là yếu tố quyết định đối với độ nhám bề mặt gia công.
Vì lượng vật liệu được hớt đi phụ thuộc vào điện áp, cường độ dòng điện và thời
gian nên các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu một cách chính xác tuần tự theo thời gian
của điện áp và dòng điện trong lúc phóng tia lửa điện, đo điện áp và dòng điện ở các
khoảng thời gian đã cho từ thời điểm phóng điện (t = 0) đến thời điểm ngắt điện (nghĩa
là vào khoảng t = 300 μs) theo mô tả trên hình 2.4 [1].
2.1.3 Đặc tính về điện của sự phóng tia lửa điện
Dựa vào các đặc tính thời gian của sự phóng tia lửa điện có thể nhận ra các đặc tính
về điện [1]. Các đặc tính này chính là thông số điều chỉnh quan trọng nhất của quá trình
gia công. Mỗi máy phát của thiết bị gia công tia lửa điện đều có nhiệm vụ là cung cấp
năng lượng làm việc cần thiết. Trước đây thường sử dụng các máy phát có tụ bù. Nhược
điểm của loại máy này là 50 % năng lượng tích trữ trong điện trở bị biến thành nhiệt, vì
vậy loại máy này chỉ có hiệu suất khoảng 50 %. Ngày nay các tụ bù này chỉ được sử
dụng trong các bộ ngắt xung để thực hiện tối ưu việc gia công đơn giản.
Máy phát điện hiện đại của một thiết bị gia công tia lửa điện là một máy phát xung
tĩnh. Ở đây năng lượng được điều khiển bằng điện tử nhưng không có yếu tố bù. Nguyên
lý tác dụng của máy phát xung tĩnh thực hiện được trước hết thông qua sự phát triển của
24
các sản phẩm điện tử hiện đại. Máy phát xung tĩnh có ưu việt lớn ở độ linh hoạt của các
thông số điều chỉnh. Qua đó, mỗi trường hợp gia công có thể được giải quyết dưới quan
điểm là điện cực phải mòn ít nhất và chất lượng bề mặt gia công tối ưu. Muốn vậy tất
cả các thông số của quá trình gia công phải được điều chỉnh phù hợp. Các thông số của
điện áp đó bao gồm:
- Điện áp đánh lửa Uz: Đây là điện áp cần thiết để dẫn tới sự đánh lửa tia lửa điện,
nó được cung cấp cho điện cực và phôi khi máy phát được đóng điện, gây ra sự phóng
tia lửa điện để đốt cháy vật liệu. Điện áp đánh lửa Uz càng lớn thì phóng điện càng nhanh
và cho phép khe hở phóng điện càng lớn.
- Thời gian trễ đánh lửa td: Đó là thời gian giữa lúc đóng điện máy phát và lúc xảy
ra phóng tia lửa điện. Khi đóng điện máy phát lúc đầu chưa xảy ra hiện tượng gì. Điện
áp duy trì ở điện áp đánh lửa Uz, dòng điện vẫn bằng 0. Sau khoảng thời gian trễ td mới
xảy ra hiện tượng phóng tia lửa điện, dòng điện từ không tăng vọt lên giá trị Ie.
- Điện áp phóng tia lửa điện Ue: Khi bắt đầu phóng tia lửa điện thì điện áp sụt từ Uz
xuống giá trị Ue.
- Dòng phóng tia lửa điện Ie: Là giá trị trung bình của dòng điện từ khi bắt đầu phóng
tia lửa điện đến khi ngắt điện. Khi bắt đầu phóng tia lửa điện dòng điện tăng mạnh từ
không đến giá trị Ie, kèm theo là sự đốt cháy. Ie ảnh hưởng lớn nhất lên lượng hớt vật
liệu, lên độ mòn điện cực và chất lượng bề mặt gia công. Nhìn chung Ie càng lớn thì
lượng hớt vật liệu càng lớn, độ nhám càng lớn nhưng độ mòn điện cực giảm.
- Thời gian phát xung te: Là khoảng thời gian giữa lúc bắt đầu phóng tia lửa điện và
lúc ngắt điện (thời gian có dòng điện Ie trong 1 lần phóng điện).
- Độ kéo dài xung ti: Là khoảng thời gian giữa hai lần đóng ngắt của máy phát trong
cùng 1 chu kỳ phóng tia lửa điện. Độ kéo dài xung ti là tổng của thời gian trễ đánh lửa
td và thời gian phát xung te theo tài liệu [1]:
ti = td + te (µs) (2.2)
Độ kéo dài xung ảnh hưởng đến:
+ Tỷ lệ bóc tách vật liệu (MRR);
+ Độ mòn điện cực (TWR);
+ Chất lượng bề mặt gia công.
- Khoảng cách xung t0: Là khoảng thời gian giữa hai lần đóng ngắt của máy phát
giữa 2 chu kỳ xung kế tiếp nhau, t0 còn được gọi là độ kéo dài nghỉ của xung. Phải giữ
25
cho t0 nhỏ để có thể đạt được lượng hớt vật liệu tối đa. Nhưng khoảng cách xung t0 phải
đủ lớn để có đủ thời gian thôi ion hóa chất điện môi trong khe hở phóng điện. Nhờ đó
sẽ tránh được các lỗi của quá trình như tạo hồ quang hoặc dòng điện ngắn mạch. Trong
thời gian của khoảng cách xung t0 dòng chảy sẽ đẩy phoi EDM ra khỏi khe hở phóng
điện.
2.1.4 Lượng hớt vật liệu
- Năng lượng phóng tia lửa điện và hớt vật liệu, trong đó các yếu tố tác động lên
lượng hớt vật liệu là [18]:
+ Điện áp phóng tia lửa điện;
+ Dòng phóng tia lửa điện;
+ Thời gian phát xung.
Từ đẳng thức của năng lượng phóng tia lửa điện (2.1) ta nhận thấy rằng dưới điều
kiện bình thường thì khi Ue, Ie, te càng lớn thì năng lượng phóng tia lửa điện càng lớn.
Trong thực tế lượng hớt vật liệu có thể được xác định thông qua các thông số điều chỉnh
là Ie, ti, t0, và Uz.
- Sự đồng đều khi hớt vật liệu: Khi xảy ra sự phóng điện, trên bề mặt phôi xuất hiện
một “miệng núi lửa” rất nhỏ ở điểm A nào đó (hình 2.5) có khoảng cách gần nhất tới
điện cực (vì thực tế là bề mặt phôi không bao giờ bằng phẳng tuyệt đối). Khi nguồn điện
áp được đóng ngắt một lần nữa, chu kỳ trên được lặp lại, tia lửa điện tiếp theo được sinh
ra tại vị trí B. Cứ như vậy khi máy phát đóng ngắt liên tục thì sự phóng tia lửa điện sẽ
sản sinh ra một loạt “miệng núi lửa” kế tiếp nhau trên toàn bề mặt điện cực. Kết quả là
vật liệu được hớt đi một cách đồng đều trên toàn bề mặt phôi, theo mô tả trên hình 2.5.
- Bề mặt được gia công tia lửa điện sẽ hình thành do sự tạo nên các “miệng núi
lửa” li ti đó. Nếu năng lượng do phóng tia lửa điện được giảm một cách hợp lý thì các
Hình 2.5 Các miệng hố lõm được hình thành liên tiếp [18]
“miệng núi lửa” sẽ có kích thước cực nhỏ và ta nhận được một bề mặt có độ bóng cao.
26
2.1.5 Lớp trắng sau gia công
Lớp trắng là lớp không mong muốn để lại sau khi gia công EDM, giống như lớp biến
cứng bề mặt sau khi gia công cắt gọt, lớp trắng có độ cứng tế vi; chiều dày; ứng suất dư,
vết nứt…phụ thuộc vào các thông số công nghệ đầu vào.
Bề mặt lớp trắng được tạo ra bởi tia lửa EDM không có hướng và được tạo thành từ
nhiều “miệng núi lửa”. Sau khi gia công EDM bề mặt chi tiết được tạo thành các lớp
như hình 2.6 [73]:
+ Vùng nhiệt đốt nóng và bay hơi vật liệu (vùng A);
+ Vùng nhiệt làm nóng chảy vật liệu (vùng B);
+ Vùng nhiệt làm ảnh hưởng đến cấu trúc vật liệu của phôi (vùng C);
+ Vùng nhiệt không đủ lớn để ảnh hưởng đến cấu trúc vật liệu của phôi (vùng D).
- Vùng A:
Có nhiệt độ đủ cao để làm bốc hơi vật liệu phôi, trong đó có cả vật liệu từ điện cực
và chất điện môi. Hầu hết các vật liệu bốc hơi từ phôi trong đám mây và trở thành phoi
EDM khi đám mây hơi bị làm nguội đột ngột (ngừng phóng tia lửa điện), nhưng một
phần nhỏ của hơi vẫn còn trên bề mặt phôi, nó tự tạo thành lớp có chứa các thành phần
của vật liệu điện cực và chất điện môi, nó được gọi là lớp kết tinh lại. Lớp này rất cứng,
giòn và có ứng suất cao, do bị làm nguội nhanh chóng khi tia lửa điện bị ngắt đột ngột.
Nó cũng chứa một lượng lớn carbon bị phá vỡ từ chất điện môi trong quá trình phóng
tia lửa điện. Việc làm nguội nhanh và hàm lượng carbon cao tạo ra một lớp màu trắng
Vùng E
Vùng D
Vùng C
Vùng B
Vùng A
Chi tiết gia công
Mặt EDM
Chiều dày khoảng 0.05mm
Hình 2.6 Các lớp bề mặt sau khi gia công [73]
(martensite).
27
- Vùng B:
Vùng B thực sự là một phần của vùng A gồm các hạt hình cầu bám trên mặt vùng
A. Những hạt này là một lượng nhỏ hơi tách ra khỏi đám mây hơi chính và ở lại gần mặt
phôi. Khi tia lửa tắt và quá trình làm mát bắt đầu, phần nhỏ hơi này tiếp xúc với vùng A
và cùng kết tinh lại, những hạt này rất nhỏ và xuất hiện như vết đốm trên bề mặt phôi.
- Vùng C:
Nhiệt độ tại vùng C đủ để cho vật liệu trên mặt phôi nóng chảy, nhưng chưa tách
khỏi bề mặt (chưa bốc hơi), khi tia lửa tắt, các vật liệu nóng chảy trở về trạng thái rắn
(recast), lớp này kết hợp với lớp A được gọi là lớp trắng.
- Vùng D:
Nhiệt vùng này thấp hơn so với nhiệt ở nhiệt độ vùng nóng chảy, nhưng nó có thể
đủ để gây ra thay đổi đặc tính của vật liệu.
Bên dưới vùng D có thể gọi là Vùng E, vùng này đủ xa để nhiệt không ảnh hưởng
đến các đặc tính vật liệu, vật liệu vùng này giống như là vật liệu gốc.
Tóm lại khi gia công Xung điện, các lớp bề mặt phôi phân ra làm 3 vùng:
• Vùng A: lớp bốc hơi và lắng lại;
• Vùng C: lớp tan chảy và đông đặc lại;
• Vùng D: lớp ảnh hưởng nhiệt có thay đổi đặc tính của vật liệu.
Tổng độ dày của các lớp này khoảng 0,05 mm khi gia công tinh bằng EDM [73].
Như vậy có thể thấy rằng lớp trắng bề mặt của chi tiết sau gia công xung bao gồm
vùng A + vùng B + vùng C có các đặc trưng sau:
- Độ nhấp nhô tế vi lớp bề mặt;
- Độ cứng tế vi lớp bề mặt;
- Ứng suất dư lớp bề mặt;
- Chiều dày lớp trắng.
Các đặc trưng trên phụ thuộc vào chế độ công nghệ gia công EDM.
2.1.6 Mòn điện cực
Mòn điện cực là kết quả từ sự phóng tia lửa giữa điện cực và phôi gia công. Khi
phóng tia lửa điện vật liệu được lấy ra từ điện cực và phôi gia công [73].
Tia lửa là dòng điện chảy qua cột ion hóa của chất lỏng điện môi. Trong cột ion
hóa, các electron tách ra từ các nguyên tử chất lỏng điện môi và chảy từ cực âm về cực
28
dương. Khi mất electron, các nguyên tử chất lỏng điện môi mang điện dương gọi là các
ion dương chảy về cực âm. Phân cực điện của điện cực và phôi gia công xác định hướng
dòng chảy của electron và ion dương. Mòn điện cực là kết quả việc bắn phá của điện tử
hoặc ion lên điện cực: khi điện cực âm, nó bị bắn phá bởi các ion dương; khi điện cực
dương, nó bị bắn phá bởi các electron. Khi các electron hoặc ion dương rơi vào bề mặt
của điện cực, nhiệt sinh ra làm bốc hơi vật liệu điện cực và một lượng nhỏ vật liệu điện
cực bị loại bỏ với mỗi tia lửa. Lượng loại bỏ vật liệu này là mòn điện cực được chia làm
bốn loại (hình 2.7), bao gồm:
- Mòn góc;
Điện cực
- Mòn cạnh;
Chiều dài nguyên bản
- Mòn mặt bên;
Mòn góc
Mòn cạnh
Mòn mặt bên
Mòn thể tích
Hình 2.7 Mòn điện cực [73]
- Mòn thể tích.
Bảng 2.1 thống kê độ mòn với điện cực có góc 90° trong các dạng kết hợp khác
nhau của điện cực và vật liệu phôi. Mòn điện cực được liệt kê dựa trên độ dày phôi gia
công là 25 mm.
Vật liệu phôi
Vật liệu làm điện cực
Lượng mòn điện cực Tính theo ins Tính theo mm
Thép Cac bit vonfram Thép Thép Cac bit vonfram
Bảng 2.1 Mòn góc với điện cực có góc 90 độ (xung thủng phôi dày 25mm) [73] Tính cực Âm Âm Dương Âm Âm Dương Âm Dương Âm
Đồng thau Đồng thau Đồng đỏ Đồng đỏ Đồng đỏ Đồng vonfram Thép Đồng vonfram Cac bit vonfram Graphite Graphite
38.10 101.60 2.54 25.40 15.24 10.16 17.78 0.254 10.16
1.50 4.00 0.10 1.00 0.60 0.40 0.70 0.01 0.40
Thép Thép
29
2.1.7 Chất điện môi
Chất điện môi sử dụng trong gia công cắt dây thường sử dụng là nước khử ion, còn
trong gia công xung điện thường sử dụng dầu hydrocarbon, khi chịu tác động của nhiệt
sẽ giải phóng thành hydro và carbon.
Đặc điểm chính của chất điện môi là một chất cách điện cho đến khi điện áp đủ để
làm cho chất điện môi ion hóa thành chất dẫn điện ở vị trí phóng điện; khi dòng điện bị
ngắt đột ngột, lập tức chất điện môi trở thành chất cách điện. Chất điện môi chuyển từ
cách điện sang dẫn điện sau đó lại trở thành cách điện xảy ra khoảng 500.000 lần mỗi
giây (500 kHz) [73].
Chất điện môi được sử dụng trong máy EDM cung cấp các chức năng quan trọng
trong quá trình EDM. Đó là:
- Là chất cách điện giữa các điện cực và phôi, khi ion hóa trở thành chất dẫn điện;
- Làm nguội cho các điện cực và phôi;
- Làm nguội cho các vật liệu bốc hơi mà trở thành mảnh phoi EDM;
- Vận chuyển phoi EDM ra khỏi vùng phóng điện.
Khi tia lửa phóng ra, một lượng nhỏ của điện cực và phôi bị nóng chảy và bốc
hơi. Các vật liệu bốc hơi ở khoảng cách giữa các điện cực và phôi được mô tả như một
đám mây. Khi các tia lửa tắt, các đám mây bốc hơi vỡ ra và đặc lại tạo thành các mảnh
phoi. Mỗi tia lửa tạo ra một mảnh phoi EDM hoặc phoi có hình dạng một quả cầu rỗng
rất nhỏ [16]. Để gia công hiệu quả, phoi phải được lấy ra khỏi khu vực phóng điện. Việc
này thực hiện bằng dòng chảy chất điện môi qua khu vực phóng điện.
2.2 Cơ sở lý thuyết tối ưu hóa
2.2.1 Khái niệm về tối ưu hóa
Tối ưu hóa quá trình cắt gọt là vấn đề phức tạp đã được quan tâm và triển khai
nghiên cứu từ những thập niên 70 của thế kỷ trước ở các nước công nghiệp phát triển
[19]. Tối ưu hóa quá trình cắt gọt là việc xác định chế độ công nghệ tối ưu thông qua
việc xây dựng mối quan hệ giữa hàm mục tiêu chất lượng với một số thông số của chế
độ công nghệ tương ứng với một hệ thống các giới hạn về mặt kinh tế, kỹ thuật và tổ
chức của doanh nghiệp. Quá trình đó gồm 3 bước:
- Bước 1: Xây dựng hàm mục tiêu;
30
- Bước 2: Xác định miền giới hạn của bài toán tối ưu (xác định các điều kiện biên ràng
buộc);
- Bước 3: Giải và biện luận kết quả.
2.2.2 Các dạng bài toán tối ưu hóa
Để thực hiện bài toán tối ưu, trong thực tế hiện nay tồn tại hai dạng bài toán tối ưu
hóa tĩnh và tối ưu hóa động.
2.2.2.1 Tối ưu hóa tĩnh
Tối ưu hóa tĩnh là tối ưu hóa trước quá trình gia công. Là quá trình nghiên cứu và
giải quyết bài toán tối ưu dựa trên mô hình tĩnh của quá trình gia công. Để thực hiện bài
toán này phải dựa trên các giả thiết:
- Lượng dư gia công trong lát cắt không thay đổi;
- Vật liệu gia công có độ bền, độ cứng đồng nhất;
- Trong giai đoạn mòn ổn định, lượng mòn của dao thay đổi theo thời gian với mối quan
hệ là tuyến tính.
Sau khi xây dựng bài toán và xác định được chế độ gia công tối ưu, người ta tiến
hành điều chỉnh máy làm việc theo chế độ đó trong suốt quá trình gia công. Ưu điểm
của phương pháp tối ưu này là đơn giản, dễ thực hiện. Tuy nhiên phương pháp này cũng
có rất nhiều hạn chế như không chú ý đến động lực học của quá trình gia công, nghĩa là
bỏ qua các yếu tố mang tính ngẫu nhiên xảy ra trong quá trình gia công. Hơn nữa các
giả thiết trên trong thực tế là không đúng. Vì vậy độ chính xác của bài toán tối ưu tĩnh
không cao.
2.2.2.2 Tối ưu hóa động
Tối ưu hóa động là tối ưu hóa trong quá trình gia công, nhằm khai thác tối đa tiềm
năng của hệ thống công nghệ. Quá trình nghiên cứu và giải quyết bài toán dựa trên mô
hình động của quá trình cắt, quá trình cắt luôn giữ được trạng thái cân bằng nhờ kỹ thuật
điều khiển bằng cách liên tục xác định giá trị tối ưu của các đại lượng theo hàm mục
tiêu đã định theo thời gian và điều kiện gia công thực. Với hình thức tối ưu này, chế độ
gia công tối ưu không những được điều chỉnh trước mà còn tự động được điều chỉnh
trong khi gia công. Để thực hiện được điều này thì máy phải được trang bị các thiết bị
có mức độ tự động hóa cao như thiết bị đo nhám, đo kích thước, hệ thống xử lý thông
tin [19].
31
2.2.3 Phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu theo Taguchi
2.2.3.1 Tỷ số S/N
Taguchi sử dụng sự thay đổi giá trị trung bình của các chỉ tiêu để đánh giá ảnh
hưởng của các thông số công nghệ đến các đặc trưng chất lượng được nghiên cứu. Để
xác định thông số công nghệ tối ưu, Taguchi sử dụng tỷ số S/N. Trị số của S/N càng lớn
thì kết quả của các chỉ tiêu càng gần trị số tối ưu. Vì vậy, trị số của S/N là cao nhất sẽ
cho kết quả tối ưu. Trị số S/N được xác định như sau [76]:
- Cao hơn là tốt hơn:
(2.3) (S/N)HB = -10log(MSDHB)
Trong đó:
MSDHB: Sai lệch bình phương trung bình;
r: Số lần kiểm tra trong một thí nghiệm (số lần lặp);
yi: Các giá trị của thí nghiệm.
- Giá trị tiêu chuẩn:
(S/N)NB = -10log(MSDNB) (2.4)
Trong đó: (2.5)
MSDNB: Sai lệch bình phương trung bình;
y0: Giá trị tiêu chuẩn hoặc giá trị mục tiêu.
- Thấp hơn là tốt hơn:
(S/N)LB = -10log(MSDLB) (2.6)
Trong đó:
MSDLB: Sai lệch bình phương trung bình;
Tổng bình phương tất cả kết quả của mỗi thí nghiệm.
2.2.3.2 Giá trị hệ số Fisher (F)
Thông số có giá trị F lớn sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả đầu ra, F được xác định
theo công thức: (2.7)
Trong đó : trung bình bình phương điều kiện; : trung bình bình phương lỗi điều kiện.
32
2.2.3.3 Phân tích phương sai
- Tổng các bình phương : đo độ lệch của dữ liệu thí nghiệm từ giá trị trung bình của
dữ liệu, được xác định theo công thức:
(2.8)
Trong đó:
n: Số lượng giá trị được kiểm tra;
: Giá trị trung bình các kết quả kiểm tra yi của đối tượng thứ i.
- Tổng bình phương của hệ số A (SSA): SSA xác định theo công thức:
(2.9)
Trong đó:
Ai: Giá trị tại mức i của thí nghiệm;
T: Tổng các giá trị kiểm tra;
: Trị số trung bình của các kết quả khảo sát;
nAi : Số kết quả khảo sát ở điều kiện Ai.
- Tổng bình phương các lỗi (SSe): Là phân bố bình phương của các giá trị khảo sát từ
giá trị trung bình của trạng thái A:
(2.10)
- Phần trăm phân bố sự ảnh hưởng của thông số A:
(2.11)
- Tối ưu hóa kết quả đầu ra
Giá trị tối ưu (µ) được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác
định theo công thức:
(2.12)
Trong đó:
: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát;
, , : Trị số trung bình của các biến ở mức có ảnh hưởng mạnh nhất A5, C1, D5.
2.2.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP - Deng’s
2.2.4.1 Phương pháp AHP
Trọng số đa mục tiêu sử dụng phương pháp AHP
33
Việc nghiên cứu tìm kiếm phương pháp quyết định đa tiêu chí là quan trọng và
rất có giá trị ứng dụng trong khoa học và kỹ thuật. Giá trị trọng số của các chỉ tiêu trong
các bài toán tối ưu đa mục tiêu có thể xác định bằng phương pháp tính toán hoặc nghiên
cứu thực nghiệm. Tuy nhiên, phương pháp nghiên cứu thực nghiệm thường ít được sử
dụng do bị hạn chế về phạm vi ứng dụng và chi phí của nó là lớn. AHP cung cấp một
cách tiếp cận thuận tiện để giải quyết các vấn đề phức tạp trong kỹ thuật. AHP là phương
pháp tương đối đơn giản dễ hiểu và dễ sử dụng. Phương pháp này có thể kết hợp các
tiêu chí định tính và đinh lượng. AHP là phương pháp được chấp nhận rộng rãi và đáng
tin cậy. Đặc điểm quan trọng nhất trong AHP là mức độ ưu tiên của các chỉ tiêu được
xác định bằng sự kết hợp hợp lý của kiến thức, kinh nghiệm, ý kiến cá nhân và tầm nhìn.
Trong AHP, giá trị của các trọng số được xác định bằng cách xây dựng ma trận so sánh
giữa các cặp chỉ tiêu được lựa chọn. Các bước xác định trọng số bằng AHP như sau:
Bước 1. Cặp so sánh được xây dựng trên cơ sở sự hiểu biết sâu về vấn đề nghiên
cứu và mục tiêu của nó, đồng thời xem xét tất cả các yếu tố mục tiêu và kết quả của nó.
