Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xác định chế độ công nghệ tối ưu khi gia công xung tia lửa điện bằng điện cực đồng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

Thêm vào BST

Báo xấu

22
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài thực nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số đầu vào là cường độ dòng điện; điện áp khe hở phóng điện; thời gian phóng điện và thời gian ngừng phóng điện đến năng suất và chất lượng bề mặt thép làm khuôn được gia công bằng phương pháp Xung tia lửa điện EDM, với các chỉ tiêu đánh giá là độ cứng tế vi lớp trắng; chiều dày lớp trắng; mòn điện cực; nhám bề mặt và năng suất bóc tách vật liệu của chi tiết gia công.... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xác định chế độ công nghệ tối ưu khi gia công xung tia lửa điện bằng điện cực đồng

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI NGUYỄN VĂN ĐỨC NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ TỐI ƯU KHI GIA CÔNG XUNG TIA LỬA ĐIỆN BẰNG ĐIỆN CỰC ĐỒNG Ngành : Kỹ thuật Cơ khí Mã số : 9.52.01.03 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2020
Công trình được hoàn thành tại: TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI – BỘ CÔNG THƯƠNG Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS Phạm Văn Bổng 2. PGS.TS Trần Xuân Việt Phản biện 1: PGS.TS. Trương Hoành Sơn Phản biện 2: PGS.TS. Đào Duy Trung Phản biện 3: PGS.TS. Trần Ngọc Hiền Luận án được bảo vệ tại Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trường và họp tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội vào hồi… giờ, ngày … tháng … năm … Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội - Thư viện Quốc gia Việt Nam
1 PHẦN MỞ ĐẦU I. Tính cấp thiết của đề tài: Gia công Xung điện (EDM) là một trong những công nghệ quan trọng và phổ biến trên thế giới. Phương pháp EDM là giải pháp gia công vật liệu cứng và siêu cứng của chi tiết, đặc biệt là các bề mặt có hình dáng phức tạp mà các phương pháp cắt gọt truyền thống rất khó hoặc không thể thực hiện được. Phương pháp này còn tồn tại những nhược điểm như năng suất không cao, để lại trên bề mặt chi tiết lớp trắng có cấu trúc, độ cứng, ứng suất dư khác lớp kim loại nền. Đã có nhiều công trình nghiên cứu về EDM, nhưng do tính phức tạp của nó mà cho đến nay vẫn còn nhiều vấn đề liên quan đến lĩnh vực này cần được giải đáp. Các nghiên cứu về EDM trong và ngoài nước đã có nhiều công trình sử dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thực nghiệm, kết hợp với các phương pháp khác để tối ưu hóa, nhằm nâng cao năng suất và chất lượng bề mặt. Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu tối ưu hóa các thông số đầu vào trên máy xung điện để đạt năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết gia công, sử dụng điện cực đồng nguyên chất (copper), gia công vật liệu SKD11. Trên cơ sở đó, đề tài khoa học “Nghiên cứu xác định chế độ công nghệ tối ưu khi gia công xung tia lửa điện bằng điện cực đồng” là cấp thiết. II. Nội dung nghiên cứu 1. Nghiên cứu tổng quan về EDM, cơ sở lý thuyết và thực nghiệm khảo sát về sự ảnh hưởng của một số yếu tố đến quá trình gia công EDM. 2. Nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của thông số công nghệ đến năng suất, chất lượng bề mặt công với các chỉ tiêu đánh giá là năng suất bóc vật liệu; mòn điện cực; nhám bề mặt; độ cứng và chiều dày lớp trắng. 3. Tối ưu hóa đơn mục tiêu và đa mục tiêu các thông số công nghệ đầu vào với các chỉ tiêu đầu ra là năng suất và chất lượng bề mặt gia công. III. Phương pháp nghiên cứu - Nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm để phân tích tác động của các thông số công nghệ đến năng suất gia công và chất lượng bề mặt. Kế thừa và phát triển kết quả nghiên cứu trong và ngoài nước về EDM. - Thực nghiệm gia công để xác định mối quan hệ thông số công nghệ với hàm mục tiêu năng suất; nhám bề mặt; mòn điện cực; độ cứng tế vi lớp trắng; chiều dày lớp trắng làm cơ sở cho việc tối ưu hóa. IV. Đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số công nghệ: cường độ dòng điện (I); điện áp phóng điện (U); thời gian phóng điện (Ton), ngừng phóng (Toff) đến năng suất bóc tách vật liệu; nhám bề mặt; mòn điện cực; độ cứng bề mặt; chiều dày lớp trắng khi gia công EDM sử dụng điện cực đồng trên chi tiết mẫu thép SKD11 đã xử lý nhiệt đạt độ cứng 58 - 62 HRC. V. Giới hạn nghiên cứu: Chi tiết gia công xung: SKD11 đã xử lý nhiệt, độ cứng đạt 58 - 62 HRC; điện cực: Đồng đỏ (copper); công nghệ gia công:
