Nghiên cứu chế độ cắt tối ưu gia công thép SUS304 trên máy tiện CNC: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật về chất lượng bề mặt và năng suất cắt

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

TRẦN VIẾT HỒI

NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ CẮT TỐI ƯU THEO HÀM MỤC TIÊU CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT, ĐẢM BẢO NĂNG SUẤT CẮT KHI GIA CÔNG THÉP SUS304 TRÊN MÁY TIỆN CNC

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội - Năm 2022

BỘ CÔNG THƯƠNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

TRẦN VIẾT HỒI

NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ CẮT TỐI ƯU THEO HÀM MỤC TIÊU CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT, ĐẢM BẢO NĂNG SUẤT CẮT KHI GIA CÔNG THÉP SUS304 TRÊN MÁY TIỆN CNC

CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT CƠ KHÍ

MÃ SỐ : 9.52.01.03

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS. PHẠM VĂN BỔNG

2. GS.TS. TRẦN VĂN ĐỊCH

Hà Nội - Năm 2022

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc và chân thành tới hai

thầy hướng dẫn khoa học là PGS.TS. Phạm Văn Bổng và GS.TS. Trần Văn

Địch đã tận tình giúp đỡ và hướng dẫn tôi trong thời gian thực hiện luận án.

Tôi xin trân trọng cảm ơn Đảng ủy, Ban Giám hiệu, Khoa Cơ khí,

Trung tâm Việt – Nhật, Trung tâm Đào tạo Sau đại học, Trung tâm Hợp tác

doanh nghiệp, các thầy cô giáo và đồng nghiệp tại trường Đại học Công

nghiệp Hà Nội đã tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp đỡ tôi trong suốt quá trình

học tập và nghiên cứu.

Đồng thời, tôi xin chân thành cảm ơn Viện Công nghệ Vật liệu Nano,

trường Đại học Khoa học và Công nghệ Pohang (POSTECH) - Hàn Quốc đã

giúp tôi chụp XRD và xử lý số liệu về ứng suất dư lớp bề mặt.

Cảm ơn gia đình đã luôn bên cạnh và động viên tinh thần giúp tôi có

động lực lớn lao để vượt qua khó khăn và hoàn thành luận án.

Hà Nội, ngày 14 tháng 02 năm 2022

NGHIÊN CỨU SINH

Trần Viết Hồi

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi

dưới sự hướng dẫn hai thầy hướng dẫn khoa học. Các số liệu, kết quả được

phân tích trong luận án có nguồn gốc rõ ràng, trung thực, chưa từng được

công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác.

Hà Nội, ngày 14 tháng 02 năm 2022

NGHIÊN CỨU SINH

Trần Viết Hồi

iii

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN .................................................................................................... i

LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. ii

MỤC LỤC ........................................................................................................ iii

DANH MỤC CÁC BẢNG............................................................................... ix

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .......................................................................... x

PHẦN MỞ ĐẦU ............................................................................................... 1

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG THÉP KHÔNG GỈ ................. 6

1.1. Tổng quan chung về thép không gỉ ........................................................ 6

1.1.1. Vai trò của các nguyên tố hợp kim trong thép không gỉ ................. 6

1.1.2. Phân loại thép không gỉ ................................................................... 9

1.2 Thép không gỉ Austenit ......................................................................... 10

1.2.1. Thành phần hóa học ...................................................................... 10

1.2.2. Các loại thép không gỉ Austenit .................................................... 10

1.2.3. Tính chất vật lý .............................................................................. 11

1.2.4. Tính chất cơ học ............................................................................ 11

1.2.5. Tính chất mỏi ................................................................................ 13

1.3. Một số yếu tố đặc trưng khi gia công của thép không gỉ ..................... 14

1.3.1 Đặc tính gia công của thép không gỉ .............................................. 14

1.3.2. Cơ chế mòn và tuổi bền dụng cụ cắt ............................................. 16

1.3.3 Chất lượng bề mặt .......................................................................... 18

1.4. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về gia công thép không gỉ 19

1.4.1. Các nghiên cứu ngoài nước ........................................................... 19

1.4.1.1. Các nghiên cứu về sự ảnh hưởng của các thông số công nghệ

đến chất lượng bề mặt khi gia công thép không gỉ ............................. 19

1.4.1.2. Các nghiên cứu về tối ưu hóa khi gia công thép không gỉ ..... 21

1.4.2. Các nghiên cứu trong nước ........................................................... 22

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ................................................................................ 24

CHƯƠNG 2 - NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC

THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT ........................ 25

2.1. Độ nhấp nhô tế vi bề mặt ..................................................................... 25

2.1.1. Các thông số của độ nhấp nhô tế vi bề mặt................................... 25

2.1.2. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt ...... 26

2.2. Độ cứng tế vi ........................................................................................ 29

2.2.1. Đo độ cứng tế vi ............................................................................ 29

2.2.2. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ cứng tế vi .......... 31

2.3. Ứng suất dư .......................................................................................... 33

2.3.1. Cơ chế hình thành ứng suất dư...................................................... 33

2.3.2. Các phương pháp đo và tính toán ứng suất dư .............................. 34

2.3.2.1. Phương pháp đo kiểu không phá hủy dựa trên nhiễu xạ ........ 35

2.3.2.2. Phương pháp đo kiểu bán phá hủy ......................................... 39

2.3.2.3. Phương pháp đo kiểu phá hủy ................................................ 40

2.3.2.4. Tính toán giá trị ứng suất dư .................................................. 42

2.3.3. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến ứng suất dư ............. 45

2.3.4. Ảnh hưởng của ứng suất dư đến độ bền mỏi của chi tiết .............. 46

2.4. Sự hình thành phoi khi gia công thép không gỉ ................................... 48

2.4.1 Quá trình hình thành phoi .............................................................. 48

2.4.2 Ảnh hưởng của dạng phoi và độ nhám bề mặt .............................. 50

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ................................................................................ 54

CHƯƠNG 3 - NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG

CỦA CÁC THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT KHI

TIỆN CNC THÉP SUS304 ............................................................................. 55

3.1. Phương pháp xây dựng mô hình toán học biểu diễn mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ với một số yếu tố đầu ra của quá trình cắt............ 55

3.1.1. Phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM)............................................. 55

3.1.2. Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) ............................. 58

3.2. Xây dựng mô hình thực nghiệm........................................................... 59

3.2.1. Sơ đồ thí nghiệm ........................................................................... 59

3.2.2. Xác định miền của các thông số công nghệ thực nghiệm khi tiện

CNC thép SUS304 .................................................................................. 62

3.3. Điều kiện thực nghiệm ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến các

chỉ tiêu đầu ra khi tiện CNC thép SUS304 ................................................. 64

3.3.1. Thiết bị thực nghiệm ..................................................................... 64

3.3.2. Phôi thực nghiệm .......................................................................... 64

3.3.3. Dụng cụ cắt ................................................................................... 66

3.3.4. Thiết bị đo và phương pháp đo ..................................................... 66

3.4. Thực nghiệm xác định một số yếu tố đặc trưng của chất lượng bề mặt

khi tiện CNC thép SUS304 ......................................................................... 69

3.4.1. Phân tích ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt .......................................... 69

3.4.2. Phân tích ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ đến độ cứng tế vi .............................................. 77

3.4.3. Phân tích ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi quy giữa các thông số

công nghệ đến ứng suất dư ...................................................................... 83

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ................................................................................ 92

CHƯƠNG 4 - TỐI ƯU HÓA CÁC THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐỂ NÂNG

CAO CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT, ĐẢM BẢO NĂNG SUẤT CẮT KHI TIỆN

CNC THÉP SUS304 ....................................................................................... 93

4.1. Xây dựng mô hình tối ưu hóa .............................................................. 93

4.1.1. Tổng quan về tối ưu hóa quá trình gia công ................................. 93

4.1.2. Giải thuật Dơi ................................................................................ 95

4.1.3. Giải pháp tối ưu đa mục tiêu Pareto .............................................. 97

4.1.3.1. Khái niệm về giải pháp tối ưu Pareto ..................................... 98

4.1.3.2. Giải bài toán tối ưu đa mục tiêu ............................................. 99

4.2. Ứng dụng giải thuật Dơi để tối ưu hóa đơn mục tiêu ........................ 100

4.3. Tối ưu hóa đa mục tiêu để nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng

suất cắt khi gia công .................................................................................. 105

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 .............................................................................. 112

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ............................................................... 113

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN ............... 116

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................... 117

PHỤ LỤC ...................................................................................................... 130

vii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT

Ký hiệu Ý nghĩa (tiếng Anh) Ý nghĩa (tiếng Việt)

AISI American Iron and Steel Institute Tiêu chuẩn sắt, thép Hoa Kỳ

ANOVA Analysis of Variance Phân tích phương sai

BA Bat Algorithm Giải thuật Dơi

BBD Box-Behnken Design Thiết kế Box-Behnken

BUE Build-Up Edge Hiện tượng lẹo dao

BUL Build-Up Layer Hiện tượng phoi bám

CNC Computer Numerical Control Điều khiển số bằng máy tính

CVD Chemical Vapor Deposition Phủ bay hơi hóa học

DF Degree of Freedom Bậc tự do

F Variance Ratio (Fisher) Tỷ lệ phương sai

FWHM Full Width at Half Maximum Độ rộng nửa đỉnh nhiễu xạ

GA Genetic Algorithm Giải thuật Di truyền

HV Vickers Hardness Độ cứng Vickers

MOBA Multi-Objective Bat Algorithm Tối ưu hóa đa mục tiêu sử dụng giải thuật Dơi

MRR Material Removal Rate Năng suất bóc tách vật liệu

MS Mean of Square Trung bình bình phương

P Probability of Significance Xác suất có ý nghĩa

viii

Ký hiệu Ý nghĩa (tiếng Anh) Ý nghĩa (tiếng Việt)

PSO Particle Swarm Optimization Giải thuật Bầy đàn

R2 Determination Coefficient Độ tin cậy mô hình

RSM Response Surface Methodology Phương pháp bề mặt chỉ tiêu

SEM Scanning Electron Microscopy Kính hiển vi điện tử quét

SI Surface Integrity Chất lượng bề mặt

SS Sum of Square Tổng bình phương

SUS Steel Use Stainless Ký hiệu thép không gỉ theo tiêu chuẩn Nhật Bản

XRD X-Ray Diffraction Nhiễu xạ tia X

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1. Tính chất vật lý của các loại vật liệu [18] ...................................... 15

Bảng 2.1. Bảng so sánh các kỹ thuật đo ứng suất dư [16], [115] ................... 41

Bảng 3.1. Các thông số của chế độ cắt ........................................................... 62

Bảng 3.2. Quy hoạch thực nghiệm ................................................................. 63

Bảng 3.3. Thành phần hóa học của thép SUS304 .......................................... 65

Bảng 3.4. Đặc tính cơ, lý của thép SUS304 ................................................... 65

Bảng 3.5. Thiết kế thí nghiệm và kết quả đo độ nhám bề mặt ....................... 70

Bảng 3.6. Phân tích ANOVA cho độ nhám bề mặt ........................................ 71

Bảng 3.7. Thiết kế thí nghiệm và kết quả đo độ cứng tế vi ............................ 77

Bảng 3.8. Phân tích ANOVA cho độ cứng tế vi............................................. 78

Bảng 3.9. Xác định các số liệu tính toán ứng suất dư .................................... 84

Bảng 3.10. Thiết kế thí nghiệm và kết quả tính toán ứng suất dư .................. 86

Bảng 3.11. Phân tích ANOVA cho ứng suất dư ............................................. 87

Bảng 4.1. Các tham số giải thuật Dơi ........................................................... 101

Bảng 4.2. Thực nghiệm kiểm chứng tối ưu ............................................. 104

Bảng 4.3. Các tham số MOBA ..................................................................... 106

Bảng 4.4. Giải pháp tối ưu đạt được bằng MOBA ....................................... 110

Bảng 4.5. Kết quả thực nghiệm kiểm chứng ................................................ 110

Bảng 4.6. Năng suất cắt ứng với chất lượng bề mặt tối ưu .......................... 111

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1. Ảnh hưởng của hàm lượng Cr đến tốc độ ăn mòn [58] .................... 7

Hình 1.2. Phân loại thép không gỉ [114] .......................................................... 9

Hình 1.3. So sánh giới hạn bền kéo và chảy của các loại vật liệu [19] .......... 12

Hình 1.4. So sánh độ giãn dài tương đối của các loại vật liệu [19] ............... 12

Hình 1.5. Đường cong ứng suất-biến dạng của thép không gỉ [65] ............... 13

Hình 1.6. Ảnh hưởng của môi trường đến độ bền mỏi của thép không gỉ [54]

......................................................................................................................... 14

Hình 1.7. So sánh khả năng gia công của thép không gỉ [114] ...................... 16

Hình 1.8. Các dạng mòn phổ biến khi tiện [86] ............................................. 16

Hình 1.9. Hiện tượng lẹo dao: (a) giản đồ, (b) hình ảnh trên dụng cụ cắt ..... 17

Hình 1.10. Sơ đồ minh họa về ảnh hưởng của chất lượng bề mặt đến độ bền

mỏi [57] ........................................................................................................... 18

Hình 2.1. Profile độ nhám bề mặt trung bình [39] ......................................... 26

Hình 2.2. Các thông số ảnh hưởng đến nhám bề mặt [115] ........................... 27

Hình 2.3. Nguyên lý đo độ cứng Vickers: (a) Giản đồ lực phép thử độ cứng

Vickers, (b) Mũi đâm đo độ cứng Vickers và độ cứng tế vi Vickers ............. 31

Hình 2.4. Sự hình thành ứng suất dư [62] ...................................................... 34

Hình 2.5. Phân loại các kỹ thuật đo ứng suất dư [42] .................................... 35

Hình 2.6. Nhiễu xạ trong cấu trúc mạng tinh thể [7], [91] ............................. 36

Hình 2.7. Sơ đồ phân tích nhiễu Barkhausen ................................................. 38

Hình 2.8. Sơ đồ mặt cắt xung quanh lỗ được khoan ứng suất dư kéo ........... 40

Hình 2.9. Kết quả xác định giá trị nội suy từ đồ thị Williamson-Hall ........... 44

Hình 2.10. Quan hệ giữa giới hạn mỏi với ứng suất dư ................................. 47

Hình 2.11. Các bề mặt phoi tạo thành khi tiện SUS304 ................................ 48

Hình 2.12. Cấu trúc lớp bề mặt tự do của phoi .............................................. 49

Hình 2.13. Lớp phoi hình thành trên bề mặt tự do ......................................... 50

Hình 2.14. Độ nhám bề mặt và sự hình thành phoi khi m/phút,

mm/vòng và mm ..................................................................... 51

Hình 2.15. Bề rộng phoi khi m/phút, mm/vòng .................. 51

Hình 2.16. Độ nhám và sự hình thành phoi khi m/phút,

mm/vòng và mm .................................................................... 52

Hình 2.17. Chiều rộng phoi khi m/phút, mm/vòng và

mm ........................................................................................................ 52

Hình 3.1. Minh họa bố trí thí nghiệm theo phương pháp Box-Behnken ....... 57

Hình 3.2. Sơ đồ thực nghiệm .......................................................................... 61

Hình 3.3. Máy tiện CNC Mori Seiki SL-253 ................................................. 64

Hình 3.4. Bản vẽ phôi dùng trong thực nghiệm ............................................. 65

Hình 3.5. Thứ tự thực nghiệm ........................................................................ 66

Hình 3.6. Hình ảnh dụng cụ cắt thực nghiệm ................................................. 66

Hình 3.7. Máy đo độ nhám Mitutoyo SV-2100 ............................................. 67

Hình 3.8. Thiết bị đo độ cứng tế vi................................................................. 68

Hình 3.9. Thiết bị chụp XRD ......................................................................... 69

Hình 3.10. Biểu đồ phân tích Pareto ảnh hưởng của các thông số đến .... 72

Hình 3.11. Ảnh hưởng của từng thông số đến .......................................... 73

Hình 3.12. Đồ thị quan hệ giữa với ............................................ 74

Hình 3.13. Các bước xây dựng hàm hồi quy .................................................. 75

Hình 3.14. Đồ thị xác suất phân phối chuẩn của ....................................... 76

Hình 3.15. So sánh giá trị thực nghiệm và dự đoán của ........................... 76

Hình 3.16. Biểu đồ phân tích Pareto ảnh hưởng của các thông số đến HV ... 79

Hình 3.17. Ảnh hưởng của từng thông số đến HV ......................................... 80

Hình 3.18. Đồ thị quan hệ giữa HV với ........................................... 81

Hình 3.19. Đồ thị xác suất phân phối chuẩn của HV ..................................... 82

Hình 3.20. So sánh giá trị trị thực nghiệm và dự đoán của HV ..................... 83

xii

Hình 3.21. Phân tách dữ liệu XRD bằng hàm chuẩn hoá Pseudo-Voigt ....... 83

Hình 3.22. Biểu đồ phân tích Pareto ảnh hưởng của các thông số đến ..... 88

Hình 3.23. Ảnh hưởng của từng thông số đến ........................................... 89

Hình 3.24. Đồ thị ảnh hưởng của đến .......................................... 90

Hình 3.25. Đồ thị xác suất phân phối chuẩn của ....................................... 91

Hình 3.26. So sánh giá trị thực nghiệm và dự đoán của ............................ 91

Hình 4.1. Các kỹ thuật và công cụ tối ưu hóa [72] ........................................ 93

Hình 4.2. Mã giả của giải thuật Dơi [113] ..................................................... 97

Hình 4.3. Lưu đồ giải thuật Dơi ................................................................... 102

Hình 4.4. Tốc độ hội tụ hàm mục tiêu độ nhám bề mặt ............................... 104

Hình 4.5. Lưu đồ Pareto ............................................................................... 107

Hình 4.6. Các điểm biên tối ưu Pareto ......................................................... 108

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Thép Austenit SUS304 có cơ tính và lý tính tốt, độ cứng cao, khả năng

chống ăn mòn và chịu nhiệt tốt nên được ứng dụng rất rộng rãi trong các lĩnh

vực như y tế, thực phẩm, công nghiệp hàng không, ... Tuy nhiên, thép không

gỉ Austenit nói chung và thép SUS304 nói riêng được đánh giá là loại vật liệu

khó gia công do độ bền kéo cao, khả năng dẫn nhiệt thấp, lực cắt lớn dẫn đến

mức độ biến cứng cao, tốc độ mài mòn dụng cụ cắt nhanh, chất lượng bề mặt

kém và năng suất gia công thấp.

Chất lượng bề mặt được xác định thông qua các đặc trưng về cơ, lý,

hóa tính và cấu trúc liên kết vật liệu như: sự thay đổi về độ nhám bề mặt, độ

cứng tế vi bề mặt, cấu trúc tế vi và ứng suất dư, ... [1], [43]. Sau quá trình gia

công, chất lượng bề mặt là tiêu chí quan trọng để đánh giá khả năng chống ăn

mòn và độ bền mỏi của chi tiết. Khi gia công bằng phương pháp tiện, ứng

suất dư và độ nhám bề mặt được đánh giá là hai tiêu chí quan trọng nhất của

chất lượng bề mặt [88], [104]. Đối với gia công tinh, độ nhám bề mặt đóng

vai trò quan trọng và là tiêu chí kiểm soát chất lượng sản phẩm. Ứng suất dư

sinh ra trong quá trình gia công cắt gọt do nhiệt phát sinh, biến dạng cơ học

và sự thay đổi tổ chức vật liệu [39]. Bề mặt sau khi gia công tồn tại ứng suất

dư nén sẽ có có lợi cho việc hạn chế sự lan truyền vết nứt, tăng độ bền mỏi

của chi tiết, ngược lại khi tồn tại ứng suất dư kéo sẽ tác động xấu đến các vấn

đề kể trên [51]. Chính vì vậy ứng suất dư được coi là tiêu chí quan trọng đối

với độ bền và tuổi thọ của chi tiết. Trong thực tế, vấn đề đo, xử lý kết quả đo

và mô hình hóa ứng suất dư rất phức tạp, kết quả của các nghiên cứu trước

đây về vấn đề này có nhiều khác biệt đối với từng loại vật liệu phôi gia công,

điều kiện gia công và thông số hình học của dụng cụ cắt [88].

Trong sản xuất, hiệu quả của quá trình gia công được đánh giá thông

qua việc nâng cao chất lượng, giảm chi phí, thời gian gia công và tăng năng

suất, do vậy tối ưu hóa quá trình gia công là mục tiêu và cũng là thách thức

của sản xuất [117]. Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, nhiều phương

pháp tiếp cận mới đã được triển khai để giải quyết các bài toán tối ưu cho độ

chính xác và tốc độ xử lý nhanh trong việc tìm ra kết quả tối ưu. Trong đó các

giải thuật tối ưu hóa tiên tiến như giải thuật trí tuệ bầy đàn đã được chứng

minh tính hiệu quả và áp dụng trong nhiều lĩnh vực với việc mô phỏng giải

các dạng bài toán phổ biến và phức tạp nhất.

Nghiên cứu về đặc tính, khả năng gia công của thép không gỉ đặc biệt

là nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất gia công là chủ đề đã nhận

được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trước đây, tuy nhiên các nghiên

cứu và công bố chủ yếu đánh giá chất lượng hoặc độ chính xác gia công thông

qua đánh giá chỉ tiêu độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi trong khi đối với chi tiết

sau khi gia công, chỉ tiêu về ứng suất dư đóng vai trò rất quan trọng do đây là

tiêu chí xác định độ bền mỏi và các vết nứt hình thành trên bề mặt chi tiết có

tác động rất lớn đến tuổi thọ của chi tiết. Cho đến nay, chưa có các nghiên

cứu và công bố đầy đủ về phân tích ảnh hưởng của quá trình gia công đến ứng

suất dư, giải bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu các chỉ tiêu quan trọng của chất

lượng bề mặt như độ nhám bề mặt, ứng suất dư khi tiện thép SUS304 trên cơ

sở ứng dụng các giải thuật tiên tiến.

Các vấn đề trên là định hướng cho tác giả chọn đề tài: “Nghiên cứu

xác định chế độ cắt tối ưu theo hàm mục tiêu chất lượng bề mặt, đảm bảo

năng suất cắt khi gia công thép SUS304 trên máy tiện CNC”.

2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

2.1. Mục đích nghiên cứu

Luận án tập trung giải quyết một số nội dung chính như sau:

- Nghiên cứu các đặc tính công nghệ của thép không gỉ, cơ sở lý thuyết

ảnh hưởng của các thông số công nghệ (chế độ cắt) đến các đặc trưng của quá

trình cắt bao gồm một số chỉ tiêu của chất lượng bề mặt.

- Xây dựng mô hình thực nghiệm, đo, tính toán, xử lý dữ liệu, phân tích

đánh giá ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến một số chỉ tiêu của chất

lượng bề mặt.

- Xác định mô hình toán học biểu diễn mối quan hệ giữa các thông số

công nghệ với một số yếu tố đầu ra đặc trưng của quá trình gia công.

- Ứng dụng giải thuật trí tuệ bầy đàn giải bài toán đơn và đa mục tiêu

nhằm nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất gia công.

2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: luận án tập trung nghiên cứu các đặc trưng của

quá trình gia công thép SUS304 trên máy tiện CNC, sử dụng mảnh chip

chuyên dùng gia công thép không gỉ của hãng Sandvik.

- Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng và xác định mối

quan hệ giữa vận tốc cắt , lượng tiến dao , chiều sâu cắt đến các

chỉ tiêu của chất lượng bề mặt bao gồm: độ nhám bề mặt , độ cứng tế vi

, ứng suất dư . Ứng dụng giải thuật Dơi và giải pháp tối ưu Pareto

để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu gồm hai chỉ tiêu là độ nhám bề mặt và ứng

suất dư.

3. Phương pháp nghiên cứu

- Nghiên cứu lý thuyết về quá trình cắt làm cơ sở để đánh giá sơ bộ và

định hướng cho nghiên cứu thực nghiệm.

- Nghiên cứu thực nghiệm để lấy số liệu thực tiễn kết quả của một số

chỉ tiêu đầu ra của quá trình cắt.

- Ứng dụng các phần mềm để tính toán, xử lý, đánh giá sự ảnh hưởng

của các thông số công nghệ, xác định các hàm hồi quy và giải quyết bài toán

tối ưu hóa.

4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

- Ý nghĩa khoa học: kết quả nghiên cứ là cơ sở để thiết lập các thông số

công nghệ trong quá trình gia công thép SUS304 trên máy tiện CNC và là cơ

sở cho việc tối ưu nhằm nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất gia

công sử dụng các giải thuật tiên tiến.

- Ý nghĩa thực tiễn: kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong

thực tế sản xuất với các chi tiết, sản phẩm được chế tạo từ thép không gỉ đồng

thời làm tài liệu phục vụ cho công tác đào tạo và nghiên cứu.

5. Bố cục của luận án

Luận án được trình bày trong 04 chương:

- Chương 1: Tổng quan về gia công thép không gỉ.

- Chương 2: Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của các thông số công

nghệ đến chất lượng bề mặt.

- Chương 3: Nghiên cứu thực nghiệm phân tích ảnh hưởng của các

thông số công nghệ đến chất lượng bề mặt khi tiện CNC thép

SUS304.

- Chương 4: Tối ưu hóa các thông số công nghệ để nâng cao chất

lượng bề mặt, đảm bảo năng suất cắt khi tiện CNC thép SUS304.

6. Những đóng góp mới của luận án

- Xây dựng được mô hình thực nghiệm, đo, tính toán các chỉ tiêu đầu ra

và phân tích, đánh giá ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ nhám bề

mặt, độ cứng tế vi và ứng suất dư bề mặt.

- Áp dụng phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM) và thiết kế thực nghiệm

Box-Behnken (BBD) để xây dựng mô hình toán học biểu diễn mối quan hệ

giữa các thông số công nghệ với độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi và ứng suất

dư bề mặt.

- Ứng dụng giải pháp tối ưu Pareto dựa trên giải thuật Dơi (BA) để giải

bài toán tối ưu đa mục tiêu xác định được tập hợp các bộ thông số công nghệ

tối ưu nhằm nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất gia công từ đó

đưa ra khuyến nghị cho các kỹ sư công nghệ ứng dụng kết quả tối ưu tìm

được vào thực tế sản xuất.

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG THÉP KHÔNG GỈ

1.1. Tổng quan chung về thép không gỉ

Thép không gỉ được đặc trưng bởi khả năng chống ăn mòn, tính dẻo

dai, độ bền cao, chịu nhiệt tốt nên được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực

y tế, thực phẩm, công nghiệp hàng không. Tuy nhiên, vì có độ bền cao nên

khi gia công thép không gỉ thường tạo lực cắt lớn, nhiệt cắt cao, khả năng

biến cứng cao, dễ dẫn đến phoi bám (BUL) và lẹo dao (BUE), … đó là

nguyên nhân dẫn đến năng suất gia công thấp, tăng mòn dụng cụ cắt và chất

lượng bề mặt kém.