Điều này sẽ giúp xác định yếu tố (tiêu chí) có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến quá
trình ra quyết định phân cấp các vấn đề nghiên cứu. Để gán xếp hạng cho so sánh một
tiêu chí này với các tiêu chí khác thông qua thang đo của Saaty, bảng 2.2 [54]. Số lượng
Bảng 2.2 Thang so sánh cặp của Saaty [54]
Định nghĩa
Mức độ quan trọng
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Quan trọng như nhau Quan trọng yếu hoặc nhẹ Quan trọng vừa phải Quan trọng trung bình cộng Tầm quan trọng mạnh mẽ Tầm quan trọng mạnh mẽ cộng Tầm quan trọng rất mạnh Rất, rất mạnh Cực kỳ quan trọng
Bảng 2.3 Số lượng so sánh [54]
Thứ tự
1
2
3
4
5
6
7
n
Số lượng so sánh
0
1
3
6
10 15 21
của cặp so sánh được xác định theo bảng 2.3 [54].
34
Bước 2. Xây dựng ma trận so sánh: Ma trận so sánh được tạo ra sau khi các mục
tiêu, tiêu chí xây dựng cấu trúc phân cấp được quyết định. Nó được hình thành bởi tiêu
chí chính và tiêu chí phụ bằng cách so sánh từng tiêu chí với mỗi tiêu chí chính và tiêu
chí phụ khác với tiêu chí phụ mức cao hơn.
Bước 3. Tính toán độ đồng nhất: Xây dựng ma trận để xác định trị số của trọng
số ưu tiên. Để xác định xem trọng số được xác định có phù hợp không bằng tỷ lệ thống
nhất (CR). Hệ số CR được tính toán như sau:
- Tính toán chỉ số thống nhất (CI): Nhân mỗi cột của cặp trong ma trận so sánh
với trọng số tương ứng. Chia tổng các hàng cho trọng số tương ứng. Tính trung bình các
giá trị từ bước 3, biểu thị bằng max. giá trị CI được tính bằng công thức 2.13:
(2.13)
- Tính tỷ lệ thống nhất (CI/RCI Trong đó RCI là một chỉ số ngẫu nhiên):
(2.14)
Bảng 2.4 Chỉ số ngẫu nhiên (RCI) [54]
5
6
8
n RCI
1 0
2 0
3 0.58
4 0.9
10 7 1.12 1.24 1.32 1.41 1.49
Chỉ số ngẫu nhiên (RCI) trong bảng 2.4:
Trong AHP, các so sánh cặp trong ma trận phán đoán được coi là phù hợp đầy
đủ nếu tỷ lệ thống nhất tương ứng (CR) nhỏ hơn 10% [54].
2.2.4.2 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng phương pháp Deng’s
Hepu Deng (năm 2007) đã đề xuất một cách tiếp cận mới để tìm ra giải pháp thay
thế tốt nhất cho vấn đề quyết định đa tiêu chí. Ông đã cho rằng, so sánh sẽ hiệu quả hơn,
nếu độ lớn và xung đột giữa giải pháp thay thế và lý tưởng được xem xét. Gradients của
các biến cho biết các xung đột và từ thứ hạng của chỉ số xung đột, lựa chọn tốt nhất có
thể được xác định. Bên cạnh đó, kết quả tối ưu đa mục tiêu trong EDM bằng phương
pháp Deng’s đã được so sánh với một số phương pháp khác để đánh giá hiệu quả của
phương pháp này. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng phương pháp kết hợp Taguchi -
AHP - Deng’s là giải pháp tốt để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu. Nó có thể giảm chi
phí thực nghiệm, đồng thời nó cũng khắc phục được các hạn chế của một số phương
pháp tối ưu khác [46].
Bước 1. Sắp xếp các chỉ tiêu được lựa chọn dưới dạng ma trận 2.15:
35
(2.15) X
xij - Là giá trị thực nghiệm của các chỉ tiêu đánh giá được lựa chọn (j - Số lượng các
chỉ tiêu (j = 1- n), i - Số lượng giá trị thực nghiệm của một chỉ tiêu (i = 1 - m).
Bước 2. Chuẩn hóa ma trận, chuyển đổi các phản hồi thành dạng không thay đổi để
′ ≤ 1). Xác định ma trận chuẩn hóa với giá trị xij' trong
so sánh giữa các giá trị phản hồi. Ma trận chuẩn hóa được thiết lập thông qua các giá trị
′ (0 ≤ 𝑥𝑖𝑗
được tiêu chuẩn hóa 𝑥𝑖𝑗
ma trận (2.17):
(2.16)
X’ (2.17)
Bước 3. Xác định giá trị trọng số của các chỉ tiêu (Wj) được lựa chọn. Wj được xác
định bằng phương pháp AHP.
Bước 4. Ma trận chất lượng được tính toán bằng cách gán trọng số của các chỉ tiêu
′ (2.18)
chất lượng vào ma trận chuẩn hóa. Ma trận chất lượng được xác định như sau:
𝐀ij=wj.xij
A (2.19)
36
(2.20)
Aij - Giá trị của chỉ tiêu chất lượng thứ j tại thí nghiệm thứ I;
Wj - Trọng số của các chỉ tiêu;
A - Ma trận chất lượng.
Bước 5. Giải pháp lý tưởng tích cực PIS và giải pháp lý tưởng tiêu cực NIS xác định
như sau:
PIS:
(Tiêu chí tốt nhất)
NIS:
(Tiêu chí kém nhất)
(2.21)
(2.22)
Trong đó:
- Là giá trị tốt nhất của yj; (2.23)
- Là giá trị tồi nhất của yj. (2.24)
Và
(2.25)
- J được kết hợp với các chỉ tiêu tốt;
- J′ được kết hợp với các chỉ tiêu kém.
Bước 6. Tính mức độ xung đột giữa mỗi phương án.
Mức độ xung đột giữa giải pháp lý tưởng thay thế và tích cực và giải pháp lý tưởng
tiêu cực có thể được tính như sau:
(2.26)
(2.27)
(2.28)
37
(2.29)
Xung đột giữa giải pháp lý tưởng thay thế tích cực có thể đạt được là:
(2.30)
Xung đột giữa giải pháp lý tưởng thay thế tiêu cực có thể đạt được là:
(2.31)
Trong đó, θ giá trị nằm trong khoảng 00 - 900.
Bước 7. Mức độ tương đồng và xung đột giữa các giải pháp thay thế và giải pháp lý
tưởng tích cực và tiêu cực được tính như sau:
Mức độ xung đột:
(2.32)
Mức độ tương tự:
(2.33)
Bước 8. Tính chỉ số hiệu suất tổng thể:
Chỉ số hiệu suất tổng thể cho mỗi phương án thay thế được tính như sau:
(2.34)
Giá trị chỉ mục càng lớn thì càng được ưu tiên hơn.
Bước 9. Xếp hạng theo Deng’s, trị số Pi lớn hơn sẽ cho giải pháp Ai chất lượng tốt.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Từ nội dung chương 2 có thể kết luận:
1. Đã nghiên cứu cơ sở lý thuyết ảnh hưởng của cường độ dòng điện (I); điện áp
khe hở phóng điện (U); thời gian phóng điện (Ton); thời gian ngừng phóng điện (Toff)
38
đến độ cứng tế vi bề mặt (HV); chiều dày lớp trắng (WLT); nhám bề mặt (Ra); mòn điện
cực (TWR); năng suất bóc tách vật liệu (MRR).
2. Đã nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu Taguchi và phương pháp
tối ưu hóa đa mục tiêu Taguchi - AHP - Deng’s.
3. Cơ sở lý thuyết trên là các căn cứ để nghiên cứu thực nghiệm trong chương 3
và chương 4.
39
CHƯƠNG 3: TRANG THIẾT BỊ VÀ THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH ẢNH
HƯỞNG CỦA MỘT SỐ THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CÁC CHỈ TIÊU
CHẤT LƯỢNG VÀ ĐỘ MÒN ĐIỆN CỰC
3.1 Trang thiết bị phục vụ thực nghiệm
Xuất phát từ điều kiện thực tế trong nước và sự cần thiết cho khu vực sản xuất nên
mô hình nghiên cứu được thực hiện trong điều kiện cụ thể như sau:
3.1.1 Máy Xung điện
Máy xung điện dùng trong thực nghiệm là máy CNC 3 trục CM323C (hình 3.1) có
các thông số kỹ thuật như sau:
- Kích thước máy 1200 x 1350 x 2250 mm;
- Chuyển động tạo hình điều khiển CNC 3 trục X; Y; Z;
- Dòng điện lớn nhất 50 A, công suất 4 KVA;
- Năng suất gia công lớn nhất 350 mm3/phút;
- Độ nhám bề mặt gia công nhỏ nhất có thể đạt Ra = 0.45 µm.
- Phạm vi điều chỉnh U; I; Ton; Toff:
+ U = 30 - 100 V (điện áp khe hở theo khuyến cáo của nhà sản xuất máy nên
chọn từ 30 - 90 V);
+ I = 1 - 50 A (cường độ dòng điện theo khuyến cáo của nhà sản xuất máy nên
chọn từ 1 - 10 A);
+ Ton; Toff = 3 - 2400 µs (thời gian phóng điện theo khuyến cáo của nhà sản xuất
máy nên chọn từ 9 - 150 µs; thời gian dừng phóng điện nên chọn từ 9 - 75 µs).
- Kích thước bàn máy 500 x 350 mm, dịch chuyển X = 300 mm, dịch chuyển Y =
200mm, dịch chuyển Z = 300 mm;
- Trọng lượng điện cực lớn nhất 60 kg, trọng lượng chi tiết gia công lớn nhất 500
kg;
- Hãng sản xuất máy: Ching Hung Machinery & Electric Industrial, Co., LTD. (Đài
Loan, sản xuất năm 2008).
- Dung dịch điện môi D323.
40
Hình 3.1 Máy xung điện CNC 3 trục CM323C
3.1.2 Vật liệu và phôi thí nghiệm
CheHaron và cộng sự (năm 2001) đã kiểm tra hiệu suất của điện cực đồng và
than chì trên EDM bằng thép công cụ XW42 và chứng minh rằng đồng mang lại tốc độ
loại bỏ vật liệu cao hơn (MRR), với độ mài mòn giảm trong khi than chì mang lại chất
lượng gia công tốt hơn [82]. Singh và cộng sự (năm 2004) đã phân tích gia công thép
công cụ En-31 bằng các vật liệu điện cực khác nhau như đồng, than chì, đồng - vonfram
và nhôm, nghiên cứu cho thấy đồng là vật liệu điện cực tốt dựa trên mức độ hoàn thiện
bề mặt tối ưu, năng suất bóc tách vật liệu (MRR) và tốc độ mòn điện cực (TWR) [81].
Từ những kết luận trên, đồng nguyên chất (copper) đường kính 16mm được lựa chọn là
vật liệu điện cực dùng trong các thí nghiệm ở đề tài nghiên cứu này (hình 3.2a) (đồng
đỏ copper, độ tinh khiết 99,99% do Nhật Bản sản xuất, được nhập khẩu bởi công ty AZ
Việt Nam).
SKD11 là vật liệu phổ biến được sử dụng rộng rãi trong chế tạo khuôn mẫu,
khuôn dập nguội, các chi tiết chịu mài mòn, có hàm lượng các bon và crom cao, có khả
năng chịu mài mòn cao trong môi trường làm việc có nhiệt độ thông thường, có độ thấm
tôi tốt [5, 14]. SKD11 được sử dụng với phương pháp EDM để tạo hình bề mặt khuôn.
Trong đề tài nghiên cứu này, vật liệu SKD11 đã xử lý nhiệt đạt độ cứng 58 - 62 HRC
được chọn để thực nghiệm gia công xung EDM, kích thước 20 x 20 x 20 mm (hình
41
3.2b), có thành phần hóa học như bảng 3.1 (thép SKD11 do hãng Daido Nhật Bản sản
Bảng 3.1 Thành phần hóa học thép SKD11
Mác thép
Si Mn Ni
V
Cu
P
S
SKD11
0.4 max
0.6 max
0.5 max
≤ 0.25
≤ 0.25
≤ 0.03
≤ 0.03
C 1.4 ~ 1.6
Thành phần hoá học (%) Cr Mo W 0.2 0.8 11.0 ~ ~ ~ 0.5 1.2 13.0
b) Chi tiết xung
a) Điện cực xung
xuất, nhập khẩu bởi công ty Vision Việt nam).
Hình 3.2.a Điện cực xung; 3.2.b Chi tiết xung
3.1.3 Thiết bị đo
3.1.3.1 Cân điện tử AJ 203
Cân điện tử AJ 203 (Do hãng Shinko Denshi Co. LTD - sản xuất tại Nhật) (hình
Hình 3.3 Cân điện tử AJ 203
3.3), khối lượng lớn nhất mà cân có thể cân được là 200g, độ chính xác 0,001g.
42
3.1.3.2 Máy đo độ nhám
Máy đo độ nhám Surftest SV - 2100 do hãng Mitutoyo của Nhật sản xuất (hình
Hình 3.4 Máy đo độ nhám SV - 2100
3.4).
3.1.3.3 Máy đo độ cứng tế vi HV
Máy đo độ cứng tế vi Micro - Hardness Tester (model Indenta Met 1106) của
Hình 3.5 Máy đo độ cứng HV IndentaMet
hãng Buehler, Mỹ sản xuất (hình 3.5).
43
3.1.3.4 Kính hiển vi quang học Leica-DM750
Chiều dày lớp trắng được đo trên kính hiển vi quang học Leica - DM750 (hình 3.6),
do Singapore sản xuất.
3.2 Thí nghiệm khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ đến một số chỉ
Hình 3.6 Kính hiển vi quang học Leica - DM750
tiêu chất lượng
3.2.1 Thí nghiệm khảo sát 1
Khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ đến nhám bề mặt của chi tiết gia công:
a. Trang thiết bị và phôi dùng trong thực nghiệm khảo sát 1
Thí nghiệm đã được thực hiện trên máy xung điện CM323C của CHMER EDM, tại
Trung tâm đào tạo Kỹ thuật HaUI - Foxconn thuộc trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
(thông số chi tiết máy xung ở mục 3.1.1). Vật liệu gia công là thép SKD11 đã xử lý nhiệt
đạt độ cứng 58 đến 62 HRC. Điện cực đồng (Copper) có đường kính 16.0 mm được
dùng làm điện cực xung, độ nhám các điện cực giống nhau có Ra = 0.2 µm (hình 3.2).
b. Chế độ công nghệ thí nghiệm khảo sát 1
Dựa trên khuyến cáo của nhà sản xuất máy xung điện (các mức của các thông số lựa
chọn ở vùng gia công tinh), lựa chọn các thông số đầu vào độc lập, điều chỉnh được và
ảnh hưởng mạnh đến nhám bề mặt, dựa trên các công trình nghiên cứu trong và ngoài
nước đã công bố. Các thông số công nghệ khi thực nghiệm khảo sát 1 gồm: cường độ
dòng điện I; điện áp khe hở U; thời gian phóng điện Ton và các mức giá trị thể hiện trong
44
bảng 3.2. Ba biến đầu vào với 8 thí nghiệm ứng với giá trị lớn nhất và nhỏ nhất; 3 thí
nghiệm theo giá trị giữa của các thông số U; I; Ton, tổng cộng 11 thí nghiệm, các mức
thể hiện trong bảng 3.3. Độ nhám bề mặt chi tiết sau khi gia công xong được đo trên
Bảng 3.2 Các thông số đầu vào thí nghiệm khảo sát 1
máy đo độ nhám SV- 2100 (hình 3.4).
Thông số đầu vào
Đơn vị
Mức 0
1
-1
V A µs
50 2 18
60 3 25
40 1 9
Điện áp đánh lửa (U) Cường độ dòng điện (I) Thời gian phóng tia lửa điện (Ton)
Bảng 3.3 Bảng các yếu tố đầu vào thí nghiệm khảo sát 1 và kết quả đo độ nhám
Biến mã hóa
TT
Ra (µm)
X1
X2
X3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
-1 0 +1 +1 -1 -1 +1 -1 0 0 +1
-1 0 +1 -1 +1 -1 -1 +1 0 0 +1
-1 0 +1 +1 +1 +1 -1 -1 0 0 -1
Biến thực nghiệm I (A) 1 2 3 1 3 1 1 3 2 2 3
Ton (µs) 9 18 25 25 25 25 9 9 18 18 9
U (V) 40 50 60 60 40 40 60 40 50 50 60
0.485 0.985 1.242 0.390 1.393 0.540 0.407 0.893 0.957 0.985 0.845
c. Phương pháp xử lý số liệu thí nghiệm
Để phân tích kết quả thí nghiệm, ứng dụng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM).
RSM là tập hợp các kỹ thuật toán học và thống kê hữu ích để phân tích các vấn đề trong
đó một số biến độc lập ảnh hưởng đến một biến phụ thuộc hoặc phản hồi và mục tiêu là
tối ưu hóa đáp ứng này. Trong nhiều điều kiện thí nghiệm, có thể biểu diễn các yếu tố
độc lập ở dạng định lượng. Trong khảo sát này, RSM đã được áp dụng để phát triển các
mô hình toán học dưới dạng nhiều phương trình hồi quy cho đặc tính chất lượng trong
EDM. Khi áp dụng phương pháp đáp ứng bề mặt, biến phụ thuộc được xem như một bề
mặt mà mô hình toán học được trang bị. Đối với việc phát triển các phương trình hồi
quy liên quan đến các đặc tính chất lượng khác nhau của EDM, bề mặt đáp ứng bậc hai
đã được giả định là:
45
(3.1)
Trong đó Y là đáp ứng tương ứng Ra (nhám bề mặt, đơn vị tính là µm) được tạo
bởi các biến thông số công nghệ khác nhau của EDM), xi (1, 2, …, k) là các biến đầu
vào (xi là các mức mã hóa của k biến định lượng các thông số công nghệ), and xixj
lần lượt là các bình phương và tương tác của các biến đầu vào. Các hệ số hồi quy chưa
biết cần tính toán là b0, b1, b2, .., bij.
d. Kết quả phân tích phương sai (ANOVA) nhám bề mặt (Ra)
Ảnh hưởng của các tham số gia công (I, Ton và U) đến đáp ứng đầu ra Ra được
đánh giá bằng cách tiến hành thí nghiệm. Phần mềm Minitab 18 đã được sử dụng để tìm
mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và Ra đáp ứng. Mô hình bậc hai được xem xét để
phân tích trong nghiên cứu này. Bảng 3.4 thể hiện các hệ số hồi quy trong các đơn vị
được mã hóa và ý nghĩa của nó trong mô hình.
Các cột trong bảng tương ứng với các biến, giá trị của các hệ số (Coef.) và sai số
chuẩn của hệ số (SE Coef), giá trị thống kê T và giá trị P để quyết định loại bỏ các yếu
tố ảnh hưởng yếu. Với độ tin cậy 95 %, giá trị P phải nhỏ hơn 0,05. Dòng đánh dấu * có
P vượt quá 0.05, nên sẽ bị loại bỏ. Bảng 3.5 sau khi loại bỏ các yếu tố ảnh hưởng yếu
adj = 99.83 %. Mô hình rút gọn có R2 thấp
(P > 0.05), các giá trị của R2 = 99.93 %, R2
adj là 99,81 %, thể hiện ý nghĩa
hơn so với mô hình bậc hai đầy đủ (99,94 %) và giá trị R2
của mối quan hệ giữa phản ứng và các biến đầu vào của mô hình phù hợp sau khi loại
Bảng 3.4 Hệ số hồi quy ước tính cho Ra
bỏ là U*I.
Thông số
Coef
SE Coef
T
P
Hằng số
0.961057
0.008476
113.388
0.000
U
-0.053375
0.005175
-10.314
0.002
I
0.318875
0.005175
61.616
0.000
0.116875
0.005175
22.584
0.000
Ton
U*U
-0.186682
0.009931
-18.798
0.000
U*I
0.003625
0.005175
0.700
0.534*
-0.021875
0.005175
-4.227
0.024
U*Ton
0.107375
20.748
0.000
I*Ton
S = 0.0146378
0.005175 R2 = 99.94 % R2
adj = 99.81 %
46
Coef 0.96106 -0.05338 0.31888 0.11688 -0.18668 -0.02187 0.10737
T 121.379 -11.04 65.958 24.175 -20.123 -4.525 22.21
P 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.011 0.000
Bảng 3.5 Hệ số hồi quy ước tính cho Ra (sau khi loại bỏ P > 0.05) SE Coef 0.007918 0.004835 0.004835 0.004835 0.009277 0.004835 0.004835 R2 = 99.93 % R2
Thông số Hằng số U I Ton U*U U*Ton I*Ton S = 0.0136740
adj = 99.83 %
ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính đầy đủ của mô hình bậc hai, bao gồm
kiểm tra mức độ quan trọng của mô hình hồi quy, hệ số mô hình và kiểm tra mức độ
không phù hợp. Bảng 3.6 tóm tắt ANOVA của mô hình bao gồm hai nguồn đó là hồi
quy và sai số dư. Trong bảng DF - bậc tự do; Seq SS - lỗi tổng bình phương tuần tự; Adj
SS - lỗi tổng bình phương điều chỉnh; Adj MS - lỗi bình phương trung bình; F - hệ số
fisher; P - mức ý nghĩa. Giá trị P = 0.699 của sự không phù hợp > 0.05 chỉ ra rằng có sự
thiếu sót về mặt thống kê của sự không phù hợp với mức độ tin cậy 95 %. Tuy nhiên,
giá trị P của mô hình hồi quy và tất cả các số hạng tuyến tính và bình phương của nó có
giá trị P là 0,000, do đó chúng có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95 % như vậy mô hình
Bảng 3.6 ANOVA cho Ra
thể hiện đầy đủ độ tin cậy.
Nguồn Hồi quy Tuyến tính U I Ton U*U U*Ton I*Ton Lỗi dư Không phù hợp Lỗi thuần túy Tổng
DF 6 3 1 1 1 1 1 1 4 2 2 10
Seq SS Adj SS Adj MS 0.188331 1.12999 1.12999 0.315173 0.94552 0.95821 0.022791 0.02279 0.02279 0.81345 0.81345 0.81345 0.109278 0.10928 0.12197 0.075714 0.07571 0.07571 0.003828 0.00383 0.00383 0.092235 0.09224 0.09224 0.000214 0.00064 0.00064 0.000112 0.00023 0.00023 0.000261 0.00052 0.00052 - - 1.13073
F 1007.23 1685.61 121.89 4350.49 584.44 404.93 20.47 493.29 - 0.43 - -
P 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.011 0.000 - 0.699 - -
Bảng 3.7 Hệ số hồi quy ước tính cho Ra
Thông số Hằng số
U
I
U*U
Ton
U*Ton
I*Ton
Hệ số
-4.10131
0.18599 0.09070 0.00143
-0.00186
-2.7343 0.01342
47
Phân tích đa thức hồi quy được thực hiện cho dữ liệu để thu được mô hình bề mặt
đáp ứng bậc hai và phương trình thu được là:
Ra = - 4.10131 + 0.18599*U + 0.09070*I + 0.00143* Ton - 0.00186*U*U -
2.7343*U*Ton + 0.01342*I*Ton (µm) (3.2)
Sử dụng biểu đồ xác suất - một kỹ thuật đồ họa để đánh giá một tập dữ liệu có
được phân phối bình thường hay không. Phần dư được chuẩn hóa vẽ trên biểu đồ xác
suất (hình 3.7) để kiểm tra sự phân bố của dữ liệu. Có thể thấy rằng phần dư gần như
rơi trên một đường thẳng, điều này cho thấy độ nhám Ra được phân phối và giả định quy
tắc là hợp lệ. Các ô cho thấy phần dư được phân phối bình thường trên một đường thẳng.
Hình 3.8 mô tả biểu đồ của dư lượng không được chuẩn hóa cho tất cả các quan sát.