2 Xung tia lửa điện; các thông số đầu vào được lựa chọn như sau: + Cường độ dòng điện: I = (1 ÷ 5) A; Điện áp U = (30 ÷ 70) V; + Thời gian phóng điện: Ton = (18 ÷ 75) µs; Toff = (9 ÷ 37) µs; + Áp dụng phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s để tối ưu hóa đơn và đa mục tiêu. VI. Mục đích nghiên cứu: Áp dụng phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu và đa mục tiêu, tìm ra bộ thông số tối ưu để giảm độ cứng tế vi lớp trắng và giảm chiều dày lớp trắng đến mức nhỏ nhất có thể, nhưng vẫn đảm bảo nâng cao năng suất bóc tách vật liệu, giảm mòn điện cực, giảm độ nhám bề mặt chi tiết gia công trong gia công EDM. VII. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 1. Ý nghĩa khoa học: Áp dụng phương pháp Taguchi - AHP - Deng’s để tối ưu hóa bộ thông số đầu vào để đạt được các chỉ tiêu về năng suất và chất lượng bề mặt gia công trong EDM. 2. Ý nghĩa thực tiễn: - Kết quả của đề tài luận án có thể áp dụng vào thực tiễn sản xuất khi gia công EDM; - Phương pháp nghiên cứu của đề tài có thể làm tài liệu tham khảo trong công tác nghiên cứu và lựa chọn bộ thông số tối ưu khi gia công EDM. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG TIA LỬA ĐIỆN (EDM) 1.1 Lịch sử phát triển EDM Người đầu tiên phát triển máy phóng tia lửa điện với một mạch điện tương tự như hệ thống đánh lửa trên ô tô là Lazarenko (người Nga) vào năm 1943. Hệ thống này đã trở thành hệ thống EDM tiêu chuẩn đầu tiên được sử dụng trên toàn thế giới với mạch điện trở-tụ điện R-C (hình 1.1). Từ mô hình này, các máy gia công tia lửa điện được phát triển ở các Quốc gia bên ngoài nước Nga, đó là châu Âu và Nhật Bản.
3 1.2 Đặc điểm gia công tia lửa điện (EDM) * Ưu điểm của gia công EDM: Gia công tia lửa điện không có lực cắt gọt; điện cực dụng cụ có độ cứng thấp hơn nhiều so với chi tiết gia công; gia công vật liệu có độ cứng cao; gia công những vị trí hốc khuôn phức tạp mà phương pháp truyền thống không hoặc rất khó gia công được. * Nhược điểm của gia công EDM: Cả phôi và điện cực đều phải dẫn điện; sử dụng chất điện môi khi gia công, chất này không dẫn điện ở điều kiện bình thường; năng suất gia công không cao; để lại trên bề mặt chi tiết gia công lớp trắng có cấu trúc, độ cứng, ứng suất dư khác lớp kim loại nền. 1.3 Một số khái niệm trong gia công tia lửa điện - Chu kỳ gia công: Chu kỳ gia công là khoảng thời gian thực hiện phóng và ngắt xung điện. - Điện áp và cường độ dòng điện gia công: Điện áp trong vùng phóng tia lửa điện được gọi là điện áp gia công. - Thời gian phóng tia lửa điện Ton và ngừng phóng điện Toff: Thời gian phóng tia lửa điện là thời gian mà tia lửa điện đốt cháy bề mặt gia công. Thời gian ngừng phóng phải đủ để vận chuyển phoi ra khỏi vùng gia công. - Phoi EDM: EDM là một quá trình mà các mảnh phoi được tạo ra bởi năng lượng nhiệt phát sinh từ sự bắn phá vào phôi bằng các ion và electron dương (hình 1.2). Tia lửa điện bắn phá vào bề mặt làm bốc hơi lớp bề mặt. Sự hóa hơi từ bề mặt điện cực và phôi gia công tạo thành phoi. Cột tia lửa điện