1.1.1. Vai trò của các nguyên tố hợp kim trong thép không gỉ

Việc bổ sung các nguyên tố hợp kim ảnh hưởng đến tính chất cơ, lý của

thép không gỉ, cụ thể như sau [35], [114]:

 Cacbon (C)

Cacbon trong thép không gỉ ảnh hưởng đến khả năng chống ăn mòn của

chi tiết và thường có hàm lượng tương đối thấp, ngoại trừ thép không gỉ

Mactensit. Trong các mác thép Mactensit, hàm lượng cacbon có thể gia tăng

để tăng độ cứng của thép thông qua xử lý nhiệt bằng cách gia nhiệt đến nhiệt

độ cao, làm nguội và sau đó ủ tạo ra cấu trúc Mactensit. Khi cacbon kết hợp

với Crôm có hàm lượng từ 10,5% trở lên sẽ tạo thành cacbua có thể ảnh

hưởng đến sự tạo thành lớp màng bảo vệ. Khi Crôm nhỏ hơn 10.5% sẽ không

hình thành lớp màng bảo vệ.

 Crôm (Cr)

Bản chất “trơ” của thép không gỉ giải thích được là nhờ Crôm là

nguyên tố phản ứng cao. Crôm giúp cho thép không gỉ có khả năng chống ăn

mòn. Như đã đề cập, thép không gỉ có chứa ít nhất 10.5% Cr, một lớp màng

thụ động Cr2O3 được hình thành giúp ngăn ngừa sự khuếch tán oxy vào bề

mặt. Khi hàm lượng Crôm càng cao, sự bảo vệ càng lớn hơn (khả năng chống

ăn mòn cao) như thể hiện trong hình 1.1.

Hình 1.1. Ảnh hưởng của hàm lượng Cr đến tốc độ ăn mòn [58]

 Niken (Ni)

Niken là nguyên tố hợp kim chính của mác thép không gỉ loại 300. Khi

có Niken sẽ dẫn đến hình thành cấu trúc Austenit có độ bền, độ dẻo và độ

cứng ngay cả ở nhiệt độ lạnh. Sự có mặt của Niken giúp cho thép không gỉ có

khả năng chống axit đặc biệt là axit sunfuric.

 Molypden (Mo)

Việc bổ sung Molypden vào ma trận Cr-Fe-Ni giúp tăng khả năng

chống ăn mòn của thép không gỉ, đặc biệt ở các lớp Ferit. Hàm lượng

Molypden cao hơn (một số thép không gỉ chứa tới 6% Mo), tốt hơn cho khả

năng chống lại nồng độ clorit cao hơn.

 Mangan (Mn)

Mangan được thêm vào thép không gỉ hỗ trợ quá trình khử oxy trong

quá trình nóng chảy.

 Silic (Si) và đồng (Cu)

Hàm lượng nhỏ Silic và đồng được thêm vào thép không gỉ Austenit để

tăng khả năng chống ăn mòn của axit sunfuric. Silic cũng tăng khả năng

chống oxy hóa và là chất ổn định của Ferit.

 Nitơ (N)

Trong thành phần của các mác thép không gỉ Ferit, Austenit và song

pha Duplex thường có chứa một hàm lượng nhỏ Nitơ. Khi có Nitơ sẽ tăng sự

tấn công của mòn lỗ chỗ cục bộ và sự ăn mòn giữa các hạt nhưng Nitơ có

trong thành phần của thép không gỉ Austenit và Duplex với hàm lượng nhỏ sẽ

giúp tăng độ bền của chi tiết.

 Niobi (Nb)

Niobi được bổ sung giúp ngăn ngừa sự ăn mòn giữa các hạt, đặc biệt

trong vùng ảnh hưởng nhiệt sau khi hàn. Trong thép không gỉ Ferit, việc bổ

sung Niobi giúp tăng khả năng bền mỏi nhiệt.

 Titan (Ti)

Titan là thành phần chính được sử dụng để ổn định thép không gỉ trước

khi chuyển đến giai đoạn thổi oxy-argon - đây là giai đoạn làm giảm hàm

lượng cacbon xuống một mức nhất định bằng cách cho hỗn hợp oxy-argon

vào và bổ sung một số nguyên tố hợp kim. Mác phổ biến nhất (SUS302) trước

khi thổi oxy-argon để tối đa mức cacbon 0.15%. Ở mức cao này, Titan phản

ứng với cacbon tạo thành cacbua titan và ngăn ngừa sự hình thành các cacbua

crôm để không ảnh hưởng đến lớp màng thụ động của Cr2O3.

 Sunfua (S)

Sunfua thường ở mức thấp do có thể hình thành các sunfuaric, Sunfua

giúp tăng khả năng gia công tuy nhiên lại giảm khả năng chống ăn mòn.

1.1.2. Phân loại thép không gỉ

Khi thay đổi hàm lượng Crôm và bổ sung một số các nguyên tố khác

như Niken, Molipden, Titan và Niobi dẫn đến sự thay đổi các đặc tính về cơ,

lý và ăn mòn của thép không gỉ.

Hình 1.2. Phân loại thép không gỉ [114]

Với việc thay đổi hàm lượng như vậy, thép không gỉ được chia thành

05 loại thể hiện như hình 1.2 [114]. Các họ này được đặt tên dựa trên tổ chức

luyện kim của vật liệu bao gồm các pha bền Austenit hoặc Ferit, Song pha

(Duplex), Biến cứng kết tủa (PH).

Thép không gỉ Austenit là loại phổ biến nhất trong số các loại thép

không gỉ (chiếm khoảng 72%) được đặc trưng bởi khả năng chống ăn mòn

tốt, độ dẻo, dai cao [99]. Thép Austenit được ứng dụng nhiều trong sản xuất

đồ gia dụng, công nghiệp chế biến thực phẩm và hóa chất.

Thép không gỉ Ferit có cấu trúc tương tự như sắt nguyên chất ở nhiệt

độ phòng (Ferit). Khả năng chống ăn mòn và độ dẻo, dai của loại thép này ở

mức độ vừa phải thường được ứng dụng làm ống xả trong ngành công nghiệp

ô tô.

Thép không gỉ Mactensit có hàm lượng cacbon tương đối cao và có thể

làm cứng qua xử lý nhiệt (tạo thành Mactensit). Khả năng chống ăn mòn của

chúng ở mức trung bình, nhưng độ cứng và độ bền cao. Vật liệu này thường

được sử dụng trong y tế như: dao, kéo, dụng cụ y tế, …

Thép không gỉ song pha (Duplex) chứa Crôm tương đối cao (từ 18 đến

28%) và lượng Niken vừa phải (từ 4,5 đến 8%) và có thể chứa Molypden với

hàm lượng từ 2,5 - 4%. Thép song pha có khả năng chống nứt ăn mòn do mỏi,

tăng khả năng chống sự xâm nhập ion clorua, độ bền kéo và chảy cao hơn so

với thép Austenit hoặc Ferit. Các ứng dụng điển hình của hợp kim Song pha

trong các ngành công nghiệp hóa chất, thực phẩm, y tế và làm giấy và các quy

trình bao gồm axit hoặc clo và các thiết bị liên quan đến công nghiệp dầu khí.

Thép không gỉ Biến cứng kết tủa (PH) được đặc trưng bởi độ bền cao

và khả năng chống ăn mòn trung bình, được chia thành ba loại dựa trên cấu

trúc (Austenit, nửa Austenit và Mactensit). Do độ bền cao, vật liệu này được

sử dụng trong ngành hàng không vũ trụ và các ngành công nghệ cao khác.

1.2 Thép không gỉ Austenit

1.2.1. Thành phần hóa học

Thép không gỉ Austenit có hàm lượng Niken và Crôm tối thiểu lần lượt

là 7% và 16%, hàm lượng Cacbon tối đa là 0,08% và một vài nguyên tố khác

như Molypden, Titan, Niobi và Tantali. Sự cân bằng giữa Crôm và Niken +

Mangan thường được điều chỉnh để đạt được cấu trúc tế vi 90-100% Austenit.

1.2.2. Các loại thép không gỉ Austenit

Thép không gỉ Austenit được chia thành 2 nhóm:

- Nhóm tiêu chuẩn (Loại 300) trong đó Niken là chất ổn định Austenit

với một lượng vừa đủ Crôm và Niken. Nitơ cũng có thể được sử dụng để tăng

độ bền trong nhóm chuẩn Crôm-Niken.

- Nhóm Mangan (Loại 200), trong đó thêm một lượng đáng kể Mangan

thường với mức cao hơn Nitơ.

Do các hợp kim Austenit có giá thành đắt nên không được sử dụng

trong trường hợp thép Ferit hoặc Mactensit đáp ứng được yêu cầu. Loại hợp

kim tiêu chuẩn Austenit loại 300 có giá đắt hơn 2 lần so với thép Ferit do có

các nguyên tố hợp kim đắt tiền (Niken và Crôm). Mangan và Nitơ (loại 200)

được dùng thay thế Niken để giảm chi phí tuy nhiên chất lượng sẽ kém hơn.

Mác thép 304 là loại thép không gỉ phổ biến nhất. Các đặc tính tạo hình

và tính hàn rất tốt làm cho nó trở thành thép tiêu chuẩn cho nhiều ứng dụng

trong công nghiệp, kiến trúc và vận tải.

Mác thép 316 là loại thép không gỉ Austenit phổ biến thứ hai, giống

như thép 304, nó có khả năng tạo hình rất tốt, khi thêm Mo vào thép 316 làm

tăng khả năng chống ăn mòn.

1.2.3. Tính chất vật lý

Thép Austenit không có từ tính, có hệ số giãn nở nhiệt lớn hơn nhiều và

khả năng dẫn nhiệt thấp hơn so với với các loại thép khác, đây là loại thép

không chuyển hóa do vậy không có khả năng tôi cứng, có xu hướng tăng

cường biến cứng nguội.

1.2.4. Tính chất cơ học

Thép Austenit có đặc tính kéo cao hơn thép cacbon thấp, nhôm, đồng

thau. Hình 1.3 so sánh giới hạn bền kéo và giới hạn chảy của thép không gỉ

Austenit với các loại vật liệu khác.

Đặc tính cơ học khác của thép không gỉ Austenit đó là độ dẻo, thường

được đo bằng phần trăm độ giãn dài trong quá trình thử kéo. Điều này cho

thấy mức độ biến dạng của kim loại sẽ chịu được trước khi bị đứt, gẫy. Thép

không gỉ Austenit có độ giãn dài rất cao, thường khoảng 60-70% đối với các

Hình 1.3. So sánh giới hạn bền kéo và chảy của các loại vật liệu [19]

sản phẩm ủ như trong hình 1.4.

Hình 1.4. So sánh độ giãn dài tương đối của các loại vật liệu [19]

Thép không gỉ Austenit có giới hạn chảy tương đối thấp như trong hình

1.5, độ bền của thép Austenit có thể được cải thiện bằng việc thêm các

nguyên tố như Cacbon, Nitơ, Molypden nhưng khi bổ sung hàm lượng

Cacbon sẽ làm giảm khả năng chống ăn mòn của thép Austenit.

Hình 1.5. Đường cong ứng suất-biến dạng của thép không gỉ [65]

1.2.5. Tính chất mỏi

Khi giảm biên độ của tải trọng tác động, số chu kỳ để bị phá hủy mỏi sẽ

tăng lên (tức là độ bền mỏi tăng lên). Dưới một ứng suất nhất định sự phá hủy

không xảy ra trong thời gian thử nghiệm (thường là 10 chu kỳ). Ứng suất này

được gọi là giới hạn mỏi.

Tác động của môi trường lên quá trình mỏi có thể dưới dạng mỏi do ăn

mòn, tức là hình thành các lỗ ăn mòn (hay còn gọi là dạng ăn mòn lỗ) là nơi

tập trung ứng suất và các tác nhân hỗ trợ ăn mòn khởi tạo quá trình phá hủy.

Do đó, nếu thiết bị (chi tiết hay vật liệu) bị phơi nhiễm (tiếp xúc) với tác nhân

ăn mòn, tuổi thọ của thiết bị này sẽ bị ảnh hưởng không chỉ bởi độ bền mỏi

mà còn bởi các tác nhân ăn mòn. Hình 1.6 cho thấy ảnh hưởng của môi

trường xâm thực đến độ bền mỏi đối với một số thép không gỉ. Có thể thấy từ

hình này rằng ở độ PH thấp hơn, tức là điều kiện xâm thực mạnh hơn, thì độ

bền mỏi thấp hơn. So sánh hai loại thép Austenit cho thấy loại thép hợp kim

cao hơn, 316LN, có khả năng chống ăn mòn cao hơn và cũng có độ bền mỏi

do ăn mòn cao hơn [54].

Hình 1.6. Ảnh hưởng của môi trường đến độ bền mỏi của thép không gỉ [54]

1.3. Một số yếu tố đặc trưng khi gia công của thép không gỉ

1.3.1 Đặc tính gia công của thép không gỉ

Khả năng gia công của vật liệu được đánh giá thông qua một số tiêu chí

như: chất lượng bề mặt, mức độ tiêu hao năng lượng, sự hình thành phoi, độ

mòn và tuổi bền của dụng cụ cắt và độ chính xác về kích thước của chi tiết

được gia công. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng gia công của vật liệu bao

gồm [114]:

- Quá trình chuẩn bị phôi;

- Hình dáng và vật liệu dụng cụ cắt;

- Phương pháp gia công;

- Các điều kiện gia công;

- Chế độ cắt khi gia công;

- Chất làm mát.

So với thép cacbon thường, thép không gỉ Austenit có độ bền kéo cao,

mức độ biến cứng cao và độ dẫn nhiệt thấp như bảng 1.1 nên được đánh giá là

vật liệu khó gia công hơn thép cacbon thường. Do vậy khi gia công tiện

thường có xu hướng xuất hiện biến cứng trên bề mặt và độ cứng phoi cao dẫn

đến mài mòn rãnh và ảnh hưởng đến chất lượng bề mặt chi tiết [19].

Bảng 1.1. Tính chất vật lý của các loại vật liệu [19]

Loại vật liệu

Thép SUS304 Độ bền kéo (MPa) 515 Độ giãn dài (%) 40 Độ dẫn nhiệt (W/mK) 16

Thép song pha SUS2205 655 25 13

Thép 45 450 21 58

Khả năng gia công của một số mác thép không gỉ thông dụng được so

sánh với mác SUS416 khi coi khả năng gia công của mác SUS416 là 100%

được mô tả như hình 1.7.

Thép Austenit có độ dẻo cao nên khi gia công tiện phoi hình thành có

dạng dây, dai, liên tục và khó vỡ, đồng thời có thể xảy ra hiện tượng tích tụ

kim loại ở lưỡi cắt và hình thành lẹo dao, ảnh hưởng tiêu cực đến quá trình

cắt. Ngoài ra, tính dẫn nhiệt của thép Austenit thấp hơn so với các loại thép

khác, do đó nhiệt có thể dễ dàng tích tụ ở bề mặt dụng cụ cắt. Do vậy, chất

lượng bề mặt khó kiểm soát trong quá trình gia công và bị ảnh hưởng bởi mức

độ giản nở nhiệt cao của thép Austenit. Hiệu quả quá trình gia công được

đánh giá thông qua cơ chế mòn và tuổi bền dụng cụ cắt và chất lượng bề mặt

sản phẩm.

Hình 1.7. So sánh khả năng gia công của thép không gỉ [114]

1.3.2. Cơ chế mòn và tuổi bền dụng cụ cắt

Trong quá trình gia công, mòn dụng cụ là tiêu chí quan trọng vì có ảnh

hưởng lớn giá thành và độ chính xác, dung sai kích thước của sản phẩm và

chất lượng chi tiết do giảm chất lượng bề mặt [114].

Hình 1.8. Các dạng mòn phổ biến khi tiện [86]

Mức độ mòn dụng cụ cắt phụ thuộc vào loại vật liệu chế tạo, thông số

hình học của dụng cụ cắt và vật liệu phôi gia công, các thông số công nghệ,

chất làm mát và các đặc tính của máy công cụ [1], [14]. Hình 1.8 cho thấy các

dạng mòn phổ biến khi tiện. Sự gia tăng độ mòn của dụng cụ cắt được nhận

thấy khi tăng vận tốc cắt, trong khi đồng thời, mức độ mòn của dụng cụ cắt

cũng giảm khi tăng lượng tiến dao.

Trong quá trình gia công thép không gỉ Austenit thường xuất hiện một

số vấn đề như mài mòn dụng cụ cắt không đều, hiện tượng BUE trên mặt sau

dụng cụ cắt như hình 1.9. Hiện tượng BUE sẽ làm tăng tốc độ mài mòn của

dụng cụ cắt và làm giảm chất lượng bề mặt của chi tiết.

Hình 1.9. Hiện tượng lẹo dao: (a) giản đồ, (b) hình ảnh trên dụng cụ cắt

Khả năng gia công thấp của thép Austenit có một số lý do như độ dẫn

nhiệt rất thấp, độ dẻo cao, độ bền kéo cao, độ dai đứt gãy cao và mức độ biến

cứng cao (dễ). Hiện tượng biến cứng bề mặt sau khi gia công xảy ra do dụng

cụ cắt bị mòn trong nguyên công trước, hiện tượng biến cứng đồng thời cũng

làm tăng mức độ mài mòn và hư hỏng của dụng cụ cắt trong quá trình gia

công. Việc sử dụng chất làm mát khi gia công rất quan trọng để cải thiện hiệu

quả gia công giúp tăng tuổi bền dụng cụ cắt và nâng cao chất lượng bề mặt

chi tiết sau khi gia công [26], [111].

1.3.3 Chất lượng bề mặt

Chất lượng bề mặt được xác định thông qua các đặc trưng về cơ, lý, hóa

tính và cấu trúc liên kết của đặc tính bề mặt như: sự thay đổi về độ nhám bề

mặt, độ cứng tế vi, cấu trúc tế vi và ứng suất dư,…[1], [47].

Hình 1.10. Sơ đồ minh họa về ảnh hưởng của chất lượng bề

mặt đến độ bền mỏi [57]

Tác giả Field và Kahles trong công bố [57] mô tả chất lượng bề mặt là

mối quan hệ giữa các giá trị hình học bề mặt như độ nhám bề mặt và các tính

chất vật lý như ứng suất dư, độ cứng và cấu trúc của lớp bề mặt, các yếu tố

của chất lượng bề mặt ảnh hưởng đến độ bền mỏi của chi tiết được thể hiện

như sơ đồ trong hình 1.10. Trong đó, độ nhám bề mặt và ứng suất dư bề mặt

được xem như là hai chỉ tiêu quan trọng nhất để đánh giá chất lượng bề mặt

của chi tiết sau khi gia công [88], [104].

Chất lượng bề mặt gia công phụ thuộc vào những yếu tố sau đây:

- Tính chất của vật liệu gia công;

- Phương pháp gia công;

- Chế độ cắt;

- Độ cứng vững của hệ thống công nghệ;

- Thông số hình học của dụng cụ cắt;

- Dung dịch trơn nguội, ….

Ba thông số gia công phổ biến nhất có ảnh hưởng nhiều đến chất lượng

bề mặt và độ chính xác về kích thước gia công đã được nghiên cứu nhiều

trước kia là vận tốc cắt , lượng tiến dao , và chiều sâu cắt . Các

thông số công nghệ này dễ xác định nhất so với các yếu tố khác khi tiện.

1.4. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về gia công thép không gỉ

1.4.1. Các nghiên cứu ngoài nước

1.4.1.1. Các nghiên cứu về sự ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến

chất lượng bề mặt khi gia công thép không gỉ

Các thông số công nghệ ảnh hưởng đến chất lượng bề mặt, đặc biệt là

độ nhám bề mặt được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Các nghiên cứu đã

được thực hiện với mục tiêu tối ưu hóa các điều kiện gia công để đạt được

chất lượng bề mặt tốt hơn. Kết quả cho thấy rằng, lượng tiến dao và vận tốc

cắt là hai thông số quan trọng nhất có ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt như

trong các công bố [34], [37], [75], đặc biệt khi cắt với vận tốc cắt thấp (dưới

150m/phút) thường xảy ra hiện tượng phoi bám nhiều dẫn đến lẹo dao (BUL)

làm giảm khả năng cắt của dao do góc cắt bị thay đổi nên chất lượng bề mặt

kém và năng suất thấp. Đồng thời các nghiên cứu đều cho thấy rằng độ nhấp

nhô tế vi lớp bề mặt sau gia công tăng khi lượng tiến dao tăng nhưng giảm khi

tăng vận tốc cắt, còn chiều sâu cắt ảnh hưởng rất ít đến độ nhám bề mặt.

Xinxin Zhang và đồng nghiệp thí nghiệm nghiên cứu chất lượng bề mặt

khi phay cao tốc thép không gỉ. Nghiên cứu chỉ ra lượng tiến dao là thông số

công nghệ quan trọng nhất ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt [118].

Lakhdar Bouzid và nhóm nghiên cứu ước lượng và tối ưu hóa độ mòn

và tuổi thọ dụng cụ khi tiện tinh thép SUS304 sử dụng hàm kỳ vọng. Nghiên

cứu đã tìm ra giá trị tối ưu của các thông số công nghệ nhằm giảm mòn dụng

cụ, nhám bề mặt thấp nhất và tuổi thọ dụng cụ cao nhất. Giải bài toán tối ưu

đa mục tiêu bằng thuật toán hàm kỳ vọng [21].

Franko Puh và đồng nghiệp nghiên cứu tối ưu hóa chế độ cắt khi tiện

với các đặc tính tổ hợp chất lượng sử dụng phân tích quan hệ xám Gray.

Nghiên cứu sử dụng quan hệ xám Gray trên cơ sở phương pháp Taguchi cho

các đặc tính tổ hợp hiệu suất của tiện. Tối ưu hóa đa mục tiêu đã thu được tổ

hợp chế độ cắt để nhỏ nhất độ nhám bề mặt và lớn nhất lượng vật liệu bị

bóc tách [84].

Trong các chỉ tiêu của chất lượng bề mặt, ứng suất dư đóng vai trò rất

quan trọng quyết định hiệu suất mỏi của chi tiết và cũng đã nhận được sự

quan tâm của một số nhà nghiên cứu trong thời gian vừa qua. Các nghiên cứu

trước đây tập trung vào vấn đề các phương pháp đo ứng suất dư, ảnh hưởng

của quá trình gia công đến ứng suất dư đối với nhiều loại vật liệu khác nhau.

Các kết quả được tác giả D.W. Wu báo cáo trong nghiên cứu số [110]

cho thấy rằng độ cứng của vật liệu có ảnh hưởng trực tiếp và đáng kể đến giá

trị của ứng suất dư do gia công tạo ra. Báo cáo nhận định phương pháp gia

công thép cứng khác với phương pháp gia công thép dẻo, bề mặt gia công của

thép dẻo không có bất kỳ giai đoạn chuyển pha nào.

Nghiên cứu của Arunachalam và đồng nghiệp nhận thấy rằng ứng suất

dư và độ nhám bề mặt được tạo ra bởi các dụng cụ cắt Nitrit Bo lập phương

(CBN) ảnh hưởng bởi vận tốc cắt nhiều hơn so với chiều sâu cắt. Việc sử

dụng chất làm mát khi gia công dẫn đến ứng suất dư nén hoặc giảm độ lớn

của ứng suất dư kéo, trong khi gia công không tưới nguội luôn dẫn đến ứng

suất dư khi kéo theo tài liệu số [18].

Thông qua nghiên cứu Tác giả R. M’Saoubiet và đồng nghiệp cho biết

độ dày của lớp chịu kéo giảm khi tăng vận tốc cắt, nhưng tăng khi lượng tiến

dao cao khi tiện thép SUS316L. Ngoài ra, lượng tiến dao có ảnh hưởng mạnh

đến hình dạng của biên dạng ứng suất dư (độ sâu của điểm nén; vùng bị ảnh

hưởng cắt) [66].

1.4.1.2. Các nghiên cứu về tối ưu hóa khi gia công thép không gỉ

Lựa chọn các thông số công nghệ cho quá trình gia công là một trong

những khâu quyết định chất lượng sản phẩm và năng suất gia công. Công việc

này trước kia chủ yếu phụ thuộc vào khuyến nghị của nhà sản xuất máy công

cụ, dụng cụ cắt và kinh nghiệm của người vận hành. Trong xu thế gần đây,

các nhà nghiên cứu tập trung phát triển các thuật toán mới để giải quyết bài

toán tối ưu hóa quá trình gia công đảm bảo nhiều mục tiêu khác nhau. Các

thuật toán đã được chứng minh, áp dụng theo các cách khác nhau và được

đánh giá độ tin cậy để sử dụng. Nhiều công bố đã cho thấy được hiệu quả của

việc áp dụng các thuật toán mới để giải bài toán tối ưu hóa như sau:

Tác giả Poornima và Sukumar nghiên cứu tối ưu thông số gia công khi

tiện CNC thép SUS40 sử dụng phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM) và thuật

toán di truyền (GA). Nghiên cứu đã xác định được 3 thông số công nghệ tối

ưu khi gia công tiện đáp ứng chỉ tiêu là độ nhẵn bề mặt, kết quả độ nhám tối

ưu bằng GA là 0.74µm [55].

Nooraziah Ahmad cùng các tác giả trong công bố [15] nghiên cứu so

sánh tối ưu độ nhám bề mặt khi gia công thép SUS1045 sử dụng phương pháp

Taguchi, thuật toán di truyền (GA) và thuật toán bầy đàn (PSO). Hai đề xuất

của nghiên cứu là mô hình độ nhám bề mặt sử dụng phương pháp bề mặt chỉ

tiêu (RSM) và để so sánh các loại khác nhau của nghiên cứu tối ưu nhằm

nhận biết độ nhám bề mặt tối ưu với sự tổ hợp đặc biệt của các các thông số

công nghệ khi tiện. Kết quả thu được từ nghiên cứu chỉ ra các giá trị từ dự

đoán theo phương pháp RSM là 99.3% giống như giá trị thực nghiệm. Trong

khi đó, PSO thu được độ nhám bề mặt thấp nhất khi được so sánh với phương

pháp Taguchi và GA và nó có thể tối ưu nhanh hơn GA.

1.4.2. Các nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam các nghiên cứu về gia công thép không gỉ, ảnh hưởng của

quá trình gia công đến chất lượng bề mặt đã nhận được nhiều sự quan tâm của

các nhà nghiên cứu trong nhiều năm vừa qua. Tuy nhiên các nghiên cứu chủ

yếu đánh giá ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt,

mòn dụng cụ, lực cắt.

Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Tiến Dũng và đồng nghiệp trong công

bố số [9] khi tiện thép SUS304, nghiên cứu đã đánh giá ảnh hưởng của các

thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt hoặc sử dụng

phương pháp trực giao và xây dựng được mô hình toán học quan hệ giữa độ

nhám bề mặt với các thông số công nghệ . Kết quả cho biết

lượng tiến dao là thông số ảnh hưởng lớn nhất đến độ nhám bề mặt.

Tương tự như vậy, trong luận văn thạc sỹ của tác giả Lê Thị Hoài Thu,

khi nghiên cứu độ chính xác gia công khi gia công vật liệu có độ dẻo cao

cũng đã đánh giá ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến hai chỉ tiêu là

và [4].

Trong luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Chí Công đã đánh giá mức độ

ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt, mòn dụng cụ và

lực cắt khi tiện thép SUS304, ứng dụng phương pháp giải tích để giải bài toán

tối ưu và tìm ra bộ thông số công nghệ tối ưu khi tiện bề mặt cong là

m/phút, mm/vòng, mm [5].

Một số tác giả đã nghiên cứu về tối ưu hóa quá trình gia công sử dụng

các thuật toán phi truyền thống để nâng cao hiệu quả của sản xuất như trong

tài liệu [2], [3], [8], [10] đã sử dụng các giải thuật di truyền (GA), bầy đàn

(PSO) làm công cụ để giải bài toán tối ưu hóa.

Qua phân tích và đánh giá các vấn đề thường gặp phải khi gia công

thép không gỉ đồng thời với các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có

liên quan đến luận án, tác giả nhận thấy rằng chủ yếu các công trình nghiên

cứu về gia công thép không gỉ chủ yếu tập trung về khía cạnh độ chính xác

gia công (độ nhám bề mặt), đánh giá mòn dụng cụ cắt, lực cắt, rung động

trong quá trình cắt gọt, một số nghiên cứu phân tích sự thay đổi tổ chức tế vi

sau khi gia công. Tại Việt Nam, đã có nhiều nghiên cứu về chất lượng bề mặt

sau khi gia công, tuy nhiên chỉ tiêu ứng suất dư là tiêu chí rất quan trọng để

đánh giá chất lượng bề mặt nhưng mới chỉ được các nhà nghiên cứu nêu ra

mà chưa có các công trình nghiên cứu chuyên sâu về vấn đề này do hạn chế

về thiết bị đo, tính toán phức tạp. Việc đánh giá ảnh hưởng của các thông số

công nghệ đến các chỉ tiêu của chất lượng bề mặt khi gia công thép SUS304

bao gồm: độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi, ứng suất dư và ứng dụng các giải

thuật tiên tiến để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu nhằm nâng cao chất lượng

bề mặt, đảm bảo năng suất gia công chưa được đề cập đến.

Từ những phân tích trên, đề tài: “Nghiên cứu xác định chế độ cắt tối

ưu theo hàm mục tiêu chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất cắt khi gia

công thép SUS304 trên máy tiện CNC” giải quyết các vấn đề đánh giá ảnh

hưởng của các thông số công nghệ đến chất lượng bề mặt bao gồm: độ nhám

bề mặt, độ cứng tế vi và ứng suất dư. Từ đó xác định các thông số công nghệ

tối ưu nhằm nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất gia công. Kết quả

của luận án đề xuất và khuyến nghị cho các kỹ sư công nghệ lựa chọn các

thông số công nghệ phù hợp cho việc tối ưu hóa quá trình gia công theo yêu

cầu của thực tế sản xuất.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Để nâng cao chất lượng bề mặt chi tiết và hiệu quả quá trình gia công

đặc biệt khi gia công loại vật liệu có độ dẻo và độ bền cao như thép SUS304

cần thiết phải xét đến các vấn đề gặp phải khi gia công, thông qua nghiên cứu

tổng quan có thể thấy rằng:

- Thép không gỉ Austenit trong đó mác thép SUS304 là một trong

những vật liệu khó gia công. Khả năng gia công (tính công nghệ khi gia công)

và hiệu quả của quá trình gia công được đánh giá thông qua chất lượng bề mặt

chi tiết sau khi gia công, cơ chế mòn và tuổi bền dụng cụ cắt.

- Các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến ảnh hưởng của quá

trình gia công đến chất lượng bề mặt khi gia công thép không gỉ, các kỹ thuật,

công cụ được ứng dụng để tối ưu hóa quá trình gia công rất đa dạng. Tuy

nhiên nghiên cứu về ảnh hưởng của thông số công nghệ đến ứng suất dư lớp

bề mặt chưa được quan tâm nhiều. Xuất phát từ các nghiên cứu trên cho thấy

việc xác định chỉ tiêu chất lượng bề mặt bao gồm: độ nhám bề mặt (tiêu chí

xác định chất lượng sản phẩm), độ cứng tế vi (tiêu chí đặc trưng cho khả năng

chống ăn mòn của chi tiết) đặc biệt là ứng suất dư (tiêu chí chính ảnh hưởng

đến độ bền mỏi và vết nứt bề mặt chi tiết) khi gia công thép SUS304 trên máy

tiện CNC là hướng nghiên cứu quan trọng và cần thiết đóng góp cho quá trình

sản xuất.

CHƯƠNG 2 - NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC

THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT

2.1. Độ nhấp nhô tế vi bề mặt

2.1.1. Các thông số của độ nhấp nhô tế vi bề mặt

Nhiều công trình nghiên cứu đã chứng minh rằng ma sát và độ mòn của

chi tiết máy phụ thuộc vào chiều cao ( hoặc ) và hình dáng của độ nhấp

nhô tế vi lớp bề mặt và phương của vết gia công. Khi độ nhám bề mặt

tăng lên có ảnh hưởng xấu đến tính chất và độ bền của mối ghép. Khi lắp

chặt, lực sinh ra khi ép hay khi làm việc làm cho độ nhám bề mặt bị chèn

xuống, độ dôi thực tế của mối ghép giảm. Khi lắp lỏng, chiều cao nhấp nhô bị

mòn nhanh chóng nên độ hở của mối ghép tăng nhanh. Độ nhám bề mặt giảm

(độ nhẵn bóng bề mặt tăng) giúp nâng cao độ bền mỏi của chi tiết. Ngoài ra,

độ nhám bề mặt còn ảnh hưởng rất lớn đến tính chống ăn mòn hóa học của

lớp bề mặt chi tiết

Bề mặt chi tiết gia công không bằng phẳng một cách lý tưởng mà có

những nhấp nhô. Các nhấp nhô này là kết quả của quá trình biến dạng dẻo lớp

bề mặt chi tiết khi gia công, ảnh hưởng của chuyển động khi cắt, vết cắt để lại

trên bề mặt gia công, … Tính chất hình học của bề mặt gia công được đánh

giá bằng độ nhám và độ sóng bề mặt. Đối với bề mặt chi tiết sau gia công, độ

nhám là thông số phản ánh sự ổn định của quá trình gia công. Sự biến dạng

của vật liệu gia công, lực cắt, rung động và mài mòn dụng cụ cắt đều ảnh

hưởng đến độ nhám bề mặt chi tiết sau gia công. Các thông số công nghệ và

điều kiện cắt ảnh hưởng trực tiếp đến độ nhám bề mặt chi tiết gia công [107].

Bề mặt gia công không mịn và có nhiều đặc điểm khác nhau như: có các vết

nứt siêu nhỏ, tạp chất, các vết lõm, biến đổi cấu trúc bề mặt, … Độ nhám bề

mặt là một trong những phương pháp được sử dụng rộng rãi để đánh giá hình

thái bề mặt gia công [103]. Độ nhám đóng vai trò quan trọng đối với độ chính

xác và tuổi thọ của các chi tiết máy [105]. Trong công nghiệp, độ nhám bề

mặt được ký hiệu theo các cách khác nhau như: Sai lệch tổng cộng của profin

), sai lệch quân phương của profin ( ), chiều cao lớn nhất của profin (

), chiều cao nhấp nhô trung bình ( ). Trong đó độ nhám ( ) là diện tích (

giữa biên dạng nhám và đường trung bình của nó hoặc tích phân của giá trị

tuyệt đối của chiều cao biên dạng nhám trên chiều dài chuẩn như hình 2.1.

Giá trị độ nhám bề mặt được xác định bằng phương trình (2.1) như sau:

(2.1)

Trong đó: là độ lệnh trung bình so với đường trung bình, là chiều dài

là biên dạng nhám [39]. chuẩn để đánh giá ( = 0,01 đến 25 mm),

Hình 2.1. Profile độ nhám bề mặt trung bình [39]

2.1.2. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt

Nhìn chung, độ nhám bề mặt ảnh hưởng bởi nhiều thông số như: thông

số cắt, các hiện tượng xảy ra trong quá trình cắt, thông số hình học của dụng

cụ cắt và đặc tính phôi được chỉ ra như hình 2.2.

Hình 2.2. Các thông số ảnh hưởng đến nhám bề mặt [115]

Trong đó ảnh hưởng của các thông số công nghệ bao gồm: Vận tốc cắt ( ),

lượng tiến dao ( ), chiều sâu cắt ( ) được quan tâm nghiên cứu nhiều nhất.

- Ảnh hưởng của vận tốc cắt ( )

Vận tốc cắt có ảnh hưởng lớn đến chất lượng bề mặt mà rõ nhất là ảnh

hưởng đến độ nhấp nhô tế vi lớp bề mặt ( ). Ở vận tốc cắt thấp thì chiều cao

nhấp nhô tế vi lớp bề mặt tăng cao, khi tăng vận tốc cắt thì chiều cao nhấp

nhô tế vi lớp bề mặt giảm. Tuy nhiên, một số nghiên cứu chỉ ra rằng khi vận

tốc cắt từ khoảng 80m/phút trở lên khi gia công thép 45 thì chiều cao nhấp

nhô lớp bề mặt ít thay đổi bởi trong vùng vận tốc cắt này sẽ ít hình thành

BUE [12]. Tuy nhiên khi cắt thử thép SUS304 với vận tốc cắt trong khoảng

dưới 50m/phút thì xuất hiện hiện tượng trượt dao, lực đẩy làm cho dao có xu

hướng tách rời khỏi mặt gia công liên tục xảy ra vì một lượng khá lớn phoi

bám dính ngay ở mũi dao. Khi cắt với vận tốc cắt từ 50m/phút đến 100m/phút

thì thấy hiện tượng phoi bám vẫn xảy ra rất nhiều nên làm giảm khả năng cắt

của dụng cụ cắt, chất lượng bề mặt rất kém. Còn khi cắt với vận tốc cắt trong

khoảng 100m/phút đến 150m/phút vẫn xảy ra hiện tượng trên nhưng ít hơn.

Điều đó cho thấy vận tốc cắt có ảnh hưởng rất lớn không chỉ đến chất lượng

bề mặt mà còn đến năng suất của quá trình tiện.

- Ảnh hưởng của lượng tiến dao ( )

Lượng tiến dao có ảnh hưởng lớn đến độ nhám bề mặt. Thông thường

khi lượng tiến dao càng lớn thì chiều cao nhấp nhô tế vi càng lớn. Về mặt

hình học có thể xác định sự ảnh hưởng của lượng tiến dao đến chiều cao

như sau:

(2.2)

Với và là góc nghiêng chính và nghiêng phụ của dao; là lượng

tiến dao tính theo mm/vòng

Tuy nhiên không chỉ đơn thuần như vậy vì thực tiễn khi lượng tiến dao

thay đổi thì lực cắt và rung động cũng thay đổi nên chiều cao nhấp nhô lớp bề

mặt cũng biến động theo. Hơn nữa, một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng khi

cắt với lượng tiến dao quá nhỏ (thường là <0,05mm/vòng) thì chiều cao

lại tăng lên vì xảy ra hiện tượng trượt dao trong quá trình cắt. Các nghiên cứu

về chất lượng bề mặt khi gia công các loại vật liệu khác nhau trong đó có các

loại thép không gỉ đều cho thấy rằng lượng tiến dao là thông số có ảnh hưởng

lớn nhất đến chất lượng bề mặt. Vì vậy việc lựa chọn thông số khi tiện cũng

như các phương pháp gia công khác như phay, bào, khoan, ... phải lưu ý đến

vấn đề này.

- Ảnh hưởng của chiều sâu cắt

Chiều sâu cắt có ảnh hưởng đến quá trình cắt và chất lượng bề mặt vì

khi tăng chiều sâu cắt thì lực cắt tăng, nhiệt cắt tăng. Tuy nhiên sự ảnh hưởng

của nó đến chất lượng bề mặt không nhiều vì khi tăng chiều sâu cắt thì lực

cắt tăng nhưng chiều dài tiếp xúc giữa dụng cụ cắt và phôi tăng lên nên lực

cắt đơn vị gần như không tăng.

Để mô hình hóa độ nhám bề mặt khi tiện cứng như một hàm của các

thông số gia công khác nhau. Tác giả Whitehouse trong công bố [38] đã đề

xuất một mô hình thực nghiệm để ước tính sự thay đổi độ nhám bề mặt như

công thức (2.3).

(2.3)

Ngoài ra, độ nhám bề mặt cũng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác

nhau như: mòn dụng cụ, hiện tượng BUE. Về cơ bản ba thông số gia công có

ảnh hưởng nhiều nhất đến chất lượng bề mặt và độ chính xác về kích thước

chi tiết là vận tốc cắt, lượng tiến dao và chiều sâu cắt. Đây là ba thông số có

thể điều khiển được phụ thuộc vào các yếu tố khác như đặc tính vật liệu, loại

dụng cụ cắt, dung dịch trơn nguội, …

2.2. Độ cứng tế vi

Độ cứng tế vi là một trong những thông số quan trọng của chất lượng

bề mặt và được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng đến khả năng hoạt động (làm

việc) của chi tiết và có ảnh hưởng đến tuổi thọ chi tiết. Một số nghiên cứu đã

chỉ ra rằng bề mặt biến cứng sẽ tăng độ bền mỏi của chi tiết lên khoảng 20%,

tăng độ chống mòn lên từ 2 đến 3 lần (hạn chế khả năng gây ra các vết nứt

phá hỏng chi tiết). Tuy nhiên bề mặt quá cứng làm giảm độ bền mỏi của chi

tiết [11], [13].

2.2.1. Đo độ cứng tế vi

Các phép đo độ cứng tế vi rất quan trọng trong việc xác định khả năng

chống ăn mòn, chống mài mòn và bắt đầu các vết nứt do mỏi [64]. Khả năng

gia công thấp của hợp kim titan và độ cứng tế vi cao của những vật liệu này

dẫn đến sự mài mòn dụng cụ cắt nhanh và nghiêm trọng trong quá trình gia

công không tưới nguội [40]. Phép đo độ cứng tế vi được sử dụng để xác định

các thay đổi tổ chức trong các lớp và lớp trắng dưới bề mặt gia công. Độ bền

mỏi của chi tiết sau khi gia công bị ảnh hưởng nhiều bởi ứng suất dư, thay đổi

tổ chức của vật liệu (cấu trúc tế vi và độ cứng tế vi) và sự xuất hiện của các

bất thường trên bề mặt [48].

Nguyên tắc của phương pháp kiểm tra độ cứng là tác dụng lực tập trung

vào mũi đâm lên bề mặt của mẫu vật liệu sau đó đo các kích thước của vết

lõm (độ sâu của lõm hoặc diện tích bề mặt thực tế của vết lõm).

Dựa vào giá trị lực tác dụng và các kích thước của vết lõm, độ cứng

được chia thành các cấp như độ cứng vĩ mô, độ cứng vi mô và độ cứng nano.

Các phương pháp kiểm tra độ cứng vĩ mô (Rockwell, Brinell, Vickers)

là những phương pháp được sử dụng nhiều nhất để đo độ cứng nhanh thông

thường. Lực tác dụng của phương pháp này dao động từ 50N tới 30.000N.

Các phương pháp đo độ cứng vi mô (micro-Vickers, Knoop) được sử

dụng khi đo độ cứng bề mặt, hay đo độ cứng của lớp phủ bề mặt vật liệu hoặc

độ cứng của các pha khác nhau đối với vật liệu đa pha. Đầu chóp tập trung lực

tác dụng làm bằng kim cương và lực tác dụng thường nhỏ, dao động từ 10 tới

1000gf.

Các phương pháp kiểm tra độ cứng cấp Nano có lực tác dụng nhỏ,

khoảng 1nN, đồng thời độ sâu của vết lõm cũng được đo một cách chính xác.

Đối với phương pháp đo độ cứng Vickers, mũi đâm Vickers là viên kim

cương hình tháp 136o và có đáy hình vuông. Vết tác động lên bề mặt ở

phương pháp Vickers thì rõ ràng hơn so với phương pháp Brinell, do đó

phương pháp Vickers có tính chính xác cao hơn. Lực tác dụng từ 1kgf tới

120kgf, thời gian tác dụng thường trong 30s.

Giá trị chỉ số độ cứng được xác định thao công thức:

(2.4)

với: : lực tác dụng

: chiều dài đường chéo của vết lõm.

Hay ta có:

(N/mm2) (2.5)

Chiều dài đường chéo vết lõm được xác định bằng kính hiển vi, nó

thường là bộ phận tích hợp với máy đo độ cứng. Sơ đồ 2.3 thể hiện cách đo

độ cứng Vickers.

a) b)

Hình 2.3. Nguyên lý đo độ cứng Vickers: (a) Giản đồ lực phép thử độ

cứng Vickers, (b) Mũi đâm đo độ cứng Vickers và độ cứng tế vi Vickers

2.2.2. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ cứng tế vi

Trong quá trình gia công tiện, các thông số công nghệ có ảnh hưởng

khác nhau đến độ cứng tế vi bề mặt. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra sự khác

biệt về ảnh hưởng của vận tốc cắt, lượng tiến dao và chiều sâu cắt trong từng

kết quả cụ thể.

Schwach và đồng nghiệp trong tài liệu [92] đã nghiên cứu tác động của

tính toàn vẹn bề mặt khi tiện thép chịu lực SUS5210 bằng ứng suất dư và đo

lớp trắng. Lớp trắng có độ cứng tế vi tăng lên khi so sánh với vật liệu nền và

liên quan đến ứng suất dư kéo. Pawade và đồng nghiệp [79] tối ưu hóa các

thông số gia công để phân tích tính toàn vẹn bề mặt khi tiện Inconel 718. Các

thông số đầu vào được sử dụng như vận tốc cắt, lượng tiến dao, chiều sâu cắt,

hình dạng lưỡi cắt và thông số đầu ra là ứng suất dư, độ cứng tế vi và mức độ

biến cứng. Kết quả cho thấy rằng tính toàn vẹn bề mặt tốt có được nhờ vận

tốc cắt cao hơn, lượng tiến dao thấp hơn và chiều sâu cắt vừa phải với hình

dạng lưỡi cắt được mài. G. H. Senussi và đồng nghiệp [93] đã nghiên cứu ảnh

hưởng của các thông số gia công đến độ cứng tế vi của phoi trong quá trình

tiện thép SUS304. Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp bề mặt chỉ tiêu để

xây dựng mối quan hệ giữa các tham số đầu vào và đầu ra. Kết quả cho thấy

giá trị độ cứng tế vi phoi được tăng lên ở vận tốc cắt thấp hơn. Tương tự như

vậy, Thakur và các tác giả trong tài liệu [36] đã phân tích độ cứng tế vi của

phoi khi tiện Inconel 718. Kết quả cho thấy rằng phân tích phoi được sử dụng

để nghiên cứu khả năng gia công của vật liệu. Ebrahimi và đồng nghiệp [43]

đã tiến hành gia công hợp kim titan bằng dụng cụ phủ cacbua và kết quả cho

thấy khi vận tốc cắt tăng từ 55m/phút lên 75m/phút và cao hơn là 95 m/phút

thì độ biến cứng tăng lên.

Khi nghiên cứu ảnh hưởng của lượng tiến dao đến độ cứng tế vi, nhiều

nhà nghiên cứu đánh giá lượng tiến dao có ảnh hưởng không đáng kể đến độ

cứng tế vi khi gia công tiện các loại thép SUS316 [78], SUS4340 [87],

SUS1045 [90], ngược lại nhiều tác giả lại nhận định khi tăng lượng tiến dao

sẽ dẫn đến độ cứng bề mặt tăng lên khi tiện thép SUS304 [93], hợp kim Ti-64

[28], nghiên cứu trong tài liệu số [25] cho biết độ cứng tăng khi lượng tiến

dao thấp khi tiện thép Austenit 12-Mn.

Chiều sâu cắt ảnh hưởng nhiều đến độ cứng, chiều sâu cắt tăng dẫn đến

độ cứng tăng khi tiện thép SUS316 [78], SUS304 [93].

Vận tốc cắt là thông số quan trọng ảnh hưởng đến độ cứng khi tiện thép

hợp kim Ti-64 [28].

Do vậy cần nghiên cứu cụ thể để đánh giá ảnh hưởng của các thông số

công nghệ đến độ cứng tế vi bề mặt khi tiện thép SUS304 và xây dựng mô

hình toán học để dự đoán giá trị trị độ cứng tế vi tiến tới tối ưu hóa quá trình

gia công.

2.3. Ứng suất dư

2.3.1. Cơ chế hình thành ứng suất dư

Ứng suất dư nén trên lớp bề mặt có khả năng làm tăng độ bền mỏi của

chi tiết. Ví dụ, đối với chi tiết độ bền mỏi có khả năng tăng lên 50% khi trên

lớp bề mặt có ứng suất dư nén và độ bền mỏi giảm 30% khi trên lớp bề mặt

có ứng suất dư kéo [13].

Ứng suất dư trong quá trình cắt gọt kim loại thường được sinh ra do ba

nguồn bao gồm: nhiệt phát sinh trong quá trình cắt, biến dạng cơ học và sự

thay đổi tổ chức [39].

Biến dạng cơ học được tạo ra do sự tiếp xúc và nén giữa dụng cụ cắt

với phôi dẫn đến biến dạng dẻo cơ học trên phôi gia công. Các biến dạng này

sinh ra ứng suất dư nén. Ngoài ra, biến dạng dẻo được tạo ra bởi nhiệt cắt phát

sinh trong quá trình gia công gây ra ứng suất dư kéo.

Hình 2.4. Sự hình thành ứng suất dư [62]

Các cơ chế hình thành của ứng suất dư gây ra bởi nhiệt và biến dạng cơ

học được thể hiện trong hình 2.4 [62]. Ứng suất dư đóng vai trò quan trọng

trong quá trình làm việc của chi tiết máy dưới tác dụng của tải trọng động. Do

đó, trong quá trình gia công tinh sản phẩm cần tạo ra ứng suất dư nén trong

vùng sát bề mặt để giảm việc hình thành và phát triển các vết nứt.

Bên cạnh đó, sự gia tăng của nhiệt độ ở gần vùng gia công dẫn đến sự

chuyển pha trên bề mặt và dưới bề mặt của phôi gia công gây ra ứng suất dư

kéo hoặc nén vì sự thay đổi thể tích cục bộ trên phôi [39]. Các nguồn gây ra

ứng suất dư gia công bị ảnh hưởng nhiều do sự thay đổi các điều kiện gia

công. Do đó cần phải xác định mối quan hệ của chất lượng bề mặt là hàm

toán học của các điều kiện gia công.

2.3.2. Các phương pháp đo và tính toán ứng suất dư

Trong thực tế cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, các phương

pháp đo ứng suất dư được phân loại theo các nhóm: không phá hủy, bán phá

hủy và phá hủy hoặc dựa trên cơ sở nhiễu xạ, biến dạng và các phương pháp

khác. Tuy nhiên, tất cả các phương pháp đo có đặc điểm chung đều là đo gián

tiếp, tức là không có phương pháp nào có thể đo trực tiếp được ứng suất và

đều phải tính toán hoặc suy ra từ một đại lượng đo được như biến dạng đàn

hồi hoặc sự thay đổi tinh thể. Hình 2.5 cho biết phân loại các kỹ thuật chính

để đo ứng suất dư bao gồm: kiểu không phá hủy, kiểu bán phá hủy và kiểu

phá hủy.

Việc lựa chọn phương pháp đo phù hợp căn cứ theo điều kiện thí

nghiệm và mẫu cần đo [91].

Hình 2.5. Phân loại các kỹ thuật đo ứng suất dư [42]

2.3.2.1. Phương pháp đo kiểu không phá hủy dựa trên nhiễu xạ

Phương pháp nhiễu xạ sử dụng khả năng của bức xạ điện từ để xác định

khoảng cách giữa các mặt phẳng nguyên tử trong vật liệu tinh thể (đơn tinh

thể hoặc đa tinh thể) [109]. Khi có biến dạng cơ hoặc nhiệt bên ngoài vật liệu

sẽ phản hồi bằng biến dạng. Biến dạng này là tuyến tính khi vật liệu phản hồi

nằm trong khoảng đàn hồi. Các phương pháp nhiễu xạ đo lường một cách

hiệu quả kích thước liên mặt phẳng của tinh thể liên quan đến độ lớn và

hướng của trạng thái ứng suất tồn tại trong vật liệu. Sự nhiễu xạ của bức xạ

điện từ xảy ra khi bức xạ, điển hình là tia X có thể dùng để đo ứng suất dư,

tương tác với các nguyên tử hoặc tinh thể được sắp xếp theo trật tự đều đặn,

như các nguyên tử trong tinh thể. Bức xạ tương tác với bề mặt mẫu đo và sau

đó được tán xạ với cùng tần số sao cho phát xạ mạnh xảy ra ở các hướng nhất

định (nhiễu xạ) và phát xạ tối thiểu ở các hướng khác. Các góc mà tại đó sự

tán xạ mạnh nhất xảy ra được mô tả bởi định luật Bragg:

(2.6)

với là số nguyên, là bước sóng của bức xạ điện từ (tia X), là khoảng

cách giữa các mặt phẳng nhiễu xạ (khoảng cách giữa các mạng tinh thể) và

là góc Bragg được minh họa trên hình 2.6 [7], [91].

Hình 2.6. Nhiễu xạ trong cấu trúc mạng tinh thể [7], [91]

 Nhiễu xạ tia X

Nhiễu xạ tia X (XRD) là một phương pháp chính xác và được thiết lập

tốt để khảo sát mức ứng suất dư trên các lớp bề mặt của vật liệu tinh thể.

Nhiễu xạ tia X cho kết quả đo ứng suất dư được đánh giá hiệu quả về mặt giá

thành để tiến hành phép đo và được sử dung rộng rãi với các máy đo nhiễu xạ

di động và tự động cho cả thí nghiệm tại chỗ hoặc trong phòng thí nghiệm.

Độ sâu đo không phá hủy đối với thép và nhôm có thể đến hàng chục

micromet dưới bề mặt mẫu đo (khoảng 20µm) [32]. Để mô tả đầy đủ đặc

điểm biên dạng chiều sâu ứng suất dư tạo ra thường sử dụng phương pháp ăn

mòn điện hóa để hở bề mặt mới cần đo. Bằng cách sử dụng ăn mòn điện hóa,

các phép đo liên tiếp có thể đạt được độ sâu phân tích xuống đến 1mm cùng

với sự kết hợp của mài, đánh bóng và ăn mòn điện hóa, độ sâu phân tích có

thể đến 5mm.