Khoảng cách giữa hai cột chỉ ra các ngoại lệ có trong kết quả. Hình 3.9, biểu đồ giá trị
phù hợp Ra chỉ ra rằng không có phân bố bất thường nào xuất hiện, độ nhám Ra nằm
trong phạm vi - 0.01866 đến 0,0093µm được phân tán ngẫu nhiên về 0, nghĩa là các lỗi
Đồ thị xác suất phân phối chuẩn
Đồ thị thống kê
t ấ u s
m ă r t
n ầ T
n ầ h P
Số dư
Số dư
Hình 3.7 Biểu đồ phần dư cho Ra
Hình 3.8 Biểu đồ cột phần dư cho Ra
Giá trị đáp ứng
ư d
ố S
Giá trị phù hợp
Hình 3.9 Phần dư được chuẩn hóa với giá trị phù hợp
có phương sai không đổi.
48
Hình 3.10 thể hiện ảnh hưởng của các yếu tố lên Ra. Biểu đồ chỉ ra rằng U, I và
Ton có ảnh hưởng đáng kể đến Ra, các yếu tố ảnh hưởng cũng được thể hiện bởi các kết
quả trong bảng 3.7. Tuy nhiên, I là thông số có ảnh hưởng mạnh nhất tới Ra, khi I tăng
từ 1 A lên 3 A, Ra tăng từ 0.54 µm lên 1.2 µm. Khi Ton tăng từ 9 µs lên 18 µs, Ra tăng
0,32 µm, khi Ton tăng từ 18 µs lên 25 µs, Ra giảm nhẹ 0,10 µm. U có xu hướng tương
tự, khi U tăng từ 40 V lên 50 V, Ra tăng 0,15 µm, khi U tăng từ 50 V lên 60 V, Ra giảm
Ảnh hưởng của các yếu tố đến Ra
a
R a ủ c
h n ì b g n u r t ị r t á i G
Hình 3.10 Ảnh hưởng của các yếu tố đến Ra
Ảnh hưởng tương tác của các yếu tố đến Ra
Hình 3.11 Ảnh hưởng tương tác của các yếu tố đến Ra
0,25 µm.
49
Hình 3.11 thể hiện các tương tác cặp giữa I, U và Ton, các yếu tố thay đổi theo ba
mức thấp, trung bình và cao. Có thể thấy trong hình là hiệu ứng tương tác mạnh nhất
được tạo ra giữa I và Ton (hình 3.11 a, c).
Hình 3.12 và 3.13 bề mặt phản hồi của Ra liên quan đến các thông số gia công
của I và Ton. Từ hình vẽ, giá trị Ra cao hơn với I cao hơn và Ton dài hơn, giá trị Ra tăng
đáng kể khi tăng I với bất kỳ giá trị nào của Ton, Ra thấp nhất khi dòng điện thấp (I = 1
A và Ton = 9 µs). Hình 3.14 và 3.15 cho thấy tương tác U*Ton ảnh hưởng đến Ra, ảnh
hưởng của nó nhỏ hơn nhiều so với ảnh hưởng của I*Ton. Ra tối thiểu thu được ở thời
gian xung thấp (9 µs) và U cao (60 V). Từ những quan sát này, có thể kết luận rằng I và
2D ảnh hưởng I và Ton lên Ra
Mặt đáp ứng Ra với I và Ton
Hình 3.12 Mặt đáp ứng Ra với I và Ton
Hình 3.13 2D ảnh hưởng I và Ton lên Ra
2D ảnh hưởng U và Ton lên Ra
Mặt đáp ứng Ra với U và Ton
Ra
Hình 3.14 Mặt đáp ứng Ra với U và Ton
Hình 3.15 2D ảnh hưởng U và Ton lên Ra
Ton tỷ lệ thuận với Ra, với U và U*Ton ảnh hưởng ít hơn đến Ra.
Giá trị tính toán của Ra trong điều kiện tối ưu: U = 60 V, I = 1 A và Ton = 18 µs.
Sau khi lựa chọn mức tối ưu của các tham số quy trình, bước cuối cùng là dự đoán và
xác minh sự cải thiện của đáp ứng bằng mức tối ưu của các tham số gia công. Các thí
nghiệm xác nhận đã được thực hiện bằng cách sử dụng các tham số quy trình tối ưu như
I = 1 A, U = 60 V và Ton = 9 µs. Bảng 3.8 cho thấy sai khác giữa giá trị dự đoán và giá
trị thí nghiệm.
50 Bảng 3.8 Thí nghiệm xác nhận và mô hình tham số tối ưu
Ra tại các thông số tối ưu (µm) Giá trị dự đoán Giá trị thí nghiệm % Sai khác
Thông số U = 60 V, I = 1 A, Ton = 9 s
0.440
0.407
7.644
e. Kết luận thực nghiệm khảo sát 1
Trong thực nghiệm khảo sát, ảnh hưởng của các yếu tố quan trọng nhất đến Ra đã
được nghiên cứu đối với thép SKD11 đã được xử lý nhiệt. Thiết kế RSM được sử dụng
để tiến hành thử nghiệm với I, Ton và U làm tham số đầu vào. Phạm vi của các tham số
này đã được chọn, vì hiện nay được sử dụng rộng rãi bởi các khuyến cáo của nhà sản
xuất máy EDM. Các yếu tố đầu vào ảnh hưởng đáng kể đến các đáp ứng đầu ra là I, Ton,
U, bình phương của U, tương tác giữa I và Ton và tương tác giữa U và Ton với độ tin cậy
95 %. Kết quả cho thấy rằng để đạt được giá trị độ nhám Ra thấp trong khoảng số liệu
thực nghiệm này, I và Ton càng thấp càng tốt, và ngược lại, điện áp (U) càng lớn càng
tốt. Tuy nhiên, mô hình toán học được phát triển cho độ nhám Ra có thể được sử dụng
hiệu quả để lựa chọn tối ưu các tham số quy trình EDM để đạt được chất lượng bề mặt
tốt của thép SKD11. Sai khác giữa giá trị thử nghiệm và giá trị dự đoán ở mô hình tham
số tối ưu Ra là 7.64 %. Điều này xác nhận kết luận thí nghiệm là phù hợp. Kết quả cho
thấy rằng các thông số đầu vào (U; I; Ton) có ảnh hưởng tới độ nhám bề mặt (Ra).
3.2.2 Thí nghiệm khảo sát 2
Khảo sát ảnh hưởng của độ nhám điện cực đến độ nhám bề mặt gia công:
a. Trang thiết bị và phôi thí nghiệm khảo sát 2
Trang thiết bị và phôi dùng trong thí nghiệm khảo sát 2 giống thí nghiệm khảo sát 1.
Các điện cực có độ nhám khác nhau, tạo nhám điện cực bằng dao phay ngón thép gió
liền khối 4 lưỡi cắt, đường kính ϕ18 của hãng Nachi (Nhật), gia công trên máy Phay
CNC 3 trục (Moriseiki Nhật), số mẫu 8, mỗi mẫu được đo 6 lần ở 6 vị trí khác nhau, kết
quả là giá trị trung bình. Việc tạo nhám điện cực khác nhau để đánh giá ảnh hưởng của
nhám điện cực đến nhám bề mặt chi tiết gia công.
b. Chế độ công nghệ thí nghiệm khảo sát 2
Điều kiện gia công áp dụng với 8 thí nghiệm như nhau, với điện áp U = 60 V, dòng
điện I = 1.5 A, thời gian xung Ton = 9 µs, thời gian ngắt xung Toff = 12 µs (8 mẫu gia
công với cùng một giá trị thông số công nghệ giống nhau).
c. Kết quả thực nghiệm khảo sát 2 (với độ nhám điện cực ban đầu Ra ban đầu được
tập hợp ở bảng 3.9).
51
Bảng 3.9 Kết quả thí nghiệm khảo sát 2
Mẫu 1 Mẫu 2 Mẫu 3 Mẫu 4 Mẫu 5 Mẫu 6 Mẫu 7 Mẫu 8
0.224
0.510
0.785
1.125
1.422
1.796
2.177
2.371
0.524
0.584
0.598
0.645
0.827
0.978
1.401
1.659
TT Độ nhám điện cực (trước khi gia công - Ra) Độ nhám chi tiết gia công (Ra)
d. Xử lý kết quả thí nghiệm khảo sát 2
Để nghiên cứu và xây dựng hàm toán học biểu diễn mối quan hệ giữa độ nhám chi
tiết gia công và độ nhám điện cực, giả thiết ta chọn ba loại hàm: tuyến tính; phi tuyến;
bậc 2, sau đó chọn hàm có độ tin cậy cao nhất.
- Hàm tuyến tính: (3.3)
- Hàm phi tuyến: (3.4)
- Hàm hồi quy bậc 2: (3.5)
(3.6)
Hệ số a,b,c của hàm hồi quy được xác định từ hệ:
Các giá trị tính toán được
Bảng 3.10 Tập hợp các giá trị tính toán bằng Excel kết quả thực nghiệm khảo sát 2 TT
Độ nhám điện cực X
x.y
Độ nhám chi tiết Y xung 0.524
x2 0.050
x3 0.011
x4 0.003
0.117
x.y2 0.062
x2.y 0.026
0.224
1
0.584
0.260
0.133
0.068
0.298
0.174
0.152
0.51
2
0.598
0.616
0.484
0.380
0.469
0.281
0.369
0.785
3
0.645
1.266
1.424
1.602
0.726
0.468
0.816
1.125
4
0.827
2.022
2.875
4.089
1.176
0.973
1.672
1.422
5
0.978
3.226
5.793 10.405
1.756
1.718
3.155
1.796
6
1.401
4.739 10.318 22.461
3.050
4.273
6.640
2.177
7
1.659
5.622 13.329 31.603
3.933
6.526
9.326
2.371
8
7.22
17.80
34.37
70.61
11.53
14.47
22.16
10.41
Tổng
52
Thay số từ bảng 3.10 trên vào hệ phương trình ta có:
(3.7)
Hệ phương trình có thể được viết dưới dạng:
x =
= x
= x = (3.8)
Suy ra: (3.9)
Ta nhận được hàm hồi quy thực nghiệm:
(3.10)
Độ tin cậy của hàm hồi quy được xác định theo công thức:
= 99,82 % (3.11)
Trong đó: (3.12)
e. Kết luận thí nghiệm khảo sát 2
Bằng nghiên cứu thực nghiệm 2, xung chi tiết thép SKD11 tôi đạt độ cứng 58 - 62
HRC bằng điện cực đồng với điện áp U = 60 V, dòng điện I = 1.5 A, thời gian xung Ton
= 9 µs, thời gian ngắt xung Toff = 12 µs, ta có mối quan hệ giữa độ nhám chi tiết gia
(µm) (3.13)
công và độ nhám điện cực bằng công thức:
53
3.2.3 Thí nghiệm khảo sát 3
Khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ đến năng suất bóc tách vật liệu:
a. Trang thiết bị và phôi thí nghiệm khảo sát 3
Trang thiết bị và phôi dùng trong thí nghiệm khảo sát 3 giống thí nghiệm 1.
b. Chế độ công nghệ thí nghiệm khảo sát 3
Các thông số công nghệ gồm: cường độ dòng điện I; điện áp khe hở U; thời gian
phóng điện Ton được lựa chọn. Ba biến đầu vào với 8 thí nghiệm ứng với giá trị lớn nhất
và nhỏ nhất; 3 thí nghiệm theo giá trị giữa của các thông số U; I; Ton, tổng cộng 11 thí
Bảng 3.11 Các thông số đầu vào và mức của các thông số thí nghiệm 3
nghiệm, các mức thể hiện trong bảng 3.11; kết quả bảng 3.12.
Thông số đầu vào
Đơn vị
Điện áp (U) Cường độ dòng điện (I)
V A
Mức 0 75 8
-1 60 6
+1 90 10
100
150
200
Mã hóa X1 X2 Thời gian phóng điện (Ton) X3
µs
Bảng 3.12 Các thông số đầu vào, các mức và kết quả của các thí nghiệm 3
TT
X1
X2
X3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
-1 0 1 1 -1 -1 1 -1 0 0 1
-1 0 1 -1 1 -1 -1 1 0 0 1
-1 0 1 1 1 1 -1 -1 0 0 -1
U (V) 60 75 90 90 60 60 90 60 75 75 90
I (A) 6 8 10 6 10 6 6 10 8 8 10
Ton (µs) 100 150 200 200 200 200 100 100 150 150 100
MRR (mg/phút) 38.333 67.333 121.500 34.666 101.000 23.666 44.333 128.000 67.666 67.000 140.000
c. Phương pháp xử lý số liệu thí nghiệm
Trong thí nghiệm khảo sát 3, phương pháp RSM vẫn được áp dụng để phát triển
các mô hình toán học dưới dạng nhiều phương trình hồi quy cho đặc tính chất lượng
trong EDM (tương tự thí nghiệm khảo sát 1).
54
d. Kết quả Phân tích ANOVA cho MRR
Ảnh hưởng của các tham số gia công (I, Ton và U) đến biến đáp ứng là lượng bóc
tách vật liệu phôi MRR được đánh giá bằng cách tiến hành thí nghiệm. Phần mềm
Minitab 18 đã được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và MRR đáp
ứng. Mô hình bậc hai được xem xét để phân tích trong nghiên cứu này. Bảng 3.13 thể
hiện các hệ số hồi quy trong các đơn vị được mã hóa và ý nghĩa của nó trong mô hình.
Các cột trong bảng tương ứng với các biến, giá trị của các hệ số (Coef.) và sai số
chuẩn của hệ số (SE Coef), giá trị thống kê T và giá trị P để quyết định loại bỏ các yếu
tố ảnh hưởng yếu. Với độ tin cậy 95 %, giá trị P phải nhỏ hơn 0,05. giá trị của R2 =
adj = 99.96 % thể hiện mối quan hệ giữa phản hồi và các biến của mô hình
99.99 %, R2
Bảng 3.13 Hệ số hồi quy ước tính cho MRR
là phù hợp.
Hệ số 67.333 6.187 43.688 -8.729 11.604 1.938 1.687 -2.646
P 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 0.006 0.008 0.002
Thông số Hằng số U I Ton U*U U*I U*Ton I*Ton S = 0.764423
Hệ số SE 0.4413 0.2703 0.2703 0.2703 0.5175 0.2703 0.2703 0.2703 R2 = 99.99 % R2
T 152.565 22.894 161.648 -32.299 22.423 7.169 6.244 -9.789 adj = 99.96 %
Bảng 3.14 ANOVA cho MRR
Nguồn Hồi quy U I Ton U*U U*I U*Ton I*Ton Lỗi dư Không phù hợp Lỗi thuần túy Tổng
DF Seq SS Adj SS Adj MS 2369.6 7 1 306.3 1 1 1 1 1 1 3 1 2 10
F 4055.22 16587.4 16587.4 306.3 524.15 306.3 15269.0 15269.0 15269.0 26130.14 1043.22 609.6 502.79 293.8 51.39 30.0 38.99 22.8 95.83 56.0 - 1.8 13.81 1.5 - 0.2 - 16589.2
609.6 293.8 30.0 22.8 56.0 1.8 1.5 0.2 -
609.6 293.8 30.0 22.8 56.0 0.6 1.5 0.1 -
P 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0032 0.0064 0.0081 0.0022 - 0.0652 - -
Bảng 3.15 Hệ số hồi quy ước tính cho lượng bóc tách vật liệu MRR
Thông số Hằng số
Ton
U
U*U I 210.2520 -8.1778 20.9688 -0.1316 0.0515
U*I 0.0645
U*Ton 0.0022
I*Ton -0.0264
Hệ số
55
Phân tích đa hồi quy được thực hiện cho dữ liệu để thu được mô hình bề mặt đáp
ứng bậc hai và phương trình thu được là:
MRR = 210.2520 - 8.1778*U + 20.9688*I - 0.1316*Ton + 0.0515*U2 + 0.0645*U*I
+ 0.0022*U*Ton - 0.0264*I*Ton (mg/phút) (3.14)
Biểu đồ xác suất là một kỹ thuật đồ họa để đánh giá một tập dữ liệu có được phân
Biểu đồ số dư cho MRR
Đồ thị xác suất phân phối chuẩn
So sánh sự phù hợp
ư d
m ă r t
ố S
n ầ h P
Giá trị phù hợp
Số dư
Đồ thị thống kê
So sánh thứ tự
ư d
t ấ u s
ố S
n ầ T
Thứ tự quan sát
Số dư
Hình 3.16 Biểu đồ số dư cho MRR
phối bình thường hay không. Phần dư được chuẩn hóa vẽ trên biểu đồ xác suất (hình
3.16 a) để kiểm tra sự phân bố của dữ liệu. Có thể thấy rằng phần dư gần như rơi trên
một đường thẳng, điều này cho thấy lượng vật liệu bóc ra MRR được phân phối và giả
định quy tắc là hợp lệ. Các ô cho thấy phần dư được phân phối bình thường trên một
đường thẳng.
Hình 3.16 c mô tả biểu đồ của dư lượng không được chuẩn hóa cho tất cả các
quan sát. Khoảng cách giữa hai cột chỉ ra các ngoại lệ có trong kết quả. Hình 3.16 b,
biểu đồ giá trị phù hợp MRR chỉ ra rằng không có phân bố bất thường nào xuất hiện,
MRR nằm trong phạm vi - 0,4375 đến 0,4375 mg được phân tán ngẫu nhiên về 0, nghĩa
là các lỗi có phương sai không đổi. Hình 3.16 d cho thấy sự phân phối của tất cả các dữ
liệu, kết quả cho thấy các giá trị dự đoán được phân phối trên toàn bộ khảo sát lỗi nằm
trong phạm vi nhỏ.
Hình 3.17 thể hiện ảnh hưởng của các yếu tố lên MRR. Biểu đồ chỉ ra rằng U, I
và Ton có ảnh hưởng đáng kể đến MRR, các yếu tố ảnh hưởng cũng được thể hiện bởi
56
các kết quả trong bảng 3.14. Tuy nhiên, I là thông số có ảnh hưởng mạnh nhất tới MRR,
khi I tăng từ 6 A lên 8 A, MRR tăng 32.038 mg, I tăng từ 8 A lên 10 A, MRR tăng
55.292 mg. Khi Ton tăng từ 100 µs lên 150 µs, MRR giảm 20.333 mg, khi Ton tăng từ
150 µs lên 200 µs, MRR tăng 2.875 mg. U có xu hướng tương tự, khi U tăng từ 60 V
lên 75 V, MRR giảm 5,416 mg, khi U tăng từ 75 V lên 90 V, MRR tăng 17,791 mg. Ton
Ảnh hưởng của các yếu tố đến MRR
h n ì b g n u r t ị r t á i G
Hình 3.17 Ảnh hưởng của các yếu tố đến MRR
là yếu tố ảnh hưởng mạnh thứ 2 sau I tới MRR.
Hình 3.18 thể hiện các tương tác cặp giữa I, U và Ton, các yếu tố thay đổi theo ba
mức thấp, trung bình và cao. Có thể thấy trong hình là hiệu ứng tương tác mạnh nhất
Ảnh hưởng tương tác của các yếu tố đến MRR
Hình 3.18 Ảnh hưởng tương tác của các yếu tố đến MRR
được tạo ra giữa I và Ton.
57
Hình 3.19 Mặt đáp ứng MRR với U và I
Hình 3.20 2D ảnh hưởng U và I lên MRR
Hình 3.22 2D ảnh hưởng I và Ton lên MRR
Hình 3.21 Mặt đáp ứng MRR với I và Ton
Hình 3.23 Mặt đáp ứng MRR với U và Ton Hình 3.24 2D ảnh hưởng U và Ton lên MRR
Bảng 3.16 Thí nghiệm xác nhận và mô hình tham số tối ưu
MRR tại các thông số tối ưu (mg/min)
Thông số
% Sai khác
Giá trị dự đoán
Giá trị thí nghiệm 140.000
0.6%
139.126
U = 90 V, I = 10 A, Ton = 100 s
Hình 3.19 và 3.20 bề mặt đáp ứng của MRR liên quan đến các thông số gia công
của U và I. Từ hình vẽ, giá trị MRR cao hơn với I và U cao hơn, MRR tăng đáng kể khi
tăng I với bất kỳ giá trị nào của U, Do đó MRR tối đa thu được ở I = 10 A và U = 90 V.
58
Hình 3.21 và 3.22 thể hiện bề mặt đáp ứng của MRR liên quan đến các thông số gia
công của I và Ton. Từ hình vẽ, giá trị MRR cao hơn với I cao hơn và Ton ngắn hơn, MRR
có xu hướng tăng đáng kể với sự gia tăng I đối với bất kỳ giá trị nào của Ton. MRR tối
đa thu được ở thời gian xung thấp (100 µs) và dòng điện cao (10 A).
Hình 3.23 và 3.24 cho thấy tương tác U*Ton đã ảnh hưởng đến MRR, ảnh hưởng
của nó nhỏ hơn nhiều so với ảnh hưởng của U*I và I*Ton. MRR tối đa thu được ở thời
gian xung thấp (100 µs) và điện áp cao (90 V). Từ những quan sát này, có thể kết luận
rằng I và Ton tỷ lệ thuận với MRR, U*Ton ảnh hưởng ít hơn đến MRR.
Cần xác định giá trị ước tính của MRR trong điều kiện tối ưu: U = 90 V, I = 10
A và Ton = 100 µs. Sau khi lựa chọn mức tối ưu của các tham số quy trình, bước cuối
cùng là dự đoán và xác minh sự cải thiện của đáp ứng bằng mức tối ưu của các tham số
gia công. Các thí nghiệm xác nhận đã được thực hiện bằng cách sử dụng các tham số
quy trình tối ưu I = 10 A, U = 90 V và Ton = 100 µs. Bảng 3.16 cho thấy sai khác giữa
giá trị dự đoán và giá trị thí nghiệm.
e. Kết luận thí nghiệm khảo sát 3
Trong thí nghiệm này này, sự ảnh hưởng của các yếu tố quan trọng nhất đến lượng
vật liệu bóc tách MRR đã được nghiên cứu đối với thép SKD11 đã được xử lý nhiệt, gia
công EDM ở mức thô. Thiết kế RSM được sử dụng để tiến hành thử nghiệm với I, Ton
và U làm tham số đầu vào. Phạm vi của các tham số này đã được chọn vì được sử dụng
rộng rãi theo khuyến cáo của nhà sản xuất máy EDM. Các yếu tố đầu vào ảnh hưởng
đáng kể đến các đáp ứng đầu ra là I, Ton, U, bình phương của U, tương tác giữa I và Ton
và tương tác giữa U và Ton với độ tin cậy 95 %. Kết quả cho thấy rằng để có được giá
trị MRR cao trong khoảng số liệu thực nghiệm này, Ton càng nhỏ càng tốt, và ngược lại,
U và I càng lớn càng tốt. Tuy nhiên, mô hình toán học đã phát triển cho MRR có thể
được sử dụng một cách hiệu quả để lựa chọn tối ưu các tham số quy trình EDM trong
gia công thô của phôi thép SKD11 nhằm đạt được MRR tối đa. Sai khác giữa giá trị thử
nghiệm và giá trị dự đoán ở mô hình tham số tối ưu MRR là 0,6 %. Điều này xác nhận
kết luận thí nghiệm là phù hợp.
Tính toán hiệu ứng tương tác được trộn lẫn giữa các thông số đầu vào (hình 3.11
và 3.18) thể hiện ảnh hưởng các cặp tương tác của các yếu tố U, I; Ton với nhau, đến
năng suất bóc tách vật liệu và nhám bề mặt chi tiết gia công. Các tương tác là các đường
59
gần như song song với nhau và là tương tác nhẹ. Vì vậy, trong thí nghiệm chính ở phần
sau sẽ không xem xét đến tương tác giữa các thông số đầu vào.
Qua tổng quan nghiên cứu về gia công tia lửa điện, tổng quan tình hình nghiên cứu
trong và ngoài nước về EDM, qua kết quả của 3 thí nghiệm khảo sát thực tế từ đó xác
định được các thông số công nghệ ảnh hưởng mạnh đến các chỉ tiêu đầu ra, là cơ sở để
thiết kế và quy hoạch thực nghiệm, là căn cứ thực tế để lựa chọn các thông số công nghệ
và các mức của các thông số (miền giá trị) cho thí nghiệm chính ở phần tiếp theo, nhằm
xác định mối quan hệ để tiến tới tối ưu hóa quá trình gia công xung.