4 1.4 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước về EDM 1.4.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước - Bharat C. Khatri và cộng sự [20] đề xuất phương pháp mới sử dụng dòng chảy đồng tâm của chất điện môi dạng khí cho quá trình EDM. - Nghiên cứu thực nghiệm gia công thép hợp kim 718 trên máy lai xung điện, Deepak Rajendra Unune và cộng sự [21] dựa trên phương pháp phản hồi bề mặt để tối ưu hóa đa mục tiêu cho năng suất bóc tách vật liệu. - Taguchi kết hợp với ANN và RSM để xác định giá trị MRR và Ra trong EDM cho Ti50Ni40Co10 [27]. Kết quả cho thấy Taguchi - ANN cho độ chính xác cao hơn và giá trị lỗi nhỏ hơn so với Taguchi - RSM. - Các phương pháp Taguchi-Triangular Fuzzy-Topsis đã được kết hợp để tối ưu hóa đồng thời 5 chỉ tiêu chất lượng trong EDM [29]. - Taguchi-GRA được kết hợp để giải bài toán tối ưu đồng thời 3 chỉ tiêu cho Titanium [31]. Kết quả cho thấy bộ thông số tối ưu nhận được bằng tính toán khác với bộ thông số trong ANOVA hệ số S/N của quan hệ xám. - ANOVA trong bài toán đa mục tiêu bằng Taguchi và GRA được thực hiện [34], bộ thông số tối ưu xác định bằng 2 phương pháp trên có sai khác không đáng kể. - Nghiên cứu cấu trúc lớp trắng bề mặt được phân tích khá sâu thông qua nhiều yếu tố như thành phần hóa học, cơ tính, môdul đàn hồi E khi gia công hợp kim X140 CrMoV5-4-4 PM và Inconel 825 [48, 51]. 1.4.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Một số kết quả nghiên cứu đã được công bố. Nghiên cứu sự ảnh hưởng của chế độ công nghệ khi xung là điện áp U, cường độ dòng điện I, thời gian phóng xung Ton đến chất lượng bề mặt [7]. Tác giả Hoàng Vĩnh Sinh [9] đã thực hiện tối ưu hóa gia công trên máy xung tia lửa điện theo hướng đơn mục tiêu. Tác giả Vũ Quang Hà nghiên cứu ảnh hưởng của chế độ công nghệ đến năng suất và chất lượng bề mặt khi gia công cắt dây [10]. Nguyễn Hữu Phấn [11] sử dụng bột Titan trộn vào dung dịch điện môi, sử dụng điện cực đồng và graphit, chi tiết gia công SKD11, SKD61, SKT4; phương pháp Taguchi - GRA được sử dụng để tối ưu hóa với kết luận nồng độ bột 10g/l cho năng suất và chất lượng bề mặt gia công cao. Từ kết quả đã đạt được của các nghiên cứu trên, kế thừa những ưu điểm của phương pháp AHP - Deng’s, tác giả đề xuất chọn giải pháp: Sử dụng phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm, các chỉ tiêu đánh giá gồm: năng suất bóc tách vật liệu (MRR); mòn điện cực (TWR); nhám bề mặt (Ra); độ cứng tế vi lớp trắng (HV); chiều dày lớp trắng (WLT). KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 Thông qua việc nghiên cứu tổng quan về gia EDM và về tình hình nghiên cứu gia công EDM trong và ngoài nước cho thấy: Mặc dù đã có
5 nhiều nghiên cứu về EDM đặc biệt tại Việt Nam phần cần được đưa vào nghiên cứu sâu là ảnh hưởng của chế độ công nghệ đến đặc tính lớp trắng bề mặt gia công. Trên cơ sở đó để định hướng nghiên cứu là: Nghiên cứu xác định chế độ công nghệ tối ưu khi gia công xung tia lửa điện bằng điện cực đồng với 4 thông số công nghệ đầu vào và 5 chỉ tiêu đầu ra là: độ cứng tế vi bề mặt; chiều dày lớp trắng; nhám bề mặt; mòn điện cực; năng suất bóc tách vật liệu. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Cơ sở lý thuyết gia công tia lửa điện 2.1.1 Bản chất vật lý của quá trình phóng tia lửa điện Gia công EDM là quá trình lấy đi một phần vật liệu trên chi tiết gia công dựa trên sự phóng điện trong chất điện môi.Tia lửa điện được phóng ra từ điểm gần nhất giữa điện cực và phôi, chất điện môi bị ion hóa và xuất hiện tia lửa điện đốt cháy và làm bốc hơi vật liệu [75]. Quá trình này gồm 3 pha được tạo thành theo một chu kỳ (hình 2.1). Hình 2.1 Các pha trong một chu kỳ xung điện [75] Pha 1: Điện áp 1 chiều giữa điện cực và phôi ở điểm gần nhau nhất tạo ra điện trường mạnh nhất làm chất điện môi bị ion hóa, tia lửa xuất hiện. Pha 2: Kênh phóng điện được hình thành, các điện tử được giải phóng và phân cực, các điện tử mang điện tích dương bị hút về điện cực âm, các điện tử mang điện tích âm bị hút về điện cực dương. Các điện tử có nhiệt độ 8000oC đến 12000oC bắn phá làm nóng chảy và bốc hơi bề mặt phôi. Pha 3: Máy phát ngắt dòng điện, kênh phóng điện biến mất, quả bóng hơi bị làm nguội đột ngột nên vỡ ra tạo thành phoi. Trong phoi này có cả vật liệu của phôi và điện cực nhưng chủ yếu là vật liệu của phôi.