 Nhiễu xạ Neutron

Nhiễu xạ neutron cung cấp đầy đủ tensor ứng suất dư, (song song với

bề mặt), (song song với bề mặt) và (vuông góc với bề mặt), phân tích

trên các chi tiết thành dày. Như trong XRD, nhiễu xạ neutron cũng đo biến

dạng đàn hồi bằng cách sử dụng định luật Bragg và tính ứng suất với định luật

Hooke cùng với mô đun đàn hồi ( ) và tỷ lệ Poisson ( ). Phương pháp nhiễu

xạ neutron để đo ứng suất dư ít sử dụng do các máy đo nhiễu xạ rất đắt tiền.

Phương pháp này thường có độ sâu đo không phá hủy là khoảng 40mm đối

với thép và khoảng 50mm đối với nhôm. Đặc biệt trong công nghiệp chế tạo

máy bay, nhiễu xạ neutron được sử dụng như một phương pháp không phá

hủy để khảo sát sự phân bố ứng suất dư. Độ phân giải không gian không cao

lắm trong nhiễu xạ neutron.

 Nhiễu xạ Synchrotron

Nhiễu xạ Synchrotron là một phiên bản cao hơn của nhiễu xạ tia X cung

cấp đầy đủ tensor ứng suất dư, (song song với bề mặt), (song song với

bề mặt) và (vuông góc với bề mặt), phân tích thậm chí còn có độ phân giải

cao hơn nhiễu xạ neutron. Nhiễu xạ synctron được sử dụng khi các mẫu đo có

dạng hình học phức tạp, tuy nhiên kích thước của chi tiết lại bị giới hạn.

Phương pháp này ít được áp dụng và thời gian xử lý để cho kết quả chậm.

Độ sâu đo không phá hủy khoảng 25mm đối với thép và khoảng

100mm đối với nhôm. Tuy nhiên, độ phân giải không gian không tốt bằng

phương pháp XRD.

 Phân tích nhiễu Barkhausen

Phân tích nhiễu Barkhausen (BNA) được tạo ra khi một từ trường được

đặt vào một nam châm. Hai đặc điểm vật liệu chính sẽ ảnh hưởng trực tiếp

đến cường độ của tín hiệu nhiễu Barkhausen.

Sự hiện diện và phân bố của ứng suất đàn hồi ảnh hưởng đến các miền

để lựa chọn và khóa vào hướng từ hóa dễ dàng của chúng. Hiện tượng đặc

tính đàn hồi tương tác với cấu trúc miền và tính chất từ của vật liệu được gọi

là tương tác đàn hồi từ. Kết quả của tương tác từ đàn hồi, trong các vật liệu có

từ tính dị hướng dương (sắt, hầu hết các loại thép và coban), ứng suất nén sẽ

làm giảm cường độ của nhiễu Barkhausen trong khi ứng suất kéo làm tăng nó.

Thực tế này có thể được khai thác để bằng cách đo lường cường độ của nhiễu

Hình 2.7. Sơ đồ phân tích nhiễu Barkhausen

Barkhausen lượng ứng suất dư có thể được xác định. Phép đo cũng xác

định hướng của ứng suất chính. Các quy trình như cán nguội và gia công bắn

được sử dụng để tạo ra sự phân bố ứng suất dư nén phức tạp ở lớp bề mặt có

thể được đặc trưng bởi nhiễu Barkhausen. Độ sâu thâm nhập tín hiệu hiệu quả

là giữa 0.01mm và 1mm. Hình 2.7 thể hiện phép đo BNA.

 Siêu âm

Phân tích siêu âm có thể được sử dụng để xác định ứng suất. Trong

phương pháp này, thời gian di chuyển của sóng siêu âm giữa cảm biến và

vùng chuyển tiếp được tính toán. Việc tính toán ứng suất dựa trên phép đo

vận tốc của sóng siêu âm. Tuy nhiên, vận tốc của sóng siêu âm cũng bị ảnh

hưởng bởi cấu trúc vi mô và các khuyết tật. Có rất nhiều nghiên cứu và thậm

chí cả phần cứng được thiết kế đặc biệt (cả phòng thí nghiệm và di động) để

dùng siêu âm đo ứng suất dư. Phương pháp siêu âm cung cấp khả năng đo

không phá hủy ở độ sâu 150mm. Việc hiệu chuẩn phép đo ứng suất yêu cầu

mẫu không có ứng suất, đây là nhược điểm của phương pháp này.

2.3.2.2. Phương pháp đo kiểu bán phá hủy

Phương pháp khoan lỗ là kỹ thuật có mục đích chung được sử dụng rộng

rãi nhất để đo ứng suất dư trong vật liệu. Nó thuận tiện để sử dụng, có quy

trình được tiêu chuẩn hóa và nó có độ chính xác và độ tin cậy tốt. Quy trình

thử nghiệm liên quan đến một số hư hỏng đối với mẫu thử nhưng hư hỏng này

thường có thể chấp nhận được hoặc có thể sửa chữa được do vậy phương

pháp này còn được gọi là “bán phá hủy”. Phương pháp khoan lỗ bao gồm việc

khoan một lỗ nhỏ trên mẫu thử tại nơi ứng suất dư sẽ được đánh giá. Việc loại

bỏ vật liệu ứng suất này gây ra sự phân bố lại các ứng suất dư trong vật liệu

còn lại xung quanh lỗ và các biến dạng cục bộ liên quan.

Hình 2.8 minh họa một cách sơ lược các biến dạng xung quanh lỗ được

khoan vào vật liệu với ứng suất dư kéo. Sự giải phóng ứng suất do đó gây ra

sự đàn hồi đàn hồi làm mở rộng một chút mép lỗ, với bề mặt cục bộ tăng lên

do biến dạng Poisson. Điều ngược lại xảy ra với ứng suất nén. Đối với các

đánh giá thực nghiệm, các kỹ thuật đo biến dạng hoặc quang học có sẵn để

định lượng các biến dạng bề mặt của vật liệu xung quanh, từ đó có thể xác

định ứng suất dư ban đầu tồn tại bên trong lỗ.

Hình 2.8. Sơ đồ mặt cắt xung quanh lỗ được khoan ứng suất dư kéo

(a) Trước khi khoan lỗ và (b) sau khi khoan lỗ

2.3.2.3. Phương pháp đo kiểu phá hủy

Phương pháp Contour đo ứng suất dư trên mặt cắt 2 mặt phẳng qua mẫu,

theo phương đơn trục pháp tuyến so với bề mặt cắt qua mẫu bằng cắt dây

EDM. Kỹ thuật này có thể dễ dàng đo ứng suất dư trên các mặt cắt dày hơn 5

mm và các kết cấu hàn mà cấu trúc tế vi khác nhau. Phương pháp này được áp

dụng để lập bản đồ ứng suất dư trong các bộ phận nhằm hỗ trợ đánh giá tính

toàn vẹn của cấu trúc, xác nhận các mô hình gia công bao gồm mô phỏng mối

hàn và tiến hành các hướng sản xuất mới trong các lĩnh vực công nghiệp đa

dạng hạt nhân, sản xuất điện, hàng không vũ trụ, hóa dầu và vận tải. Phương

pháp này liên quan đến việc tạo một đường cắt thẳng trên mẫu dọc theo một

mặt phẳng do vậy yêu cầu phải có kiến thức về ứng suất dư. Các bề mặt cắt

được tạo ra biến dạng cục bộ do sự giãn ra của các ứng suất dư có trước khi

cắt. Các biến dạng này được đo và sau đó được áp dụng như một điều kiện

biên trong mô hình phần tử hữu hạn để xác định sự phân bố ứng suất dư ngoài

mặt phẳng cắt.

Bảng 2.1. Bảng so sánh các kỹ thuật đo ứng suất dư [17], [116]

Kỹ thuật Ưu điểm Hạn chế

- Bản đồ độ phân giải cao - Phá hủy mẫu của ứng suất bình thường - Diễn giải dữ liệu đối với bề mặt cắt - Không thể tạo các lát kế Contour - Thiết bị cầm tay tiếp gần nhau - Nhiều loại vật liệu

- Chi tiết lớn hơn

- Nhanh chóng, đơn giản,

- Phổ biến rộng rãi, di - Diễn giải dữ liệu

động - Phá hủy mẫu Khoan lỗ - Nhiều loại vật liệu - Độ phân giải và độ nhạy

- Khoan lỗ sâu cho chi tiết cảm biến dạng bị giới hạn

dày

- Đa năng, phổ biến rộng - Các phép đo cơ bản rãi, áp dụng cho nhiều loại - Hệ thống dựa trên phòng vật liệu thí nghiệm Nhiễu xạ tia X - Hệ thống di động - Chi tiết nhỏ - Thích hợp cho cả ứng

suất dư vĩ mô và vi mô

Cải thiện chiều sâu tương - Thiết bị chuyên biệt tác và độ phân giải của - Chỉ dùng cho phòng thí Synchrotron XRD nghiệm - Xác định được biên dạng

Kỹ thuật Ưu điểm Hạn chế

sâu

- Nhanh chóng

- Thích hợp cho cả ứng

suất dư vi mô và vĩ mô

- Độ phân giải và chiều

sâu tương tác tốt - Thiết bị chuyên biệt

Nhiễu xạ Neutron - Bản đồ 3D - Chỉ dung cho phòng thí

- Thích hợp cho cả ứng nghiệm

suất dư vĩ mô và vi mô

- Chỉ dùng cho vật liệu có - Rất nhanh tính sắt từ - Nhiều kỹ thuật từ tính có - Cần phải tách tín hiệu tổ Từ tính thể được sử dụng chức tế vi tương ứng với - Thiết bị cầm tay ứng suất dư

- Độ phân giải hạn chế - Có sẵn

- Các phép đo mẫu chỉ trên - Rất nhanh Siêu âm - Chi phí thấp 1 vùng của toàn bộ thể tích

- Thiết bị cầm tay mẫu.

Từ kết quả trên có thể thấy rằng phương pháp nhiễu xạ tia X là một

trong những phương pháp được phát triển tốt nhất để xác định ứng suất dư,

trong phạm vi luận án này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp XRD để phân tích

mẫu đo và từ đó tính toán giá trị ứng suất dư.

2.3.2.4. Tính toán giá trị ứng suất dư

Một số phương pháp phân tích dữ liệu XRD để xác định kích thước

biến dạng trong vật liệu như Scherrer, Williamson-Hall, biểu đồ kích thước

biến dạng (SSP), và phương pháp Warren-Averbach, trong đó Williamson-

Hall được đánh giá là phương pháp phân tích đơn giản, rõ ràng dựa trên độ

rộng nửa đỉnh nhiễu xạ FWHM [29], [50], [98].

Từ giản đồ nhiễu xạ tia X, độ rộng của các đỉnh nhiễu xạ được

xác định bằng độ rộng do sự thay đổi kích thước tinh thể và độ rộng do

biến dạng tế vi , theo công thức [29]:

(2.7)

Với là tổng độ rộng nhiễu xạ, là độ rộng do kích thước tinh thể

và là độ rộng do biến dạng.

Độ rộng đỉnh do sự thay đổi kích thước tinh thể được tính từ công tức

Scherrer [94]:

(2.8)

Trong đó:

: Bước sóng (0.15405 nm) ; : Kích thước tinh thể (nm)

: Độ rộng đỉnh nhiễu xạ FWHM (rad)

: góc nhiễu xạ (° hoặc rad); : 0.94

Tương tự, độ rộng đỉnh XRD do biến dạng được xác định theo công thức:

(2.9)

Với là biến dạng.

Thay công thức (2.8) và (2.9) vào công thức (2.7) ta được:

(2.10)

Như đã biết:

Do vậy, công thức (2.10) có thể viết lại như sau:

Nhân cả hai vế với , ta được:

Hoặc (2.11)

Vẽ theo được một đường thẳng trong đó độ biến

dạng là độ dốc (slope) và giao điểm với trục tung là như hình 2.9.

Từ đó ta có thể tính được kích thước tinh thể (nm).

Hình 2.9. Kết quả xác định giá trị nội suy từ đồ thị Williamson-Hall

Sự dịch chuyển vị trí của đỉnh, góc , cho phép xác định được biến

dạng mạng trung bình dọc theo một phương xác định. Sự mở rộng của đỉnh

cho phép xác định sự phân bố bất thường của trường ứng suất không đồng

đều [77]. Biến dạng mạng trung bình dọc theo một phương xác định [hkl]

được xác định bởi:

(2.12)

Với và lần lượt là khoảng cách mạng của hạt tinh thể theo phương [hkl]

của mẫu có ứng suất và không có ứng suất.

Ứng suất dư có quan hệ với biến dạng theo định luật Hooke

như sau [32]:

(2.13)

Với là mô đun đàn hồi, là hệ số Poisson của vật liệu,

(2.14) được tính theo công thức:

là biến dạng trong hạt mà phương [hkl] nằm trong hướng được xem xét.

2.3.3. Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến ứng suất dư

Ứng suất dư là một chủ đề nghiên cứu xuất hiện từ những năm 50 của

thế kỷ XX. Các nghiên cứu ban đầu nhằm xác định ảnh hưởng của quá trình

gia công đến ứng suất dư đều mang tính thử nghiệm, tìm hiểu cơ chế sinh ra

ứng suất dư khi gia công, xây dựng mô hình quan hệ giữa các điều kiện gia

công, đặc tính vật liệu với ứng suất dư gây ra khi gia công.

Các tác giả [69] đã báo cáo một trường hợp biến dạng trên bề mặt gia

công của thép cứng và nhận thấy rằng ứng suất dư trong thép có độ dẻo cao

chủ yếu là ứng suất kéo trong khi ứng suất còn lại trong thép cứng chủ yếu là

ứng suất nén.

Tác giả E. Capello đã phân tích ảnh hưởng của lượng tiến dao, bán kính

mũi dao, chiều sâu cắt và góc vào đối với sự tạo ứng suất dư dọc theo hướng

dọc trục trên các loại thép khác nhau, kết luận rằng lượng tiến dao và bán kính

mũi dao là các thông số chính để kiểm soát ứng suất dư khi tiện. Trong trường

hợp này, vận tốc cắt không được tính đến trong các thí nghiệm [24].

Khi nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số gia công đến ứng suất dư

của thép SUS316L, tác giả Outeiro và đồng nghiệp trong [76] cho kết quả giả

thiết của họ về hướng của ứng suất theo phương vận tốc cắt và phương lượng

tiến dao khi tiện như là hướng ứng suất chính không được chứng minh rõ ràng

trong trường hợp ứng suất dư bề mặt,... Mặt khác, họ nhận thấy rằng ứng suất

dư bề mặt theo hướng vận tốc cắt giảm khi vận tốc cắt tăng, cho thấy xu

hướng ngược lại với xu hướng thu được của các tác giả khác như Navas và

đồng nghiệp trong [73] bằng thép SUS4340, …

Các nghiên cứu trên đã chỉ ra rằng ảnh hưởng của các thông số gia

công đến ứng suất dư chưa được nghiên cứu sâu rộng và kết quả của các

nghiên cứu cũng cho các nhận định khác nhau. Có thể nói, ứng suất dư khi gia

công thép không gỉ có thay đổi đáng kể ở các điều kiện gia công khác nhau.

2.3.4. Ảnh hưởng của ứng suất dư đến độ bền mỏi của chi tiết

Sự hình thành ứng suất dư trong quá trình gia công đã nhận được sự

quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Đặc biệt quan trọng trong các nghiên cứu

chỉ ra rằng khả năng chịu mỏi của chi tiết gia tăng bởi sự gây ra ứng suất dư

nén trên vùng bề mặt chi tiết [53], [70], [83], [90], [108]. Thật vậy, có thể

thấy rằng độ nhám bề mặt và ứng suất dư có ảnh hưởng đáng kể đến sự hỏng

hóc của chi tiết khi chịu tải trọng mỏi ở chu kỳ cao. Nhìn chung, các vết nứt

do mỏi hình thành trong tinh thể bề mặt chi tiết sau đó lan rộng ra. Khi vết nứt

lan rộng ra, khả năng chịu lực của chi tiết giảm và khi phần còn lại không

chịu được tác động của tải trọng dẫn đến sự cố hỏng hóc chi tiết. Đó là trạng

thái ứng suất trên bề mặt có các vết nứt tế vi hình thành. Trạng thái này là

tổng của ứng suất do tải trọng tác dụng và của ứng suất dư (hay ứng suất tự

sinh ra) trong quá trình gia công. Nếu ứng suất dư bề mặt là ứng suất dư kéo

sẽ giảm đáng kể khả năng chống mỏi của chi tiết. Nhìn chung, ứng suất dư

kéo làm giảm giới hạn mỏi và ứng suất dư nén làm tăng giới hạn mỏi của chi

tiết. Giới hạn mỏi khi có ứng suất dư có thể biểu thị bằng công thức:

(2.15)

Trong đó là giới hạn mỏi khi không có ứng suất dư. là hệ số thực nghiệm

phụ thuộc vào cơ tính của vật liệu. Hệ số này dao động từ 0.1 đến 0.3.

Hình 2.10. Quan hệ giữa giới hạn mỏi với ứng suất dư

Hình 2.10 trình bày mối quan hệ tương tác lẫn nhau giữa giới hạn mỏi

với ứng suất dư khi cán.

2.4. Sự hình thành phoi khi gia công thép không gỉ

2.4.1 Quá trình hình thành phoi

Hình thái của phoi phụ thuộc nhiều vào vật liệu gia công và một số yếu

tố khác như các thông số công nghệ. Theo một số nghiên cứu đã công bố có

nói đến hình thái của phoi có liên quan mật thiết đến chất lượng bề mặt. Tuy

nhiên mối liên hệ giữa hình thái phoi với chất lượng bề mặt như thế nào chưa

được công bố, đặc biệt là hình thái phoi khi gia công thép không gỉ.

Để có thể nhận biết thêm về cơ chế hình thành cũng như dạng phoi khi

gia công thép không gỉ, nghiên cứu sinh đã tiến hành tiện thép SUS304, dùng

thiết bị chụp SEM bề mặt phoi và bề mặt gia công. Dạng phoi hình thành khi

tiện SUS304 được cho trên hình 2.11. Phoi có dạng phoi dây và được phân

chia thành các bề mặt: mặt ngoài của phoi gọi là mặt tự do; mặt phía trong

tiếp xúc với dao gọi là mặt trong. Bề mặt tiếp xúc với dao do ma sát, nhiệt độ

làm cho bề mặt nhẵn bóng.

SUS304

Hình 2.11. Các bề mặt phoi tạo thành khi tiện

Bề mặt tự do có cấu trúc hoàn toàn khác biệt so với bề mặt tiếp xúc với

dao, ngoài hai mặt cơ bản trên phoi còn cấu tạo bởi hai cạnh phía ngoài phoi,

cạnh phía trong phoi và sự biến dạng trên hai cạnh này có sự khác biệt đáng

kể trên bề mặt tự do của phoi như hình 2.12.

Trên bề mặt tự do của phoi phân làm hai vùng: Vùng phoi phía trong và

vùng phoi phía ngoài. Quan sát cho thấy vùng phoi phía trong trên bề mặt tự

do bị nén nhiều hơn nên bề mặt phoi xuất hiện những lớp phoi nhỏ và xếp dày

với nhau. Vùng phía ngoài khi hình thành chịu nén ít hơn do vậy lớp phoi

được hình thành lớn hơn và phân thành từng lớp rõ rệt.

Như vậy trong quá trình gia công vật liệu SUS304, phoi được hình

thành chịu sự biến dạng khác nhau nên hai vùng trên có sự khác nhau về cấu

trúc bề mặt. Cụ thể khi quan sát hình ảnh chụp SEM bề mặt tự do của phoi

thấy rằng vùng phoi phía ngoài trên bề mặt tự do không chịu sự tiếp xúc của

phôi - dao nên bị biến dạng nhiều tạo thành các lớp có dạng hình bậc thang

(răng cưa).

Hình 2.12. Cấu trúc lớp bề mặt tự do của phoi

Hình 2.13. Lớp phoi hình thành trên bề mặt tự do

Vùng phía trong của phoi do bị ảnh hưởng của sự tiếp xúc giữa dao và

phần phôi còn lại, các phần tử kim loại ở vùng này gần như bị nén và thấy

rằng cấu trúc của phoi vùng này khác biệt vùng phoi phía ngoài. Các lớp ở

vùng phoi phía trong có xu hướng nghiêng theo cạnh bên trong của dao, kích

thước nhỏ và phân bố đều nhau như hình 2.13. Đồng thời ở vùng phoi phía

ngoài, các lớp hình thành quan sát rõ trên bề mặt phoi từng đoạn rõ rệt. Sự

phân đoạn trên cạnh phía ngoài của phoi khi tiện SUS304 phụ thuộc vào đặc

tính của vật liệu và các thông số công nghệ.

2.4.2 Ảnh hưởng của dạng phoi và độ nhám bề mặt

Sự hình thành và cấu tạo của phoi cũng ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt

chi tiết sau gia công. Nghiên cứu thực nghiệm đo độ nhám bề mặt chi tiết sau

khi tiện SUS304, kết quả cho thấy rằng với vận tốc cắt m/phút, lượng

tiến dao mm/vòng và chiều sâu cắt mm độ nhám bề mặt đo

được là µm. Ảnh chụp SEM nhám bề mặt sau khi gia công chi tiết

cho trên hình 2.14a. Tương ứng với dạng phoi hình thành của thí nghiệm cho

trên hình 2.14b.

Hình 2.14. Độ nhám bề mặt và sự hình thành phoi khi m/phút,

mm/vòng và mm

Bề rộng phoi hình thành lớn có bề rộng là 659µm và khoảng cách cách vân

hình thành trên bề mặt tự do trung bình khoảng 34µm như hình 2.15.

Hình 2.15. Bề rộng phoi khi m/phút, mm/vòng

và mm

Với các thông số công nghệ m/phút, mm/vòng và

mm độ nhám bề mặt đo được là µm, ảnh chụp độ nhám bề

mặt chi tiết sau gia công cho trên hình 2.16a. Ở thí nghiệm này phoi hình

thành là phoi dây kích thước chiều rộng phoi nhỏ và độ xoắn của phoi cho

trên hình 2.16b.

Hình 2.16. Độ nhám và sự hình thành phoi khi m/phút,

mm/vòng và mm

Hình 2.17. Chiều rộng phoi khi m/phút,

mm/vòng và mm

Ảnh chụp SEM cũng có thể đo được chiều rộng phoi là 362 và vân

hình thành trên bề mặt tự do rõ rệt. Như vậy ở điều kiện vận tốc cắt cao, chiều

sâu cắt nhỏ và lượng tiến dao thấp, phoi hình thành dạng phoi dây làm cho bề

mặt chi tiết nhẵn bóng. Ảnh SEM cũng chỉ rõ các lớp phoi hình thành trên bề

mặt tự do của thí nghiệm này khá rõ nét và khá tương đồng ở cả vùng phía

trong và vùng phía ngoài của phoi như hình 2.17.

Như vậy khi tăng vận tốc cắt và chiều sâu cắt, lượng tiến dao nhỏ, phoi

hình thành dạng phoi dây và sự biến dạng của phoi thể hiện rõ nét bằng lớp

phoi trên lớp bề mặt tự do. Ở điều kiện này độ nhám bề mặt của chi tiết gia

công cũng đạt giá trị nhỏ nhất trong vùng thực nghiệm.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong quá trình gia công, chất lượng bề mặt ảnh hưởng bởi nhiều yếu

tố đầu vào như: vật liệu phôi, hình dáng và vật liệu dụng cụ cắt, độ cứng vững

máy, chất làm mát, đặc biệt là các thông số công nghệ. Đồng thời nghiên cứu

sơ bộ cũng cho thấy thông số công nghệ tác động đến việc tạo thành hình

dạng phoi.

Qua việc nghiên cứu về chất lượng bề mặt bao gồm: độ nhám bề mặt,

độ cứng tế vi và ứng suất dư cho thấy các thông số công nghệ có ảnh hưởng

mạnh đến từng chỉ tiêu. Tuy nhiên mối quan hệ giữa các thông số công nghệ

với các yếu tố đầu ra của quá trình gia công về chất lượng bề mặt đó như thế

nào cần phải xây dựng mô hình toán học mô tả mối quan hệ và xác định hàm

quan hệ từ nghiên cứu bằng thực nghiệm. Đồng thời qua phân tích các

phương pháp đo, tính toán để lựa chọn:

- Đo nhám bề mặt ( ) bằng thiết bị đo điện tử quét bề mặt.

- Đo độ cứng tế vi ( ) bằng thiết bị đo độ cứng Vickers.

- Xác định ứng suất dư thông qua phương pháp nhiễu xạ tia X (XRD)

và tính toán giá trị theo phương pháp Williamson-Hall.

CHƯƠNG 3 - NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM PHÂN TÍCH ẢNH

HƯỞNG CỦA CÁC THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CHẤT

LƯỢNG BỀ MẶT KHI TIỆN CNC THÉP SUS304

3.1. Phương pháp xây dựng mô hình toán học biểu diễn mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ với một số yếu tố đầu ra của quá trình cắt

3.1.1. Phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM)

Mục tiêu quan trọng khi thí nghiệm là tìm cách tối ưu các chỉ tiêu,

nghĩa là tìm giá trị của các yếu tố đầu vào để chỉ tiêu đạt giá trị tốt nhất (có

thể là tối đa hoặc tối thiểu). Để đạt được kết quả như vậy, có thể sử dụng

phương pháp thiết kế kết hợp biến đầu vào đủ với số mức thí nghiệm phù

hợp. Tuy nhiên, khi số biến đầu vào tăng lên, số thí nghiệm tăng lên dẫn đến

tăng chi phí thực hiện và trong một số trường hợp không khả thi để tiến hành.

Mặt khác, để đạt được yêu cầu đề ra cần xây dựng được phương trình toán

học quan hệ giữa chỉ tiêu đầu ra và các biến đầu vào, từ đó sử dụng các

phương pháp toán để thu được kết quả. Về mặt hình học, mối quan hệ giữa

chỉ tiêu đầu ra và các biến đầu vào được biểu diễn bằng một “bề mặt” và

được gọi là bề mặt chỉ tiêu. Phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM) là một

phương pháp sử dụng toán học và thống kê được áp dụng rộng rãi để xác định

ảnh hưởng của các yếu tố và tối ưu hóa quá trình. Các hàm đa thức tuyến tính

hoặc bậc hai được sử dụng để mô tả hệ thống được nghiên cứu và tìm kiếm

các điều kiện thực nghiệm cho đến khi đạt được tối ưu hóa. Quy trình áp dụng

RSM bao gồm 6 bước như sau [20]:

 Bước 1: Xác định các biến đầu vào độc lập và phản hồi (chỉ tiêu) đầu ra

mong muốn;

 Bước 2: Lựa chọn phương pháp thiết kế thử nghiệm;

 Bước 3: Phân tích hồi quy với mô hình bậc hai của RSM;

 Bước 4: Phân tích thống kê phương sai (ANOVA) cho các biến đầu vào

độc lập để xác định mức độ ảnh hưởng của các tham số đến phản hồi;

 Bước 5: Xác định độ phù hợp mô hình bậc hai của RSM và quyết định

xem mô hình RSM có cần sàng lọc các biến hay không;

 Bước 6: Tối ưu hóa, tiến hành thử nghiệm xác nhận và xác minh hiệu

quả của dự đoán [23].