3.3 Thiết kế thí nghiệm tối ưu hóa
3.3.1 Lựa chọn phương pháp thiết kế thí nghiệm
Từ nghiên cứu trước đây cho thấy phương pháp Taguchi được sử dụng rộng rãi bởi
cộng đồng các nhà nghiên cứu để có được sự kết hợp tối ưu của các tham số và để nghiên
cứu ảnh hưởng của chúng đối với các phản ứng của quá trình, một số ít hơn được nghiên
cứu bằng phương pháp RSM [23].
Phương pháp thiết kế Taguchi là một kỹ thuật đơn giản và khá mạnh để tối ưu hóa
các tham số quy trình [76, 6]. Nói chung, tỷ số tín hiệu/nhiễu (S/N) đại diện cho các đặc
tính chất lượng dữ liệu được quan sát trong thiết kế thí nghiệm Taguchi. Tùy thuộc vào
mục tiêu thí nghiệm, khi lỗi hình học và độ nhám bề mặt được xét đến, cần đạt giá trị
thấp hơn. Các tỷ số S/N này trong phương pháp Taguchi được gọi là: “Thấp hơn thì tốt
hơn”. Từ tỷ số S/N, các tham số có ảnh hưởng đến kết quả quá trình có thể quan sát
được và các bộ tham số quy trình tối ưu có thể được xác định.
Theo thống kê, các nghiên cứu cho thấy phương pháp Taguchi là tương thích với
các phương pháp khác như mô phỏng số, phân tích quan hệ xám (GRA), phân tích thành
phần chính (PCA), mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) và thuật toán di truyền (GA).
Trong những năm gần đây, việc áp dụng phương pháp Taguchi đã trở nên phổ biến, đặc
biệt là tích hợp phương pháp Taguchi với các kỹ thuật khác. Taguchi là phương pháp
không chỉ áp dụng như một phương thức độc lập mà nó còn có khả năng được tích hợp
với các phương pháp khác để kết hợp các tính năng độc đáo của chúng, để tăng cường
cách tiếp cận Taguchi tích hợp để tối ưu hóa thực sự hiệu quả [24].
Xây dựng ma trận thực nghiệm trong nghiên cứu thực nghiệm có mối quan hệ trực
tiếp đến kinh phí vật tư thực nghiệm, thời gian thực nghiệm và độ chính xác kết quả
60
nghiên cứu. Số lượng thí nghiệm là ít nhất, số lượng tham số được khảo sát là lớn nhất
và giải quyết được đồng thời nhiều chỉ tiêu chất lượng với độ chính xác cao sẽ là mục
tiêu trong các nghiên cứu thực nghiệm. Ngoài ra, phân tích quyết định đa mục tiêu là
một phần quan trọng trong các nghiên cứu toàn diện hoặc các bài toán tối ưu đa mục
tiêu. Đó là quá trình xác định các công thức tính toán để hỗ trợ người thực hiện đưa ra
các quyết định thích hợp với mức độ quan trọng của từng chỉ tiêu được lựa chọn trong
nghiên cứu. Sự phân tích quyết định đa mục tiêu sẽ xem xét việc lựa chọn sàng lọc, sắp
xếp mức độ ưu tiên, xếp thứ tự ưu tiên để từ đó lựa chọn được các giải pháp phù hợp
với đối tượng được nghiên cứu.Việc lựa chọn được các mức ưu tiên trong các mức của
thông số được khảo sát là rất quan trọng trong việc đưa ra quyết định. Đã có nhiều
phương pháp được giới thiệu để giải quyết các vấn đề này, tuy nhiên các kỹ thuật khác
nhau lại cho các kết quả khác nhau trong cùng một vấn đề nghiên cứu. Vì vậy, việc tạo
ra sự cân bằng giữa các chỉ tiêu xung đột để từ đó đưa ra quyết định là một vấn đề rất
phức tạp. Trong nghiên cứu này, tác giả giới thiệu quy trình bao gồm các bước như:
Bước 1: Xây dựng ma trận thí nghiệm bằng phương pháp Taguchi.
Bước 2: Xác định các chỉ tiêu chất lượng trong nghiên cứu.
Bước 3: Xác định các trọng số của các chỉ tiêu chất lượng (bằng thực nghiệm
thực tiễn).
Bước 4: Sử dụng phương pháp Taguchi để tối ưu hóa đơn mục tiêu.
Bước 5: Sử dụng phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s được sử dụng để tối ưu
hóa 5 mục tiêu chất lượng.
3.3.2 Thiết kế thí nghiệm bằng phương pháp Taguchi
Phương pháp Taguchi là phương pháp thiết kế thí nghiệm mới. Phương pháp này
có ưu điểm là số lượng của các thông số công nghệ và các mức của chúng đưa vào ma
trận thiết kế thực nghiệm là lớn nhưng số lượng thí nghiệm là nhỏ nhất. Điều này dẫn
đến chi phí vật tư thí nghiệm và thời gian thực nghiệm giảm đi. Ngoài ra, các thông số
đưa vào ma trận thiết kế thực nghiệm có thể là yếu tố định lượng hoặc yếu tố định tính
và các mức của các thông số này có thể lựa chọn tùy ý. Điều này là không thể thực hiện
được trong một số thiết kế thí nghiệm truyền thống. Mặt khác, các ma trận thiết kế thực
nghiệm đã được thiết kế sẵn nên rất thuận lợi cho việc ứng dụng. Với những ưu điểm
61
của phương pháp này nên nó được ứng dụng trong thực tiễn khá rộng. Trên cơ sở đó tác
giả đã lựa chọn phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm với sơ đồ như hình 3.25.
CÁC YẾU TỐ ĐẦU VÀO (X)
QUÁ
TRÌNH
CÁC YẾU TỐ ĐẦU RA (Y)
GIA
- Độ nhám bề mặt
CÔNG
- Độ cứng tế vi bề mặt
XUNG
- Chiều dày lớp trắng
TRÊN
- Độ mòn điện cực
MÁY
- Năng suất bóc tách vật liệu
EDM
* Yếu tố không thay đổi: - Máy gia công và phôi - Điện cực và chất điện môi * Yếu tố thay đổi: - Điện áp (U) - Cường độ dòng điện (I) - Thời gian phóng tia lửa điện (Ton) - Thời gian ngừng phóng tia lửa điện (Toff)
Hình 3.25 Sơ đồ thí nghiệm trong EDM Để đảm bảo kết quả thí nghiệm đầy đủ và chính xác thì các thông số đầu vào phải
3.3.3 Lựa chọn các thông số
là các thông số ảnh hưởng mạnh đến các chỉ tiêu đánh giá đầu ra, đồng thời thỏa mãn
yêu cầu là các biến độc lập và điều chỉnh được [17].
Thông số đầu vào có thể nhận dạng bằng các phương pháp:
- Lựa chọn các thông tin dựa vào các công trình khoa học đã được công bố;
- Nếu lĩnh vực nghiên cứu chưa rõ ràng, thiếu tài liệu tham khảo thì làm thí nghiệm
khảo sát, hoặc thu thập ý kiến chuyên gia, cũng như dựa vào khuyến cáo của hãng sản
xuất máy.
3.3.3.1 Lựa chọn các thông số đầu vào
Việc lựa chọn các thông số đầu vào X với các mức cần xét thì chi phí thực nghiệm
cũng phải được xem xét. Dựa vào các công trình khoa học đã được công bố [2, 9, 11,
15, 16], theo khuyến cáo của hãng sản xuất máy xung điện và các thí nghiệm khảo sát ở
chương 2, tác giả lựa chọn các thông số đầu vào như sau:
+ Cường độ dòng điện: I = (1, 2, 3, 4, 5) A;
+ Điện áp khe hở: U = (30, 40, 50, 60, 70) V;
+ Thời gian phóng điện: Ton = (18, 25, 37, 50, 75) µs;
+ Thời gian ngừng phóng điện: Toff = (9, 12, 18, 25, 37) µs;
+ Phân cực: Điện cực là cực dương; chi tiết gia công là cực âm;
+ Thời gian gia công: 30’/1 thí nghiệm.
62
3.3.3.2 Các chỉ tiêu đánh giá đầu ra Y
- Năng suất bóc tách vật liệu: Năng suất bóc tách vật liệu được xác định bằng
Các chỉ tiêu đánh giá đầu ra được lựa chọn gồm:
khối lượng vật liệu được lấy ra khỏi chi tiết gia công trong một đơn vị thời gian, giá trị
được xác định là thông số MRR.
- Nhám bề mặt: Sau khi gia công tiến hành đo độ nhám tế vi lớp bề mặt của từng
chi tiết, giá trị xác định là thông số Ra.
- Mòn điện cực: Lượng mòn điện cực được xác định bằng khối lượng hao mòn
điện cực trong mỗi thực nghiệm xác định bằng thông số TWR.
- Độ cứng tế vi bề mặt xác định bằng thông số HV.
- Chiều dày lớp trắng: Chi tiết sau khi xung được cắt đôi, làm sạch bề mặt và
đánh bóng sau đó được tẩm kim tương, sử dụng kính hiển vi quang học điện tử để quan
sát và đo bề dày lớp biến trắng, giá trị bề dày lớp trắng được xác định bằng thông số
WLT.
3.3.4 Xây dựng quy hoạch thực nghiệm
Việc lựa chọn ma trận thiết kế thí nghiệm trong Taguchi phụ thuộc vào số lượng
thông số công nghệ và các mức của nó được khảo sát [17, 76]. Trong nghiên cứu này,
bốn thông số công nghệ (U, I, Ton và Toff) ảnh hưởng lớn nhất đến năng suất gia công,
chất lượng bề mặt và các yếu tố khác được lựa chọn với 5 mức của mỗi thông số (bảng
3.17). Bậc tự do của ma trận thí nghiệm là 16. Như vậy, bảng thiết kế thí nghiệm của
Taguchi phù hợp với nghiên cứu này là L25. Quá trình thực nghiệm được tiến hành với
ma trận thực nghiệm như bảng 3.18; các thông số trong ma trận bảng 3.19.
Bảng 3.17 Các thông số đầu vào và mức của các thông số
Các thông số thực nghiệm: 4 thông số đầu vào; 5 mức.
Mức
1 2 3 4 5
A I (A) 1 2 3 4 5
C Ton (µs) 18 25 37 50 75
D Toff (µs) 9 12 18 25 37
B U( V) 30 40 50 60 70
63
Bảng 3.18 Ma trận thí nghiệm
C
D
A
B
TT
Ton
Toff
I
U
1
1
1
1
1
2
2
2
1
2
3
3
3
1
3
4
4
4
1
4
5
5
5
1
5
2
3
6
2
1
3
4
7
2
2
4
5
8
2
3
5
1
9
2
4
1
2
10
2
5
3
5
11
3
1
4
1
12
3
2
5
2
13
3
3
1
3
14
3
4
2
4
15
3
5
4
2
16
4
1
5
3
17
4
2
1
4
18
4
3
2
5
19
4
4
3
1
20
4
5
5
4
21
5
1
1
5
22
5
2
2
1
23
5
3
3
2
24
5
4
4
3
25
5
5
64
Bảng 3.19 Các thông số trong ma trận thí nghiệm
A
C
D
B
TT
Ton
Toff
I
U
18
9
1
1
30
25
12
2
1
40
37
18
3
1
50
50
25
4
1
60
75
37
5
1
70
25
18
6
2
30
37
25
7
2
40
50
37
8
2
50
75
9
9
2
60
18
12
10
2
70
37
37
11
3
30
50
9
12
3
40
75
12
13
3
50
18
18
14
3
60
25
25
15
3
70
50
12
16
4
30
75
18
17
4
40
18
25
18
4
50
25
37
19
4
60
37
9
20
4
70
75
25
21
5
30
18
37
22
5
40
25
9
23
5
50
37
12
24
5
60
50
18
25
5
70
3.4 Tiến hành thí nghiệm
3.4.1 Thí nghiệm trên máy xung
Phôi được gá lên trên bàn máy xung (hình 3.1), kẹp chặt bằng lực điện từ trên bàn
máy, điện cực được gá trên đầu máy xung, chuyển động gia công xung là chuyển động
theo phương Z (vuông góc với bàn máy), xung lần lượt từng phôi, mỗi phôi được xung
với một chế độ xung theo ma trận bảng 3.19, thời gian xung mỗi phôi 30 phút. Mỗi phôi
dùng một điện cực, các điện cực được phay tinh bằng dao phay ngón thép gió liền khối
4 lưỡi cắt, đường kính ϕ18 của hãng Nachi (Nhật), gia công trên máy Phay CNC 3 trục
65
(Moriseiki Nhật) có độ nhám giống nhau (Ra = 0.2 µm). Dung dịch điện môi dầu D323,
2 vòi phun với góc phun 30 độ, áp suất 0,2 kg/cm2 không thay đổi. Với thiết kế 25 thí
nghiệm, mỗi thí nghiệm lặp 3 lần, được thực hiện trên máy xung.
3.4.2 Đo kiểm các chỉ tiêu đầu ra
Đo, kiểm tra các thông số sau khi gia công EDM như sau:
- Đo khối lượng của phôi và điện cực trước và sau khi gia công bằng cân điện tử
AJ 203 (hình 3.3), khối lượng lớn nhất mà cân có thể cân được là 200 g, độ chính xác
0,001 g. Thực hiện 3 lần đo trên mỗi mẫu phôi và điện cực, và kết quả là giá trị trung
bình của 3 lần đo. Xác định lượng bóc tách vật liệu và lượng mòn điện cực bằng khối
lượng trước khi gia công trừ khối lượng sau khi gia công;
- Đo độ nhám bề mặt Ra của mẫu gia công trên máy Surftest SV - 2100 (hình 3.4).
Mỗi mẫu đo 3 lần, kết quả là giá trị trung bình của 3 lần đo.
TWR (mg/mi 0.250 n) 0.150 0.122 0.111 0.033 0.196 0.200 0.083 0.074 0.216 0.175 0.150 0.150 0.375 0.300 0.100 0.100 1.260 0.916 0.250 0.100 1.700 0.600 0.200 0.100
WLT HV Ra (µm) (HV) 4.023 789.200 0.705 (µm) 3.629 749.820 0.588 3.277 879.320 0.668 4.284 826.100 0.641 6.755 818.720 0.601 6.199 704.980 1.316 6.805 727.040 1.240 6.856 802.600 1.143 6.552 951.000 1.068 5.799 732.320 1.263 7.965 704.240 1.536 5.243 937.060 0.983 4.933 965.720 1.080 7.911 798.820 1.680 7.430 689.392 1.570 4.738 942.460 1.081 1.363 1021.520 7.631 878.860 18.267 2.668 715.640 15.334 2.295 7.915 786.540 1.561 1.645 8.574 957.980 2.896 1188.480 22.453 678.660 14.308 1.805 8.168 744.680 1.695 7.612 769.740 1.855
I 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
Bảng 3.20 Kết quả thí nghiệm Toff MRR (mg/mi 1.450 9 n) 0.983 12 1.022 18 0.722 25 0.744 37 9.083 18 6.416 25 5.366 37 3.500 9 6.750 12 12.225 37 4.375 9 3.800 12 14.475 18 12.733 25 9.133 12 9.500 18 34.739 25 31.250 37 16.300 9 17.600 25 41.700 37 25.900 9 25.300 12 26.300 18
Ton 18 25 37 50 75 25 37 50 75 18 37 50 75 18 25 50 75 18 25 37 75 18 25 37 50
U 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70
Exp 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
66
- Độ cứng tế vi HV được đo trên máy Micro - Hardness Tester (hình 3.5). Chiều
sâu vết đo có thể lựa chọn theo chiều dày lớp cần đo (chiều sâu vết đâm bằng 3 -
Hình ảnh vết đâm
Hình 3.26 Ảnh chụp vết đâm đo độ cứng tế vi lớp trắng HV - Chiều dày lớp trắng được cắt ngang và đánh bóng, tẩm kim tương đo và trên kính
5 µm). Mỗi mẫu đo 5 lần, kết quả là giá trị trung bình của 5 lần đo (hình 3.26).
hiển vi quang học Leica - DM750 (hình 3.6), máy được kết nối với máy tính được cài
đặt phần mềm chuyên dụng để đo. Mỗi mẫu đo 3 lần, kết quả là giá trị trung bình của
Chiều dày lớp trắng
Hình 3.27 Ảnh chụp mẫu đo kim tương đo chiều dày lớp trắng
3 lần đo (hình 3.27).
Kết quả đo các chỉ tiêu đầu ra được thể hiện ở bảng 3.20.
67
3.5 Xử lý số liệu thí nghiệm
3.5.1 Kiểm tra độ tin cậy của số liệu thí nghiệm
Dữ liệu thí nghiệm phải được kiểm tra độ sai lệch và mức độ phù hợp của chúng.
Kết quả kiểm tra số liệu được thể hiện ở các hình 3.28 đến 3.37 (sử dùng phần mềm
Minitab18 [80] để phân tích):
Hình 3.28 Đồ thị thống kê số dư cho tỷ số S/N của MRR a) So sánh với phân bố chuẩn b) Sự phân bố số dư c) Tần suất xuất hiện d) Số dư của các thí nghiệm một đường thẳng, có giá trị ngoại lai nhưng không đáng kể. Điều này chứng tỏ số liệu
- Các hình a so sánh với phân bố chuẩn cho thấy các điểm số liệu phân bố theo
phân bố bình thường và không có sự sai lệch nào trong số liệu.
- Các hình b là sự phân bố số dư ngẫu nhiên các số liệu trên hai phía của đường 0,
các điểm phân bố ngẫu nhiên, không theo quy luật chứng tỏ dữ liệu y đã nhận không bị
ảnh hưởng bởi các yếu tố điều khiển có quy luật nào khác ngoài x.
- Các hình c thể hiện tần suất xuất hiện các số dư. Phần nhô cao của các cột phân
bố trên hình chỉ ra độ sai lệch của các kết quả. Khoảng cách giữa các cột phân bố chỉ ra
những giá trị ngoại lai của các kết quả xuất hiện trong các giá trị thực nghiệm và sơ đồ
dữ liệu không thể hiện bất kì một xu hướng phân bố chuẩn nào. Vì vậy, các giá trị của
số liệu được khảo sát theo mô hình thiết kế thí nghiệm của Taguchi là phù hợp.
68
- Các hình d là sơ đồ số dư của các thí nghiệm, khảo sát theo thứ tự thí nghiệm để
tìm ra lỗi không ngẫu nhiên. Các điểm phân bố ngẫu nhiên không theo quy luật, chứng
Hình 3.29 Đồ thị thống kê số dư trung bình của MRR
Hình 3.30 Đồ thị thống kê số dư cho tỷ số S/N của Ra
tỏ dữ liệu y đã nhập không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố thời gian.
69
Hình 3.31 Đồ thị thống kê số dư trung bình của Ra
Hình 3.32 Đồ thị thống kê số dư cho tỷ số S/N của HV
70
Hình 3.33 Đồ thị thống kê số dư trung bình của HV
Hình 3.34 Đồ thị thống kê số dư cho tỷ số S/N của WLT
71
Hình 3.35 Đồ thị thống kê số dư trung bình của WLT
Hình 3.36 Đồ thị thống kê số dư cho tỷ số S/N của TWR
72
Hình 3.37 Đồ thị thống kê số dư trung bình của TWR
3.5.2 Đặc trưng của các chỉ tiêu đầu ra
Bảng 3.21 Thông số đầu ra và các đặc trưng
Đặc trưng của các thông số trong nghiên cứu này thể hiện trong bảng 3.21.
TT
Thông số đầu ra
Đặc trưng
Đơn vị
MRR TWR Độ cứng (HV)
1 2 3 4 5
Cao hơn thì tốt hơn Thấp hơn thì tốt hơn Thấp hơn thì tốt hơn Chiều dày lớp trắng Thấp hơn thì tốt hơn Thấp hơn thì tốt hơn
Nhám bề mặt
mg/phút mg/phút HV µm µm
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Từ nội dung chương 3 có thể kết luận như sau:
1. Đã xây dựng hệ thống trang thiết bị thí nghiệm hiện đại, độ tin cậy cao phục
vụ thực nghiệm ở chương 3.
2. Đã thiết kế điện cực là đồng đỏ (copper) và chi tiết mẫu gia công từ thép
SKD11 tôi đạt 58 - 62 HRC.
3. Đã thực hiện các thí nghiệm khảo sát 1, 2, 3 để xác định khoảng giá trị thực
nghiệm của các thông số đầu vào: I; U; Ton; Toff.
4. Đã thực hiện thí nghiệm trọng điểm với thiết kế thí nghiệm theo phương pháp
Taguchi L25 và đã đánh giá độ tin cậy của số liệu thí nghiệm trọng điểm.
73
CHƯƠNG 4: TỐI ƯU HÓA ĐƠN VÀ ĐA MỤC TIÊU
XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ XUNG TỐI ƯU
4.1 Tối ưu hóa đơn mục tiêu theo phương pháp Taguchi
4.1.1 Độ cứng tế vi lớp bề mặt (HV)
4.1.1.1 Ảnh hưởng của các thông số đến HV
a. Mức độ ảnh hưởng của các thông số
Dùng phần mềm Minitab 18 phân tích ANOVA giá trị HV với độ tin cậy 90 %
được thể hiện trong bảng 4.1 và 4.2. Thông số có giá trị F lớn sẽ có ảnh hưởng mạnh
đến kết quả đầu ra. Bảng 4.1 cho thấy thời gian phóng điện Ton (F = 3.52) ảnh hưởng
mạnh nhất đến HV, sau đó là U (F = 1.51) tiếp đến là cường độ dòng điện I (F = 0.57).
Ảnh hưởng yếu nhất đến HV là Toff (F = 0.05). Bảng 4.2 có ảnh hưởng của các thông số
Bảng 4.1 ANOVA giá trị HV
Thông số DF
SS
V
F
P
I (A)
4
27665
6916.4
0.57
0.695
U (B)
4
73598
18399.4
đến HV là: Ton = 45.5 %; U = 32 %; I = 16.5 %; Toff = 6 %.
1.51 0.288
4
172183
43045.8
3.52
0.061
Ton (C)
4
2438
609.5
Toff (D)
0.05
0.994
Lỗi
8
97766
12220.8
Tổng cộng 24
373650
Bảng 4.2 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến HV
Mức
I
U
Ton
Toff
1
812.6 819.8 877.5 828.5
2
783.6 924.8 707.7 827.0
3
819.0 841.0 768.4 834.9
4
869.0 807.2 855.6 815.9
5
867.9 759.3 943.0 845.9
Chênh lệch
85.4
165.4 235.3
30.1
Xếp hạng ảnh hưởng
3
2
1
4
b. Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số
Ảnh hưởng của các thông số đến HV được thể hiện hình 4.1 như sau:
74
Ảnh hưởng chính giá trị trung bình
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Hình 4.1 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến HV - HV cơ bản tăng khi Ton tăng làm cho khả năng rửa phoi kém, nhiệt xung phân
tán chậm dẫn đến HV tăng;
- U tăng thì HV cơ bản giảm;
- I tăng từ 1 - 5 A, khi cường độ dòng điện tăng đẫn đến năng lượng xung tăng,
phôi bị nóng chảy và bốc hơi tăng, nên HV cơ bản tăng;
- Thời gian ngừng phóng điện ảnh hưởng ít nhất đến HV.
4.1.1.2 Tối ưu hóa HV
a. Điều kiện tối ưu
Đặc trưng tỷ số S/N của HV là: “Thấp hơn thì tốt hơn”, được xác định bởi
công thức (2.6). Bảng 4.3, 4.4 và hình 4.2 chỉ ra các kết quả ANOVA trị số S/N của HV
với khoảng tin cậy 90 %. So sánh trị số F tính toán của các thông số với Fbảng cho
thấy: thời gian phóng điện Ton (F = 4.19), U (F = 1.49), I (F = 0.56) là những thông số
có ảnh hưởng mạnh đến tỷ số S/N của HV (bảng 4.3). Thông số còn lại là thời gian
Bảng 4.3 ANOVA trị số tỷ số S/N của HV
Thông số DF
SS
V
F
P
I (A)
4
2.5006
0.62516
0.56
0.698
U (B)
4
6.6347
1.65868
1.49
0.293
4
18.6974
4.67434
4.19
0.040
Ton (C)
4
0.1378
0.03445
Toff (D)
0.03
0.998
Lỗi
8
8.9230
1.11538
Tổng cộng 24
36.8935
ngừng phóng điện có ảnh hưởng yếu đến tỷ số S/N của HV (hình 4.2).