6 2.1.2 Cơ chế tách vật liệu: Nếu gọi năng lượng tách vật liệu là We, theo tài liệu [1] ta có: We = Ue.Ie.te (2.1) Trong đó: Ue, Ie là các giá trị trung bình của điện áp và dòng điện. 2.1.3 Đặc tính về điện của sự phóng tia lửa điện: Các đặc tính này chính là thông số điều chỉnh đầu vào quan trọng của quá trình gia công [1]. 2.1.4 Chất lượng bề mặt sau gia công: Bề mặt được tạo ra bởi tia lửa EDM không có hướng và được tạo thành từ nhiều vết lõm hình cầu và tạo thành các lớp bề mặt như hình 2.2 [73]. - Vùng A: Có nhiệt độ đủ cao để làm bốc hơi vật liệu phôi và một ít vật liệu điện cực. Hầu hết các nguyên liệu bốc hơi trở thành phoi khi bị làm nguội đột ngột, nhưng một phần nhỏ của hơi vẫn còn trên bề mặt phôi, nó tạo thành lớp có chứa các thành phần của vật liệu điện cực và vật liệu phôi. - Vùng B: Gần như là một phần của vùng A, gồm các hạt hình cầu rất nhỏ bám trên mặt. Những hạt này là một lượng nhỏ hơi tách ra khỏi đám mây hơi và ở lại gần mặt phôi, kết tinh lại. - Vùng C: Nhiệt độ tại vùng C đủ để cho vật liệu trên mặt phôi nóng chảy, nhưng chưa bốc hơi. Khi tia lửa tắt, các vật liệu nóng chảy trở về trạng thái rắn, lớp này kết hợp với lớp A, B được gọi là lớp trắng. - Vùng D: Nhiệt vùng này thấp hơn nhiệt độ vùng nóng chảy, nhưng nó đủ để gây ra thay đổi đặc tính vật liệu. Bên dưới vùng D có thể gọi là vùng E, vùng này đủ xa để nhiệt không ảnh hưởng đến các đặc tính vật liệu. 2.1.5 Mòn điện cực: Mòn điện cực là kết quả việc bắn phá của điện tử hoặc ion lên điện cực. 2.1.6 Chất điện môi: Chất điện môi là chất cách điện giữa điện cực và phôi, khi ion hóa trở thành chất dẫn điện. 2.2 Cơ sở lý thuyết tối ưu hóa 2.2.1 Khái niệm về tối ưu hóa: Tối ưu hóa quá trình gia công là việc xác định chế độ công nghệ tối ưu thông qua xây dựng mối quan hệ giữa hàm mục tiêu kinh tế với một số thông số của chế độ công nghệ tương ứng với một hệ thống các giới hạn về mặt chất lượng, kỹ thuật và tổ chức của doanh nghiệp. 2.2.2 Các dạng bài toán tối ưu hóa - Tối ưu hóa tĩnh: Là tối ưu hóa trước QTGC. Việc nghiên cứu và giải quyết bài toán tối ưu dựa trên mô hình tĩnh của QTGC. Phương pháp này đơn giản, dễ thực hiện. Tuy nhiên cũng có nhiều hạn chế như không chú ý đến động lực học của QTGC, nghĩa là bỏ qua các yếu tố mang tính ngẫu nhiên xảy ra trong QTGC. Vì vậy độ chính xác tối ưu tĩnh không cao.
7 - Tối ưu hóa động: Là tối ưu hóa trong QTGC. Việc nghiên cứu và giải quyết bài toán dựa trên mô hình động của quá trình cắt, quá trình cắt được điều khiển bằng cách liên tục xác định giá trị tối ưu của các đại lượng đầu vào theo hàm mục tiêu đã định theo điều kiện gia công thực. 2.2.3 Phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu theo Taguchi 2.2.3.1 Tỷ số S/N: Taguchi sử dụng tỷ số S/N. Trị số của S/N càng lớn thì kết quả của các chỉ tiêu càng gần trị số tối ưu. Vì vậy, trị số của S/N cao nhất sẽ cho kết quả tối ưu và được xác định như sau [76]. - Cao hơn là tốt hơn: (S/N)HB = -10log(MSDHB) (2.2) Trong đó: MSDHB = 1   1  là sai lệch bình phương trung bình; r  2 r i =1  yi  r - Số lần kiểm tra trong một thí nghiệm ; yi- Các giá trị của thí nghiệm. - Giá trị tiêu chuẩn: (S/N)NB = -10log(MSDNB) (2.3) r 2 Trong đó: MSD NB = 1  ( yi − y 0 ) là sai lệch bình phương trung bình. r i =1 - Thấp hơn là tốt hơn: (S/N)LB = -10log(MSDLB) (2.4) r Trong đó: MSD LB = 1  y i 2 là sai lệch bình phương trung bình. r i =1 2.2.3.2 Giá trị hệ số Fisher (F): Thông số có giá trị F lớn sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả đầu ra, F được xác định theo công thức: MSdk (2.5) Trong đó MSdk - điều kiện; MS Ldk - lỗi điều kiện. F= MSLdk 2.2.3.3 Phân tích phương sai - Tổng các bình phương SST (đo độ lệch của dữ liệu) được xác định theo công thức: SS = n ( y − T ) 2 (2.6) . Trong đó: n-Số lượng giá trị được T  i =1 i kiểm tra; T - Giá trị trung bình các kết quả kiểm tra yi của đối tượng thứ i. - Tổng bình phương của hệ số A (SSA): SSA xác định theo công thức: 2 N  Ai 2  T 2 (2.7)  n k SS = A −  i =1  Ai  N Trong đó: Ai- Giá trị tại mức i của thí nghiệm; T- Tổng giá trị kiểm tra; nAi - Số kết quả ở điều kiện Ai. - Tổng bình phương các lỗi (SSe): Là phân bố bình phương của các giá trị khảo sát từ giá trị trung bình của trạng thái A. k n   (2.8) A Ai SS = A (Y − A j ) 2 i j =1 i =1 - Phần trăm phân bố ảnh hưởng thông số A: P = SS A ' .100(%) (2.9) SST