Mối quan hệ giữa chế độ cắt khi tiện gồm vận tốc cắt ( ), lượng tiến

dao ( ), chiều sâu cắt ( ) là các biến số đầu vào với các chỉ tiêu đầu ra là độ

nhám bề mặt ( ), ứng suất dư lớp bề mặt ( ), độ cứng tế vi bề mặt ( ) là

một hàm phi tuyến, lũy thừa có dạng:

(3.1)

Với là hằng số, lần lượt là số mũ của , phương trình trên có thể

viết lại như sau:

(3.2)

Các hằng số và số mũ có thể được xác định bằng phương pháp

bình phương nhỏ nhất từ kết quả thực nghiệm. Mô hình tuyến tính bậc nhất

(dạng hàm logarit) được phát triển từ phương trình được biểu diễn như

phương trình 3.2.

Mô hình toán học này không quá phức tạp, có thể tính toán bằng việc

biến đổi toán học để xác định hàm hồi quy nên trước đây được sử dụng khá

phổ biến cho cả hàm hai biến, ba biến, bốn biến [6], [12]. Cũng chính vì vậy

trong một số trường hợp chưa chắc đã chính xác mặc dù hàm hồi quy có độ

tin cậy cao. Hiện nay, nhờ sự phát triển của khoa học công nghệ nên việc thay

đổi, điều chỉnh các biến số đầu vào chính xác hơn, thiết bị đo giá trị các yếu

tố đầu ra chính xác và có độ tin cậy cao hơn, đặc biệt nhờ sự phát triển của

công nghệ thông tin nên một số phần mềm cho phép xử lý với các dạng hàm

hồi quy khác nhau trong đó có hàm đa thức bậc hai như phương trình 3.3:

(3.3)

Trong đó: là các hằng số thực nghiệm

Các nhà nghiên cứu trong các tài liệu [19], [48] đã chứng minh việc áp

dụng mô hình đa thức bậc hai đối với phương pháp RSM đạt được hiệu quả

cao, sát với vùng tối ưu hơn và dễ dàng ước lượng được các tham số. Để ước

lượng các tham số trong phương trình (3.3), sử dụng phương pháp thiết kế thử

nghiệm bề mặt chỉ tiêu đối xứng với các biến phải được thực hiện ít nhất ba

lần với từng mức. Các phương pháp thiết kế đối xứng bậc hai thường được sử

dụng như: hỗn hợp trung tâm, ma trận Doehlert và thiết kế giai thừa đầy đủ ba

cấp, Box-Behnken. Trong đó, phương pháp thiết kế thí nghiệm BBD được

đánh giá hiệu quả hơn các phương pháp thiết kế chỉ tiêu khác như: hỗn hợp

trung tâm, ma trận Doehlert và thiết kế giai thừa đầy đủ ba cấp và đặc biệt

phương pháp này không chứa điểm nào kết hợp đồng thời các yếu tố ở mức

cao nhất hoặc thấp nhất [20], [46], [74].

Hình 3.1. Minh họa bố trí thí nghiệm theo phương pháp Box-Behnken

Thiết kế thử nghiệm Box-Behnken được phát triển dựa trên thiết kế giai

thừa không đầy đủ. Đối với ba yếu tố, mô hình đồ họa có dạng như hình 3.1.

Số lượng thử nghiệm được định nghĩa theo công thức (3.4):

(3.4)

Với k là số biến đầu vào, C0 là số điểm trung tâm

3.1.2. Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA)

Phân tích ANOVA được áp dụng để đánh giá ảnh hưởng của tham số

đầu vào từ một loạt các kết quả thực nghiệm bằng phương pháp thiết kế thí

nghiệm trong quá trình gia công và giải thích dữ liệu đầu ra [47], [97]. Ý

nghĩa thống kê của các mô hình bậc hai phù hợp được đánh giá bằng giá trị P

và giá trị F của phân tích ANOVA. Trong bảng phân tích ANOVA, giá trị P

là xác suất (khoảng từ 0 đến 1) mà kết quả quan sát được trong nghiên cứu:

 Nếu giá trị , tham số có ý nghĩa không đáng kể, ít ảnh hưởng;

 Nếu giá trị , tham số có ý nghĩa, ảnh hưởng nhiều.

Tổng các bình phương (SS) được sử dụng để ước tính bình phương độ

lệch từ trung bình lớn:

(3.5)

Với là trung bình của các phản hồi, là trung bình các

phản hồi quan sát được từ thực nghiệm trong đó hệ số lấy cấp thứ , là

tổng số thực nghiệm và là mức của mỗi yếu tố .

Trung bình bình phương được ước tính bằng cách chia tổng bình

phương (SS) cho bậc tự do:

(3.6)

Giá trị F (Fisher) là tỷ số giữa trung bình bình phương của mô hình hồi

quy với trung bình bình phương của sai số thực nghiệm được tính theo

phương trình sau:

(3.7)

Độ tin cậy của mô hình được tính theo công thức sau:

(3.8)

Mức độ (tỷ lệ phần trăm) đóng góp của yếu tố đến tổng biến động cho

biết mức độ ảnh hưởng đến kết quả:

(3.9)

Như vậy, có thể thấy rằng phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM) kết hợp

với phân tích phương sai (ANOVA) để phân tích số liệu thực nghiệm cho biết

đầy đủ các thông tin về ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào đến chỉ tiêu đầu ra.

Mô hình đa thức bậc hai mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và chỉ tiêu đầu ra

được xây dựng dựa trên phương pháp thiết kế thí nghiệm Box-Behnken với số

thí nghiệm ít nhất nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác, tin cậy và có thể được sử

dụng để dự đoán kết quả thông qua việc xây dựng và giải bài toán tối ưu hóa.

3.2. Xây dựng mô hình thực nghiệm

3.2.1. Sơ đồ thí nghiệm

Để thực nghiệm phân tích ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến

các chỉ tiêu đầu ra như độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi, ứng suất dư, nghiên

cứu tiến hành theo trình tự các bước sau:

Mô tả các bước tiến hành thực nghiệm:

- Bước 1: Thiết kế, lựa chọn các yếu số đầu vào gồm: dụng cụ cắt (loại

vật liệu dụng cụ, các thông số hình học dụng cụ), phôi (vật liệu phôi, hình

dáng và kích thước), chế độ cắt (vận tốc cắt, lượng tiến dao, chiều sâu cắt),

dung dịch và phương pháp tưới nguội, ...

- Bước 2: Lựa chọn phương pháp thiết kế thực nghiệm để xác định số

lượng thực nghiệm cần tiến hành.

- Bước 3: Lựa chọn máy gia công dùng trong thực nghiệm và các thiết

bị đo các chỉ tiêu đầu ra.

- Bước 4: Tiến hành thực nghiệm, đo, xử lý dữ liệu, tính toán các chỉ

tiêu đầu ra.

- Bước 5: Dùng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) để phân

tích ảnh hưởng của các thông số công nghệ đã xác định và dùng trong thực

nghiệm đến các chỉ tiêu đầu ra.

- Bước 6: Xây dựng hàm hồi quy theo phương pháp bề mặt chỉ tiêu

(RSM) biểu diễn mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với các chỉ tiêu

đầu ra trên cơ sở phân tích dữ liệu thực nghiệm.

- Bước 7: Xác định bài toán tối ưu hóa, lựa chọn phương pháp tối ưu và

giải bài toán tối ưu hóa.

- Bước 8: Kiểm chứng kết quả tối ưu hóa.

Sơ đồ thực nghiệm ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến các chỉ

tiêu đầu ra khi tiện CNC thép SUS304 thể hiện trên hình 3.2.

Hình 3.2. Sơ đồ thực nghiệm

3.2.2. Xác định miền của các thông số công nghệ thực nghiệm khi tiện

CNC thép SUS304

Trên cơ sở các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy các thông số

công nghệ có ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng bề mặt chi tiết sau khi tiện.

Trong điều kiện sử dụng dung dịch làm mát, thí nghiệm cho từng mẫu sử

dụng mảnh chip dao mới, do vậy ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến

mòn dụng cụ không xem xét đến [96]. Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây

cũng chỉ ra, khi tiện với vận tốc cắt ở mức thấp hoặc trung bình thường xuất

hiện phoi bám và lẹo dao ảnh hưởng nhiều đến độ nhám bề mặt, chiều sâu cắt

ảnh hưởng không đáng kể. Do vậy để đạt được nhám bề mặt tốt nhất nên duy

trì vận tốc cắt cao và lượng tiến dao thấp [16], [30], [56], [58], [81].

Với các căn cứ như trên kết hợp với thực nghiệm khảo sát và cùng với

độ cứng vững của máy, dụng cụ cắt, đồ gá, vật liệu gia công là thép SUS304,

bộ thông số đầu vào được lựa chọn để tiến hành thực nghiệm theo khuyến

nghị của nhà sản xuất mảnh hợp kim dụng cụ cắt hãng Sandvik có miền giới

hạn theo bảng 3.1 như sau:

Bảng 3.1. Các thông số của chế độ cắt

Mức Yếu tố Đơn vị 1 2 3

Vận tốc cắt (m/phút) 230 260 290

Lượng tiến dao mm/vòng) 0,08 0,14 0,2

Chiều sâu cắt (mm) 0,1 0,25 0,5

Bộ thông số công nghệ được chia thành 3 mức và 3 cấp độ như

bảng 3.1, trên cơ sở sử dụng phương pháp thiết kế thực nghiệm Box-Behnken

(BBD) với 15 thí nghiệm như trong bảng 3.2

Bảng 3.2. Quy hoạch thực nghiệm

Thứ Chế độ cắt khi thực nghiệm Các chỉ tiêu đầu ra

tự

(mm)

(MPa)

thực

(m)

(m/phút) (mm/vòng) nghiệm

1 290 0,2 0,25

2 260 0,14 0,25

3 260 0,14 0,25

4 230 0,2 0,5

5 230 0,14 0,1

6 260 0,08 0,5

7 260 0,2 0,1

8 260 0,14 0,25

9 260 0,08 0,1

10 230 0,2 0,25

11 290 0,14 0,1

12 290 0,08 0,25

13 230 0,14 0,5

14 230 0,08 0,25

15 290 0,14 0,5

Với mục tiêu nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo năng suất gia công,

luận án đã lựa chọn các chỉ tiêu đầu ra khi thực nghiệm gia công thép SUS304

gồm các thông số như sau:

- Độ nhám bề mặt: (μm)

- Độ cứng tế vi bề mặt:

- Ứng suất dư bề mặt: (MPa)

3.3. Điều kiện thực nghiệm ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến

các chỉ tiêu đầu ra khi tiện CNC thép SUS304

3.3.1. Thiết bị thực nghiệm

Thực nghiệm được tiến hành trên máy tiện CNC Mori Seiki SL-253

xuất xứ Nhật Bản tại trường Đại học Công nghiệp Hà Nội như hình 3.3, với

các đặc tính kỹ thuật như sau:

- Hệ điều khiển: FANUC

- Công suất danh định của máy: 28 kVA

- Công suất động cơ chạy dao: 4,5 kVA

- Tốc độ của trục chính: 10 ÷ 4.000vòng/phút

Hình 3.3. Máy tiện CNC Mori Seiki SL-253

3.3.2. Phôi thực nghiệm

Thành phần hóa học và đặc tính cơ, lý của thép SUS304 được chọn để

tiến hành thực nghiệm được thể hiện trong bảng 3.3 và bảng 3.4 [102].

Bảng 3.3. Thành phần hóa học của thép SUS304

Thành phần hóa học C Cr Ni Si Mn P S

Tỷ lệ (%) 0,07 18,49 8,15 0,57 0,76 0,03 0,009

Bảng 3.4. Đặc tính cơ, lý của thép SUS304

Mô đun đàn hồi (GPa) Tỷ trọng (g/cm3) Giới hạn bền kéo (MPa) Giới hạn chảy (MPa) Độ dẫn nhiệt (W/m..K) Độ cứng HV0.025 Nhiệt dung riêng (J/kg·K) Hệ số giãn nở nhiệt (10-6/K)

500 200 17,3 16,3 7,93 515 205 190

Phôi dùng trong thực nghiệm có kích thước đường kính mm được cắt

rãnh trên dọc chiều dài để tạo thành 15 mẫu như bản vẽ trên hình 3.4.

Hình 3.4. Bản vẽ phôi dùng trong thực nghiệm

Do chế độ cắt có ba mức trong đó chiều sâu cắt có các mức là 0,1mm,

0,25mm, 0,5mm. Để thuận tiện cho việc viết chương trình gia công trên máy

tiện CNC, đồng thời hạn chế ảnh hưởng của khe hở vít me – đai ốc (nếu có)

khi thực hiện lấy chiều sâu cắt không phải đảo chiều chuyển động vào – ra

của dao, thứ tự các thực nghiệm trên máy được thực hiện tuần tự như sau: Các

thực nghiệm số 5, 7, 9, 11 có chiều sâu cắt 0,1mm; Tiếp đến là các thực

nghiệm số 1, 2, 3, 8, 10, 12, 14 có chiều sâu cắt 0,25mm; Cuối cùng là các

thực nghiệm số 4, 6, 13, 15 có chiều sâu cắt 0,5mm (hình 3.5).

Hình 3.5. Thứ tự thực nghiệm

Sau khi gia công, tiến hành cắt rời từng chi tiết trên máy cắt dây, sau đó

đánh số chi tiết theo đúng thứ tự trên hình 3.5. Dữ liệu giá trị các chỉ tiêu đầu

ra đo được sau này được nhập theo bảng 3.5, 3.7 và 3.10.

(Chương trình gia công trên máy trong phụ lục)

3.3.3. Dụng cụ cắt

Nghiên cứu sử dụng mảnh chip chuyên dùng gia công thép không gỉ

của hãng Sandvik Coromant, sản xuất tại Thụy Điển. Mảnh hợp kim cắt có ký

hiệu DCMT 11 T3 04 - MF 2220 phủ CVD Ti (C, N) + Al2O3 + TiN như

hình 3.6 với các thông số cụ thể như sau:

- Bán kính mũi dao: 0,397mm

- Góc đỉnh dao: 55o

- Chiều dày insert: 3,969mm

- Chiều dài lưỡi cắt chính: 11,228mm

Hình 3.6. Hình ảnh dụng cụ cắt thực nghiệm

3.3.4. Thiết bị đo và phương pháp đo

 Máy đo độ nhám:

Thiết bị đo độ nhám bề mặt Mitutoyo Surftest SV-2100 xuất xứ Nhật

Bản tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội như trên hình 3.7.

Hình 3.7. Máy đo độ nhám Mitutoyo SV-2100

Màn hình LCD màu hiển thị, các thông số đo được ,…

theo tiêu chuẩn ISO, JIS, ANSI, DIN. Độ chính xác đo được theo chiều dài là

0,15µm/100mm. Tốc độ dịch chuyển đo (0,02-5mm/s), độ phân giải là (0,01

µm/800µm, 0,001µm/80µm, 0,0001µm/8µm). Giá trị độ nhám thu được của

mỗi mẫu được tính bằng giá trị đo trung bình của 03 vị trí đo (cách nhau 120o)

trên mẫu.

 Máy đo độ cứng Vickers

Độ cứng được đo trên Máy đo độ cứng tế vi ISOSCAN HV2 AC hãng

GALILEO xuất xứ Italia tại trường Đại học Công nghiệp Hà Nội (hình 3.8).

Chiều sâu lớp cứng được kiểm tra trong khoảng 20µm, sau chiều sâu

trên giá trị độ cứng tương đương độ cứng của vật liệu nền. Giá trị đặt tải là

25gf , thời gian giữ tải trong 10 giây, mỗi giá trị đo được xác định bằng 3 lần

đo (cách nhau 120o) sau đó lấy giá trị trung bình.

Hình 3.8. Thiết bị đo độ cứng tế vi

Mẫu đo sau khi gia công được mài bằng giấy ráp từ thô đến tinh, sử

dụng dung dịch Al2O3 để đánh bóng, tẩm thực bằng dung dịch 20ml HCl +

10ml H2O2 + 5ml H2O3 sau đó rửa nước và giấy khô. Đo độ cứng tế vi bằng

cách đâm tải trọng vào bề mặt sát mép sao cho vết đâm nằm trong vùng biến

dạng. Giá trị độ cứng sẽ hiển thị trên màn hình của máy tính kết nối với thiết

bị đo. Máy đo độ cứng tế vi đo độ cứng bằng Vickers (HV) trong khi đơn vị

đo độ tăng ước tính của độ cứng là GPa. Các đơn vị được chuyển đổi bằng

cách: 1GPa = 102HV [67]. Độ cứng tế vi của thép không gỉ Austenit SUS304

là 1,863GPa (190HV) [45].

 Máy chụp XRD:

Ứng suất dư được xác định thông qua phương pháp nhiễu xạ tia X

(XRD) trên máy RIGAKU D/MAX-2500-PC, xuất xứ Nhật Bản tại trường

Đại học Khoa học và Công nghệ Pohang (Hàn Quốc) như hình 3.9.

Mẫu chuẩn bị để phân tích XRD được cắt dây với tốc độ chậm và được

làm mát bằng dung môi, để tránh nhiệt cắt ảnh hưởng đến tính chất của mẫu.

Mẫu sau đó được rửa sạch trong dung dịch nước muối làm sạch bụi bám trên

bề mặt. Mẫu trước khi phân tích XRD được rửa siêu âm lần nữa trong dung

dịch nước cất và sấy trong tủ hút ẩm có hút chân không thấp trong 8 giờ ở

100°C để tránh lớp ẩm bám trên bề mặt, sau đó để nguội.

Hình 3.9. Thiết bị chụp XRD

Chế độ đo được xác lập như sau: góc quét , 30-100°; bước quét:

0,02°, chiếu xạ trong 2 giây; điện thế và cường độ dòng ống phát tia X tương

ứng 40kV và 20mA; bước sóng bức xạ sử dụng là Cu-Kα, λ = 1,540562 Å,

các giản đồ XRD thu được sẽ được tính toán và xem xét để xác định ứng suất

dư. Từ giản đồ phân tích XRD, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm MDI Jade

6.5 để thu được các thông số như góc nhiễu xạ , cường độ đỉnh nhiễu xạ,

khoảng cách mặt mạng ( ), độ rộng nửa chiều cao đỉnh (FWHM). Sau đó, từ

quan hệ biến dạng mạng , độ rộng nửa chiều cao đỉnh tại góc nhiễu xạ

được xác định theo phương trình Williamson-Hall.

3.4. Thực nghiệm xác định một số yếu tố đặc trưng của chất lượng bề

mặt khi tiện CNC thép SUS304

3.4.1. Phân tích ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt

Trong nghiên cứu này, ảnh hưởng của các thông số công nghệ

đến độ nhám bề mặt đã được thực nghiệm với các điều kiện như mục 3.3.

Bảng thiết kế thí nghiệm và kết quả đo độ nhám bề mặt được trình bày trong

bảng 3.5.

Bảng 3.5. Thiết kế thí nghiệm và kết quả đo độ nhám bề mặt

Mẫu (m/phút) (mm/vòng) (mm) (µm)

0,25 0,2 1 290 1,58

0,25 0,14 2 260 0,73

0,25 0,14 3 260 0,73

0,5 0,2 4 230 1,72

0,1 0,14 5 230 0,93

0,5 0,08 6 260 0,45

0,1 0,2 7 260 1,55

0,25 0,14 8 260 0,73

0,1 0,08 9 260 0,44

0,25 0,2 10 230 1,66

0,1 0,14 11 290 0,87

0,25 0,08 12 290 0,48

0,5 0,14 13 230 0,85

0,25 0,08 14 230 0,64

0,5 0,14 15 290 1,02

Áp dụng phân tích phương sai (ANOVA) để xác định mức ý nghĩa của

các tham số đầu vào và đóng góp của chúng vào kết quả đầu ra. Phân tích

ANOVA cho biết mô hình được coi là có ý nghĩa nếu giá trị xác suất P nhỏ

hơn 0,05, nghĩa là mức ý nghĩa của mô hình ở mức ý nghĩa 5% theo đề xuất

của tác giả Lilian và Charles trong tài liệu [59]. Sử dụng phần mềm Minitab

18 ta được kết quả phân tích phương sai ANOVA ảnh hưởng của các thông số

đến độ nhám bề mặt được thể hiện trong bảng 3.6. Đối với tác động riêng lẻ:

lượng tiến dao lượng tiến dao có mức độ ảnh hưởng lớn nhất (86,22%) so

với mức đóng góp ảnh hưởng của vận tốc cắt là (3,12%) và chiều sâu cắt

ảnh hưởng không đáng kể (0,27%). Tác động chéo đều tương đối nhỏ.

Tác động bậc hai: lớn nhất với mức đóng góp (6,18%), tiếp đến (2,82%)

và nhỏ nhất (0,27%). Ngoài ra, giá trị P của vận tốc cắt (0,566) và của

chiều sâu cắt (0,317) cho thấy không thể hiện mức ý nghĩa về mặt thống

kê nào đến .

Bảng 3.6. Phân tích ANOVA cho độ nhám bề mặt

Nguồn DF SS dãy số Giá trị F Giá trị P Mức đóng góp SS hiệu chỉnh MS hiệu chỉnh

Mô hình 2,83234 99,49% 2,83234 0,31470 109,05 0,000 9

0,08893 3,12% 0,00109 0,00109 0,38 0,566 1

1 2,45459 86,22% 2,01253 2,01253 697,39 0,000

0,00763 0,27% 0,00356 0,00356 1,23 0,317 1

0,08038 2,82% 0,05363 0,05363 18,58 1 0,008

0,17579 6,18% 0,19252 0,19252 66,71 1 0,000

0,00770 0,27% 0,01057 0,01057 3,66 0,114 1

0,00114 0,04% 0,00086 0,00086 0,30 0,609 1

0,01384 0,49% 0,01590 0,01590 5,51 0,066 1

0,00235 0,08% 0,00235 0,00235 0,81 0,408 1

Sai số 0,01443 0,51% 0,01443 0,00289 5

Mức độ phù hợp 0,01443 0,51% 0,01443 0,00481 3

Sai số thuần túy 0,00000 0,00% 0,00000 0,00000 2

Tổng 14 2,84677 100,00%

Kết quả phân tích Pareto trên hình 3.10 giá trị F cho biết thứ tự xếp

hạng các thông số công nghệ và tương tác của các thông số đó về ảnh hưởng

giảm dần đối với độ nhám bề mặt. Phân tích Pareto là kỹ thuật thống kê nhằm

xác định các nguyên nhân chính để giải quyết các vấn đề và được gọi là quy

tắc 80/20, có nghĩa là 80% các vấn đề có thể do ít nhất 20% nguyên nhân gây

ra [60].

Hình 3.10. Biểu đồ phân tích Pareto ảnh hưởng của các thông số đến

Quan sát trên hình dễ dàng ta thấy được nguyên nhân chính gây ra

nhám bề mặt là do lượng tiến dao (20% nguyên nhân). Các thông số

còn lại ảnh hưởng ít hơn hoặc không đáng kể đến độ nhám bề mặt. Điều này

hoàn toàn phù hợp với các phân tích về cơ sở lý thuyết trong chương 2. Mức

độ ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt khi gia công

thép SUS304 được giải thích như sau: lượng nhiệt sinh ra tăng khi lượng tiến

dao tăng, do dụng cụ cắt phải loại bỏ nhiều khối lượng vật liệu hơn từ phôi

nên lực cắt tăng, ngoài việc có hiện tượng gia tăng của rung động làm cho độ

nhấp nhô tế vi lớp bề mặt tăng lên thì khi lượng tiến dao lớn chiều cao nhấp

nhô để lại sau gia công cũng tăng lên. Mặt khác biến dạng dẻo của phôi

thường tỷ lệ với lượng nhiệt sinh ra và làm tăng mức độ tạo nhám trên bề mặt

sau gia công. Do chiều dài tiếp xúc giữa dụng cụ cắt và phôi tăng lên, chiều

sâu cắt có ảnh hưởng nhỏ hơn nhiều so với lượng tiến dao. Kết quả này phù

hợp với các nghiên cứu trước đây về ảnh hưởng của lượng tiến dao đến độ

nhám bề mặt [22], [101].

Hình 3.11. Ảnh hưởng của từng thông số đến

Quan sát hình 3.11 biểu đồ ảnh hưởng riêng biệt của từng thông số

công nghệ đến độ nhám bề mặt, có thể thấy rằng:

Khi cắt với vận tốc cắt ở mức thấp là 230m/phút, lúc này do ở

vùng vận tốc cắt có khả năng hình thành lẹo dao dẫn đến giá trị độ nhám bề

mặt lớn, khi vận tốc cắt ở mức trung bình là 260m/phút không còn ảnh hưởng

của lẹo dao làm sẽ cho giá trị độ nhám bề mặt nhỏ nhất. Khi vận tốc cắt lên

290m/phút, do ảnh hưởng của nhiệt độ và biến dạng phoi nên độ nhám bề mặt

lại có xu hướng tăng nhưng tăng không nhiều.

Khi tăng lượng tiến dao thì thấy chiều cao nhám tăng lên, với

lượng tiến dao ở mức thấp là 0,08mm/vòng sẽ cho giá trị độ nhám nhỏ nhất

và khi lượng tiến dao tăng từ 0,14mm/vòng trở lên thì chiều cao nhám tăng

nhanh hơn. Điều này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu lý thuyết và các

nghiên cứu thực nghiệm của các nhà khoa học đã công bố.

Trên hình cũng cho thấy chiều sâu cắt ảnh hưởng không nhiều đến

độ nhám bề mặt, chỉ tăng từ 0,44m khi cắt với chiều sâu cắt mm lên

1,72m khi cắt với chiều sâu cắt mm.