75
Bảng 4.4 Mức độ ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của HV
Mức
I
U
Ton
Toff
1
-58.19
-58.19
-58.73
-58.30
2
-57.83
-59.17
-56.99
-58.28
3
-58.18
-58.44
-57.68
-58.36
4
-58.71
-58.10
-58.62
-58.17
5
-58.59
-57.59
-59.47
-58.38
Chênh lệch
0.88
1.58
2.48
0.21
Xếp hạng ảnh hưởng
3
2
1
4
Ảnh hưởng chính tỷ số S/N
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Nhỏ hơn là tốt hơn
Hình 4.2 Ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của HV
b. Giá trị HV tối ưu
Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác
định theo công thức [76]:
(4.1) HVtối ưu = A2 + B5 + C2 – 2T
Trong đó:
T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát;
A2, B5, C2: Trị số trung bình tại các mức A2, B5, C2;
A2: HV cường độ dòng điện, A2 = 783,588 HV;
B5: HV điện áp khe hở, B5 = 759,342 HV;
C2: HV thời gian phát xung, C2 = 707,698 HV.
76
= 830,437 HV
Thay số: HVtối ưu = 783,588 + 759,342 + 707,698 – 2. 830,437 = 589,754 HV
- Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường
độ dòng điện 2 A; Ton = 25 µs, Toff = 25 µs; U = 40 V. Kết quả HV = 632,73 HV. Vậy
sự sai lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm chỉ là 6,7 %. Chứng tỏ mô
hình tính toán hoàn toàn có thể dự đoán được HV.
4.1.2 Chiều dày lớp trắng (WLT)
4.1.2.1 Ảnh hưởng của các thông số đến WLT
a. Mức độ ảnh hưởng của các thông số
Phân tích ANOVA giá trị WLT được thể hiện trong bảng 4.5 và 4.6. Thông số
có giá trị F lớn sẽ có ảnh hưởng mạnh đến kết quả đầu ra. Bảng 4.5 cho thấy cường độ
dòng điện I (F = 13.83) ảnh hưởng mạnh nhất đến WLT, sau đó là Toff (F = 8.08) tiếp
đến là Ton (F = 7.52). Ảnh hưởng yếu nhất đến WLT là U (F = 2.44). Bảng 4.6 có ảnh
Bảng 4.5 ANOVA giá trị WLT
Thông số
DF
SS
V
F
P
I (A)
4
213.11
53.276
hưởng của các thông số đến WLT là: I = 34 %; Toff = 27 %. Ton = 25 %; U = 14 %.
13.83
0.001
U (B)
4
37.53
9.382
2.44
0.132
4
115.79
28.948
7.52
0.008
Ton (C)
4
124.50
31.126
Toff (D)
8.08
0.007
Lỗi
8
30.81
3.851
Tổng cộng
24
521.74
Bảng 4.6 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến WLT
Mức
I
U
Ton
Toff
1
4.394
6.300 11.691
7.608
2
6.442
9.152
9.380
5.453
3
6.696
9.528
6.826
6.526
4
10.777 8.450
5.747
9.072
5
12.223 7.102
6.889
11.873
Chênh lệch
7.829
3.228
5.944
6.419
Xếp hạng ảnh hưởng
1
4
3
2
77
b. Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số
Ảnh hưởng của các thông số đến WLT được thể hiện ở hình 4.3:
- I tăng từ 1 - 5 A, khi cường độ dòng điện tăng dẫn đến năng lượng xung tăng,
phôi bị nóng chảy và bốc hơi tăng, nên WLT tăng;
- Ton tăng làm cho khả năng rửa phoi kém, năng suất gia công giảm nên WLT cơ
bản giảm;
- Toff tăng làm tăng khả năng rửa phoi nên năng suất tăng dẫn đến WLT tăng;
Ảnh hưởng chính giá trị trung bình
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Hình 4.3 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến WLT
- U ảnh hưởng ít nhất đến WLT.
4.1.2.2 Tối ưu hóa WLT
Bảng 4.7 ANOVA trị số tỷ số S/N của WLT
Thông số
DF
SS
V
F
P
I (A)
4
215.31
53.827
28.64
0.000
U (B)
4
16.40
4.099
2.18
0.162
4
63.23
15.809
8.41
0.006
Ton (C)
4
104.14
26.036
Toff (D)
13.85
0.001
Lỗi
15.04
8
1.879
Tổng cộng
414.12
24
a. Điều kiện tối ưu
Đặc trưng tỷ số S/N của WLT là: “Thấp hơn thì tốt hơn”, được xác định bởi
công thức (2.6). Bảng 4.7 và 4.8 chỉ ra các kết quả ANOVA trị số S/N của WLT
78
với khoảng tin cậy 90 %. So sánh trị số F tính toán cho thấy: I (F = 28.64) thời gian
ngừng phóng điện Toff (F = 13.85), Ton (F = 8.41), là những thông số có ảnh hưởng mạnh
đến tỷ số S/N của WLT (bảng 4.7). Thông số còn lại U có ảnh hưởng yếu đến tỷ số S/N
Bảng 4.8 Mức độ ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của WLT I
Mức
U
Toff
Ton
1
-12.57
-15.63
-19.52
-16.78
2
-16.16
-17.38
-18.26
-14.42
3
-16.33
-17.85
-16.24
-15.88
4
-19.62
-17.78
-14.98
-18.12
5
-20.93
-16.98
-16.62
-20.42
Chênh lệch
8.37
2.22
4.54
6.00
Xếp hạng ảnh hưởng
1
4
3
2
Ảnh hưởng chính tỷ số S/N
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Nhỏ hơn là tốt hơn
của WLT (hình 4.4).
Hình 4.4 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của WLT
b. Giá trị WLT tối ưu
Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác
định theo công thức [76]:
(4.2) WLT tối ưu = A1 + C4 + D2 – 2T
Trong đó:
T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát;
A1, C4, D2: Trị số trung bình tại các mức A1, C4, D2;
79
A1: WLT cường độ dòng điện 1A, A1 = 4,394 µm;
C4: WLT thời gian phát xung 50µs, C4 = 5,747 µm;
D2: WLT, thời gian ngừng phát xung 12µs, D2 = 5,453 µm.
= 6,106 µm
Thay số: WLT tối ưu = 4,394 + 5,747 + 5,453 – 2. 8,104 = 3,382 µm
- Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường độ dòng
điện 1 A; Ton = 50 µs, Toff = 12 µs; U = 30 V. Kết quả WLT = 3,585 µm. Vậy sự sai
lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm chỉ là 5,6 %. Chứng tỏ mô hình tính
toán hoàn toàn có thể dự đoán được WLT.
4.1.3 Nhám bề mặt (Ra)
4.1.3.1 Ảnh hưởng của các thông số đến Ra
Bảng 4.9 ANOVA giá trị Ra
Thông số DF
SS
V
F
P
I (A)
4
278.362
69.5904
a. Mức độ ảnh hưởng của các thông số
103.34
0.000
U (B)
4
3.314
0.8285
1.23
0.371
4
45.217
11.3043
16.79
0.001
Ton (C)
4
25.689
6.4221
Toff (D)
9.54
0.004
Lỗi
8
5.387
0.6734
Tổng cộng
24
357.969
Bảng 4.10 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến Ra
Mức
I
U
Ton
Toff
1
3.8877
-1.6153
-4.2515
-1.2768
2
-1.6028
-1.8066
-2.8072
-0.6688
3
-2.5343
-2.3956
-2.1086
-2.2887
4
-4.5948
-2.6028
-0.6385
-2.9541
5
-5.7278
-2.1517
-0.7661
-3.3836
Chênh lệch
9.6155
0.9875
3.6130
2.7148
Xếp hạng ảnh hưởng
1
4
2
3
80
Phân tích ANOVA trị số của Ra với độ tin cậy 90 % được thể hiện trong bảng 4.9
và 4.10. Thông số có giá trị F lớn sẽ có ảnh hưởng mạnh đến kết quả đầu ra. Bảng 4.9
cho thấy cường độ dòng điện I (F = 103.34) ảnh hưởng mạnh nhất đến Ra, sau đó đến
thời gian phóng điện Ton (F = 16.79), tiếp đến là Toff (F = 9.54). Ảnh hưởng yếu nhất
đến Ra là U (F = 1.23). Bảng 4.10 có ảnh hưởng của các thông số đến Ra là: I = 57 %;
Ton = 21 %; Toff = 16 %; U = 6 %.
b. Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số
Ảnh hưởng của các thông số đến Ra được thể hiện hình 4.5:
- Ra tăng đều khi I tăng từ 1 - 5 A, khi cường độ dòng điện tăng đẫn đến năng
lượng xung tăng, phôi bị nóng chảy và bốc hơi tăng, năng suất tăng nên độ nhám
tăng. Ra lớn nhất khi I = 5 A;
- Thời gian phóng điện tăng từ 18 đến 75 µs Ra giảm đều, vì nếu chu kỳ gia công
không thay đổi (Ton /(Ton+Toff)) thì tổng thời gian phóng điện trong một đơn vị
thời gian không thay đổi, mà Ton tăng làm cho khả năng rửa phoi kém hơn dẫn
đến MRR giảm, nên Ra giảm;
- Thời gian ngừng phóng điện tăng từ 9 đến 37 µs thì MRR cơ bản tăng do khả
năng rửa thoát phoi tăng lên, dẫn đến Ra tăng;
Ảnh hưởng chính giá trị trung bình
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
- Điện áp khe hở ảnh hưởng ít nhất đến Ra.
Hình 4.5 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến Ra
4.1.3.2 Tối ưu hóa Ra
a. Điều kiện tối ưu
81
Đặc trưng tỷ số S/N của Ra là: “Thấp hơn thì tốt hơn”, được xác định bởi công
thức (2.6). Bảng 4.11 và 4.12 chỉ ra các kết quả ANOVA trị số S/N của Ra với khoảng
tin cậy 90 %. So sánh trị số F tính toán của các thông số với Fbảng cho thấy: cường độ
dòng điện (F = 29.38), Ton (F = 9.08), Toff (F = 5.53) là những thông số có ảnh hưởng
mạnh đến tỷ số S/N của Ra (bảng 4.11). Thông số còn lại là điện áp U có ảnh hưởng yếu
Bảng 4.11 ANOVA trị số tỷ số S/N của Ra
Thông số DF
SS
V
F
P
I (A)
4
5.5280
1.38201
29.38
0.000
U (B)
4
0.1634
0.04085
0.87
0.523
4
1.7078
0.42695
9.08
0.005
Ton (C)
4
1.0407
0.26018
Toff (D)
5.53
0.020
Lỗi
8
0.3764
0.04705
Tổng cộng
24
8.8164
Bảng 4.12 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của Ra
Mức
I
U
Ton
Toff
1
0.6406 1.2566 1.8424 1.2244
2
1.2060 1.4140 1.5148 1.3514
3
1.3698 1.4728 1.3400 1.3764
4
1.7936 1.4758 1.3206 1.5528
5
1.9792 1.3700 1.1514 1.6942
Chênh lệch
1.3386 0.2192 0.7018 0.5528
Xếp hạng ảnh hưởng
1
4
2
3
Ảnh hưởng chính tỷ số S/N
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Nhỏ hơn là tốt hơn
Hình 4.6 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của Ra
đến tỷ số S/N của Ra.
82
b. Giá trị tối ưu
Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác
định theo công thức [76]:
Ra tối ưu = A1 + C4 + D2 – 2T (4.3)
Trong đó:
T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát;
A1, C4, D2: Trị số trung bình tại các mức A1, C4, D2;
A1: Ra với cường độ dòng điện 1A, A1 = 0,641 µm;
C4: Ra với thời gian phát xung, C4 = 1,321 µm;
D2: Ra với thời gian ngừng phát xung, D2 = 1,351 µm.
= 1.397 µm
Thay số: Ra tối ưu = 0,641 + 1,321 +1,351 - 2. 1,397 = 0,519 µm
- Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường độ
dòng điện 1 A; Ton = 50 µs, Toff = 12 µs; U = 30 V. Kết quả Ra = 0,56 µm. Vậy sự sai
lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm chỉ là 7,3 %. Chứng tỏ mô hình tính
toán hoàn toàn có thể dự đoán được Ra.
4.1.4 Mòn điện cực (TWR)
4.1.4.1 Ảnh hưởng của các thông số đến TWR
Bảng 4.13 ANOVA giá trị TWR
Thông số DF
SS
V
F
P
I (A)
4
520.97
130.243
15.55
0.001
U (B)
4
22.63
5.657
0.68
0.628
4
1414.95
353.739
42.23
0.000
Ton (C)
4
71.44
17.859
Toff (D)
2.13
0.168
Lỗi
8
67.01
8.376
2097.00
Tổng cộng 24
a. Mức độ ảnh hưởng của các thông số
Phân tích ANOVA giá trị TWR với độ tin cậy 90 % được thể hiện trong bảng
4.13 và 4.14. Thông số có giá trị F lớn sẽ có ảnh hưởng mạnh đến kết quả đầu ra. Bảng
4.13 cho thấy thời gian phóng điện Ton (F = 42.23) ảnh hưởng mạnh nhất đến TWR, sau
83
đó đến cường độ dòng điện I (F = 15.55), tiếp đến là Toff (F = 2.13), ảnh hưởng yếu nhất
đến TWR là U (F = 0.68). Bảng 4.14 có ảnh hưởng của các thông số đến TWR là: Ton =
Bảng 4.14 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến TWR
Mức
I
U
Ton
Toff
1
0.13320 0.15820 0.76020 0.23660
2
0.10960 0.42000 0.42640 0.14320
3
0.19000 0.41300 0.16940 0.17260
4
0.52520 0.32700 0.07880 0.37420
5
0.54000 0.17980 0.06320 0.57140
Chênh lệch
0.43040 0.26180 0.69700 0.42820
2
4
1
3
Xếp hạng ảnh hưởng
38 %; I = 24 %; Toff = 23.5 %; U = 14.5 %.
Phân tích ANOVA giá trị TWR với độ tin cậy 90 % được thể hiện trong bảng
4.13 và 4.14. Thông số có giá trị F lớn sẽ có ảnh hưởng mạnh đến kết quả đầu ra. Bảng
4.13 cho thấy thời gian phóng điện Ton (F = 42.23) ảnh hưởng mạnh nhất đến TWR, sau
đó đến cường độ dòng điện I (F = 15.55), tiếp đến là Toff (F = 2.13), ảnh hưởng yếu nhất
đến TWR là U (F = 0.68).
Ảnh hưởng chính giá trị trung bình
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
b. Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số
Hình 4.7 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến TWR - Thời gian phóng điện tăng từ 18 đến 75 µs, năng suất MRR giảm đều nên TWR
Ảnh hưởng của các thông số đến TWR được thể hiện hình 4.7:
cũng giảm đều;
84
- TWR tăng đều khi I tăng từ 1 đến 5 A, khi cường độ dòng điện tăng đẫn đến năng
lượng xung tăng, điện cực bị nóng chảy và bốc hơi tăng. TWR lớn nhất khi I = 5
A;
- Toff tăng dẫn đến TWR cơ bản tăng;
- Điện áp ảnh hưởng ít nhất đến TWR.
4.1.4.2 Tối ưu hóa TWR
a. Điều kiện tối ưu
Đặc trưng tỷ số S/N của TWR là: “Thấp hơn thì tốt hơn”, được xác định bởi công
thức (2.6). Bảng 4.15 và 4.16 chỉ ra các kết quả ANOVA trị số S/N của TWR
với khoảng tin cậy 90 %. So sánh trị số F tính toán cho thấy: Ton (F = 8.0); cường độ
dòng điện I (F = 4.22), Toff (F = 2.84), là những thông số có ảnh hưởng mạnh đến tỷ số
S/N của TWR (bảng 4.15). Thông số còn lại có ảnh hưởng yếu đến tỷ số S/N của TWR
Bảng 4.15 ANOVA trị số tỷ số S/N của TWR
Thông số DF
SS
V
F
P
0.9224
0.23061
4.22
0.040
I (A)
4
0.3123
0.07807
1.43
0.309
U (B)
4
1.7491
0.43728
8.00
0.007
4
Ton (C)
0.6200
0.15500
4
Toff (D)
2.84
0.098
0.4373
Lỗi
8
0.05466
Tổng cộng
24
4.0411
Bảng 4.16 Mức độ ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của TWR
Mức
I
U
Ton
Toff
1
19.103
16.556
5.451
16.834
2
21.634
15.578
9.547
17.958
3
17.231
15.271
15.887
16.478
4
10.159
14.397
22.949
13.509
5
10.761
17.088
25.056
14.110
Chênh lệch
11.474
2.691
19.605
4.449
Xếp hạng ảnh hưởng
2
4
1
3
(hình 4.8).
85
Ảnh hưởng chính tỷ số S/N
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Nhỏ hơn là tốt hơn
Hình 4.8 Ảnh hưởng của các thông số vào đến tỷ số S/N của TWR
b. Giá trị TWR tối ưu
Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác
định theo công thức [76]:
(4.4) TWR tối ưu = A2 + C5 + D2 – 2T
Trong đó:
T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát lượng mòn điện cực;
A2, C5, D2: Trị số trung bình tại các mức A2, C5, D2;
A2: TWR cường độ dòng điện 2A, A2 = 0,109 mg/phút;
C5: TWR, thời gian phát xung 75µs, C5 = 0,16 mg/phút;
D2: TWR, thời gian ngừng phát xung 12µs, D2 = 0,243 mg/phút.
= 0,209 mg/phút
Thay số: TWR tối ưu = 0,109 + 0,16 + 0,243 – 2. 0,209 = 0.094 mg/phút
- Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường
độ dòng điện 2 A, Ton = 75 µs, Toff = 12 µs; U = 70 V. Kết quả TWR = 0,104 mg/phút.
Vậy sự sai lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm chỉ là 9,6 %. Chứng tỏ
mô hình tính toán hoàn toàn có thể dự đoán được TWR.
4.1.5 Năng suất bóc tách vật liệu (MRR)
4.1.5.1 Ảnh hưởng của các thông số đến MRR
a. Mức độ ảnh hưởng của các thông số
86
Bảng 4.17 ANOVA giá trị MRR
Thông số
DF
SS
V
F
P
I (A)
4
381.86
0.000
2486.75 621.688
U (B)
4
9.90
2.475
1.52
0.284
4
252.49
63.123
38.77
0.000
Ton (C)
4
60.88
15.221
Toff (D)
9.35
0.004
Lỗi
8
13.02
1.628
Tổng cộng
24
2823.05
Bảng 4.18 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến MRR
Mức
I
U
Ton
Toff
1
-0.4261
17.6519
21.2490
15.8876
2
15.4741
16.1546
19.8555
15.0615
3
18.2942
17.0920
18.0771
18.1039
4
24.7448
17.8448
14.4389
18.2282
5
28.4081
17.7518
12.8746
19.2138
Chênh lệch
28.8342
1.6902
8.3743
4.1523
Xếp hạng ảnh hưởng
1
4
2
3
Ảnh hưởng chính tỷ số S/N
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Lớn hơn là tốt hơn
Hình 4.9 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến MRR
Phân tích ANOVA năng suất bóc tách MRR với độ tin cậy 90% được thể hiện
trong bảng 4.17 và 4.18. Thông số có giá trị F lớn sẽ có ảnh hưởng mạnh đến kết quả
đầu ra. Bảng 4.17 cho thấy cường độ dòng điện (F = 381.86) ảnh hưởng mạnh nhất đến
87
MRR, sau đó đến thời gian phóng điện Ton (F = 38.77), tiếp đến là Toff (F = 9.35), ảnh
hưởng yếu nhất đến MRR là U (F = 1.52). Bảng 4.18 có ảnh hưởng của các thông số
đến MRR là: I = 67 %; Ton = 19.5 %; Toff = 9.5 %; U = 4 %.
b. Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số
Ảnh hưởng của các thông số đến MRR được thể hiện hình 4.9:
- MRR tăng đều khi I tăng từ 1 đến 5 A, khi cường độ dòng điện tăng dẫn đến năng
lượng xung tăng, phôi bị nóng chảy và bốc hơi tăng. MRR lớn nhất khi I = 5 A;
- Thời gian phóng điện tăng từ 18 đến 75 µs thì MRR giảm đều, vì nếu chu kỳ gia
công không thay đổi (Ton /(Ton +Toff)) thì tổng thời gian phóng điện trong một
đơn vị thời gian không thay đổi, mà Ton tăng làm cho khả năng rửa và thoát phoi
kém hơn dẫn đến MRR giảm;
- Thời gian ngừng phóng điện tăng từ 9 đến 37 µs thì MRR cơ bản tăng do khả
năng rửa và thoát phoi tăng lên;
- Điện áp khe hở ảnh hưởng ít nhất đến MRR.
4.1.5.2 Tối ưu hóa MRR
a. Điều kiện tối ưu
Đặc trưng tỷ số S/N của MRR là: “Cao hơn thì tốt hơn”, được xác định bởi
công thức (2.3). Bảng 4.19 và 4.20 chỉ ra các kết quả ANOVA trị số S/N của MRR
với khoảng tin cậy 90 %. So sánh trị số F tính toán của các thông số với Fbảng cho
thấy: cường độ dòng điện (F = 32.13), Ton (F = 7.41), Toff (F = 3.65) là những thông số
có ảnh hưởng mạnh đến tỷ số S/N của MRR (bảng 4.19). Thông số còn lại có ảnh hưởng
Bảng 4.19 ANOVA trị số tỷ số S/N của MRR
Thông số
DF
SS
V
F
P
I (A)
4
2300.63
575.16
32.13
0.000
U (B)
4
77.13
19.28
1.08
0.428
4
530.98
132.75
7.41
0.008
Ton (C)
4
261.09
65.27
Toff (D)
3.65
0.050
Lỗi
8
143.22
17.90
Tổng cộng
24
3313.05
yếu đến tỷ số S/N của MRR (hình 4.10).
88
Bảng 4.20 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của MRR
Mức
I
U
Ton
Toff
1
0.9842
9.8982
19.8228
10.3050
2
6.2230
12.5948
15.9898
9.1932
3
9.5216
14.1654
12.2526
12.0760
4
20.1844
15.0494
9.1792
14.4420
5
27.3600
12.5654
7.0288
18.2570
Chênh lệch
26.3758
5.1512
12.7940
9.0638
Xếp hạng ảnh hưởng
1
4
2
3
Ảnh hưởng chính giá trị trung bình
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Hình 4.10 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào đến tỷ số S/N của MRR
b. Giá trị MRR tối ưu
Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác
định theo công thức [76]:
MRRtối ưu = A5 + C1 + D5 – 2T (4.5)
Trong đó:
T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát (lượng bóc tách vật liệu MRR);
A5, C1, D5: Trị số trung bình tại các mức A5, C1, D5;
A5: MRR với cường độ dòng điện 5A, A5 = 27,36 mg/phút (bảng 4.20);
C1: MRR với thời gian phát xung, C1 = 19,823 mg/phút (bảng 4.20);
D5: MRR với thời gian ngừng phát xung, D5 = 18,257 mg/phút (bảng 4.20).
89
= 12,855 mg/phút
Thay số: MRRtối ưu = 27,36 + 19,823 +18,257 – 2. 12,855 = 39,73 mg/phút.
- Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường
độ dòng điện 5 A; Ton = 18 µs, Toff = 37 µs; U = 60 V. Kết quả MRR = 37,49 mg/phút.
Vậy sự sai lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm là 5,6 %. Chứng tỏ mô
hình tính toán hoàn toàn có thể dự đoán được MRR.