8 2.2.3.4 Tối ưu hóa kết quả đầu ra - Giá trị tối ưu (µ) : được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác định theo công thức: µA C D = T + ( A5 − T ) + (C1 − T ) + ( D5 − T ) A C D 5, 1, 5, 5 1 5 (2.10) Trong đó: T - Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát; A5 , C1 , D5 - Trị số trung bình tại các mức A5 C1 D5. 2.2.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu bằng AHP - Deng’s 2.2.4.1 Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process - Quy trình phân cấp phân tích): Phương pháp này có thể kết hợp các tiêu chí định tính và đinh lượng, mức độ ưu tiên của các chỉ tiêu được xác định bằng sự kết hợp hợp lý của kiến thức, kinh nghiệm. Trong AHP, giá trị của các trọng số được xác định bằng cách xây dựng ma trận so sánh giữa các cặp chỉ tiêu được lựa chọn. Bước 1. Xây dựng cặp so sánh: Điều này giúp xác định yếu tố có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến quá trình ra quyết định. Số lượng của cặp so sánh được xác định theo bảng 2.1. Để gán xếp hạng cho so sánh một tiêu chí này với các tiêu chí khác thông qua thang đo của Saaty (bảng 2.2). Bảng 2.1 Số lượng so sánh [52] Thứ tự 1 2 3 4 5 6 7 n Số lượng so sánh 0 1 3 6 10 15 21 n(n-1)/2 Bảng 2.2 Thang so sánh cặp của Saaty [52] Mức quan Định nghĩa Mức quan Định nghĩa trọng trọng 1 Quan trọng như nhau 6 Tầm quan trọng mạnh mẽ 2 Quan trọng yếu hoặc nhẹ 7 Tầm quan trọng rất mạnh 3 Quan trọng vừa phải 8 Rất, rất mạnh 4 Quan trọng trung bình cộng 9 Cực kỳ quan trọng 5 Tầm quan trọng mạnh mẽ Bước 2. Xây dựng ma trận so sánh: Ma trận so sánh được tạo ra sau khi các mục tiêu, tiêu chí xây dựng cấu trúc phân cấp được quyết định. Bước 3. Tính độ đồng nhất: Xây dựng ma trận để xác định trị số của trọng số ưu tiên. Để xác định xem trọng số được xác định có phù hợp không bằng tỷ lệ thống nhất (CR). Hệ số CR được tính toán như sau: - Tính chỉ số thống nhất (CI): Nhân mỗi cột của cặp trong ma trận so sánh với trọng số tương ứng. Chia tổng các hàng cho trọng số tương ứng. Tính trung bình các giá trị từ bước 3. giá trị CI được tính bằng công thức:  − n (2.11) và tính tỷ lệ thống nhất CR: CI (2.12) CI = max CR = n −1 RCI Bảng 2.3 Chỉ số ngẫu nhiên RCI [59] n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RCI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.49
9 Trong AHP, các so sánh cặp trong ma trận phán đoán được coi là phù hợp đầy đủ nếu tỷ lệ thống nhất tương ứng (CR) nhỏ hơn 10 % [54]. 2.2.4.2 Phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu bằng Deng’s: Hepu Deng đã đưa ra cách tiếp cận mới về tối ưu hóa đa tiêu chí. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra phương pháp kết hợp Taguchi - AHP - Deng’s là giải pháp tốt để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu [46]. Bước 1. Sắp xếp các chỉ tiêu được lựa chọn dưới dạng ma trận (2.13): xij – Là giá trị thực nghiệm của các chỉ tiêu đánh giá (j – Số lượng các chỉ tiêu (j =1-n), i – Số lượng thực nghiệm của một chỉ tiêu (i = 1 - m).  x11 x12 . x1j . x1n  x x 22 . x 2j . x 2n   21   . . . . . .  (2.13) X=    x i1 x i2 . x ij . x in   . . . . . .     x m1  x m2 . x mj . x mn   Bước 2. Xác định ma trận chuẩn hóa với giá trị xij' trong ma trận (2.14).  x '11 x '12 . x '1j . x'   ' 1n   x 21 ' x 22 . x ' 2j . x '2n  ' x ij   (2.14) với x ij = (2.15) . . . . . .  X' =  ' m x  i1 x 'i2 . x 'ij . x 'in   x 2 ij  . . . . . .  i=1  '   x m1  x 'm2 . x 'mj . x 'mn   Bước 3. Xác định giá trị trọng số của các chỉ tiêu (Wj) được lựa chọn. ' Bước 4. Xác định ma trận chất lượng Aij =w j .x ij (2.16)  W1×x11 W2 ×x12 . Wj ×x1j . Wn ×x1n   y11 y12 . y1j . y1n   W ×x . Wn ×x 2n   y 21  1 21 W2 ×x 22 . Wj ×x 2j   y 22 . y 2j . y 2n    .   . (2.17) A= . . . . . . . . . .    W1×yi1 W2 ×x i2 . Wj ×x ij . Wn ×x in  =  y yi2 . yij . yin    i1  .    . . . . .  . . . . . .   W1×y m1  W2 ×x m2 . Wj×x mj . Wn ×x mn   y   m1 y m2 . y mj  . y mn    Aij – Giá trị của chỉ tiêu chất lượng thứ j tại thí nghiệm thứ i. Wj – Trọng số của các chỉ tiêu; A – Ma trận chất lượng. Bước 5. Giải pháp lý tưởng tích cực PIS và tiêu cực NIS xác định như sau: PIS: A+ =  max y  J  ,  min y j  J ' i = 1, 2,..., n   là tiêu chí tốt nhất;       ij ij   i   i   A =  y , y ,,..., y ,..., y + + 1 + 2 + j + n  (2.18)