Biểu đồ bề mặt giúp thiết lập sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến phản

hồi và tham số điều khiển. Biểu đồ bề mặt cho thấy hình ảnh 3D và cung cấp

minh họa tốt hơn về biến phản hồi. Biểu đồ cũng chỉ ra tính đầy đủ của các

mô hình hồi quy và làm nổi bật sự tương tác chéo giữa các biến đầu vào. Nếu

biểu đồ bề mặt phản hồi là mặt phẳng, điều đó có nghĩa là không có tương tác

chéo giữa các tham số điều khiển.

a) b)

Hình 3.12. Đồ thị quan hệ giữa với

Hình 3.12 biểu diễn sự ảnh hưởng đồng thời của từng cặp thông số

công nghệ đến độ nhám bề mặt như sau:

- Ảnh hưởng của cặp thông số đến được thể hiện trên hình

3.12a cho thấy khi vận tốc cắt ở mức trung bình và lượng tiến dao

nhỏ thì độ nhám bề mặt thấp;

- Ảnh hưởng của cặp thông số (V,t) đến Ra được thể hiện trên hình 3.12b

cho thấy thấp khi vận tốc cắt mức trung bình và chiều sâu cắt nhỏ.

- Ảnh hưởng của cặp thông số đến được biểu diễn trên hình

3.12c cho thấy rằng khi lượng tiến dao nhỏ và chiều sâu cắt nhỏ thì

độ nhám bề mặt tốt nhất.

Như vậy, có thể thấy khi lượng tiến dao thấp, vận tốc cắt và chiều sâu

cắt ở mức trung bình của vùng thông số đã chọn sẽ đạt được giá trị độ nhám

bề mặt nhỏ nhất.

Để xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ giữa các thông số công nghệ

đến độ nhám bề mặt, trình tự xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình hồi quy được

thực hiện thông qua 4 bước như sơ đồ 3.13 dưới đây:

Hình 3.13. Các bước xây dựng hàm hồi quy

Mô hình quan hệ giữa các thông số công nghệ với độ nhám bề mặt

được xây dựng dựa trên phương trình đa thức bậc 2 tổng quát được xác định

tại mục 3.1. Từ dữ liệu thực nghiệm, sử dụng phần mềm Minitab 18, tính toán

các hệ số của mô hình, kết quả mô hình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ với độ nhám bề mặt được thể hiện như

phương trình (3.10):

(3.10)

Hình 3.14. Đồ thị xác suất phân phối chuẩn của

Hình 3.15. So sánh giá trị thực nghiệm và dự đoán của

Đồ thị xác suất phân phối chuẩn với dự đoán chỉ tiêu độ nhám bề mặt

cho thấy tất cả các điểm được tìm thấy phân bố đều về hai phía của đường

chuẩn 45o cùng với độ phân tán thấp, có nghĩa là tính chuẩn được thỏa mãn

được trình bày ở hình 3.14.

Từ kết quả phân tích hồi quy của đến , phân tích này cho

thấy giá trị độ tin cậy của mô hình là . Mặt khác giá trị dự đoán

từ mô hình hồi quy thích hợp (gần) với giá trị thực nghiệm như minh họa trên hình 3.15. Kết quả khẳng định mô hình xây dựng được đảm bảo độ tin cậy để từ đó giải bài toán tối ưu hóa.

3.4.2. Phân tích ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ giữa

các thông số công nghệ đến độ cứng tế vi

Kết quả đo độ cứng tế vi khi gia công thép SUS304 được thể hiện trong

bảng 3.7.

Bảng 3.7. Thiết kế thí nghiệm và kết quả đo độ cứng tế vi

0,025

Mẫu (m/phút) (mm/vòng) (mm)

1 290 0,25 0,2 348

2 260 0,25 0,14 329,5

3 260 0,25 0,14 329,5

4 230 0,5 0,2 441

5 230 0,1 0,14 332,5

6 260 0,5 0,08 336

7 260 0,1 0,2 402

8 260 0,25 0,14 329,5

9 260 0,1 0,08 309

10 230 0,25 0,2 438

0,025

Mẫu (m/phút) (mm/vòng) (mm)

11 290 0,1 0,14 316

12 290 0,25 0,08 312,5

13 230 0,5 0,14 392,5

14 230 0,25 0,08 335

15 290 0,5 0,14 324,5

Trình tự tiến hành phân tích phương sai ANOVA ảnh hưởng của các

thông số công nghệ đến độ cứng tế vi được thực hiện tương tự như đối với độ

nhám bề mặt. Bảng 3.8 là kết quả phân tích ANOVA với độ cứng tế vi cho

biết trong 3 thông số của các thông số công nghệ, lượng tiến dao có ảnh

hưởng lớn nhất đến độ cứng tế vi của chi tiết sau khi gia công với mức độ

đóng góp là 42,92% sau đó đến vận tốc cắt với 33,51% và chiều sâu cắt

với 5,82%.

Bảng 3.8. Phân tích ANOVA cho độ cứng tế vi

Nguồn DF SS dãy số Giá trị F Giá trị P Mức đóng góp SS hiệu chỉnh MS hiệu chỉnh

Mô hình 26701 97,53% 26701 2966,78 21,93 9 0,002

1 9175,5 33,51% 5074,6 5074,56 37,51 0,002

1 11750,8 42,92% 7501,3 7501,29 55,45 0,001

1 1592,4 5,82% 713,9 713,85 5,28 0,07

1 34,8 0,13% 51,8 51,84 0,38 0,563

1 2498,5 9,13% 1849,7 1849,69 13,67 0,014

1 132,3 0,48% 38,8 38,8 0,29 0,615

Nguồn DF SS dãy số Giá trị F Giá trị P Mức đóng góp SS hiệu chỉnh MS hiệu chỉnh

1 916,9 3,35% 980,7 980,66 7,25 0,043

1 277,9 1,01% 428,5 428,46 3,17 0,135

1 322,1 1,18% 322,1 322,12 2,38 0,183

5 Sai số 676,4 2,47% 676,4 135,27

3 Mức độ phù hợp 676,4 2,47% 676,4 225,45

2 Sai số thuần túy 0 0,00% 0 0

Tổng 14 27377,4 100,00%

Phân tích giá trị F được minh họa trên biểu đồ Pareto tại hình 3.16 có

thể thấy thứ tự xếp hạng các ảnh hưởng đến với như sau: f ảnh hưởng lớn

nhất, tiếp đến là V và f2. Đó là các nguyên nhân chủ yếu gây ra ảnh hưởng đến

Hình 3.16. Biểu đồ phân tích Pareto ảnh hưởng của các thông số đến HV

Khi phân tích riêng rẽ ảnh hưởng của từng thông số đến độ cứng tế vi

trên hình 3.17 có thể thấy rằng khi vận tốc cắt thay đổi từ 230m/phút đến

260m/phút, độ cứng tế vi bề mặt giảm rất mạnh. Điều này là do khi vận tốc

cắt tăng lên, một lớp kim loại trong vùng cắt bị nóng chảy nên lực liên kết

giữa các phần tử kim loại giảm, ma sát giữa dao và phoi giảm, lực cắt giảm do

đó tốc độ biến cứng giảm. Tương tự như vậy khi lượng tiến dao tăng ở mức

cao từ 0,14mm/vòng đến 0,2mm/vòng, độ cứng tế vi tăng rất nhanh và đạt giá

trị cao nhất khi lượng tiến dao lớn nhất. Cơ chế này được giải thích như sau:

khi lượng tiến dao tăng lên, một lượng lớn kim loại bị bóc tách, nhiệt độ vùng

cắt tăng lên và biến dạng dẻo do sự gia tăng lực cắt dẫn đến tăng biến cứng bề

mặt gia công, đặc biệt là ở mặt phân cách giữa bề mặt phôi và dụng cụ cắt.

Kết quả trên phù hợp với một số công bố trước đây về ảnh hưởng của

vận tốc cắt và lượng tiến dao đến độ cứng tế vi khi gia công các vật liệu có

tính dẻo cao [63], [68], [93]. Chiều sâu cắt ít ảnh hưởng đến độ cứng tế vi.

Hình 3.17. Ảnh hưởng của từng thông số đến HV

Để xác định sự đầy đủ của phân tích ANOVA đối với độ cứng tế vi, các

biểu đồ bề mặt được xây dựng. Hình 3.18 minh họa mô hình bề mặt với vận

tốc cắt, lượng tiến dao và chiều sâu cắt thay đổi.

a) b)

Hình 3.18. Đồ thị quan hệ giữa HV với

Hình 3.18 biểu diễn sự ảnh hưởng đồng thời của từng cặp thông số

công nghệ đến độ cứng bề mặt như sau:

- Ảnh hưởng của cặp thông số công nghệ đến HV được thể hiện

trên hình 3.18a cho thấy khi cắt với vận tốc cắt ở mức cao, lượng tiến

dao ở mức nhỏ nhất thì độ cứng tế vi lớp bề mặt nhỏ.

- Ảnh hưởng của cặp thông số đến độ cứng tế vi HV được biểu

diễn trên hình 3.18b cho thấy HV nhỏ khi vận tốc cắt ở mức cao và chiều sâu

cắt ở mức nhỏ.

- Ảnh hưởng của cặp thông số đến độ cứng tế vi HV được thể

hiện trên hình 3.18c cho thấy rằng khi lượng tiến dao và chiều sâu cắt đều ở

mức nhỏ thì độ cứng bề mặt nhỏ.

Như vậy thấy rằng độ cứng tế vi lớp bề mặt tăng lên đáng kể khi cắt với

lượng tiến dao và chiều sâu cắt tăng, đồng thời vận tốc cắt giảm.

Mô hình quan hệ giữa độ cứng tế vi với chế độ cắt được xây dựng dựa

trên phương trình đa thức bậc 2. Hàm hồi quy được xây dựng dựa trên

phương pháp bề mặt chỉ tiêu (RSM). Sử dụng phần mềm tính toán tìm hàm

hồi quy và độ tin cậy ta được kết quả như phương trình (3.11)

(3.11)

Hình 3.19. Đồ thị xác suất phân phối chuẩn của HV

Độ tin cậy của hàm hồi quy , đồ thị xác suất phân bố

chuẩn của các điểm đo được trên hình 3.19 và độ lệch giữa giá trị đo được từ

thực nghiệm và giá trị dự đoán từ mô hình trên hình 3.20 tương đối nhỏ cho

thấy mô hình xây dựng được đáng tin cậy.

Hình 3.20. So sánh giá trị trị thực nghiệm và dự đoán của HV

3.4.3. Phân tích ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi quy giữa các thông số

công nghệ đến ứng suất dư

Chi tiết sau khi gia công của 15 thí nghiệm được làm sạch, bảo quản theo

đúng quy trình và gửi đến Viện Công nghệ Vật liệu Nano, trường Đại học

Khoa học và Công nghệ Pohang (POSTECH) - Hàn Quốc để chụp XRD và

xử lý số liệu về ứng suất dư lớp bề mặt.

Hình 3.21. Phân tách dữ liệu XRD bằng hàm chuẩn hoá Pseudo-Voigt

Kết quả phân tách dữ liệu nhiễu xạ XRD bằng hàm chuẩn hoá Pseudo-Voigt

cho kết quả như hình 3.21

Như đã trình bày trong Chương 2 của luận án, ứng suất dư không xác

định được giá trị trực tiếp từ các thiết bị đo mà phải thông qua xử lý, tính toán

trung gian, trình tự xử lý số liệu thực hiện như sau:

Bước 1: Sử dụng phần mềm MDI Jade 6.5 đọc dữ liệu nhiễu xạ tia X

(định dạng *.raw), các đỉnh nhiễu xạ được chuẩn hóa bằng hàm Pseudo-Voigt

với các giá trị mặc định để đọc được kết quả độ rộng nửa đỉnh (FWHM)

tại các đỉnh nhiễu xạ [88], [89, 95].

Bước 2: Tính độ rộng đỉnh nhiễu xạ theo công thức:

Với được tính từ Bước 1 và sai số dụng cụ .

Bước 3: Tính từ hàm nội suy bậc nhất đi qua 3 điểm của phương

trình 2.14, kết quả được trình bày trong bảng 3.9.

Bước 4: Tính ứng suất dư từ công thức (2.13) là hàm của với các

hằng số của thép SUS304 là: mô đun đàn hồi GPa và hệ số Poisson

[102].

Bảng 3.9. Xác định các số liệu tính toán ứng suất dư

Góc Mẫu (độ) Mặt tinh thể [hkl] FWHM (độ) (rad) %

43,531 111 0,380 0,00594 1,483

1 0,533 50,766 200 0,756 0,01182 1,715

74,490 220 0,884 0,0122 2,421

43,796 111 0,401 0,00629 1,492

2 0,327

51,007 74,773 43,796 3 200 220 111 0,803 0,796 0,401 0,01255 0,01095 0,00629 1,722 2,429 1,492 0,327

Góc Mẫu (độ) Mặt tinh thể [hkl] FWHM (độ) (rad) %

0,803 0,796 0,409 0,01255 0,01095 0,00642 1,722 2,429 1,493 51,007 74,773 43,823 200 220 111

0,625 4 0,769 0,01201 1,723 51,022 200

0,976 0,01347 2,428 74,743 220

0,405 0,00636 1,491 43,763 111

0,842 0,01317 1,721 0,354 50,975 5 200

0,829 0,01141 2,428 74,747 220

0,406 0,770 0,00637 0,01202 1,494 1,724 43,866 51,067 111 200 0,372 6

0,817 0,01124 2,430 74,814 220

0,426 0,00671 1,488 43,685 111

0,607 7 0,830 0,01299 1,719 50,894 200

0,998 0,01379 2,423 74,564 220

0,401 0,00629 1,492 43,796 111

0,327 8 0,803 0,01255 1,722 51,007 200

0,796 0,01095 2,429 74,773 220

0,398 0,796 0,00624 0,01244 1,491 1,721 43,767 50,981 111 200 0,343 9

2,428 0,801 0,01102 74,759 220

1,303 0,404 0,00646 38,033 111

0,534 10 0,479 0,00757 1,507 44,266 200

0,904 0,01246 2,429 74,767 220

0,443 0,00699 1,492 43,797 111

0,450 11 0,994 0,01558 1,722 51,010 200

0,433 12 0,968 0,445 0,703 0,01336 0,00702 0,01096 2,425 1,492 1,722 74,632 43,792 51,012 220 111 200

Góc Mẫu (độ) Mặt tinh thể [hkl] FWHM (độ) (rad) %

74,749 220 0,01193 2,428 0,866

43,802 111 0,00602 1,492 0,385

50,997 200 0,01257 1,722 0,804 13 0,589

74,733 220 0,01303 2,428 0,945

43,840 111 0,00644 1,493 0,410

14 0,372 51,023 200 0,01366 1,723 0,873

74,741 43,939 51,138 220 111 200 0,01176 0,006 0,01142 2,428 1,496 1,726 0,854 0,384 0,732 15 0,386

74,859 220 0,01092 2,431 0,794

Bảng 3.10 trình bày kết quả tính toán xác định ứng suất dư của các mẫu

nghiên cứu sử dụng phương pháp Williamson-Hall.

Bảng 3.10. Thiết kế thí nghiệm và kết quả tính toán ứng suất dư

Mẫu (m/phút) (mm/vòng) (mm) (MPa)

1 290 0,25 0,2 201,6

2 260 0,25 0,14 125,9

3 260 0,25 0,14 125,9

4 230 0,5 0,2 240,8

5 230 0,1 0,14 136,3

6 260 0,5 0,08 143,1

7 260 0,1 0,2 233,3

8 260 0,25 0,14 125,9

9 260 0,1 0,08 131,7

10 230 0,25 0,2 204,5

Mẫu (m/phút) (mm/vòng) (mm) (MPa)

11 290 0,1 0,14 172,5

12 290 0,25 0,08 166,7

13 230 0,5 0,14 226,5

14 230 0,25 0,08 143,2

15 290 0,5 0,14 148,3

Theo như kết quả phân tích ANOVA về ảnh hưởng của chế độ cắt

đến ứng suất dư lớp bề mặt tại bảng 3.11, cho thấy tỷ lệ đóng góp (ảnh

hưởng) của vận tốc cắt, lượng tiến dao và chiều sâu cắt lần lượt là 3,98%,

41,64% và 4,90%. Như vậy lượng tiến dao là thông số ảnh hưởng chính

đến ứng suất dư . Tương tác chéo: với mức đóng góp ảnh hưởng lớn

nhất là 11,04%, tiếp đến là với 2,55%, còn ảnh hưởng không đáng

kể với 0,39%. Tác động bậc hai: là 13,65%, là 6,55% và là 6,91%.

Bảng 3.11. Phân tích ANOVA cho ứng suất dư

Nguồn DF SS dãy số Giá trị F Giá trị P Mức đóng góp SS hiệu chỉnh MS hiệu chỉnh

Mô hình 22657 91,62% 22657 2517,45 6,07 9 0,031

1 984,6 3,98% 196,5 196,47 0,47 0,522

1 10297,3 41,64% 4976,1 4976,09 12 0,018

1 1211 4,90% 70,1 70,05 0,17 0,698

1 1620 6,55% 1638,4 1638,43 3,95 0,104

1 3376,4 13,65% 2598,1 2598,06 6,27 0,054

1 1709,7 6,91% 1162,7 1162,71 2,8 0,155

Nguồn DF SS dãy số Giá trị F Giá trị P Mức đóng góp SS hiệu chỉnh MS hiệu chỉnh

1 97 0,39% 78,7 78,69 0,19 0,681

1 2731,4 11,04% 3241,7 3241,69 7,82 0,038

1 629,4 2,55% 629,4 629,45 1,52 0,273

5 Sai số 2072,7 8,38% 2072,7 414,53

3 Mức độ phù hợp 2072,7 8,38% 2072,7 690,89

2 Sai số thuần túy 0 0,00% 0 0

Tổng 14 24729,7 100,00%

Hình 3.22. Biểu đồ phân tích Pareto ảnh hưởng của các thông số đến

Biểu đồ Pareto trên hình 3.22 cho biết thứ tự các ảnh hưởng của các

yếu tố đến ứng suất dư, các yếu tố và tương tác bao gồm ( ), ( ),

lần lượt thể hiện mức độ ý nghĩa đối với biến đầu ra, trong đó lượng tiến dao

là thông số có ảnh hưởng lớn nhất đến ứng suất dư.

Trên hình 3.23 có thể thấy rằng ứng suất dư lớn nhất khi lượng tiến dao

ở mức cao nhất trong vùng các thông số công nghệ đã chọn, còn giá trị ứng

suất dư giảm khi lượng tiến dao giảm, chiều sâu cắt và vận tốc cắt ở mức

trung bình.

Hình 3.23. Ảnh hưởng của từng thông số đến

Hình 3.24 biểu diễn mối quan hệ đồng thời của từng cặp thông số công

nghệ đến ứng suất dư như sau:

- Ảnh hưởng của cặp thông số đến đến ứng suất dư được thể

hiện trên hình 3.24a cho thấy khi vận tốc cắt ở mức trung bình, lượng tiến dao

nhỏ nhất thì ứng suất dư bề mặt thấp.

- Ảnh hưởng của cặp thông số công nghệ (V,t) đến ứng suất dư được

thể hiện trên hình 3.24b cho thấy ứng suất dư nhỏ khi vận tốc cắt và chiều sâu

cắt ở mức trung bình.

- Ảnh hưởng của cặp thông số công nghệ (f, t) đến ứng suất dư được thể

hiện trên hình 3.24c cho thấy rằng chiều sâu cắt ở mức trung bình và lượng

tiến dao nhỏ thì ứng suất dư bề mặt nhỏ.

Như vậy có thể thấy rằng khi lượng tiến dao tăng sẽ làm tăng giá trị ứng

suất dư kéo [73]. Kết quả trên được giải thích như sau: sự tăng lượng tiến dao

dẫn đến tăng chiều dày phoi làm nhiệt độ vùng cắt tăng lên và cùng với đó

tăng mức độ biến dạng dẻo hoặc biến cứng.

a) b)

Hình 3.24. Đồ thị ảnh hưởng của đến

Mô hình đa thức bậc hai được xây dựng thể hiện mối quan hệ giữa ứng

suất dư với các thông số công nghệ được mô tả qua phương trình (3.12):

(3.12)

Độ tin cậy của mô hình được xây dựng là được đánh giá

là tương đối cao. Sự phân bố các điểm đo được với đường chuẩn trên hình

3.25 tương đối đều đặn cho thấy sự phù hợp của mô hình được xây dựng.

Hình 3.25. Đồ thị xác suất phân phối chuẩn của

Hình 3.26. So sánh giá trị thực nghiệm và dự đoán của

Hình 3.26 cho biết sự sai lệch giữa các điểm đo được từ thực nghiệm và

các điểm dự đoán từ mô hình được xây dựng.

Như vậy, các hàm hồi quy xây dựng được đều có độ tin cậy lớn hơn

90%, với độ tin cậy như vậy được xác định phù hợp để tiến hành xây dựng và

giải bài toán tối ưu.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Từ định hướng nghiên cứu trong Chương 2, nghiên cứu trong Chương

3 của luận án tiến hành thực nghiệm theo phương pháp thiết kế Box-Behnken

với 15 thực nghiệm trên máy tiện CNC, sử dụng các dụng cụ đo và phương

pháp đo tiên tiến để xem xét, đánh giá sự ảnh hưởng của các thông số công

nghệ đến độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi bề mặt và ứng suất dư bề mặt khi tiện

CNC thép SUS304, kết quả cho thấy rằng:

- Các thông số công nghệ có ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt, độ cứng bề

mặt, ứng suất dư lớp bề mặt, trong đó sự ảnh hưởng của lượng tiến dao

đến độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi, ứng suất dư bề mặt là lớn nhất.

- Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với các chỉ tiêu đầu ra được

xác định bằng hàm quan hệ như sau:

+ Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với độ nhám bề mặt:

+ Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với độ cứng tế vi:

+ Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với ứng suất dư:

Kết quả trên là các giá trị trợ giúp cho các nhà công nghệ khi lựa chọn

các thông số công nghệ trong thực tế sản xuất và là cơ sở cho việc xây dựng

và giải bài toán tối ưu khi gia công thép SUS304 trên máy tiện CNC.

CHƯƠNG 4 - TỐI ƯU HÓA CÁC THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐỂ

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT, ĐẢM BẢO NĂNG SUẤT

CẮT KHI TIỆN CNC THÉP SUS304

4.1. Xây dựng mô hình tối ưu hóa

4.1.1. Tổng quan về tối ưu hóa quá trình gia công

Tối ưu hóa quá trình gia công nhằm nâng cao hiệu quả của quá trình

sản xuất, cải tiến quy trình công nghệ là chủ đề đã nhận được sự quan tâm

nghiên cứu trong thời gian qua. Trên thực tế, các bài toán tối ưu tương đối

phức tạp do vậy cần thiết phải áp dụng các thuật toán mạnh để tính toán, giải

quyết vấn đề này. Mục đích của giải bài toán tối ưu hóa là tìm ra các điểm cực

trị (nghiệm) hay giá trị nhỏ nhất hoặc lớn nhất của các hàm mục tiêu [61].

Hình 4.1. Các kỹ thuật và công cụ tối ưu hóa [72]

Theo các tác giả trong các công bố [12], [62], [84], các kỹ thuật giải bài

toán tối ưu hóa có thể được chia thành hai loại chính bao gồm: kỹ thuật tối ưu

hóa truyền thống và kỹ thuật tối ưu hóa tiên tiến được thể hiện như sơ đồ

trong hình 4.1.

Các phương pháp tối ưu hóa truyền thống không đưa ra giải pháp tối ưu

toàn cục, thường chỉ phù hợp cho tìm cực trị địa phương. Ngoài ra, các kỹ

thuật tối ưu này tính toán phức tạp, mất nhiều thời gian và thường hội tụ

chậm, trong một số trường hợp bài toán tối ưu phức tạp có thể không tìm

được giá trị tối ưu nhất. Để khắc phục các vấn đề đó, các nhà nghiên cứu đã

đề xuất các kỹ thuật tối ưu tiên tiến để tối ưu hóa các thông số của các quy

trình sản xuất khác nhau.

Các phương pháp tối ưu hóa tiên tiến là các giải thuật mới và ngẫu

nhiên trong tự nhiên, dựa vào các yếu tố sinh học, phân tử nơron bắt chước

của tiến hóa sinh học tự nhiên hoặc hành vi của các loài này. Để bắt chước

hiệu quả các hành vi của các loài này, các nhà nghiên cứu đã phát triển hệ

thống tính toán tìm kiếm nhanh và mạnh cho tối ưu các bài toán phức tạp. Các

giải thuật này bao gồm: Giải thuật di truyền (GA), bầy đàn (PSO), đàn ong

nhân tạo (ABC), bầy kiến (ACO), đom đóm (FA), thụ phấn hoa (FPA), Dơi

(BA), …

Các giải thuật như GA, PSO đã được nhiều nhà nghiên cứu áp dụng để

giải bài toán tối ưu hóa và mang lại hiệu quả nhất định. Khi so sánh tính hiệu

quả giữa giải thuật PSO và giải thuật GA, nhiều nghiên cứu chứng minh giải

thuật PSO hiệu quả (tốt) hơn so với giải thuật GA, cụ thể trong công bố [15],

tác giả N. Admad và đồng nghiệp cho biết giải thuật PSO tìm ra giá trị tối ưu

độ nhám bề mặt thấp hơn khi sử dụng giải thuật GA với thời gian tìm ra kết

quả nhanh hơn. Khi nghiên cứu tổng quan về các giải thuật áp dụng trong lĩnh

vực gia công cơ khí, tác giả M. Chandrasekaran và đồng nghiệp cho biết giải

thuật PSO có cấu trúc toán đơn giản hơn giải thuật GA [27].

Trong khi đó, nhiều nghiên cứu tổng quan về các giải thuật áp dụng trong

các lĩnh vực khác nhau, giải thuật Dơi (BA) được đánh giá là giải thuật mới

hơn, cấu trúc toán đơn giản hơn và hiệu quả (mạnh) hơn giải thuật bầy đàn

(PSO) [61], [100]. Trong tối ưu hóa đa mục tiêu, giải thuật BA cũng được

đánh giá là hiệu quả hơn PSO, NSGA III [80].

Trong phạm vi luận án này cùng với đánh giá của các tác giả trong các

tài liệu [61], [72], [113], [112], luận án áp dụng giải thuật tối ưu hóa tiên tiến

mới và mạnh là giải thuật Dơi (BA) để xác định các thông số công nghệ tối

ưu nhằm nâng cao hiệu quả của quá trình gia công (đạt giá trị tối ưu tốt nhất,

đảm bảo năng suất cắt khi gia công). Thực chất việc ứng dụng Giải thuật Dơi

là để giải quyết bài toán tối ưu hóa được đánh giá hiệu quả (tốt) hơn so với

các giải thuật trí tuệ bầy đàn khác do có các đặc điểm tích cực như: khả năng

hội tụ của thuật toán nhanh, tập trung vào điểm mục tiêu tối ưu và đặc biệt là

khả năng thoát khỏi các điểm cực trị địa phương (điểm tối ưu ảo).