Tối ưu hóa đơn mục tiêu ứng dụng cho các bước gia công EDM trong thực tế, nếu
gia công thô cần năng suất áp dụng bộ thông số tối ưu đơn mục tiêu MRR; gia công tinh
cần nhám bề mặt nhỏ áp dụng bộ thông số tối ưu đơn mục tiêu Ra… Khi gia công hướng
tới năng suất và chất lượng bề mặt, cần có bộ thông số tối ưu đa mục tiêu bao gồm năng
suất, chất lượng bề mặt, cơ lý tính bề mặt tốt nhất. Trong đề tài này, 5 chỉ tiêu chất lượng
đầu ra đã được tối ưu hóa đồng thời với 4 thông số công nghệ đầu vào, ứng dụng phương
pháp AHP - Deng’s.
4.2 Ứng dụng tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP - Deng’s
4.2.1 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP- Deng’s
Bước 1. Ma trận của chỉ tiêu chất lượng được lựa chọn để đánh giá, theo công thức
(4.6)
(2.15) như sau:
X X
Bước 2. Chuẩn hóa ma trận, các giá trị chuyển đổi được xác định theo công thức
(2.16) và (2.17) và kết quả cho tại bảng 4.21:
90
Bảng 4.21 Dữ liệu chuẩn hóa
Vector chuẩn hóa
TT
U
Ton
Toff
I
xMRR
xTWR
xRa
xHV
xWLT
1
1
30
18
0.017
0.100
0.094
0.188
0.118
9
1
2
40
25
0.011
0.060
0.078
0.179
0.107
12
1
3
50
37
0.012
0.049
0.089
0.21
0.097
18
1
4
60
50
0.008
0.045
0.085
0.197
0.126
25
1
5
70
75
0.009
0.013
0.08
0.195
0.199
37
2
6
30
25
0.105
0.079
0.175
0.168
0.183
18
2
7
40
37
0.074
0.08
0.165
0.173
0.200
25
2
8
50
50
0.062
0.033
0.152
0.191
0.202
37
2
9
60
75
0.041
0.030
0.142
0.227
0.193
9
2
10
70
18
0.078
0.087
0.168
0.174
0.171
12
3
11
30
37
0.142
0.07
0.204
0.168
0.235
37
3
12
40
50
0.051
0.06
0.131
0.223
0.154
9
3
13
50
75
0.044
0.06
0.144
0.23
0.145
12
3
14
60
18
0.168
0.15
0.224
0.19
0.233
18
3
15
70
25
0.148
0.12
0.209
0.164
0.235
25
4
16
30
50
0.106
0.04
0.144
0.225
0.140
12
4
17
40
75
0.110
0.04
0.181
0.243
0.225
18
4
18
50
18
0.403
0.505
0.355
0.209
0.538
25
4
19
60
25
0.362
0.367
0.305
0.171
0.452
37
4
20
70
37
0.189
0.100
0.208
0.187
0.233
9
5
21
30
75
0.204
0.04
0.219
0.228
0.252
25
5
22
40
18
0.483
0.682
0.385
0.283
0.661
37
5
23
50
25
0.300
0.241
0.240
0.162
0.421
9
5
24
60
37
0.293
0.08
0.226
0.177
0.241
12
5
25
70
50
0.305
0.04
0.247
0.183
0.224
18
Bước 3. Xác định giá trị trọng số của các chỉ tiêu bằng AHP:
Căn cứ vào số lượng của chỉ tiêu chất lượng được quyết định đồng thời (5 chỉ tiêu)
và mức độ ưu tiên của từng chỉ tiêu chất lượng, và ma trận so sánh 5 x 5 được xây dựng
(bảng 4.22).
91
Bảng 4.22 Ma trận so sánh theo cặp
MRR
Ra
TWR
HV
WTL
Tiêu chí thực hiện
MRR
1
1/2
6
4
3
2
1
7
5
4
Ra
TWR
1/6
1/7
1
1/3
1/5
HV
1/4
1/5
3
1
2
WTL
1/3
1/4
5
1/2
1
Ma trận chuẩn hóa của các cặp so sánh và trị số trọng số của các chỉ tiêu chất lượng
được tại bảng 4.23. Kết quả của phân tích nhất quán đã chỉ ra rằng, các giá trị trọng số
của các chỉ tiêu chất lượng là phù hợp, bảng 4.24. Do đó, các giá trị trọng số của các chỉ
tiêu được tính bằng AHP như sau: WMRR= 0,288, WRa = 0,437, WTWR = 0,042 và WHV =
Bảng 4.23 Ma trận chuẩn hóa các cặp so sánh và tính toán các trọng số ưu tiên
0,117, WWLT = 0,116.
MRR
Ra
TWR
HV
WTL
Tổng cộng
Tiêu chí thực hiện
Giá trị trọng số (W)
MRR
0.267
0.239
0.273
0.369
0.294
1.442
0.288
SR
0.533
0.478
0.318
0.462
0.392
2.183
0.437
TWR
0.044
0.068
0.045
0.031
0.020
0.209
0.042
HV
0.067
0.096
0.136
0.092
0.196
0.587
0.117
WTL
0.089
0.119
0.227
0.046
0.098
0.580
0.116
SUM
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
Bảng 4.24 Phân tích tính đồng nhất
C.I
R.I
C.R=C.I/R.I
max
0,37
0,091786
1,12
8,19
Bước 4. Xác định các trị số y11, y12, y13, y14 và y15. Trị số các chỉ tiêu được xác định
theo công thức (2.20), bảng 4.25:
92
Bảng 4.25 Ma trận hiệu suất có trọng số yij
TT MRR 1 0.005 2 0.003 3 0.003 4 0.002 5 0.002 6 0.030 7 0.021 8 0.018 9 0.012 10 0.023 11 0.041 12 0.015 13 0.013 14 0.048 15 0.043 16 0.031 17 0.032 18 0.116 19 0.104 20 0.054 21 0.059 22 0.139 23 0.087 24 0.085 25 0.088
TWR 0.004 0.003 0.002 0.002 0.001 0.003 0.003 0.001 0.001 0.004 0.003 0.003 0.003 0.006 0.005 0.002 0.002 0.021 0.015 0.004 0.002 0.028 0.010 0.003 0.002
SR 0.041 0.034 0.039 0.037 0.035 0.076 0.072 0.066 0.062 0.073 0.089 0.057 0.063 0.098 0.091 0.063 0.079 0.155 0.133 0.091 0.096 0.168 0.105 0.098 0.108
HV WLT 0.014 0.022 0.012 0.021 0.011 0.025 0.015 0.023 0.023 0.023 0.021 0.020 0.023 0.020 0.023 0.022 0.022 0.027 0.020 0.020 0.027 0.020 0.018 0.026 0.017 0.027 0.027 0.022 0.027 0.019 0.016 0.026 0.026 0.029 0.062 0.025 0.052 0.020 0.027 0.022 0.029 0.027 0.077 0.033 0.049 0.019 0.028 0.021 0.026 0.022
Bảng 4.26 Chỉ tiêu chất lượng và đánh giá
Chỉ tiêu chất lượng
Đánh giá
Mòn điện cực (TWR) Nhám bề mặt (SR) Độ cứng tế vi (HV)
Năng suất bóc tách (MRR) Càng lớn càng tốt Càng nhỏ càng tốt Càng nhỏ càng tốt Càng nhỏ càng tốt Chiều dày lớp trắng (WLT) Càng nhỏ càng tốt
Bước 5. Xác định giải pháp tốt nhất và giải pháp tồi nhất: Từ công thức (2.21) và
(2.22) xác định được các giải pháp tốt nhất và giải pháp kém nhất. MRR được chọn cao
hơn là tốt hơn và TWR, Ra, HV và WLT được chọn nhỏ hơn là tốt hơn nên giá trị nhỏ
93
nhất được xem xét là giải pháp tốt nhất và trị số lớn nhất là giải pháp kém nhất, bảng
Bảng 4.27 Giải pháp lý tưởng tích cực và giải pháp lý tưởng tiêu cực
4.26. Các giá trị được thể hiện tại bảng 4.27.
MRR
TWR
SR
HV
WLT
Đặc điểm Tiêu chí
A+
0.139
0.001
0.034
0.019
0.011
A-
0.002
0.028
0.168
0.033
0.077
Bước 6. Tính mức độ xung đột giữa mỗi phương án. Giá trị của nó được xác định
Bảng 4.28 Mức độ xung đột giữa các lựa chọn thay thế
theo công thức (2.30) và (2.31), và kết quả nhận được tại bảng 4.28.
+
-
Ci
S-
S+
TT Cosj+ Cosj- Ci 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
0.947 0.0183 0.0464 0.126507 0.243972 0.933 0.0149 0.0393 0.103277 0.207094 0.917 0.0166 0.0435 0.114354 0.229191 0.934 0.0153 0.0432 0.105608 0.227599 0.928 0.0154 0.0444 0.106594 0.233492 0.923 0.0515 0.0806 0.35592 0.424189 0.953 0.0421 0.0775 0.291093 0.408025 0.955 0.0377 0.0726 0.260514 0.382309 0.957 0.0311 0.0690 0.215125 0.363076 0.944 0.0433 0.0774 0.299003 0.407374 0.910 0.0651 0.0944 0.449817 0.497003 0.940 0.0324 0.0630 0.223812 0.331376 0.945 0.0319 0.0676 0.220384 0.356015 0.897 0.0747 0.1028 0.515872 0.541158 0.908 0.0672 0.0964 0.464008 0.507557 0.882 0.0489 0.0674 0.338071 0.35481 0.921 0.0550 0.0863 0.38024 0.454306 0.832 0.1565 0.1714 1.081325 0.902028 0.817 0.1388 0.1463 0.958768 0.770252 0.865 0.0789 0.0964 0.544807 0.507416 0.858 0.0850 0.1022 0.587151 0.537705 0.814 0.1843 0.1918 1.273367 1.009414 0.811 0.1144 0.1185 0.790441 0.623816 0.771 0.1096 0.1037 0.756969 0.545831 0.776 0.1149 0.1111 0.793941 0.584704
0.374 0.354 0.349 0.330 0.323 0.590 0.518 0.496 0.432 0.528 0.627 0.483 0.446 0.651 0.633 0.640 0.587 0.760 0.775 0.707 0.714 0.782 0.783 0.815 0.803
94
Bước 7. Mức độ tương đồng và xung đột giữa các giải pháp thay thế và giải pháp lý
tưởng tích cực và tiêu cực được tính theo công thức (2.32) và (2.33). Trị số được diễn
tả tại bảng 4.28.
Bước 8. Tính chỉ số hiệu suất tổng thể: Trị số Pi được xác định theo công thức (2.34)
và trị số được diễn tả tại bảng 4.29.
Bước 9. Điều kiện tối ưu: Từ kết quả phân tích tại bảng 4.29 và hình 4.11 cho thấy
rằng thí nghiệm với thứ tự số 24 sẽ cho Pi là lớn nhất, điều này chứng tỏ MRR, TWR,
Bảng 4.29 Mức độ tương tự và giá trị hiệu suất tổng thể cho tất cả các lựa chọn thay thế
Ra, HV và WLT đạt giá trị tối ưu với U = 60 V, Ton = 25 s, I = 5 A, Toff = 18 s.
Ton
Toff
Pi
S/N
Xếp hạng
I
U
TT
0.3415 0.3328 0.3329 0.3169 0.3134 0.4562 0.4164 0.4053 0.3721 0.4233 0.4751 0.4031 0.3823 0.4880 0.4776 0.4879 0.4556 0.5452 0.5545 0.5178 0.5220 0.5578 0.5589 0.5810 0.5759
-9.3351 -9.5576 -9.5547 -9.9803 -10.0771 -6.8119 -7.5949 -7.8368 -8.5802 -7.4672 -6.4646 -7.8718 -8.3323 -6.2309 -6.4189 -6.2330 -6.8279 -5.2689 -5.1217 -5.7173 -5.6469 -5.0692 -5.0532 -4.7160 -4.7933
21 23 22 24 25 13 16 17 20 15 12 18 19 9 11 10 14 6 5 8 7 4 3 1 2
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70
18 25 37 50 75 25 37 50 75 18 37 50 75 18 25 50 75 18 25 37 75 18 37 25 50
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
9 12 18 25 37 18 25 37 9 12 37 9 12 18 25 12 18 25 37 9 25 37 9 18 12
95
0.7
(Pi)
0.6
0.5
0.4
0.3
Hiệu quả tối ưu lớn nhất tại số 24
0.2
0.1
Số thí nghiệm
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Hình 4.11 Phương pháp tương tự của Deng’s
4.2.2 Phân tích ANOVA
Bằng sự kết hợp của Taguchi - AHP - Deng’s đã tối ưu hóa đa mục tiêu trong EDM
cho SKD11 sử dụng điện cực đồng. Bộ thông số công nghệ đã được đưa ra như I = 5 A,
U = 60 V, Ton = 25 µs and Toff = 18 µs. Mặc dù vậy, 4 thông số công nghệ với 5 mức
được lựa chọn để khảo sát trong nghiên cứu này, do đó cần thiết phải sử dụng 54 (54 =
625) thí nghiệm được khảo sát trong quy hoạch thực nghiệm truyền thống. Tuy nhiên,
ma trận thí nghiệm trong nghiên cứu này được thiết kế bằng phương pháp Taguchi
(L25), bởi vậy trong thực tế chỉ có 25 thí nghiệm (mỗi thí nghiệm lặp 3 lần) được thực
hiện. Điều này đã dẫn đến kết quả tối ưu rất có thể nằm ngoài 25 thí nghiệm được thực
hiện trong nghiên cứu. Do vậy, cần thiết phải phân tích ANOVA và phân tích S/N để
tìm ra sự ảnh hưởng của các thông số công nghệ và bộ thông số tối ưu trong nghiên cứu
này.
a. Phân tích ANOVA
Kết quả tính toán giá trị của Pi được phân tích để kiểm tra độ tin cậy bằng biểu đồ
xác suất của số dư, hình 4.12. Kết quả đã chỉ ra rằng, giá trị của Pi là đảm bảo độ chính
xác. Phương pháp phân tích của dữ liệu bằng ANOVA của Taguchi là phù hợp (bảng
4.30).
96
Bảng 4.30 Phân tích ANOVA cho C*
TT
DOF
SS
V
F
P
I
4
0.160103
0.040
237.60 0.000
U
4
0.003073
0.001
4.56
0.033
4
0.015618
0.004
23.18 0.000
4
0.002378
Ton Toff Sai số
8
0.001 0.000
3.53 –
0.061 –
0.001348
Tổng cộng
24
–
–
–
0.182520
Biểu đồ số dư trung bình
So sánh sự phù hợp
Đồ thị xác suất phân phối chuẩn
m ă r t
ư d ố S
n ầ h P
Số dư
Giá trị phù hợp
Đồ thị thống kê
So sánh thứ tự
t ấ u s
ư d ố S
n ầ T
Thứ tự quan sát
Số dư
Hình 4.12 Phân tích kết quả của Pi bằng xác suất thống kê
Kết quả phân tích giá trị của Pi đã chỉ ra rằng: cường độ dòng điện (F = 237.6),
điện áp (F = 4.56) và thời gian xung (F = 23.18) có ảnh hưởng mạnh đến chỉ số Pi (bảng
4.30). Thời gian ngắt xung (F = 3.53) ảnh hưởng không đáng kể đến Pi. Xếp hạng sự
ảnh hưởng của các thông số công nghệ được khảo sát thể hiện tại bảng 4.31.
Dòng điện ảnh hưởng mạnh nhất đến Pi và Pi nhỏ nhất với thời gian ngắt xung.
Cường độ dòng điện Điện áp khe hở Thời gian phóng điện Thời gian ngừng phóng điện
Hình 4.13 Tỷ lệ % ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến Pi.
Bảng 4.31 Bảng phản hồi cho giá trị trung bình của C*
Sự ảnh hưởng của các thông số đến Pi theo tỷ lệ % được thể hiện như hình 4.13.
97
Bảng 4.31 Bảng đáp ứng giá trị trung bình của C*
I
U
Ton
Toff
Mức 1
0.3275
0.4566
0.4712
0.4389
2
0.4150
0.4335
0.4760
0.4416
3
0.4456
0.4452
0.4648
0.4618
4
0.5122
0.4626
0.4381
0.4558
5
0.5591
0.4616
0.4093
0.4613
0.2317
0.0291
0.0667
0.0229
1
3
2
4
Chênh lệch Xếp hạng
b. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến Pi
Ảnh hưởng của cường độ dòng điện (I): Sự tăng của I, đã dẫn đến Pi tăng rất
mạnh (hình 4.14 a). Điều này chỉ ra rằng, hiệu quả tối ưu hóa đồng thời của 5 chỉ tiêu
chất lượng đã được tăng lên khi cường độ dòng điện tăng. Kết quả hình 4.15 cho thấy
rằng cả 4 chỉ tiêu chất lượng đều được tăng khi tăng cường độ dòng điện. MRR là chỉ
tiêu tăng mạnh nhất, TWR và WLT được tăng xấp xỉ bằng nhau, Ra tăng rất nhỏ và độ
cứng tế vi (HV) gần như không bị thay đổi. Điều này có thể là do năng lượng của các
tia lửa điện tăng khi tăng I, là nguyên nhân dẫn đến lượng vật liệu phôi và vật liệu điện
cực bị nóng chảy và bay hơi tăng. Bên cạnh đó, kích thước và chiều sâu của các miệng
hố lõm trên cả bề mặt điện cực và bề mặt gia công cũng tăng theo, bởi vậy Ra cũng tăng
theo. Sự gia tăng của lượng vật liệu phôi và điện cực bị nóng chảy và bay hơi trong quá
trình gia công khi I tăng, cũng dẫn đến chiều dày lớp trắng (WLT) bị tác động của năng
lượng nhiệt của xung tăng theo. Nguyên nhân là do lượng vật liệu điện cực và vật liệu
phôi đã bám dính vào bề mặt gia công tăng lên. HV của lớp bề mặt gia công phụ thuộc
vào bản chất của lớp vật liệu được hình thành sau EDM [50], do đó HV ít bị ảnh hưởng
bởi năng lượng xung. Hiệu quả tối ưu đa mục tiêu đạt được lớn nhất tại I = 5 A.
Ảnh hưởng của điện áp khe hở (U): Giá trị của Pi thay đổi khi điện áp thay đổi
trong vùng khảo sát U = 30 - 70 V (hình 4.14 b). Pi nhỏ nhất với U = 40 V, và Pi lớn
nhất với U = 60 V. Với U = 40 V, cả 4 chỉ tiêu đánh giá TWR, Ra, WLT và HV đều
tương đối lớn, trong khi chỉ tiêu MRR lại có trị số là khá nhỏ (hình 4.16), bởi vậy hiệu
quả tối ưu đa mục tiêu của 4 chỉ tiêu nhận được là thấp nhất. Với U = 60 V, MRR nhận
được là lớn nhất, sự tăng của Ra là không đáng kể và TWR, WLT và HV lại bị giảm.
Bởi vậy, trị số của điện áp trong trường hợp này sẽ cho hiệu quả tối ưu của 4 chỉ tiêu là
lớn nhất. Điện áp tăng trong khoảng khảo sát U = 30 - 70 V, đã dẫn đến MRR, TWR và
98
WLT thay đổi khá lớn, điều này là do sự tăng của U sẽ dẫn đến năng lượng của các tia
lửa điện cũng được tăng theo [51]. Tuy nhiên mức độ ảnh hưởng của sự thay đổi điện
áp xung đến năng lượng của các tia lửa điện là không quá lớn [52]. Ra và HV là hai chỉ
tiêu chất lượng bị ảnh hưởng rất nhỏ của U.
Ảnh hưởng của thời gian phóng điện (Ton): Giá trị của Pi thay đổi theo trị số của
Ton = 18 - 75 µs (hình 4.14 c). Pi là lớn nhất với Ton = 25 µs, và đây là giá trị Ton cho
hiệu quả của bài toán tối ưu đa mục tiêu trong nghiên cứu là lớn nhất. Hình 4.17 đã cho
thấy rằng, cả 4 chỉ tiêu MRR, TWR, Ra và WLT đều giảm, trong đó MRR và TWR là
giảm mạnh nhất. HV ít thay đổi với sự thay đổi của Ton. Về lý thuyết, khi Ton càng dài,
sẽ dẫn đến thời gian thực hiện đánh tia lửa điện trong EDM tăng, nên MRR, TWR và Ra
đều phải tăng theo [52]. Tuy nhiên, kết quả của nghiên cứu thực nghiệm ngược lại,
nguyên nhân xảy ra điều này là do Ton tăng, dẫn đến số lần phóng tia lửa điện trong một
phút cũng bị giảm, điều này làm giảm thời gian để tia lửa điện gây nóng chảy và bay
hơi vật liệu gia công. Mặt khác, bề mặt gia công được sử dụng trong thực nghiệm có
dạng hốc kín, bởi vậy quá trình thoát phoi ra khỏi khe hở phóng điện giữa điện cực và
phôi là rất khó khăn. Ngoài ra Ton là quá dài có thể dẫn đến thời gian để phục hồi của
dung dịch điện môi cũng giảm và thời gian để đẩy phoi ra khỏi vùng gia công cũng giảm
nên khả năng phoi sẽ tồn tại trong khu vực phóng điện cũng tăng [51]. Điều này dẫn đến
quá trình gia công sẽ không ổn định và hiện tượng xung lỗi sẽ xuất hiện là tăng, ảnh
hưởng không tốt đến năng suất và chất lượng quá trình gia công.
Ảnh hưởng của thời gian ngừng phóng điện (Toff): Toff tăng trong khoảng 9 - 37
µs, đã dẫn đến Pi tăng theo (hình 4.14 d). Pi lớn nhất với Toff = 18 µs. Khi Toff tăng, dẫn
đến MRR, TWR và WLT thay đổi mạnh, còn HV và Ra thay đổi rất nhỏ (hình 4.18). Sự
thay đổi của MRR, TWR và WLT xấp xỉ giống nhau. Nguyên nhân do năng lượng của
tia lửa điện tăng, dẫn đến lượng vật liệu phôi và vật liệu điện cực bị nóng chảy và bay
hơi cũng tăng theo, và ngược lại [53]. Bên cạnh đó, sự thay đổi của năng lượng tia lửa
điện cũng sẽ ảnh hưởng tỷ lệ thuận với chiều dày lớp bị ảnh hưởng nhiệt. MRR và TWR
tăng, cũng dẫn đến lượng vật liệu điện cực và phôi bám dính lên bề mặt gia công tăng
theo. Khi Toff đủ lớn (Toff = 18 - 37 µs), thời gian sử dụng để phục hồi dung dịch điện
môi cũng tăng theo, lượng phoi bị tồn tại trong vùng khe phóng điện sẽ ít hơn.
99
Ảnh hưởng chính giá trị trung bình
h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Hình 4.14 Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến Pi
Hiệu quả gia công cao nhất
Hiệu quả gia công cao nhất
Ra
Ra
(V)
(A)
Hình 4.16 Ảnh hưởng của U đến đặc tính chất lượng
Hình 4.15 Ảnh hưởng của I đến đặc tính chất lượng
Hiệu quả gia công cao nhất
Hiệu quả gia công cao nhất
Ra
Ra
(µs)
(µs)
Hình 4.17 Ảnh hưởng của Ton đến đặc tính chất lượng
Hình 4.18 Ảnh hưởng của Toff đến đặc tính chất lượng
Điều này dẫn đến quá trình gia công trong EDM ổn định hơn; do đó MRR, TWR,
Ra và WLT cũng đồng thời tăng. Tuy nhiên giá trị Toff = 9 - 12 µs dẫn đến cả 4 chỉ tiêu
MRR, TWRvà WLT đều giảm nhưng Ra vẫn tăng. Điều này có thể là do năng lượng của
100
tia lửa điện nhỏ và xung lỗi vẫn xuất hiện nhiều, đồng thời lượng phoi bám dính trên bề
mặt cũng tăng lên [52].