10 NIS: A− =  min y  J  ,  max y j  J ' i = 1, 2,..., n   là tiêu chí kém nhất;       ij ij   i   i   A =  y , y ,,..., y ,..., y − − 1 − 2 − j − n  (2.19) +  Trong đó: y j = max j =1,2,3,...m , ym Là giá trị tốt nhất của yj; ,  y− j = min j =1,2,3,...m , y  Là giá trị tồi nhất của y . , j j Bước 6. Tính mức độ xung đột giữa mỗi phương án: n Aj , A =  yij yi 0.5 ,  n ,2   n   0.5 Aj =   yij  A =   yij 2  i =1  i =1  (2.20)  i =1  Xung đột giữa giải pháp lý tưởng tích cực và tiêu cực có thể đạt được: n n  y .y ij + i  y .yij - j Cosθ = + i i=1 Cosθ = - i i=1  n 2   n +2  (2.21)  n 2   n -2  (2.22)  yij    yij   yij   yij   i=1   i=1   i=1   i=1  Trong đó, θ giá trị nằm trong khoảng 00 - 900. Bước 7. Mức độ tương đồng và xung đột giữa các giải pháp thay thế và giải pháp lý tưởng tích cực và tiêu cực được tính như sau: Mức độ xung đột: Ci =cosi−+  Ai (2.23)  n 2 cos −+    yij  (2.24) Ci cos −+  Ai  i =1  Si−+ = −+ = −+ = A A  n −+ 2   yj   i =1  Bước 8. Tính chỉ số hiệu suất tổng thể cho mỗi phương án thay thế: S+ Pi = + i − , i = 1, 2,..., n; 0  Pi  1 (2.25) Si + Si Bước 9. Xếp hạng theo Deng’s (Deng phương pháp dựa trên sự tương tự). Trị số Pi lớn hơn sẽ cho giải pháp Ai chất lượng tốt. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 1. Đã nghiên cứu cơ sở lý thuyết ảnh hưởng của I; U; Ton; Toff đến độ cứng tế vi bề mặt; chiều dày lớp trắng; nhám bề mặt; mòn điện cực; năng suất bóc tách vật liệu. 2. Đã nghiên cứu phương pháp tối ưu hóa đơn mục tiêu Taguchi và phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu Taguchi - AHP - Deng’s.
11 CHƯƠNG 3: TRANG THIẾT BỊ VÀ THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN CÁC CHỈ TIÊU CHẤT LƯỢNG VÀ ĐỘ MÒN ĐIỆN CỰC 3.1 Trang thiết bị phục vụ thực nghiệm khảo sát 3.1.1 Máy Xung điện: Máy xung điện CNC 3 trục CM323C có kích thước máy 1200 x 1350 x 2250 mm. Dung dịch điện môi D323. Phạm vi điều chỉnh U = 30 - 100 V; I = 1 - 50 A; Ton; Toff = 3 - 2400 µs. 3.1.2 Vật liệu và phôi: Vật liệu điện cực là đồng đỏ đường kính 16, vật liệu gia công: SKD11 độ cứng 58-62 HRC, kích thước 20x20x20 mm. 3.1.3 Thiết bị đo: - Cân điện tử: AJ 203 hãng Shinko Denshi, Nhật Bản; - Máy đo độ nhám: Máy SV-2100 hãng Mitutoyo, Nhật sản xuất; - Máy đo độ cứng HV: Micro-Hardness Tester, hãng Buehler, Mỹ; - Đo chiều dày lớp trắng: Kính hiển vi quang học Leica - DM750. 3.2 Thí nghiệm khảo sát ảnh hưởng của thông số công nghệ 3.2.1 Thí nghiệm khảo sát 1: Ảnh hưởng của U, I, Ton, Toff đến Ra. Bảng 3.1 Các thông số thực nghiệm khảo sát 1và kết quả đo Biến thực nghiệm Biến thực nghiệm TT Ra TT Ra U(V) I(A) Ton (µs) U(V) I(A) Ton (µs) 1 40 1 9 0.485 7 60 1 9 0.407 2 50 2 18 0.985 8 40 3 9 0.893 3 60 3 25 1.242 9 50 2 18 0.957 4 60 1 25 0.390 10 50 2 18 0.985 5 40 3 25 1.393 11 60 3 9 0.845 6 40 1 25 0.540 Sau khi xử lý và phân tích cho kết quả như sau (bảng 3.2): Bảng 3.2: Hệ số hồi quy ước tính cho SR sau khi loại bỏ P>0,05 Thông số Coef SE Coef T P Hằng số 0.96106 0.007918 121.379 0.000 U -0.05338 0.004835 -11.04 0.000 I 0.31888 0.004835 65.958 0.000 Ton 0.11688 0.004835 24.175 0.000 U*U -0.18668 0.009277 -20.123 0.000 U*Ton -0.02187 0.004835 -4.525 0.011 I*Ton 0.10737 0.004835 22.21 0.000 S = 0.0136740 R2 = 99.93% R2adj = 99.83% Phân tích đa hồi quy thực hiện cho dữ liệu thu được mô hình bề mặt phản hồi bậc hai và phương trình thu được là: Ra =-4.10131+0.18599*U+ 0.09070*I+0.00143*Ton–0.00186*U*U–2.7343*U*Ton+0.01342*I*Ton (µm) (3.1) Giá trị tính toán của thông số tối ưu: U = 60 V, I = 1 A và Ton = 18 µs. 3.2.2 Thí nghiệm khảo sát 2: Ảnh hưởng của độ nhám điện cực đến độ nhám bề mặt gia công.