4.1.2. Giải thuật Dơi

Giải thuật Dơi (BA) là giải thuật mới về tối ưu trí tuệ bầy đàn được đề

xuất bởi Xin-She Yang năm 2013 [113]. Giải thuật này dựa trên đặc tính tự

nhiên của con Dơi: cảm nhận khoảng cách bằng việc định vị bằng tiếng vọng

(echolocation) và chúng cũng “biết” phân biệt giữa thức ăn và chướng ngại

vật; các con Dơi bay ngẫu nhiên với tốc độ tại vị trí nào đó với tần số cố

định , chúng có thể tự động điều chỉnh tần số xung phát ra và tốc độ phát

xung tùy thuộc vào khoảng cách tới mục tiêu; cường độ giảm dần từ

Ao đến Amim.

Trong giải thuật BA, mỗi con dơi ảo trong không gian tìm kiếm chiều

được định nghĩa bằng các tham số: vị trí , tốc độ . Các tham số tần số,

vận tốc, vị trí sau các bước lặp được cập nhật như sau:

(4.1)

(4.2)

(4.3)

Trong đó: là một véc tơ ngẫu nhiên phân bố đều, là vị trí

toàn cục tốt nhất (nghiệm) tại thời điểm hiện tại trong quần thể dơi, khoảng

tần số phụ thuộc vào kích thước miền của lĩnh vực xem xét, ban

đầu mỗi con dơi sẽ lấy ngẫu nhiên một tần số trong khoảng tần số đang xét.

Trong quá trình tìm kiếm cục bộ, khi một giải pháp được lựa chọn giữa

các giải pháp tốt nhất hiện thời, vị trí của con dơi mới có thể được tạo ra sử

dụng bước ngẫu nhiên như sau:

(4.4)

Với là một số ngẫu nhiên trong khoảng , là giá trị trung bình

của các đến thời điểm hiện tại. Cường độ và tốc độ xung được cập

nhật sau mỗi lần lặp theo công thức:

(4.5)

Trong đó, , là một hằng số dương

Mã giả của giải thuật dơi được trình bày trong hình 4.2

Giải thuật Dơi

Khởi tạo quần thể Dơi đầu và (i = 1, 2,..., n)

Khởi tạo ngẫu nhiên tần số , tốc độ xung và cường độ

while ( số vòng lặp)

Tạo giải pháp mới bằng cách điều chỉnh tần số,

Cập nhật tốc độ và vị trí/giải pháp [(4.1) đến (4.3)]

)

Chọn một giải pháp trong số các giải pháp tốt nhất

Tạo một giải pháp địa phương theo giải pháp tốt nhất được chọn

end if

Tạo một giải pháp mới bằng cách bay ngẫu nhiên

Chấp nhận giải pháp mới

Tăng và giảm

end if

Sắp xếp vị trí các con Dơi và tìm giá trị tốt nhất hiện tại

End while

Hình 4.2. Mã giả của giải thuật Dơi [113]

4.1.3. Giải pháp tối ưu đa mục tiêu Pareto

Trong các bài toán tối ưu hóa, các bài toán đa mục tiêu khó giải quyết

hơn đơn mục tiêu vì kết quả thường không có giải pháp duy nhất, có thể tìm

được tập hợp các giải pháp tối ưu có thể chấp nhận được, tập hợp giải pháp đó

được gọi là Pareto front, [31], [33], [71].

Bài toán đa mục tiêu tổng quát yêu cầu tối ưu hóa N các mục tiêu có thể

được xây dựng như sau:

Min

Với điều kiện

Với

Trong đó: là vector mục tiêu, là hàm điều kiện, là vector chiều

đại diện cho các biến quyết định trong không gian . Không gian bao trùm

bởi các vectơ mục tiêu được gọi là không gian mục tiêu. Không gian con của

các vectơ mục tiêu thỏa mãn các ràng buộc được gọi là không gian khả thi.

Giải pháp tối ưu cho mọi mục tiêu:

Với

4.1.3.1. Khái niệm về giải pháp tối ưu Pareto

Giải pháp được gọi là giải pháp tối ưu Pareto nếu không có bất kỳ giải

pháp nào khác có thể cải thiện ít nhất một mục tiêu mà không làm giảm (suy

yếu) bất kỳ mục tiêu nào khác. Khái niệm này được Vilfredo Pareto phát triển

vào thế kỷ XIX. Khái niệm về sự vượt trội và tính tối ưu Pareto được sử dụng

để so sánh các giải pháp thích hợp cho bài toán đa mục tiêu [31]. Phương

pháp này có thể được diễn giải về mặt toán học, cụ thể như sau:

Một vector quyết định được gọi vượt trội – Pareto với

vector quyết định trong ngữ cảnh hẹp, nếu và chỉ nếu:

(4.6)

Và

Trong tối ưu hóa đa mục tiêu, sự vượt trội Pareto được sử dụng để so

sánh và xếp hạng vector quyết định: vượt trội theo hướng Pareto có

nghĩa là tốt hơn trong mọi mục tiêu và có ít nhất một hàm mục

tiêu thỏa mãn hoàn toàn tốt hơn .

Giải pháp được gọi là tối ưu Pareto khi và chỉ khi không tồn tại bất

kỳ giải pháp nào khác vượt trội hơn. Nói cách khác, giải pháp không thể

được cải thiện một trong những mục tiêu mà không ảnh hưởng xấu đến ít nhất

một mục tiêu khác. Vector mục tiêu tương ứng được gọi là một vector

Pareto vượt trội hoặc vector không kém hơn hoặc không bị chi phối. Tập hợp

tất cả các giải pháp tối ưu Pareto được gọi là bộ tối ưu Pareto. Các vector mục

tiêu tương ứng được gọi là trên biên Pareto (Pareto front) [44].

4.1.3.2. Giải bài toán tối ưu đa mục tiêu

Bài toán tối ưu đa mục tiêu được giải quyết bằng hai phương pháp như

sau [41], [85]:

 Các kỹ thuật cổ điển bao gồm việc chuyển đổi bài toán đa mục tiêu

thành bài toán đơn mục tiêu, sau đó giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng

các kỹ thuật tối ưu hóa truyền thống. Các kỹ thuật này đều hướng tới việc tìm

ra một giải pháp duy nhất, một giải pháp đáp ứng tốt nhất các tiêu chí.

 Các kỹ thuật tiên tiến: là xu hướng trong thời gian gần đây, dựa trên

khả năng tính toán và sự phát triển của quần thể trên cơ sở các giải thuật

metaheuristic. Các kỹ thuật này hướng tới mục tiêu xác định được đường biên

Pareto bằng cách tối ưu tất cả các mục tiêu riêng biệt. Áp dụng các giải thuật

metaheuristic để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu Pareto mang lại nhiều ưu

100

điểm và hiệu quả trong thực tế vì có thể cung cấp cho kỹ sư công nghệ tất cả

các giải pháp tối ưu để từ đó lựa chọn giải pháp theo yêu cầu cụ thể.

4.2. Ứng dụng giải thuật Dơi để tối ưu hóa đơn mục tiêu

Trong gia công cắt gọt, có thể có nhiều mục tiêu hướng đến như:

- Mục tiêu về năng suất gia công: Có thể xác định bằng khối lượng (thể

tích) phoi bóc tách Q hướng đến đạt giá trị cao nhất. Hoặc có thể xác định

bằng thời gian gia công  của một lát cắt, một bước gia công, một nguyên

công hay toàn bộ chi tiết hướng đến đạt giá trị nhỏ nhất;

- Mục tiêu về chất lượng bề mặt với các chỉ tiêu hướng đến:

+ Độ nhám bề mặt nhỏ nhất;

+ Ứng suất dư lớp bề mặt nhỏ nhất;

+ Độ cứng tế vi lớp bề mặt (HV) hướng đến nhỏ nhất hay lớn nhất theo

yêu cầu mong muốn, …

Ngoài ra, ngoài các mục tiêu kỹ thuật- công nghệ kể trên còn có thể có

một số mục tiêu khác như chi phí gia công, chi phí dụng cụ, điện năng, khấu

hao, … Trong phạm vi nghiên cứu của luận án tập trung vào một số yếu tố

nhằm tối ưu theo mục tiêu kỹ thuật – công nghệ.

Trong bài toán đơn mục tiêu thông thường được lựa chọn là độ nhám

bề mặt nhỏ nhất, đảm bảo năng suất gia công. Mô hình toán học của bài toán

tối ưu đơn mục tiêu độ nhám nhỏ nhất như sau:

Hàm mục tiêu:

Mục tiêu của bài toán là tìm bộ tham số sao cho độ nhám bề

mặt đạt giá trị nhỏ nhất.

101

Với là hàm số biểu diễn mối quan hệ giữa các thông số công

nghệ với độ nhám bề mặt được xác định bằng thực nghiệm trong Chương 3

(4.7)

Trong đó các mức của giới hạn của các thông số công nghệ (cũng chính

là miền giới hạn về chế độ cắt của bài toán tối ưu) như sau:

230m/phút 290m/phút

0,08mm/vòng 0,2mm/vòng

0,1mm 0,5mm

Để đánh giá hiệu quả của giải thuật được đề xuất cho bài toán tối ưu

hóa (giải thuật Dơi), tác giả tiến hành thực sử dụng MATLAB R2014a để tính

toán với các tham số của giải thuật như bảng 4.1

Bảng 4.1. Các tham số giải thuật Dơi

Tham số Giá trị

Cường độ, 0,8

Tốc độ xung, 0,8

Tần số nhỏ nhất, 0

Tần số lớn nhất, 2

Số vòng lặp, 300

Số cá thể Dơi, 100

Dựa trên mã giả của giải thuật Dơi được trình bày trong mục 4.1.2, lưu

đồ thuật toán tối ưu hóa mục tiêu độ nhám bề mặt nhỏ nhất trên cơ sở giải

thuật Dơi được thể hiện trong hình 4.3.

102

Hình 4.3. Lưu đồ giải thuật Dơi

103

Việc xác định giá trị tối ưu sử dụng giải thuật Dơi được mô tả như sau:

mỗi con dơi được đặc trưng bởi vị trí gồm ba tham số . Lần đầu tiên

thực hiện thuật toán đàn dơi gồm nhiều cá thể được sinh ngẫu nhiên, mỗi vị

trí của con dơi tại vị trí hiện tại tương ứng với giá trị độ nhám bề mặt tốt nhất

hiện tại. Sau mỗi vòng lặp, thay đổi các tham số, các vị trí tốt nhất mới sẽ

được cập nhật, thuật toán tiếp tục chạy như vậy cho đến khi vị trí con dơi

không tốt hơn được nữa đó là điều kiện dừng của thuật toán.

Thuật toán Dơi tương tự như các thuật toán lấy cảm hứng thì thiên

nhiên khác là tìm kết quả tối ưu dựa trên thử sai. Các tham số được

mã hóa bằng vị trí một con dơi ảo.

Kết quả của bài toán tối ưu đơn mục tiêu đạt được giá trị tối ưu của

hàm mục tiêu độ nhám bề mặt nhỏ nhất được xác định thông qua giải thuật

Dơi có giá trị là μm ứng với giá trị tham số tối ưu là:

- Vận tốc cắt: m/phút

- Lượng tiến dao: mm/vòng

- Chiều sâu cắt: mm

Tốc độ hội tụ của hàm mục tiêu được mô phỏng như hình 4.4. Đó là kết

quả có được sau 300 vòng lặp giải thuật Dơi đã tìm được giá trị tối ưu.

Để kiểm chứng kết quả tối ưu độ nhám bề mặt sử dụng giải thuật Dơi,

sau khi có kết quả bộ thông số công nghệ tối ưu, chế độ cắt tối ưu đó sẽ được

sử dụng để thực nghiệm kiểm chứng trên máy tiện CNC. Các quy trình, điều

kiện tiến hành thực nghiệm, đo độ nhám bề mặt được tiến hành tương tự như

khi thực nghiệm tìm hàm hồi quy, kết quả độ nhám bề mặt đo được có giá trị

là μm, được so sánh như trong bảng 4.2 như sau:

104

Bảng 4.2. Thực nghiệm kiểm chứng tối ưu

Kết quả thực nghiệm Giá trị dự đoán Giá trị thực nghiệm Sai lệch

(µm) 0,427 0,431 0,94%

Hình 4.4. Tốc độ hội tụ hàm mục tiêu độ nhám bề mặt

Từ đó có thể thấy áp dụng giải thuật Dơi để giải bài toán tối ưu đơn

mục tiêu rất đơn giản, nhanh và có độ tin cậy cao. Tương tự như vậy hoàn

toàn có thể áp dụng giải thuật Dơi để xác định giá trị bộ thông số công nghệ

tối ưu đáp ứng các mục tiêu cần tối ưu khác như độ cứng tế vi, ứng suất dư.

Với bộ thông số công nghệ tối ưu tìm được đó, năng suất cắt được

xác định như sau:

Năng suất cắt được định nghĩa là lượng vật liệu được bóc ra trên

một đơn vị thời gian và thường có đơn vị là (mm3/phút) và được tính toán dựa

105

theo công thức (4.8) [82]:

(mm3/phút) (4.8)

Với chế độ cắt tối ưu đã được xác định: Vận tốc cắt

m/phút (262242mm/phút), lượng chạy dao mm/vòng,

chiều sâu cắt mm

Thay vào công thức (4.8) ta được:

mm3/phút

4.3. Tối ưu hóa đa mục tiêu để nâng cao chất lượng bề mặt, đảm bảo

năng suất cắt khi gia công

Mặc dù bài toán đơn mục tiêu đáp ứng được yêu cầu nhưng trong thực

tế sản xuất thường yêu cầu xem xét đến nhiều hơn một chỉ tiêu để đảm bảo

hiệu quả của quá trình gia công, do vậy cần thiết phải xây dựng và giải bải

toán tối ưu đa mục tiêu. Với giải thuật Dơi có thể cho phép thực hiện bài toán

với nhiều mục tiêu. Tuy nhiên như đã đề cập ở Chương 1 của luận án, hai chỉ

tiêu quan trọng nhất để đánh giá chất lượng bề mặt của chi tiết sau khi gia

công là độ nhám bề mặt và ứng suất dư. Từ nhận định như vậy, luận án sẽ tập

trung giải bài toán tối ưu đa mục tiêu với hai chỉ tiêu là độ nhám bề mặt và

ứng suất dư.

Bài toán tối ưu hóa đồng thời hai chỉ tiêu là độ nhám bề mặt nhỏ nhất

và ứng suất dư nhỏ nhất được xây dựng như sau:

Hàm mục tiêu:

Bản chất của tối ưu đa mục tiêu là biến hàm đa mục tiêu thành hàm đơn

mục tiêu với các điều kiện ràng buộc có trọng số, ở đây sử dụng phương pháp

hàm phạt (penalty function) được thể hiện trong phương trình (4.9) như sau:

106

(4.9)

Trong đó: là trọng số của hàm phạt

Với và là hàm số biểu diễn mối quan hệ giữa các thông số

công nghệ với độ nhám bề mặt và ứng suất dư được xác định bằng thực

nghiệm trong chương 3, hàm mục tiêu được như trong phương trình (4.10):

(4.10)

Với miền giới hạn chế độ cắt của bài toán tối ưu như sau:

230m/phút 290m/phút

0,08mm/vòng 0,2mm/vòng

0,1mm 0,5mm

Các tham số đầu vào của MOBA được thiết lập trên MATLAB như

bảng 4.3. Lưu đồ giải thuật (lưu đồ Pareto) được mô tả như hình 4.5.

Bảng 4.3. Các tham số MOBA

Tham số Giá trị

Cường độ, 0,8

Tỷ lệ xung, 0,8

Tần số nhỏ nhất, 0

Tần số lớn nhất, 2

Số vòng lặp, 1000

Số cá thể Dơi, 100

Số điểm Pareto, 1000

107

Hình 4.5. Lưu đồ Pareto

108

Kết quả chạy bài toán tối ưu đa mục tiêu Pareto được biểu diễn trên

hình 4.6

Hình 4.6. Các điểm biên tối ưu Pareto

Hình 4.6 thể hiện đường biên tối ưu Pareto bao gồm các giải pháp pháp

tối ưu. Giá trị bộ tham số tối ưu và các điểm tối ưu của và

tương ứng được lựa chọn thể hiện trong bảng 4.4 với 10 điểm đại diện được

chọn cho các phân vùng cụ thể: vùng độ nhám bề mặt nhỏ nhất, vùng ứng

suất dư nhỏ nhất và vùng hài hòa, thỏa hiệp đồng thời cả hai mục tiêu.

Các điểm biên tối ưu Pareto cho biết mối quan hệ giữa các điểm trong

vùng ra quyết định (bộ thông số công nghệ) với các điểm trong vùng tối ưu

tương ứng.

Mô tả rõ hơn kết quả tối ưu Pareto như sau: với một bộ tham số

trong vùng ra quyết định sẽ không thể tìm ra bộ tham số nào

109

khác để độ nhám bề mặt đạt giá trị kỳ vọng (nhỏ nhất) đồng thời để giá trị

ứng suất dư thấp hơn giá trị trên đường biên tối ưu Pareto và ngược lại, ứng

suất dư đạt giá trị kỳ vọng mà độ nhám bề mặt thấp hơn giá trị hiện tại. Chẳng

hạn cụ thể trong bảng 4.4, nếu bộ tham số đầu vào bao gồm: Vận tốc cắt

m/phút, lượng tiến dao mm/vòng, chiều sâu cắt

mm, trên đường biên tối ưu Pareto, giá trị độ nhám bề mặt đạt được

là μm, ứng suất dư là MPa. Điều này có nghĩa là

nếu giá trị độ nhám bề mặt được kỳ vọng là 0,461μm, thì không thể tìm

được bất kỳ bộ tham số nào khác để ứng suất dư thấp hơn

119,616MPa.

Do vậy, dựa trên yêu cầu cụ thể để lựa chọn các tham số gia công đầu

vào. Chẳng hạn khi yêu cầu đạt được độ nhám bề mặt thấp hơn (thấp nhất

trong 10 điểm được lựa chọn đưa ra) là m thì bộ tham số công

nghệ đầu vào tương ứng là: Vận tốc cắt m/phút, lượng tiến

dao mm/vòng, chiều sâu cắt mm được lựa chọn. Khi đó

giá trị ứng suất dư sẽ là MPa. Còn khi yêu cầu giá trị ứng suất dư

thấp hơn (nhỏ nhất trong 10 điểm được lựa chọn) là MPa thì

chọn bộ tham số gia công là: Vận tốc cắt m/phút, lượng tiến dao

mm/vòng, chiều sâu cắt mm, thì giá trị độ nhám bề mặt

khi đó là μm.

Để xác thực kết quả tối ưu, một bộ thông số đã được lựa chọn để gia

công thử nghiệm lại với các điều kiện về máy, dụng cụ cắt, dung dịch tưới

nguội như khi tiến hành thí nghiệm ban đầu, kết quả thu được tại bảng 4.5. Có

thể thấy rằng sai số giữa thực nghiệm xác nhận với tính toán rất nhỏ chỉ xấp

xỉ khoảng 2% cho thấy sự phù hợp tốt giữa kết quả dự đoán với thực nghiệm.

110

Bảng 4.4. Giải pháp tối ưu đạt được bằng MOBA

(m/phút) (mm/vòng) (mm) (µm) (MPa)

252,779 0,1 1 0,201 0,516 117,987

261,006 0,08 2 0,258 0,43 124,112

258,689 0,088 3 0,235 0,453 120,366

257,074 0,092 4 0,226 0,468 119,189

254,277 0,098 5 0,21 0,5 118,099

259,661 0,085 6 0,243 0,443 121,630

256,727 0,093 7 0,223 0,472 118,929

257,665 0,09 8 0,229 0,461 119,616

9 255,833 0,095 0,219 0,481 118,571

10 262,242 0,08 0,302 126,941 0,427

Bảng 4.5. Kết quả thực nghiệm kiểm chứng

Kết quả thực nghiệm Giá trị dự đoán Giá trị thực nghiệm Sai lệch

(µm) 0,461 0,472 2,40%

(MPa) 119,616 121,658 1,70%

Với 10 điểm đại diện được chọn cho các phân vùng, sử dụng công thức

(4.8) ta được kết quả năng suất cắt trong từng trường hợp cụ thể được

cho trong bảng 4.6 dưới đây:

111

Bảng 4.6. Năng suất cắt ứng với chất lượng bề mặt tối ưu

(m/phút) (mm/vòng) (mm) (µm) (MPa) (mm3/phút)

1 252,779 0,1 0,201 0,516 117,987 5.080,9

2 261,006 0,08 0,258 0,43 124,112 5.387,2

3 258,689 0,088 0,235 0,453 120,366 5.349,7

4 257,074 0,092 0,226 0,468 119,189 5.345,1

5 254,277 0,098 0,21 0,5 118,099 5.233,0

6 259,661 0,085 0,243 0,443 121,630 5.363,3

7 256,727 0,093 0,223 0,472 118,929 5.324,3

8 257,665 0,09 0,229 0,461 119,616 5.310,5

9 255,833 0,095 0,219 0,481 118,571 5.322,6

10 262,242 0,08 0,302 0,427 126,941 6.335,8

Có thể thấy, giá trị năng suất cắt lớn nhất đạt được ứng với giá kết quả

tối ưu chất lượng bề mặt là mm3/phút với bộ tham số lần

lượt là (262,242m/phút; 0,08mm/vòng; 0,302mm) và giá trị độ nhám tại đó là

μm và ứng suất dư là MPa.

112

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Từ kết quả nghiên cứu xác định hàm toán học biểu diễn mối quan hệ

giữa các thông số công nghệ với một số yếu tố đầu ra của quá trình gia công.

Trên cơ sở nghiên cứu lựa chọn, ứng dụng giải thuật Dơi (BA) để giải quyết

bài toán tối ưu với các ưu điểm của thuật toán như: có cấu trúc toán đơn giản,

tốc độ hội tụ nhanh, khả năng thoát khỏi cực trị địa phương, kết quả cụ thể

như sau:

 Giải bài toán tối ưu hóa đơn mục tiêu độ nhám bề mặt tìm được bộ

thông số công nghệ tối ưu ứng với giá trị các thông số công nghệ lần

lượt là m/phút, mm/vòng, mm và giá trị

độ nhám bề mặt nhỏ nhất đạt được là μm.

 Giải bài toán tối ưu đa mục tiêu độ nhám bề mặt và ứng suất dư ứng

dụng giải pháp tối ưu Pareto để xác định tập hợp nghiệm tối ưu trong

miền Pareto. Kết quả đã tìm được một tập hợp gồm 10 bộ thông số

công nghệ tối ưu. Trong đó các giá trị hàm nhỏ nhất của hàm mục tiêu

đạt được là: Độ nhám bề mặt nhỏ nhất μm; Ứng suất dư nhỏ

nhất MPa. Năng suất cắt lớn nhất ứng với chất lượng bề

mặt tối ưu mm3/phút

Từ tập hợp kết quả đó, các kỹ sư công nghệ có thể lựa chọn bộ thông số

tối ưu tùy thuộc vào yêu cầu của sản xuất thực tế.

113

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

1. Kết luận

Mục tiêu chính của luận án là xác định ảnh hưởng và xây dựng hàm hồi

quy mối quan hệ của các thông số công nghệ (chế độ cắt) đến các chỉ tiêu của

chất lượng bề mặt bao gồm: độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi và ứng suất dư từ

đó ứng dụng các giải thuật tiên tiến để giải bài toán tối ưu nhằm nâng cao chất

lượng bề mặt, đảm bảo năng suất cắt khi gia công thép SUS304 trên máy tiện

CNC. Xuất phát từ mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, luận án đã

thực hiện:

 Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm để làm rõ sự

ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến một số chỉ tiêu của chất

lượng bề mặt.

 Xác định miền thông số công nghệ khi thực nghiệm với vận tốc cắt

m/phút đến 290m/phút; lượng tiến dao mm/vòng đến

0,2mm/vòng; chiều sâu cắt mm đến 0,5mm để thực nghiệm.

 Tiến hành đo độ nhám bề mặt trên máy thiết bị điện tử quét bề mặt, đo

độ cứng tế vi bằng thiết bị đo độ cứng tế vi Vickers, chụp XRD và sử

dụng phương pháp Williamson-Hall để tính toán ứng suất dư.

 Phân tích phương sai (ANOVA) để đánh giá ảnh hưởng của các thông

số công nghệ đến từng chỉ tiêu của chất lượng bề mặt.

Thông qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm có thể kết luận như sau:

 Các thông số chế độ cắt có ảnh hưởng rõ đến chất lượng bề mặt trong

đó lượng tiến dao ảnh hưởng lớn nhất đến độ nhám bề mặt, độ cứng tế

vi và ứng suất dư.

 Xây dựng được hàm hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa các thông số

công nghệ với độ nhám bề mặt, độ cứng tế vi, ứng suất dư là:

+ Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với độ nhám bề mặt:

114

+ Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với độ cứng tế vi:

+ Mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với ứng suất dư:

 Ứng dụng giải thuật Dơi (BA) để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu với

hai chỉ tiêu là độ nhám bề mặt và ứng suất dư tìm được miền biên tối

ưu đa mục tiêu Pareto. Kết quả đã tìm được một tập hợp 10 điểm tối ưu

tương ứng với các bộ thông số công nghệ tối ưu cho các giá trị

độ nhám bề mặt và ứng suất dư tối ưu. Giá trị hàm mục tiêu đạt được

là: độ nhám bề mặt: μm; Ứng suất dư bề mặt:

MPa. Năng suất cắt lớn nhất ứng với giá trị tối ưu chất

lượng bề mặt: mm3/phút

2. Khuyến nghị

Thép không gỉ là loại thép có độ bền và độ dẻo dai cao, việc gia công

luôn gặp khó khăn do nhiệt phát sinh lớn. Việc nghiên cứu để tối ưu quá trình

sản xuất liên quan đến nhiều vấn đề, nhiều lĩnh vực từ gia công tạo phôi, thiết

kế chế tạo dụng cụ cắt chuyên dùng, lựa chọn thiết bị gia công và các thông

số công nghệ phù hợp. Do đó cần phải có sự hợp tác của các nhà khoa học để

nghiên cứu sâu hơn về lĩnh vực này.

115

3. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Để phát triển và hoàn thiện nghiên cứu về lý thuyết đối với các loại vật

liệu có độ dẻo cao ở Việt Nam, hướng nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào

một số nội dung như: Nghiên cứu ảnh hưởng của thông số hình học dụng cụ

cắt, chế độ bôi trơn/làm mát đến khả năng gia công, độ mòn và tuổi bền dụng

cụ cắt, chất lượng bề mặt khi gia công thép không gỉ Austenit.

116

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

1. Trần Viết Hồi, Phạm Văn Bổng, Trần Văn Địch: “Ứng dụng thuật toán

dơi (BA) để xác định độ nhám bề mặt tối ưu khi gia công thép không gỉ

SUS304 trên máy tiện CNC”. Kỷ yếu Hội nghị Khoa học và Công nghệ toàn

quốc về cơ khí lần thứ V - VCME 2018, 2018.

2. Viet-Hoi Tran, Van-Bong Pham, Van-Dich Tran: “Study of the

Mechanisms of Chip Formation in Turning of 304 Austenitic Stainless Steel”.