4.2.3 Tối ưu hóa đa mục tiêu
Xử lý ANOVA cho tỷ số S/N của Pi đã chỉ ra rằng, cường độ dòng điện (F =
335.10), điện áp (F = 5.18) và thời gian phóng điện (F = 31.38) có ảnh hưởng mạnh đến
hệ số S/N (bảng 4.32). Xếp hạng mức ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến hệ số
Bảng 4.32 Phân tích ANOVA cho S/N của Pi
S/N của Pi cũng tương tự như kết quả nhận được trong ANOVA của Pi.
DOF
SS
V
F
Xếp hạng
TT
4
I
16.067
1
64.2660
335.10
4
U
0.249
2
0.9941
5.18
4
1.505
3
6.0186
31.38
4
0.222
4
0.8896
8
Ton Toff Sai số
0.048
4.64 –
-
0.3836
Tổng cộng
24
–
-
–
72.5518
Ảnh hưởng chính tỷ số S/N
Toff
/
N S ố s ỷ t h n ì b
g n u r t ị r t á i G
Lớn hơn là tốt hơn
Hình 4.19 Phân tích về S/N của chỉ tiêu tối ưu Hình 4.19 cho thấy bộ thông số công nghệ tối ưu I = 5 A, U = 60 V, Ton = 25 µs
và Toff = 18 µs. Kết quả phân tích đã cho thấy, bộ thông số tối ưu nhận được bằng công
thức tính toán giống với bộ thông số tối ưu trong phân tích S/N của Pi. Giá trị tối ưu của
các chỉ tiêu chất lượng sẽ được tính toán bằng công thức (4.7). Bảng 4.33 đã chỉ ra rằng,
kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm có sự sai khác không lớn ( 9.09%). Điều này
cho thấy rằng công thức (4.7) hoàn toàn phù hợp với thực tiễn và nó có thể được sử dụng
để xác định giá trị tối ưu của các chỉ tiêu chất lượng.
101
Bảng 4.33 So sánh kết quả tính toán với kết quả bằng thực nghiệm
(MRR, TWR, Ra, HV, WLT)tối ưu = A5 + B4+ C2 – 2.T (4.7)
Tiêu chí
Thông số tối ưu
Tính toán
Thực nghiệm
Sai số (%)
24.68
25.30
2.47
0.22
0.20
-9.09
1.84
1.69
-7.94
I = 5 A, U = 60 V, Ton = 25 µs và Toff = 18 µs
781.98
744.68
3.14
8.839
8.16
-7.60
MRR (mg/phút) TWR (mg/phút) Ra (µm) HV (HV) WLT (µm)
4.2.4 Kết quả đạt được của phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu
Bộ thông số công nghệ tối ưu đa mục tiêu trong EDM cho thép SKD11 bằng
Taguchi - AHP - Deng’s với 5 chỉ tiêu (MRR, TWR, Ra, HV và WLT) đã được xác định
đồng thời. Kết quả đã cho thấy rằng: I, U và Ton ảnh hưởng mạnh đến chỉ tiêu Pi và
ANOVA đối với tỷ số S/N của Pi, và mức ảnh hưởng của chúng giảm dần theo thứ tự.
I ảnh hưởng mạnh nhất bằng 88 % với Pi và 88.5 % với S/N của Pi. Bộ thông số công
nghệ tối ưu nhận được trong xung EDM thép SKD11 bằng điện cực đồng (copper) bằng
xếp hạng Pi là tương tự với nó bằng ANOVA cho S/N của Pi. Bộ thông số tối ưu gồm I
= 5 A, U = 60 V, Ton = 25 µs và Toff = 18 µs. Kết quả tối ưu là MRR = 24.68 mg/phút,
TWR = 0.22 mg/phút, Ra = 1.84 µm, HV = 781.98 HV và WLT = 8.839 µm. Kết quả
đã được thực nghiệm kiểm chứng là tốt (với sai số giữa tính toán và thực nghiệm tối đa
là 9.09 %). Phương pháp Deng’s quyết định đa mục tiêu trong xung EDM là phù hợp.
Phát triển mô hình kết hợp này trong giải bài toán quyết định đa mục tiêu góp phần nâng
cao năng suất và chất lượng gia công, đồng thời chi phí của thực nghiệm nghiên cứu tối
ưu trong lĩnh vực này cũng giảm theo.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm ở chương 3, thực hiện bài toán tối ưu hóa đơn
mục tiêu theo phương pháp Taguchi với 4 thông số đầu vào và 5 chỉ tiêu đầu ra là: năng
suất bóc tách vật liệu; nhám bề mặt; độ cứng tế vi bề mặt; chiều dày lớp trắng; mòn điện
cực với kết quả như sau:
102
- Độ cứng tế vi lớp bề mặt HVtối ưu = 589,754 HV (tính theo [76]), với bộ thông số
tối ưu là: I = 2 A; Ton = 25 µs, Toff = 25 µs; U = 40 V.
- Chiều dày lớp trắng WLTtối ưu = 3,382 µm (tính theo [76]), với bộ thông số tối ưu
là: I = 1 A; Ton = 50 µs, Toff = 12 µs; U = 30 V.
- Nhám bề mặt Ra tối ưu = 0,519 µm (tính theo [76]), với bộ thông số tối ưu là: I = 1
A; Ton = 50 µs, Toff = 12 µs; U = 30 V.
- Mòn điện cực TWRtối ưu = 0.094 mg/phút (tính theo [76]), với bộ thông số tối ưu
là: I = 2 A; Ton = 75 µs, Toff = 12 µs; U = 70 V.
- Năng suất bóc tách vật liệu MRRtối ưu = 39,73 mg/phút (tính theo [76]), với bộ
thông số tối ưu là: I = 5 A; Ton = 18 µs, Toff = 37 µs; U = 60 V.
Để tối ưu hóa đa mục tiêu, tác giả đã sử dụng phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s
để nghiên cứu với 4 thông số đầu vào và 5 chỉ tiêu đầu ra đồng thời, kết quả là bộ thông
số tối ưu gồm I = 5 A, U = 60 V, Ton = 25 µs và Toff = 18 µs. Kết quả tối ưu MRR =
24.68 mg/phút, TWR = 0.22 mg/phút, Ra = 1.84 µm, HV = 781.98 HV và WLT = 8.839
µm.
103
KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
I. Kết luận chung
1. Từ nghiên cứu tổng quan về công nghệ EDM đã xác định nội dung nghiên cứu
của luận án là:
- Tối ưu hóa đơn mục tiêu bộ thông số công nghệ gồm 4 thông số đầu vào gồm:
I; U; Ton ; Toff và 5 thông số đầu ra gồm: độ cứng tế vi bề mặt; chiều dày lớp
trắng; mòn điện cực; nhám bề mặt và năng suất bóc tách vật liệu.
- Tối ưu hóa đa mục tiêu bộ thông số công nghệ gồm 4 thông số đầu vào gồm: I;
U; Ton ; Toff và 5 thông số đầu ra đồng thời gồm: độ cứng tế vi bề mặt; chiều
dày lớp trắng; mòn điện cực; nhám bề mặt và năng suất bóc tách vật liệu.
2. Đã nghiên cứu cơ sở lý thuyết ảnh hưởng của cường độ dòng điện; điện áp khe
hở phóng điện; thời gian phóng điện; thời gian ngừng phóng điện đến độ cứng
tế vi bề mặt; chiều dày lớp trắng; nhám bề mặt; mòn điện cực; năng suất bóc
tách vật liệu. Đã nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu Taguchi và
phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu Taguchi - AHP - Deng’s.
3. Đã xây dựng mô hình thực nghiệm và hệ thống trang thiết bị thực nghiệm hiện
đại, độ tin cậy cao phục vụ thực nghiệm cho mục tiêu của luận án.
4. Đã thực nghiệm khảo sát để xác định miền giá trị thực nghiệm gồm:
- Các thông số công nghệ đầu vào:
+ Cường độ dòng điện: I = (1, 2, 3, 4, 5) A;
+ Điện áp khe hở: U = (30, 40, 50, 60, 70) V;
+ Thời gian phóng điện: Ton = (18, 25, 37, 50, 75) µs;
+ Thời gian ngừng phóng điện: Toff = (9, 12, 18, 25, 37) µs;
+ Thời gian gia công: 30’/1 thí nghiệm.
- Các yếu tố đầu ra:
+ Độ cứng tế vi lớp bề mặt HV;
+ Chiều dày lớp trắng WLT;
+ Độ nhám bề mặt Ra;
+ Độ mòn điện cực TWR;
+ Năng suất bóc tách vật liệu MRR.
104
5. Đã áp dụng phương pháp Taguchi để tối ưu hóa đơn mục tiêu và phương pháp
AHP - Deng’s để tối ưu hóa đa mục tiêu, kết quả thực nghiệm đã thu được:
a. Kết quả tối ưu hóa đơn mục tiêu bằng phương pháp Taguchi là:
- Độ cứng tế vi lớp bề mặt HVtối ưu = 589,754 HV, với bộ thông số tối ưu là: I
= 2 A; Ton = 25 µs, Toff = 25 µs; U = 40 V.
- Chiều dày lớp trắng WLTtối ưu = 3,382 µm, với bộ thông số tối ưu là: I = 1 A;
Ton = 50 µs, Toff = 12 µs; U = 30 V.
- Nhám bề mặt Ra tối ưu = 0,519 µm, với bộ thông số tối ưu là: I = 1 A; Ton = 50
µs, Toff = 12 µs; U = 30 V.
- Mòn điện cực TWRtối ưu = 0.094 mg/phút, với bộ thông số tối ưu là: I = 2 A;
Ton = 75 µs, Toff = 12 µs; U = 70 V.
- Năng suất bóc tách vật liệu MRRtối ưu = 39,73 mg/phút, với bộ thông số tối ưu
là: I = 5 A; Ton = 18 µs, Toff = 37 µs; U = 60 V.
b. Kết quả tối ưu hóa đa mục tiêu bằng phương pháp Taguchi - AHP- Deng’s,
với bộ thông số tối ưu gồm I = 5 A, U = 60 V, Ton = 25 µs và Toff = 18 µs. Kết
quả tối ưu MRR = 24.68 mg/phút, TWR = 0.22 mg/phút, Ra = 1.84 µm, HV =
781.98 HV và WLT = 8.839 µm, (kết quả này có sai số so với kết quả thực
nghiệm là 9.09% (trang 100)).
Từ các kết quả trên, đóng góp mới của luận án là:
- Xây dựng mô hình và triển khai thực nghiệm với 4 tham số đầu vào là điện áp
khe hở phóng điện, cường độ dòng điện, thời gian phóng xung, thời gian ngắt
xung và các chỉ tiêu đầu ra của quá trình là độ cứng tế vi lớp bề mặt, chiều dày
lớp trắng, độ nhám bề mặt, mòn điện cực, năng suất bóc tách vật liệu, với điều
kiện gia công là điện cực bằng đồng đỏ, vật liệu gia công là thép SKD11 đã nhiệt
luyện và miền gia công đã chọn. Từ đó đã thu được các kết quả tiếp theo như sau:
- Xác định được mức độ ảnh hưởng của 4 yếu tố đầu vào là điện áp khe hở phóng
điện, cường độ dòng điện, thời gian phóng xung, thời gian ngắt xung đến 5 chỉ
tiêu đầu ra là độ cứng tế vi lớp bề mặt, chiều dày lớp trắng, độ nhám bề mặt, mòn
điện cực, năng suất bóc tách vật liệu.
- Tối ưu hóa đơn mục tiêu theo phương pháp Taguchi, tìm ra bộ thông số tối ưu
cho từng chỉ tiêu.
- Tối ưu hóa đa mục tiêu theo phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s, tìm ra bộ
thông số tối ưu cho 5 chỉ tiêu đầu ra.
105
II. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Gia công tia lửa điện làm thay đổi cấu trúc lớp bề mặt. Sự thay đổi này có cả tích
cực và tiêu cực. Vì vậy để nâng cao năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết gia công,
cần có sự phối hợp nghiên cứu của nhiều chuyên gia thuộc các lĩnh vực gia công và vật
liệu nghiên cứu sâu hơn về vấn đề này. Những vấn đề cần nghiên cứu tiếp theo dựa trên
phương pháp luận và kết quả thu được của đề tài nghiên cứu này có thể được đề xuất
như sau: ứng dụng phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu và đa mục tiêu tiến hành:
- Nghiên cứu phương pháp EDM với điện cực khác điện cực đồng (graphit; đồng
vonfram; đồng vàng (brass)…), vật liệu gia công khác với thép SKD11.
- Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến các đại lượng đầu ra như
ứng suất dư lớp trắng; chiều dài, rộng, sâu vết nứt của lớp trắng; thành phần hóa học của
lớp trắng…
106
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Vũ Hoài Ân, Gia công tia lửa điện CNC, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2005.
[2] Phạm văn Bổng, Nghiên cứu xác định chế độ cắt tối ưu khi gia công trên máy tiện
CNC, Luận án tiến sỹ kỹ thuật, 2008.
[3] Phạm Văn Bổng, Nguyễn Văn Thiện, Hoàng Tiến Dũng, Giáo trình Công nghệ chế
tạo máy 2, NXB khoa học và kỹ thuật, 2016.
[4] Trần Văn Địch, Công nghệ chế tạo máy, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2008.
[5] Nghiêm Hùng, Giáo trình vật liệu học cơ sở, NXB Khoa học và Kỹ thuật, 2002.
[6] Nguyễn Trọng Hùng, Phùng Xuân Sơn, Giáo trình thiết kế thực nghiệm trong chế
tạo máy, Nhà xuất bản Xây dựng, 2016.
[7] Tăng Huy, Nguyễn Đình Đại, Những yếu tố công nghệ ảnh hưởng tới độ chính xác
tạo hình khi gia công bằng phương pháp tia lửa điện, Tạp chí cơ khí Việt nam, tr.58-
60.
[8] Bành Tiến Long, Trần Thế Lục, Trần Sỹ Túy, Nguyên lý gia công vật liệu, NXB
Khoa học và Kỹ thuật, 2001.
[9] Hoàng Vĩnh Sinh, Tối ưu hóa quá trình gia công kim loại trên máy xung tia lửa điện,
Luận án Tiến sỹ Kỹ thuật, năm 2003.
[10] Vũ Quang Hà, Nghiên cứu ảnh hưởng của chế độ công nghệ đến năng suất và chất
lượng bề mặt khi gia công bằng phương pháp cắt dây tia lửa điện, Luận án Tiến sỹ
Kỹ thuật, năm 2012.
[11] Nguyễn Hữu Phấn, Nâng cao hiệu quả gia công của phương pháp tia lửa điện bằng
biện pháp trộn bột Titan vào dung dịch điện môi, Luận án Tiến sỹ Kỹ thuật, năm
2016.
[12] Hoàng Vĩnh Sinh, Bành Tiến Long, Trần Thế Lục Tối ưu hoá quá trình xung tia
lửa điện với hàm mục tiêu là độ mòn tương đối, Tạp chí khoa học & công nghệ, 10.
2003.
[13] Hoàng Vĩnh Sinh, Bành Tiến Long, Trần Thế Lục, Nghiên cứu phương pháp ổn
định quá trình xung tia lửa điện, Tạp chí khoa học & công nghệ, 10.2003.
[14] Nguyễn Văn Tường, Lựa chọn vật liệu điện cực khi gia công xung điện, Internet
12/2014.
107
[15] Trần Xuân Việt, Giáo trình công nghệ gia công trên máy điều khiển số, NXB Đại
học Bách khoa Hà Nội, 2000.
[16] Đỗ Văn Vũ, Nghiên cứu ảnh hưởng của một số yếu tố công nghệ đến chất lượng
chi tiết được gia công bằng phương pháp tia lửa điện, Luận án Tiến sỹ Kỹ thuật,
năm 2002.
[17] Nguyễn Doãn Ý, Quy Hoạch thực nghiệm, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2003.
[18] Lê Văn Tạo, Nghiên cứu đánh giá chất lượng bề mặt thép SKD61 chưa tôi bằng
phương pháp xung tia lửa điện trong môi trường dung dịch điện môi có chứa bột
Các bít Voonffram, Luận án Tiến sỹ Kỹ thuật, năm 2017.
[19] Phạm Văn Bổng, Tối ưu hóa quá trình cắt gọt, NXB Khoa học và kỹ thuật, 2019.
Tiếng Anh
[20] Bharat C. Khatri, Pravin P. Rathod, Investigations on the performance of concentric
flow dry wire electric discharge machining (WEDM) for thin sheets of titanium
alloy, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017,
Vol. 92, Issue 5–8, pp 1945–1954.
[21] Deepak Rajendra Unune, & Harlal Singh Mali, Parametricmodeling and
optimization for abrasivemixed surface electro discharge diamond grinding of
Inconel 718 using response surface methodology, The International Journal of
Advanced Manufacturing Technology, 2017, Volume 93, Issue 9–12, pp 3859–
3872.
[22] Ľuboslav Straka & Slavomíra Hašová, Optimization ofmaterial removal rate and
tool wear rate of Cu electrode in die-sinking EDM of tool steel, The International
Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, Volume 97, Issue 5–8, pp
2647–2654.
[23] R. Venkata Rao and V. D. Kalyankar, Optimization of modern machining processes
using advanced optimization techniques: A review (2006-2012), The International
Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2014, Volume 73, Issue 5–8, pp
1159–1188.
[24] Ng Chin Fei, NikMizamzulMehat, and Shahrul Kamaruddin, Practical Applications
of Taguchi Method for Optimization of Processing Parameters for Plastic Injection
Moulding: A Retrospective Review, ISRN Industrial Engineering, 2013, Article ID
462174, 11 pages, http://dx.doi.org/10.1155/2013/462174.
108
[25] M.Dastagiri, P.SrinivasaRao, P.MadarValli, Effect Of Hybrid Dielectric Fluid On
The Performance Of Edm Parameters, International Journal of Engineering,
Science and Mathematics, Vol. 6 Issue 8, December 2017 (Special Issue). 1178-
1184.
[26] Manish Gangil, M. K. Pradhan, Rajesh Purohit, Review on modelling and
optimization of electrical discharge machining process using modern Techniques,
Materials Today: Proceedings 4 (2017) 2048–2057.
[27] Hargovind Soni, S. Narendranath, M. R. Ramesh, ANN and RSM Modeling
Methods for Predicting Material Removal Rate and Surface Roughness during
WEDM of Ti50Ni40Co10 Shape Memory Alloy, AMSE JOURNALS-AMSE
IIETA publication-2017-Series: Advances A; Vol. 54; N°3; pp 435-443.
[28] A. P. Tiwary, B. B. Pradhan, B. Bhattacharyya, Application of multi-criteria
decision making methods for selection of micro-EDM process parameters,
Advances in Manufacturing, September 2014, Volume 2, Issue 3, pp 251–258 Cite
as.
[29] S.P. Sivapirakasama, Jose Mathewa, M. Surianarayanan, Multi-attribute decision
making for green electrical discharge machining, Expert Systems with Applications
38 (2011) 8370–8374.
[30] Kalayarasan M, Murali M, Optimization of process parameters in edm using
Taguchi method with grey relational analysis and topsis for ceramic composites,
International Journal of Engineering Research in Africa, 2015, Vol. 22, pp 83-93.
[31] Vijay Kumar Meena, Man Singh Azad, Suman Singh, Narinder Singh, Micro-EDM
multiple parameter optimization for Cp titanium, Int J Adv Manuf Technol (2017)
89:897–904, DOI 10.1007/s00170-016-9130-2.
[32] Gadakh, V. S, Parametric optimization of wire electrical discharge machining
using topsis method, Advances in Production Engineering & Management 7
(2012) 3, 157-164.
[33] M. Dastagiri, P. Srinivasa Rao, P. Madar Valli, TOPSIS, GRA Methods for
Parametric Optimization on Wire Electrical Discharge Machining (WEDM)
Process, Proceedings of 6th International & 27th All India Manufacturing
Technology, Design and Research Conference (AIMTDR-2016).
109
[34] M. Durairaj, D. Sudharsun, N. Swamynathan, Analysis of Process Parameters in
Wire EDM with Stainless Steel using Single Objective Taguchi Method and Multi
Objective Grey Relational Grade, Procedia Engineering 64 (2013) 868 – 877.
[35] Rajesh Khanna, Anish Kumar, Mohinder Pal Garg, Ajit Singh, Neeraj Sharma,
Multiple performance characteristics optimization for Al 7075 on electric
discharge drilling by Taguchi grey relational theory, J Ind Eng Int (2015) 11:459–
472.
[36] Dinesh Kumar, Hoshiar S. Payal and Naveen Beri, Parameters Optimized
Specifying for EDM with PM/Conventional Electrodes on M2 Tool Steel using
Taguchi and TOPSIS, Indian Journal of Science and Technology, Vol 10(22),
DOI: 10.17485/ijst/2017/v10i22/113355, June 2017.
[37] SKPattnaik, M Priyadarshini, K.D.Mahapatra, D.Mishra, S.Panda, Multi Objective
Optimization of EDM process parameters using FUZZY TOPSIS Method, IEEE
Sponsored 2"d International Conference on Innovations in Information,
Embedded and Communication systems (IClIECS)2015.
[38] S. Oliver Nesa Raj, Sethuramalingam Prabhu, Analysis of multi objective
optimisation using TOPSIS method in EDM process with CNT infused copper
electrode, Int. J. Machining and Machinability of Materials, Vol. 19, No. 1, 2017.
[39] Himanshu Payal, Sachin Maheshwari, Pushpendra S. Bharti, Satish Kumar
Sharma, Multi-objective optimisation of electrical discharge machining for
Inconel 825 using Taguchi-fuzzy approach, International Journal of Information
Technology, pp1–9, https://doi.org/10.1007/s41870-018-0102-7.
[40] R. Manivannan & M. Pradeep Kumar, Multi-attribute decision-making of
cryogenically cooled micro-EDM drilling process parameters using TOPSIS
method, Materials and manufacturing processes, 2017, VOL. 32, NO. 2, 209–215,
http://dx.doi.org/10.1080/10426914.2016.1176182.
[41] R. Manivannan, M. Pradeep Kumar, Multi-response optimization of Micro-EDM
process parameters on AISI304 steel using TOPSIS, Journal of Mechanical
Science and Technology 30 (1) (2016) 137~144, DOI 10.1007/s12206-015-1217-
4.
110
[42] S. Dinesh Kumar, M. Ravichandran, Synthesis, Characterization and Wire Electric
Erosion Behaviour of AA7178-10 wt.%ZrB2 Composite, Silicon, pp. 1-10, DOI
10.1007/s12633-018-9802-7.
[43] Ashish Chauhan, M. K. Pradhan, Selection of non-conventional manufacturing
process: a combine topsis-ahp approach, 5th International & 26th All India
Manufacturing Technology, Design and Research Conference (AIMTDR 2014)
December 12th –14th, 2014, IIT Guwahati, Assam, India.
[44] Guangdong Tian, Honghao Zhang, MengChu Zhou, Zhiwu Li, AHP, Gray
Correlation, and TOPSIS Combined Approach to Green Performance Evaluation
of Design Alternatives, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics:
Systems (Volume: 48, Issue: 7, July 2018), DOI: 10.1109/TSMC.2016.2640179.
[45] K. Anand Babu,P. Venkataramaiah1, P. Dileep, AHP-DENG’S Similarity Based
Optimization of WEDM Process Parameters of Al/SiCp Composite, Columbia
International Publishing American Journal of Materials Science and Technology
(2017) Vol. 6 No. 1 pp. 1-14, doi:10.7726/ajmst.2017.1001.
[46] Bedamati Nayak, Multi-Response Optimization in Machining: Exploration of
TOPSIS and Deng’s Similarity Based Approach, Master of Technology (M. Tech.)
In Production Engineering, National institute of technology, INDIA.
[47] A. Pramanik, A. K. Basak, A. R. Dixit & S. Chattopadhyaya, Processing of duplex
stainless steel by WEDM, Materials and Manufacturing Processes, 2018,
https://doi.org/10.1080/10426914.2018.1453165.
[48] F. Klocke, L.Hensgen, A. Klink, L. Ehle, A. Schwedt, Structure and Composition
of the White Layer in the Wire-EDM Process, Procedia CIRP 42 ( 2016 ) 673 –
678.