12 Bảng 3.3 Kết quả khảo sát thí nghiệm 2 TT Mẫu 1 Mẫu 2 Mẫu 3 Mẫu 4 Mẫu 5 Mẫu 6 Mẫu 7 Mẫu 8 Ra điện cực 0.224 0.510 0.785 1.125 1.422 1.796 2.177 2.371 Ra chi tiết 0.524 0.584 0.598 0.645 0.827 0.978 1.401 1.659 Sau khi xử lý và phân tích cho kết quả: y = 0,3x2 –0,329x+0,628 (µm) (3.2) 3.2.3 Thí nghiệm khảo sát 3: Khảo sát ảnh hưởng đến năng suất cắt. Bảng 3.4 Kết quả khảo sát thí nghiệm 3 TT U(V) I(A) Ton (µs) MRR(mg/p) TT U(V) I(A) Ton (µs) MRR(mg/p) 1 60 6 100 38.333 7 90 6 100 44.333 2 75 8 150 67.333 8 60 10 100 128.000 3 90 10 200 121.500 9 75 8 150 67.666 4 90 6 200 34.666 10 75 8 150 67.000 5 60 10 200 101.000 11 90 10 100 140.000 6 60 6 200 23.666 Xử lý và phân tích cho kết quả :MRR = 210.2520 - 8.1778*U + 20.9688*I - 0.1316*Ton + 0.0515*U2 + 0.0645*U*I + 0.0022*U*Ton - 0.0264*I*Ton (mg/phút) (3.3) Kết luận: với độ tin cậy > 95 %, kết quả đó cho thấy sử dụng phương pháp phản hồi bề mặt để xác định hàm hồi quy là phù hợp. 3.3 Thiết kế thí nghiệm và kết quả thực nghiệm 3.3.1 Hệ thống sơ đồ thí nghiệm CÁC YẾU TỐ ĐẦU VÀO (X) QUÁ CÁC YẾU TỐ ĐẦU RA (Y) - Điện áp (U) TRÌNH - Độ nhám bề mặt GIA CÔNG - Cường độ dòng điện (I) - Độ cứng tế vi bề mặt XUNG - Thời gian phóng tia lửa (Ton) TRÊN - Chiều dày lớp trắng - Thời gian ngừng phóng tia MÁY - Độ mòn điện cực lửa điện (Toff) EDM - Năng suất bóc vật liệu Hình 3.1 Sơ đồ hệ thống thí nghiệm 3.3.2 Lựa chọn các thông số 3.3.2.1 Lựa chọn các thông số đầu vào(X): Dựa vào các công trình khoa học đã được công bố, theo khuyến cáo của hãng sản xuất máy xung điện, lựa chọn các thông số đầu vào như sau: - Cường độ dòng điện: I = (1,2,3,4,5) A; Điện áp: U = (30,40,50,60,70) V; - Thời gian phóng điện Ton = (18,25,37,50,75) µs; Thời gian ngừng phóng điện Toff = (9,12,18,25,37) µs; Thời gian gia công: 30’/1 thí nghiệm. 3.3.2.2 Các chỉ tiêu đánh giá đầu ra (Y) - Năng suất bóc tách vật liệu: Giá trị được xác định là thông số MRR. - Nhám bề mặt: Giá trị được xác định bằng thông số Ra. - Mòn điện cực: Giá trị được xác định bằng thông số TWR. - Độ cứng tế vi bề mặt: Giá trị được xác định bằng thông số HV. - Chiều dày lớp trắng: Giá trị được xác định bằng thông số WLT.
13 3.3.3 Vật liệu và phôi - Điện cực: Dùng đồng đỏ làm điện cực, kích thước đường kính 16 mm; - Vật liệu gia công: thép SKD11 đã xử lý nhiệt đạt độ cứng 58-62 HRC. 3.3.4 Kết quả thí nghiệm: Tiến hành với 25 thí nghiệm, lặp 3 lần sau khi thí nghiệm tiến hành đo các thông số. Kết quả trong bảng 3.5. Bảng 3.5 Kết quả đo MRR TWR Ra HV WLT Exp I U Ton Toff (mg/p) (mg/p) (µm) (HV) (µm) 1 1 30 18 9 1.450 0.2500 0.705 789.200 4.023 2 1 40 25 12 0.983 0.1500 0.588 749.820 3.629 3 1 50 37 18 1.022 0.1220 0.668 879.320 3.277 4 1 60 50 25 0.722 0.1110 0.641 826.100 4.284 5 1 70 75 37 0.744 0.0330 0.601 818.720 6.755 6 2 30 25 18 9.083 0.1960 1.316 704.980 6.199 7 2 40 37 25 6.416 0.2000 1.240 727.040 6.805 8 2 50 50 37 5.366 0.0830 1.143 802.600 6.856 9 2 60 75 9 3.500 0.0740 1.068 951.000 6.552 10 2 70 18 12 6.750 0.2160 1.263 732.320 5.799 11 3 30 37 37 12.225 0.1750 1.536 704.240 7.965 12 3 40 50 9 4.375 0.1500 0.983 937.060 5.243 13 3 50 75 12 3.800 0.1500 1.080 965.720 4.933 14 3 60 18 18 14.475 0.3750 1.680 798.820 7.911 15 3 70 25 25 12.733 0.3000 1.570 689.392 7.430 16 4 30 50 12 9.133 0.1000 1.081 942.460 4.738 17 4 40 75 18 9.500 0.1000 1.363 1021.520 7.631 18 4 50 18 25 34.739 1.2600 2.668 878.860 18.267 19 