Proceedings of the 2nd Annual International Conference on Material,

Machines and Methods for Sustainable Development (MMMS2020), Part

of the Lecture Notes in Mechanical Engineering book series (LNME), pp

138-146, 2021. (Scopus)

https://doi.org/10.1007/978-3-030-69610-8_18

3. Viet-Hoi Tran, Van-Bong Pham, Van-Dich Tran: “Modeling of the Effect

of Cutting Parameters on Surface Residual Stress When Turning of 304

Austenitic Stainless Steel”. Proceedings of the 2nd Annual International

Conference on Material, Machines and Methods for Sustainable

Development (MMMS2020), Part of the Lecture Notes in Mechanical

Engineering book series (LNME), pp 177-183, 2021. (Scopus)

https://doi.org/10.1007/978-3-030-69610-8_23

4. Bong Pham Van, Hoi Tran Viet: “Application of Bat algorithm for

Improvement of Surface Integrity in Turning of SUS304 Austenitic Stainless

Steel”. Journal of the Korean Society for Precision Engineering, Vol. 38, No.

4, pp.237-244, 2021. (Scopus, Q4)

https://doi.org/10.7736/JKSPE.021.003

5. Phạm Văn Bổng, Trần Viết Hồi, Trần Văn Địch: “Mô hình ảnh hưởng của

một số thông số công nghệ đến độ cứng tế vi bề mặt khi tiện thép SUS304”.

Tạp chí KHCN trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, tập 57 – số 3 (6/2021),

tr.75-79, 2021.

117

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] Bành Tiến Long – chủ biên, Trần Thế Lục, Trần Sỹ Túy (2013) Nguyên lý

gia công vật liệu, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

[2] Bùi Long Vịnh (2017) Nghiên cứu ảnh hưởng của góc nghiêng trục dao

và chế độ cắt đến năng suất và nhám bề mặt khi gia công mặt cầu lồi trên

trung tâm CNC 5 trục Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Bách

Khoa Hà Nội.

[3] Hoàng Tiến Dũng (2015) Nghiên cứu tối ưu hóa một số thông số công nghệ khi

phay cao tốc, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.

[4] Lê Thị Hoài Thu (2011) Nghiên cứu độ chính xác gia công trên máy tiện

CNC khi gia công vật liệu có độ dẻo, Luận văn Thạc sỹ, Trường Đại học

Bách Khoa Hà Nội.

[5] Nguyễn Chí Công (2017) Nghiên cứu đặc tính cắt của mảnh dao thay thế

nhiều cạnh hợp kim cứng chế tạo tại Việt Nam khi gia công thép không gỉ

SUS304 trên máy tiện CNC, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học

Bách Khoa Hà Nội.

[6] Nguyễn Doãn Ý – chủ biên (2010) Quy hoạch và xử lý số liệu thực

nghiệm, NXB Xây dựng, Hà Nội.

[7] Nguyễn Hùng Huy (2021) Nhiễu xạ tia X đơn tinh thể, NXB ĐHQGHN

[8] Nguyễn Ngọc Kiên (2013) Ứng dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo và

phân tích Taguchi để xác định chế độ cắt tối ưu khi gia công trên máy

phay CNC, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.

[9] Nguyễn Tiến Dũng (2017) Nghiên cứu ảnh hưởng của thông số công nghệ

đến độ nhám bề mặt khi gia công thép SUS304 bằng máy tiện CNC, Tạp

chí KHCN Hàng Hải số 51-8/2017, tr45-48.

118

[10] Nguyễn Thị Quốc Dung (2012) Nghiên cứu quá trình tiện thép hợp kim qua

tôi bằng dao PCBN, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Thái Nguyên.

[11] Phạm Văn Bổng, Nguyễn Văn Thiện, Hoàng Tiến Dũng (2016) Giáo

trình Công nghệ chế tạo máy 2, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

[12] Phạm Văn Bổng – chủ biên, Hoàng Tiến Dũng (2019) Tối ưu hóa quá

trình cắt gọt, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

[13] Trần Văn Ðịch – chủ biên (2003) Công nghệ chế tạo máy, NXB Khoa

học và Kỹ thuật.

[14] Trần Văn Ðịch (2009) Nguyên lý cắt kim loại, NXB Khoa học và Kỹ thuật.

Tiếng Anh

[15] Ahmad N, Janahiraman T V. (2015) A comparison on optimization of

surface roughness in machining AISI 1045 steel using Taguchi method,

genetic algorithm and particle swarm optimization. 2015 IEEE Conf

Syst Process Control, 129–133.

[16] Ahmed YS, Fox-Rabinovich G, Paiva JM, Wagg T, Veldhuis SC (2017)

Effect of built-up edge formation during stable state of wear in AISI 304

stainless steel on machining performance and surface integrity of the

machined part. Materials (Basel), 10, 1–15.

[17] Anderoglu O (2004) Residual Stress Measurement Using X-Ray

Diffraction. Texas A&M Univ, 1–64.

[18] Arunachalam RM, Mannan MA, Spowage AC (2004) Residual stress

and surface roughness when facing age hardened Inconel 718 with CBN

and ceramic cutting tools. Int J Mach Tools Manuf, 44, 879–887.

[19] Atlas Steels (2010) The Atlas Steels Technical Handbook of Stainless Steels.

[20] Bezerra MA, Santelli RE, Oliveira EP, Villar LS, Escaleira LA (2008)

Response surface methodology (RSM) as a tool for optimization in

119

analytical chemistry. Talanta, 76, 965–977.

[21] Bouzid L, Berkani S, Yallese MA, Girardin F, Mabrouki T (2018)

Estimation and optimization of flank wear and tool lifespan in finish

turning of AISI 304 stainless steel using desirability function approach.

Int J Ind Eng Comput, 9, 349–368.

[22] Bouzid L, Boutabba S, Yallese MA, Belhadi S, Girardin F (2014)

Simultaneous optimization of surface roughness and material removal

rate for turning of X20Cr13 stainless steel. Int J Adv Manuf Technol,

74, 879–891.

[23] Bouzid L, Yallese MA, Chaoui K, Mabrouki T, Boulanouar L (2015)

Mathematical modeling for turning on AISI 420 stainless steel using

surface response methodology. Proc Inst Mech Eng Part B J Eng Manuf,

229, 45–61.

[24] Capello E (2005) Residual stresses in turning: Part I: Influence of

process parameters. J Mater Process Technol, 160, 221–228.

[25] Cebron M, Kosel M, Kopac J (2012) Effect of cutting on surface

hardness and residual stresses for 12Mn austenitic steel. J Achiev

Mater Manuf Eng, 55, 80–89.

[26] Cetin MH, Ozcelik B, Kuram E, Demirbas E (2011) Evaluation of

vegetable based cutting fluids with extreme pressure and cutting

parameters in turning of AISI 304L by Taguchi method. J Clean Prod,

19, 2049–2056.

[27] Chandrasekaran M, Muralidhar M, Krishna CM, Dixit US (2010)

Application of soft computing techniques in machining performance

prediction and optimization: A literature review. Int J Adv Manuf

Technol, 46, 445–464.

[28] Che-Haron CH, Jawaid A (2005) The effect of machining on surface

120

integrity of titanium alloy Ti-6% Al-4% v. J Mater Process Technol,

166, 188–192.

[29] Chenari HM, Moafi HF, Rezaee O (2016) A study on the

microstructural parameters of Zn (1-x)LaxZrxO nanopowders by X-ray

line broadening analysis. Mater Res, 19, 548–554.

[30] Ciftci I (2006) Machining of austenitic stainless steels using CVD multi-

layer coated cemented carbide tools. Tribol Int, 39, 565–569.

[31] Coello CAC, Lamont GB, Veldhuizen DA Van, Goldberg DE, Koza JR

(2007) Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems.

Evol Algorithms Solving Multi-Objective Probl. doi: 10.1007/978-0-

387-36797-2

[32] Cohen ICNJB (1987) Residual Stress Measurement by Diffraction and

Interpretation. Springer-Verlag New York Berlin Heidelberg London

Paris Tokyo

[33] Cortez P (2014) Multi-Objective Optimization. 99–117.

[34] Coto B, Navas VG, Gonzalo O, Aranzabe A, Sanz C (2011) Influences

of turning parameters in surface residual stresses in AISI 4340 steel. Int

J Adv Manuf Technol, 53, 911–919.

[35] Cunat P (2004) Alloying elements in stainless steel and other chromium-

containing alloys. Int Chromium Dev Assoc, 1–24.

[36] D’Addona DM, Raykar SJ, Narke MM (2017) High Speed Machining of

Inconel 718: Tool Wear and Surface Roughness Analysis. Procedia

CIRP, 62, 269–274.

[37] Dahlman P, Gunnberg F, Jacobson M (2004) The influence of rake

angle, cutting feed and cutting depth on residual stresses in hard

turning. J Mater Process Technol, 147, 181–184.

121

[38] David J. Whitehouse (1994) Handbook of Surface Metrology. Institute

of Physics Publishing

[39] Davim JP (2013) Machining Fundamentals and Recent Advances. Mach

- Fundam Recent Adv. doi: 10.1017/CBO9781107415324.004

[40] Daymi A, Boujelbene M, Ben Amara A, Bayraktar E, Katundi D (2011)

Surface integrity in high speed end milling of titanium alloy Ti–6Al–4V.

Mater Sci Technol, 27, 387–394.

[41] Deb K (2001) Multi-Objective Optimization using Evolutionary

Algorithms Kalyanmoy.

[42] Dive V, Lasurkar MS, Limaje K, Yash K (2017) Study Paper on

Methods of Measurement of. 5, 1320–1324.

[43] Ebrahimi A, Moshksar MM (2009) Evaluation of machinability in

turning of microalloyed and quenched-tempered steels: Tool wear,

statistical analysis, chip morphology. J Mater Process Technol, 209,

910–921.

[44] Emmerich MTM, Deutz AH (2018) A tutorial on multiobjective

optimization: fundamentals and evolutionary methods. Nat Comput, 17,

585–609.

[45] Eskandari M, Najafizadeh A, Kermanpur A (2009) Effect of strain-

induced martensite on the formation of nanocrystalline 316L stainless

steel after cold rolling and annealing. Mater Sci Eng A, 519, 46–50.

[46] Ferreira SLC, Bruns RE, Ferreira HS, Matos GD, David JM, Brandão

GC, da Silva EGP, Portugal LA, dos Reis PS, Souza AS, dos Santos

WNL (2007) Box-Behnken design: An alternative for the optimization of

analytical methods. Anal Chim Acta, 597, 179–186.

[47] Figueiredo Filho DB, Paranhos R, Rocha EC da, Batista M, Silva Jr. JA

da, Santos MLWD, Marino JG (2013) When is statistical significance

122

not significant?. Brazilian Polit Sci Rev, 7, 31–55.

[48] Grum J, Kisin M (2003) Influence of microstructure on surface integrity

in turning - Part I: The influence of the size of the soft phase in a

microstructure on surface-roughness formation. Int J Mach Tools

Manuf, 43, 1535–1543.

[49] H.Myers R, C.Montgomery D, Anderson-Cook, M C (2016) Response

Surface Methodology: Process and Product Optimization Using

Designed Experiments. WILEY Ser Probab Stat Establ. doi:

10.1017/CBO9781107415324.004

[50] Irfan H, Mohamed Racik K, Anand S (2018) Microstructural evaluation

of CoAl2O4 nanoparticles by Williamson–Hall and size–strain plot

methods. J Asian Ceram Soc, 6, 54–62.

[51] Jafarian F, Amirabadi H, Sadri J, Banooie HR (2014) Simultaneous

optimizing residual stress and surface roughness in turning of

inconel718 superalloy. Mater Manuf Process, 29, 337–343.

[52] Jang DY, Watkins TR, Kozaczek KJ, Hubbard CR, Cavin OB (1996)

Surface residual stresses in machined austenitic stainless steel. Wear,

194, 168–173.

[53] Javadi H, Jomaa W, Dalgaard E, Brochu M, Bocher P (2018) Influence of

surface residual stresses on the fatigue life and crack propagation

behavior of turned Inconel 718 super-alloy. MATEC Web Conf, 165, 1–6.

[54] Johansson RE, Groth HL (1990) Fatigue data for stainless steels. Nord

Symp Mech Prop Stainl Steels, 88–102.

[55] Journal I (2012) Optimization of Machining Parameters in Cnc Turning

of Martensitic Stainless Steel Using Rsm and Ga. Int J Mod Eng Res, 2,

439–442.

[56] Junaidh AP, Yuvaraj G, Peter J, Bhuvaneshwari V, Kanagasabapathi,

123

Karthik K (2018) Influence of Process Parameters on the Machining

Characteristics of Austensite Stainless Steel (AISI 304). Mater Today

Proc, 5, 13321–13333.

[57] Kahles MF and J (1971) Review of surface integrity of machined

components. Ann CIRP, 20, 153–163.

[58] Kaladhar M, Subbaiah KV, Rao CHS (2012) Machining of austenitic

stainless steels - a review. Int J Mach Mach Mater, 12, 178.

[59] Kao LS, Green CE (2008) Analysis of Variance: Is There a Difference

in Means and What Does It Mean?. J Surg Res, 144, 158–170.

[60] Karuppusami G, Gandhinathan R (2006) Pareto analysis of critical

success factors of total quality management: A literature review and

analysis. TQM Mag, 18, 372–385.

[61] Khan K, Sahai A (2012) A Comparison of BA, GA, PSO, BP and LM for

Training Feed forward Neural Networks in e-Learning Context. Int J

Intell Syst Appl, 4, 23–29.

[62] Klocke F (2011) Manufacturing processes 1: turning, milling, drilling.

Rwthedition. doi: 10.1007/978-3-642-11979-8

[63] Krolczyk G, Legutko S, Nieslony P, Gajek M (2014) Study of the

surface integrity microhardness of austenitic stainless steel after

turning. Teh Vjesn - Tech Gaz, 21, 1307–1311.

[64] Krolczyk G, Nieslony P, Legutko S (2014) Microhardness and surface

integrity in turning process of duplex stainless steel (DSS) for different

cutting conditions. J Mater Eng Perform, 23, 859–866.

[65] Leffler B (2017) High performance stainless steel,

http://www.outokumpu.com/.

[66] M’Saoubi R, Outeiro JC, Changeux B, Lebrun JL, Morão Dias A (1999)

124

Residual stress analysis in orthogonal machining of standard and

resulfurized AISI 316L steels. J Mater Process Technol, 96, 225–233.

[67] Mai TA, Lim GC (2004) Micromelting and its effects on surface

topography and properties in laser polishing of stainless steel. J Laser

Appl, 16, 221–228.

[68] Martín-Béjar S, Trujillo Vilches FJ, Gamboa CB, Hurtado LS (2020)

Cutting speed and feed influence on surface microhardness of dry-

turned UNS A97075-T6 alloy. Appl Sci. doi: 10.3390/app10031049

[69] Matsumoto Y, Barash MM, Liu CR (1986) Effect of hardness on the

surface integrity of AISI 4340 steel. J Manuf Sci Eng Trans ASME, 108,

169–175.

[70] Matsumoto Y, Hashimoto F, Lahoti G (1999) Surface integrity

generated by precision hard turning. CIRP Ann - Manuf Technol, 48,

59–62.

[71] Mirjalili S, Dong JS (2017) Springer Briefs in Applied Sciences and

Multi-Objective Optimization using Artificial Intelligence Techniques.

[72] Mukherjee I, Ray PK (2006) A review of optimization techniques in

metal cutting processes. Comput Ind Eng, 50, 15–34.

[73] Navas VG, Gonzalo O, Bengoetxea I (2012) Effect of cutting

parameters in the surface residual stresses generated by turning in AISI

4340 steel. Int J Mach Tools Manuf, 61, 48–57.

[74] Nooraziah A, Tiagrajah VJ (2014) A Study on Regression Model Using

Response Surface Methodology. Appl Mech Mater, 666, 235–239.

[75] Outeiro JC (2014) Surface integrity predictions and optimisation of

machining conditions in the turning of AISI H13 tool steel. Int J Mach

Mach Mater, 15, 122.

125

[76] Outeiro JC, Dias AM, Lebrun JL, Astakhov VP (2002) Machining

residual stresses in AISI 316L steel and their correlation with the

cutting parameters. Mach Sci Technol, 6, 251–270.

[77] Parikin P, Killen P, Rafterry A (2011) Measurements of Residual

Stresses in Cold-Rolled 304 Stainless Steel Plates Using X-Ray

Diffraction with Rietveld Refinement Method. Atom Indones. doi:

10.17146/aij.2009.45

[78] Patil PM, Kadi R V, Dundur ST, Pol AS (2015) Effect of Cutting

Parameters on Surface Quality of AISI 316 Austenitic Stainless Steel in

CNC Turning. 1453–1460.

[79] Pawade RS, Joshi SS, Brahmankar PK (2008) Effect of machining

parameters and cutting edge geometry on surface integrity of high-

speed turned Inconel 718. Int J Mach Tools Manuf, 48, 15–28.

[80] Perwaiz U, Younas I, Anwar AA (2020) Many-objective BAT

algorithm. PLoS One, 15, 1–20.

[81] Petela E (2002) Reducing energy consumption and costs. Pet Rev, 56,

36–37.

[82] Philip Kosky RBWK and GW (2015) Exploring Engineering: An

Introduction to Engineering and Design (Fourth Edition) - 978-0-12-

801242-0.

[83] Pramanik A, Dixit AR, Chattopadhyaya S, Uddin MS, Dong Y, Basak

AK, Littlefair G (2017) Fatigue life of machined components. Adv

Manuf, 5, 59–76.

[84] Puh F, Jurkovic Z, Perinic M, Brezocnik M, Buljan S (1848)

Optimization of machining parameters for turning operation with

multiple quality characteristics using Grey relational analysis. 3651,

377–382.

126

[85] Rao SS (2009) Engineering Optimization. doi: 10.1002/9780470549124

[86] Ratnam MM (2016) Factors Affecting Surface Roughness in Finish

Turning. Compr Mater Finish. doi: 10.1016/B978-0-12-803581-

8.09147-5

[87] Sadat AB (1990) Effect of high cutting speed on surface integrity of

AISI 4340 steel during turning. Mater Sci Technol (United Kingdom), 6,

371–375.

[88] Saini S, Ahuja IS, Sharma VS (2012) Residual stresses, surface

roughness, and tool wear in hard turning: A comprehensive review.

Mater Manuf Process, 27, 583–598.

[89] Sánchez-Bajo F, Cumbrera FL (1997) The Use of the Pseudo-Voigt

Function in the Variance Method of X-ray Line-Broadening Analysis. J

Appl Crystallogr, 30, 427–430.

[90] Sasahara H (2005) The effect on fatigue life of residual stress and

surface hardness resulting from different cutting conditions of 0 . 45 %

C steel. 45, 131–136.

[91] Schajer GS (2013) Practical Residual Stress Measurement Methods. A

John Wiley Sons, Ltd. doi: 10.1002/9781118402832

[92] Schwach DW, Guo YB (2006) A fundamental study on the impact of

surface integrity by hard turning on rolling contact fatigue. Int J

Fatigue, 28, 1838–1844.

[93] Senussi GH (2007) Interaction Effect of Feed Rate and Cutting Speed in

CNC-Turning on Chip Micro-Hardness of 304-Austenitic Stainless

Steel. Proc World Acad Sci Eng Technol Vol 22, 22, 121–126.

[94] Silverstein R, Eliezer D (2017) Effects of residual stresses on hydrogen

trapping in duplex stainless steels. Mater Sci Eng A, 684, 64–70.

127

[95] Soleimanian V, Aghdaee SR (2008) Comparison methods of variance

and line profile analysis for the evaluation of microstructures of

materials. Powder Diffr, 23, 41–51.

[96] Su Y, Zhao G, Zhao Y, Meng J, Li C (2020) Multi-objective

optimization of cutting parameters in turning AISI 304 austenitic

stainless steel. Metals (Basel). doi: 10.3390/met10020217

[97] Suresh R, Basavarajappa S, Samuel GL (2012) Some studies on hard

turning of AISI 4340 steel using multilayer coated carbide tool. Meas J

Int Meas Confed, 45, 1872–1884.

[98] Suryanarayana C, And, Norton MG (1998) X-ray Diffraction: A

Practical Approach. Springer Sci Media, LLC, 1–273.

[99] Sushil I, Amit P, Rohit P (2017) Machining Challenges in Stainless

Steel – A Review. Int J Adv Res Ideas Innov Technol, 3, 1395–1402.

[100] Talal R (2014) Comparative Study between the (BA) Algorithm and

(PSO) Algorithm to Train (RBF) Network at Data Classification. Int J

Comput Appl, 92, 16–22.

[101] Tebassi H, Yallese MA, Khettabi R, Belhadi S, Meddour I, Girardin F

(2016) Multi-objective optimization of surface roughness, cutting forces,

productivity and Power consumption when turning of Inconel 718. Int J

Ind Eng Comput, 7, 111–134.

[102] The European Stainless Steel Development Association (Euro Inox) (2007)

Stainless steel: tables of technical properties. Mater Appl Ser, 5, 24.

[103] Ulutan D, Ozel T (2011) International Journal of Machine Tools &

Manufacture Machining induced surface integrity in titanium and nickel

alloys : A review. Int J Mach Tools Manuf, 51, 250–280.

[104] Umbrello D, Filice L (2009) Improving surface integrity in orthogonal

machining of hardened AISI 52100 steel by modeling white and dark

128

layers formation. CIRP Ann - Manuf Technol, 58, 73–76.

[105] Veldhuis SC, Dosbaeva GK, Elfizy A, Fox-Rabinovich GS, Wagg T

(2010) Investigations of white layer formation during machining of

powder metallurgical Ni-based ME 16 superalloy. J Mater Eng Perform,

19, 1031–1036.

[106] Venkata Rao R (2011) Advanced Modeling and Optimization. doi:

10.1007/978-0-85729-015-1

[107] Wang M, Xu B, Zhang J, Dong S, Wei S (2013) Experimental

observations on surface roughness, chip morphology, and tool wear

behavior in machining Fe-based amorphous alloy overlay for

remanufacture. Int J Adv Manuf Technol, 67, 1537–1548.

[108] Webster GA, Ezeilo AN (2001) Residual stress distributions and their

influence on fatigue lifetimes. Int J Fatigue, 23, 375–383.

[109] Withers PJ (2016) Residual Stress: Measurement by Diffraction. Ref

Modul Mater Sci Mater Eng, 1–13.

[110] Wu DW, Matsumoto Y (1990) The effect of hardness on residual

stresses in orthogonal machining of aisi 4340 steel. J Manuf Sci Eng

Trans ASME, 112, 245–252.

[111] Xavior MA, Adithan M (2009) Determining the influence of cutting

fluids on tool wear and surface roughness during turning of AISI 304

austenitic stainless steel. J Mater Process Technol, 209, 900–909.

[112] Yang XS (2013) Bat algorithm: Literature review and applications. Int

J Bio-Inspired Comput, 5, 141–149.

[113] Yang XS (2014) Nature-Inspired Optimization Algorithms. Elsevier

[114] Youssef HA (2016) Machining of Stainless Steels and Super Alloys.

2016 John Wiley & Sons, Ltd, Alexandria

129

[115] Zain AM, Haron H, Sharif S (2010) Application of GA to optimize

cutting conditions for minimizing surface roughness in end milling

machining process. Expert Syst Appl, 37, 4650–4659.

[116] Zaroog OS, Yap C, Ken W, Noorlina A, Manap A (2014) Current and

Challenge of Residual Stress Measurement Techniques. Int J Sci Res, 3,

210–216.

[117] Zerti O, Yallese MA, Zerti A, Belhadi S, Girardin F (2018)

Simultaneous improvement of surface quality and productivity using

grey relational analysis based taguchi design for turning couple (AISI

D3 steel/ mixed ceramic tool (Al2O3+ TiC)). Int J Ind Eng Comput, 9,

173–194.

[118] Zhang X, Xu J, Yu Z, Wang Z, Yu H (2015) Experiment Research on

Surface Quality of High Speed Micro-milling Stainless Steel. 2479–2484.

130

PHỤ LỤC

CHƯƠNG TRÌNH GIA CÔNG

CHO 15 THỰC NGHIỆM TRÊN MÁY TIỆN CNC SL-253

1. Bản vẽ chi tiết

2. Chương trình gia công

GIẢI THÍCH

NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH O0001 N01 G50 S3500;

G00 T0101; G96 S230 M03; G90 G00 X110. Z15.;

N05 G00 X49.9 Z2.5 M08;

G01 G99 Z-17.5. F0.14;

S260 Z-37.5 F0.2;

Z-57.5 F0.08;

S290 F0.14 Z-77.5.;

N10 X49.5; F0.2 Z-97.5;

S260 F0.14 Z-117.5;

Z-137.5;

Ký hiệu chương trình là 0001 Câu lệnh số 01, giới hạn tốc độ trục chính ≤ 3500vg/phút Gọi dao số 1 và bộ nhớ số 1 vào vị trí làm việc Trục chính quay, vận tốc cắt 230m/phút Lập trình theo hệ tọa độ tuyệt đối, chạy dao nhanh đến vị trí đầu chi tiết Lấy chiều sâu cắt để cắt đường kính 49,8mm, mở chế độ tưới nguội Dao chuyển động cắt với vận tốc 230m/p, lượng tiến dao 0,14mm/vòng - cắt thực nghiệm 5 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm 7 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm 9 Chuyển động cắt với vận tốc 290m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 11 Lấy chiều sâu cắt để cắt đường kính 49,5mm Chuyển động cắt với vận tốc 290m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm 1 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 2 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 3

131

NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH F0.14 Z-157.5;

N15 S230 F0.2 Z-177.5;

S290 F0.08 Z-197.5;

S230 F0.08 Z-217.5;

X49.; S230 F0.2 Z-237.5;

N20 S260 F0.08 Z-257.5;

S230 F0.14 Z-277.5;

S290 F0.14 Z-297.5;

G00 X55.; X110. Z15. M09 M01;

GIẢI THÍCH Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 8 Chuyển động cắt với vận tốc 230m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm 10 Chuyển động cắt với vận tốc 290m/phút, lượng tiến dao 0,08mm/vòng – cắt thực nghiệm 12 Chuyển động cắt với vận tốc 230m/phút, lượng tiến dao 0,08mm/vòng – cắt thực nghiệm 14 Lấy chiều sâu cắt để cắt đường kính 49mm Chuyển động cắt với vận tốc 290m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm 4 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,08mm/vòng – cắt thực nghiệm 6 Chuyển động cắt với vận tốc 230m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 13 Chuyển động cắt với vận tốc 290m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 15 Lùi dao ra khỏi bề mặt gia công theo phương X Chạy dao nhanh về vị trí ban đầu, tắt chế độ làm mát, dừng trục chính Kết thúc chương trình chạy máy gia công N25 M30;