[49] Himadri Majumder, Kalipada Maity, Optimization of Machining Condition in
WEDM for Titanium Grade 6 Using MOORA Coupled with PCA - A Multivariate
Hybrid Approach, Journal of Advanced Manufacturing Systems, Vol. 16, No. 2
(2017) 81–99, DOI: 10.1142/S0219686717500068.
[50] A. Jaiswal, B. Peshwani, I. Shivakoti, A. Bhattacharya, Multi response
Optimization of Wire EDM Process Parameters, Materials Science and
Engineering 377 (2018) 012221 doi:10.1088/1757-899X/377/1/012221.
111
[51] Pawan Kumar, Meenu Gupta and Vineet Kumar, Surface integrity analysis of
WEDMed specimen of Inconel 825 superalloy, International Journal of Data and
Network Science 2 (2018) 79–88.
[52] Harpreet Singh, Amandeep Singh, Effect of Pulse On/Pulse Off Time On
Machining Of AISI D3 Die Steel Using Copper And Brass Electrode In EDM,
International Journal of Engineering and Science, Vol. 1, Issue 9 (November
2012), PP 19-22.
[53] M. Kiyak, O. Cakir, Examinat ion of machining parameters on surface roughness
in EDM of tool steel. J. Mater. Process. Technol, 2007, 191, 141-144.
[54] Thomas L. Saaty, Decision making with the analytic hierarchy process, Int. J.
Services Sciences, Vol. 1, No. 1, 2008.
[55] G Krishna Mohana Rao & S. Satyanarayana & M Praveen, Influence of Machining
Parameters on Electric Discharge Machining of Maraging Steels – An
Experimental Investigation, Proceedings of the World Congress on Engineering,
2008 Vol II WCE 2008, July 2 - 4, 2008, London, U.K.
[56] Mohd Amri Lajis & H.C.D. Mohd Radzi & A.K.M. Nurul Amin, The
Implementation of Taguchi Method on EDM Process of Tungsten Carbide,
European Journal of Scientific Research, ISSN 1450-216X Vol.26 No.4 (2009),
pp.609-617 © EuroJournals Publishing, Inc. 2009.
[57] D.V.Ghewade & S.R.Nipanikar, Experimental study of electro discharge
machining for inconel material, Journal of Engineering Research and Studies, E-
ISSN 0976-7916, JERS/Vol.II/ Issue II/April-June,2011/107-112.
[58] Baljinder Singh & Paramjit Singh & Gaurav Tejpal & Gurtej Singh, An
experimental study of surface roughness of H11 steel in EDM process using copper
tool electrode, International Journal of Advanced Engineering Technology, E-
ISSN 0976-3945, IJAET/Vol.III/ Issue IV/Oct.-Dec., 2012/130-133.
[59] S.R.Nipanikar, Parameter optimization of electro discharge machining of AISI D3
steel material by using Taguchi method, Journal of Engineering Research and
Studies, E-ISSN0976-7916, JERS/Vol. III/ Issue III/July-Sept., 2012/07-10.
[60] Harpreet Singh & Amandeep Singh, Effect of Pulse On/Pulse Off Time On
Machining Of AISI D3 Die Steel Using Copper And Brass Electrode In EDM,
112
International Journal of Engineering and Science, ISSN: 2278-4721, Vol. 1, Issue
9 (November 2012), PP 19-22.
[61] A. D. Patel & M. C. Parekh & B. B. Patel & Prof. B. B. Patel, Multi-objective
optimisation of die sinking electro discharge machining process using Taguchi,
International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA) ISSN:
2248-9622, Vol. 2, Issue6, November- December 2012, pp.1367-1371.
[62] T.C. Bhagat & H.S. Payal & and B.L. Sethi, Optimizations of EDM process
parameters for surface roughness machining die steel using copper tungsten
electrode by adopting Taguchi array design, Indian Journal of Science and
Technology, Vol:5 Issue:10 October 2012 ISSN:0974-6846.
[63] Gautam Kocher & Karan Chopra & Sandeep Kumar, Investigation of Surface
integrity of AISI D3 tool steel After EDM, International Journal of Emerging
Technology and Advanced Engineering, ISSN 2250-2459, Volume 2, Issue 4,
April 2012.
[64] Suvas Raval & Jayesh Desai, Experimental Investigation of Machining Parameters
for EDM Using Rectangular shaped Electrode of En 31 steel, INDIAN JOURNAL
OF APPLIED RESEARCH, Volume: 3 Issue: 5 May 2013, ISSN - 2249-555X.
[65] D.C. Chen & JJ Jhang & MW Guo, Application of Taguchi design method to
optimize the electrical discharge machining, Journal of Achievements in Materials
and Manufacturing Engineering, Volume 57 Issue 2 April 2013.
[66] Raghuraman S & Thiruppathi K & Panneerselvam T & Santosh S, Optimization
of EDM parameters using Taguchi method and grey relational analysis for mild
steel IS 2026, International Journal of Innovative Research in Science,
Engineering and Technology, Vol. 2, Issue 7, July 2013.
[67] Kamaljit Singh & C S Kalra, An Experimental Investigation: Machining of OHNS
Steel by EDM, Journal of Engineering, Computers & Applied Sciences (JEC&AS)
ISSN No: 2319-5606, Volume 2, No.6, June 2013.
[68] Chandramouli S & Shrinivas Balraj U & and Eswaraiah K, Optimization of
Electrical Discharge Machining Process Parameters Using Taguchi Method,
International Journal of Advanced Mechanical Engineering. ISSN 2250-3234
Volume 4, Number 4 (2014), pp. 425-434.
113
[69] Vikas & Shashikant & A.K.Roy & and Kaushik Kumar, Effect and Optimization
of Machine Process Parameters on MRR for EN19 & EN41 materials using
Taguchi, 2nd International Conference on Innovations in Automation and
Mechatronics Engineering, ICIAME 2014.
[70] Sameh S. Habib, Parameter optimization of electrical discharge machining process
by using Taguchi approach, Journal of Engineering and Technology Research,
ISSN 2006-9790, Vol. 6(3), pp. 27-42, April 2014.
[71] Shivam Goyal & Anbesh Jamwal, Optimization of Process Parameters in Electro-
Discharge Machining using Taguchi Method, International Journal of Science
Technology & Engineering, ISSN (online): 2349-784X, Volume 2, Issue 10, April
2016.
[72] Debasis Nayak & Suhrit Mula, Metallurgical Approach Towards Explaining
Optimized EDM Process Parameters for Better Surface Integrity of AISI D2 Tool
Steel, Trans Indian Inst Met, DOI 10.1007/s12666-016-0910-z, May 2016.
[73] Elman C. Jameson, Electrical Discharge Machining, International Standard Book
Number: 0-87263-521-X, Printed in the United States of America, 2001.
[74] N. Mohri, N. Saito, M.A. Higashi, A new process of finish machining onfree
surface by EDM methods, Annals CIRP 40(1) (1991) 207-210.
[75] Electrical Discharge Machining. Internet:
https://www.youtube.com/watch?v=L1D5DLWWMp8, 22/8/2016.
[76] Ranjit Roy, A-Primer-on-the-Taguchi-Method, Library of Congress Catalog Card
Number 89-14736 ISBN 0-442-23729-4, Printed in the United States of America,
1990.
[77] E. Paul Decarmo, J.I Black, Ronal A. Koser (1997), Materrials and Processes in
Manufacturing, Pretice – Hall Internatinal.
[78] Debasis Nayak, Shiba Narayan Sahu, Suhrit Mula, Metallugical Approach
Towards Explaining Optimized EDM Process Parameters for Better Surface
Integrity of AISI D2 Tool Steel, Internet 2016.
[79] Dušan, P., Miloš, M., Miroslav, R., Valentina, G., (2017). Application of the
performance selection index method for solving machining mcdm problems.
Mechanical Engineering, 15, 97-106.
[80] Minitab18. Internet: https://www.minitab.com/en-us/, 18/7/2017.
114
[81] Shankar Singh, S.Maheshwari, P.C.Pandey, Some investigations into the electric
discharge machining of hardened tool steel using different electrode materials,
Journal of Materials Processing Technology, Volume 149, Issues 1–3, 10 June
2004, Pages 272-277.
[82] C.H. Haron Che, B.M.D. Deros, A. Ginting, M. Fauziah, Investigation on the
influence of the machining parameters when machining tool steel using EDM, J.
Mater. Process. Technol. 116 (2001) 84–87.
115
CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
1. Nguyễn Văn Đức, Phạm Văn Bổng, Phạm Văn Đông, “Nghiên cứu sự ảnh hưởng của
độ nhám điện cực đến độ nhám chi tiết gia công khi gia công bằng tia lửa điện trên
máy xung điện bằng điện cực đồng”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, trường Đại
học Công nghiệp Hà Nội, số 33 - 04/2016.
2. Phan Nguyen Huu, Duc Nguyen Van and Bong Pham Van, “Experimental
Investigation of Surface Roughness of SKD11 Die Steel during Die- Sinking EDM
Process using Copper Electrode”, Journal of Chemical and Pharmaceutical
Research, 2017, 9(10): 59-69, ISSN: 0975-7384 CODEN(USA): JCPRC5.
3. Nguyễn Văn Đức, Phạm Văn Bổng, Nguyễn Hữu Phấn, “Ứng dụng kết hợp của
Taguchi và PSI để tối ưu hóa đa mục tiêu các thông số công nghệ trong xung định
hình thép SKD11”, Hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí lần thứ V,
ngày 5/10/2018.
4. Phan Nguyen Huu, Duc Nguyen Van and Bong Pham Van, “Application of response
surface methodology for evaluating material removal in rate die-sinking EDM
roughing using copper electrode”, Science & technology development journal-
engineering & technology, VOL 1, ISSUE 1, 20-27, 2018 (Tạp chí phát triển Khoa
học và Công nghệ - Chuyên san Kỹ thuật và Công nghệ, Tập 1, Số 1, 2018).
5. Duc Nguyen Van, Bong Pham Van, Phan Nguyen Huu, “Application of Deng’s
similarity based –AHP approach in parametric optimization of EDM process for
SDK11 die steel”, Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering,
https://doi.org/10.1139/tcsme-2019-0132, (SCIE).
6. Phan Huu Nguyen, Tien Long Banh, Khan Aqib Mashood, Duc Quy Tran, Van Dong
Pham, T. Muthuramalingam, Van Duc Nguyen, Duc Toan Nguyen, “Application of
TGRA-Based Optimisation for Machinability of High-Chromium Tool Steel in the
EDM Process”, Arabian Journal for Science and Engineering,
https://doi.org/10.1007/s13369-020-04456-z, (SCIE).
116
Bảng P1. Kết quả đo độ cứng HV lần 1
PHỤ LỤC
Nguyễn Văn Đức
vi
117
Bảng P2. Kết quả đo độ cứng HV lần 2
Nguyễn Văn Đức
vi
118
Bảng P3. Kết quả đo độ cứng HV lần 3
Nguyễn Văn Đức
vi
119
Bảng P4. Kết quả đo độ cứng HV trung bình 3 lần
Nguyễn Văn Đức
120
Hình P1. Ảnh chụp vết đâm khi đo độ cứng HV
121
Hình P2. Ảnh chụp bề mặt mẫu 24 (phóng đại 50 lần)
Hình P3. Ảnh chụp bề mặt mẫu 24 (phóng đại 100 lần)
Hình P4. Ảnh chụp bề mặt mẫu 24 (phóng đại 200 lần)
Hình P5. Ảnh chụp bề mặt mẫu 24 (phóng đại 500 lần)
122
Hình P6. Ảnh chụp mẫu đo kim tương (đo chiều dày lớp trắng)
Hình P7. Ảnh chụp mẫu đo kim tương (đo chiều dày lớp trắng)
Hình P8. Ảnh chụp mẫu đo kim tương (đo chiều dày lớp trắng)
123
Bảng P5. Năng suất bóc tách vật liệu MRR
Lần 1
TB
T T
Khối lượng phôi (g)
Lần 2 Khối lượng phôi (g)
Lần 3 Khối lượng phôi (g)
MRR (mg/p)
MRR (mg/p)
MRR (mg/p)
Sau
Sau
Sau
Trước
9.08
4.94 3.64 6.32
1.567 0.89 1.197 0.857 0.817 9.313 6.757 5.717 3.907 7.08
Trước 1.693 69.813 69.343 66.155 65.888 1.13 0.93 68.037 67.678 0.587 67.154 66.897 65.037 64.792 0.66 8.857 66.814 64.02 6.283 65.803 63.776 5.44 67.371 65.656 2.953 69.914 68.742 69.801 67.677 6.85
4.05
66.741 65.4545 4.288 68.677 67.241 3.953 67.534 66.322
4.787 4.04
66.8
9.18
59.741 25.697 69.57 68.47 26.65
Trước 66.131 65.623 1.09 1 67.924 67.597 1.45 69.868 69.529 0.93 2 68.377 68.098 0.983 66.124 65.845 0.94 3 67.776 67.494 1.022 67.36 67.143 0.723 68.858 68.682 4 0.722 5 68.043 67.816 0.757 67.133 66.935 0.744 6 66.821 64.097 68.231 65.574 9.083 7 67.444 65.582 6.207 66.874 64.989 6.416 69.344 67.712 8 68.157 66.675 5.366 67.675 66.789 9 68.403 67.311 3.5 66.424 64.369 10 67.167 65.271 6.75 11 69.004 65.334 12.233 68.113 64.593 11.733 67.524 63.7115 12.708 12.225 4.375 12 67.603 66.388 3.8 13 68.301 67.279 3.407 69.134 67.948 62.571 14.097 67.524 63.1915 14.442 69.927 65.461 14.887 14.475 14 13.11 12.733 12.81 66.681 62.748 15 67.475 63.791 12.28 68.045 64.202 9.133 9.193 9.313 68.389 65.631 16 67.819 65.151 8.893 66.321 63.527 9.877 9.5 17 67.372 64.618 9.443 66.341 63.378 69.044 66.211 35.09 34.738 18 69.037 58.738 34.33 68.845 58.407 34.793 69.034 58.507 31.25 31.46 19 68.653 59.277 31.253 67.092 57.781 31.037 66.136 56.698 16.3 20 67.42 62.659 15.87 66.104 61.106 16.37 16.66 68.348 63.437 17.6 21 67.526 62.279 17.49 66.705 61.561 17.147 69.836 64.387 18.163 41.7 22 68.539 56.013 41.753 69.041 56.648 41.31 67.247 54.636 42.037 25.9 23 67.231 59.587 25.48 66.765 58.978 25.957 67.836 59.957 26.263 25.3 24.76 24 68.23 60.597 25.443 67.45 62.142 26.3 60.696 25.913 25 68.083 60.182 26.337 66.378 58.383 (Mỗi thí nghiệm gia công 30 phút)
124
Bảng P6. Lượng mòn điện cực TWR
Lần 2
TT
TB
TWR (mg/p)
TWR (mg/p)
TWR (mg/p)
Lần 1 Điện cực (g) Sau
0.12
0.21 0.17 0.14 0.1 0.02 0.21
0.17
0.08
0.18 71.172 71.137 0.117 72.518 72.475 0.143
0.16 0.16
70.07 73.73
0.07 0.09
0.31 0.12
0.17
Trước 70.342 70.247 1 70.466 70.427 2 70.319 70.35 3 70.476 70.51 4 70.302 70.294 5 70.423 70.363 6 70.706 70.645 7 70.066 70.038 8 9 69.689 69.71 10 70.422 70.359 11 68.466 68.415 12 74.605 74.553 13 72.735 72.691 69.955 14 15 73.631 16 73.886 73.853 17 74.453 74.414 18 73.542 73.183 19 73.453 73.203 20 70.764 70.708 21 73.882 73.85 22 73.463 72.951 23 73.165 72.979 24 70.437 70.385 25 74.521 74.482
Lần 3 Điện cực (g) Điện cực (g) Trước Sau Sau Trước 71.714 71.647 0.223 0.25 0.317 72.137 72.074 0.15 0.15 70.556 70.511 71.624 71.573 0.13 72.156 72.119 0.123 0.122 0.103 73.841 73.799 0.111 71.284 71.248 0.113 72.368 72.338 70.811 70.795 0.053 0.033 0.027 71.577 71.571 73.636 73.583 0.177 0.196 0.2 72.634 72.571 0.2 0.203 71.805 71.737 0.227 72.712 72.661 72.531 72.511 0.067 0.083 72.48 72.453 0.09 0.093 70.561 70.539 0.073 73.682 73.658 0.074 0.07 71.471 71.401 0.233 71.343 71.282 0.203 0.216 0.21 0.175 0.168 69.211 69.158 0.177 73.458 73.404 0.15 0.173 73.814 73.766 0.15 0.147 70.369 70.321 0.383 72.073 71.963 0.365 71.814 71.701 0.377 0.375 0.3 71.421 71.329 0.307 74.936 74.857 0.263 0.33 70.587 70.551 0.1 0.12 71.935 71.914 0.11 0.1 0.08 0.13 72.623 72.599 73.124 73.097 1.197 72.712 72.336 1.253 73.847 73.448 1.26 1.33 0.833 71.921 71.619 1.007 70.255 69.983 0.907 0.916 0.25 0.187 72.791 72.698 0.1 0.107 71.732 71.696 1.7 1.707 71.997 71.498 1.663 70.277 69.758 0.6 0.62 0.2 0.173 74.723 74.672 0.1 0.13
73.271 73.195 0.253 73.824 73.802 0.073 1.73 72.467 72.292 0.583 74.571 74.392 0.597 70.914 70.837 0.257 70.487 70.465 0.073 71.647 71.618 0.097
(Mỗi thí nghiệm gia công 30 phút)
125
Bảng P7. Nhám bề mặt Ra
Exp
U
Ton
Tof
I
Ra-1 (µm)
Ra-2 (µm)
Ra-3 (µm)
Ra-TB (µm)
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70
18 25 37 50 75 25 37 50 75 18 37 50 75 18 25 50 75 18 25 37 75 18 25 37 50
9 12 18 25 37 18 25 37 9 12 37 9 12 18 25 12 18 25 37 9 25 37 9 12 18
0.621 0.497 0.618 0.718 0.571 1.403 1.316 1.187 1.135 1.363 1.566 1.158 1.188 1.688 1.418 1.203 1.087 2.742 2.349 1.419 1.623 2.863 1.759 1.764 1.913
0.782 0.692 0.665 0.583 0.603 1.237 1.151 1.028 0.974 1.383 1.447 0.846 0.981 1.575 1.581 0.912 1.538 2.601 2.204 1.582 1.53 2.784 1.638 1.587 1.961
0.711 0.575 0.721 0.622 0.629 1.307 1.253 1.213 1.095 1.043 1.596 0.945 1.071 1.776 1.712 1.128 1.465 2.661 2.332 1.683 1.782 3.042 2.017 1.734 1.692
0.705 0.588 0.668 0.641 0.601 1.316 1.24 1.143 1.068 1.263 1.536 0.983 1.08 1.68 1.57 1.081 1.363 2.668 2.295 1.561 1.645 2.896 1.805 1.695 1.855
126
Bảng P8. Chiều dày lớp trắng WLT
Exp
I
U
Ton
Tof
WLT- 1 (µm)
WLT- 2 (µm)
WLT- 3 (µm)
WLT- TB (µm)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70 30 40 50 60 70
18 25 37 50 75 25 37 50 75 18 37 50 75 18 25 50 75 18 25 37 75 18 25 37 50
4.517 3.107 3.928 4.736 7.384 5.778 7.819 7.664 6.032 5.014 7.462 5.125 4.822 7.538 8.219 4.337 7.022 17.834 16.112 7.431 8.027 23.624 14.102 9.014 7.502
3.642 4.031 2.845 4.301 6.257 6.116 6.142 6.647 7.142 6.725 8.411 5.742 4.432 7.728 6.732 4.542 8.329 20.017 15.135 8.672 8.348 22.861 13.811 7.624 8.312
4.023 3.911 3.629 3.749 3.277 3.058 4.284 3.814 6.755 6.623 6.199 6.703 6.805 6.454 6.856 6.257 6.552 6.482 5.799 5.658 7.965 8.022 5.243 4.862 4.933 5.545 7.911 8.467 7.43 7.338 4.738 5.335 7.542 7.631 16.951 18.267 14.755 15.334 7.915 7.643 9.346 8.574 20.874 22.453 15.011 14.308 8.168 7.865 7.612 7.021
9 12 18 25 37 18 25 37 9 12 37 9 12 18 25 12 18 25 37 9 25 37 9 12 18
127
Bảng P9. Giá trị trung bình và tỷ số S/N của các chỉ tiêu
Exp
S/N
S/N
S/N
S/N
S/N
MRR (mg/ph)
TWR (mg/ph)
HV (HV)
Ra (µm)
1.450
WLT (µm) 3.2274 0.2500 12.0412 0.705 3.0362 789.200 -57.9437 4.023
-12.091
1
0.983
-0.1489 0.1500 16.4782 0.588 4.6124 749.820 -57.4991 3.629 -11.1957
2
1.022
0.189 0.1220 18.2728 0.668 3.5044 879.320 -58.8829 3.277 -10.3095
3
0.722
-2.8293 0.1110 19.0935 0.641 3.8628 826.100 -58.3407 4.284
-12.637
4
0.744
-2.5685 0.0330 29.6297 0.601 4.4225 818.720 -58.2627 6.755 -16.5925
5
9.083 19.1646 0.1960 14.1549 1.316 -2.3851 704.980 -56.9635 6.199 -15.8464
6
6.416 16.1453 0.2000 13.9794 1.240 -1.8684 727.040 -57.2312 6.805 -16.6566
7
5.366
14.593 0.0830 21.6184 1.143 -1.1609 802.600
-58.09
6.856 -16.7214
8
3.500 10.8814 0.0740 22.6154 1.068 -0.5714 951.000 -59.5636 6.552 -16.3275
9
6.750 16.5861 0.2160 13.3109 1.263 -2.028 732.320 -57.294 5.799 -15.2671
10
12.225 21.745 0.1750 15.1392 1.536 -3.7278 704.240 -56.9544 7.965 -18.0237
11
4.375 12.8196 0.1500 16.4782 0.983 0.1489 937.060 -59.4353 5.243 -14.3916
12
3.800 11.5957 0.1500 16.4782 1.080 -0.6684 965.720 -59.697 4.933 -13.8622
13
14.475 23.2124 0.3750 8.5194 1.680 -4.5061 798.820 -58.049 7.911 -17.9646
14
12.733 22.0986 0.3000 10.4576 1.570 -3.9179 689.392 -56.7693 7.430 -17.4198
15
9.133 19.2123 0.1000 20.000 1.081 -0.6765 942.460 -59.4853 4.738 -13.5119
16
9.500 19.5545 0.1000 20.000 1.363 -2.6899 1021.520 -60.1849 7.631 -17.6516
17
34.739 30.8163 1.2600 -2.0074 2.668 -8.5237 878.860 -58.8784 18.267 -25.2333
18
31.250 29.897 0.9160 0.7621 2.295 -7.2156 715.640 -57.0939 15.334 -23.7131
19
16.300 24.2438 0.2500 12.0412 1.561 -3.868 786.540 -57.9144 7.915
-17.969
20
17.600 24.9103 0.1000 20.0000 1.645 -4.3233 957.980 -59.6271 8.574 -18.6637
21
41.700 32.4027 1.7000 -4.6090 2.896 -9.2359 1188.480 -61.4998 22.453 -27.0255
22
25.900 28.266 0.6000 4.4370 1.805 -5.1295 678.660 -56.633 14.308 -23.1116
23
25.300 28.0624 0.2000 13.9794 1.695 -4.5833 744.680 -57.4394 8.168 -18.2423
24
26.300 28.3991 0.1000 20.0000 1.855 -5.3668 769.740 -57.7269 7.612
-17.630
25
128
Hình P9 Máy cắt dây 5 trục CHMER CW 420HS
Hình P10 Máy Xung CNC 3 trục CHMER CM 323C
Hình P11 Máy bắn lỗ SH 2 CNC
129
Hình P12 Đồ thị số dư cho tỷ số S/N của MRR (Tiếng Anh)
Hình P13 Đồ thị số dư trung bình của MRR (Tiếng Anh)