4 60 25 37 31.250 0.9160 2.295 715.640 15.334 20 4 70 37 9 16.300 0.2500 1.561 786.540 7.915 21 5 30 75 25 17.600 0.1000 1.645 957.980 8.574 22 5 40 18 37 41.700 1.7000 2.896 1188.480 22.453 23 5 50 25 9 25.900 0.6000 1.805 678.660 14.308 24 5 60 37 12 25.300 0.2000 1.695 744.680 8.168 25 5 70 50 18 26.300 0.1000 1.855 769.740 7.612 3.3.5 Xử lý số liệu thí nghiệm 3.3.5.1 Kiểm tra độ tin cậy của số liệu thí nghiệm Dữ liệu thí nghiệm phải được kiểm tra độ sai lệch và mức độ phù hợp của chúng. Kết quả kiểm tra ở các hình 3.2 đến 3.11 (Minitab18 [80]): Hình 3.2 Số dư tỷ số S/N của MRR Hình 3.3 Số dư trung bình của MRR
14 Hình 3.4 Số dư tỷ số S/N của Ra Hình 3.5 Số dư trung bình của Ra Hình 3.6 Số dư tỷ số S/N của HV Hình 3.7 Số dư trung bình của HV Hình 3.8 Số dư tỷ số S/N của WLT Hình 3.9 Số dư trung bình của WLT Hình 3.10 Số dư tỷ số S/N của TWR Hình 3.11 Số dư trung bình của WLT - Các hình a so sánh với phân bố chuẩn cho thấy các điểm số liệu phân bố theo một đường thẳng, có giá trị ngoại lai nhưng không đáng kể. Điều này chứng tỏ số liệu phân bố bình thường và không có sự sai lệch nào trong số liệu.
15 - Các hình b là sự phân bố số dư ngẫu nhiên các số liệu trên hai phía của đường 0, các điểm phân bố ngẫu nhiên, không theo quy luật chứng tỏ dữ liệu y đã nhận không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố điều khiển có quy luật nào khác ngoài x. - Các hình c thể hiện tần suất xuất hiện các số dư. Phần nhô cao của các cột phân bố trên hình chỉ ra độ sai lệch của các kết quả. Khoảng cách giữa các cột phân bố chỉ ra những giá trị ngoại lai của các kết quả xuất hiện trong các giá trị thực nghiệm và sơ đồ dữ liệu không thể hiện bất kì một xu hướng phân bố chuẩn nào. Vì vậy, các giá trị của số liệu được khảo sát theo mô hình thiết kế thí nghiệm của Taguchi là phù hợp. - Các hình d là sơ đồ số dư của các thí nghiệm, khảo sát theo thứ tự thí nghiệm để tìm ra lỗi không ngẫu nhiên. Các điểm phân bố ngẫu nhiên không theo quy luật, chứng tỏ dữ liệu y đã nhập không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố thời gian. 3.3.5.2 Đặc trưng của các chỉ tiêu đầu ra Bảng 3.6 Giá trị trung bình và tỷ số S/N của các chỉ tiêu Ex MRR TWR Ra HV WLT S/N S/N S/N S/N S/N p (mg/p) (mg/p) (µm) (HV) (µm) 1 1.450 3.2274 0.2500 12.0412 0.705 3.0362 789.200 -57.9437 4.023 -12.091 2 0.983 -0.1489 0.1500 16.4782 0.588 4.6124 749.820 -57.4991 3.629 -11.1957 3 1.022 0.189 0.1220 18.2728 0.668 3.5044 879.320 -58.8829 3.277 -10.3095 4 0.722 -2.8293 0.1110 19.0935 0.641 3.8628 826.100 -58.3407 4.284 -12.637 5 0.744 -2.5685 0.0330 29.6297 0.601 4.4225 818.720 -58.2627 6.755 -16.5925 6 9.083 19.1646 0.1960 14.1549 1.316 -2.3851 704.980 -56.9635 6.199 -15.8464 7 6.416 16.1453 0.2000 13.9794 1.240 -1.8684 727.040 -57.2312 6.805 -16.6566 8 5.366 14.593 0.0830 21.6184 1.143 -1.1609 802.600 -58.09 6.856 -16.7214 9 3.500 10.8814 0.0740 22.6154 1.068 -0.5714 951.000 -59.5636 6.552 -16.3275 10 6.750 16.5861 0.2160 13.3109 1.263 -2.028 732.320 -57.294 5.799 -15.2671 11 12.225 21.745 0.1750 15.1392 1.536 -3.7278 704.240 -56.9544 7.965 -18.0237 12 4.375 12.8196 0.1500 16.4782 0.983 0.1489 937.060 -59.4353 5.243 -14.3916 13 3.800 11.5957 0.1500 16.4782 1.080 -0.6684 965.720 -59.697 4.933 -13.8622 14 14.475 23.2124 0.3750 8.5194 1.680 -4.5061 798.820 -58.049 7.911 -17.9646 15 12.733 22.0986 0.3000 10.4576 1.570 -3.9179 689.392 -56.7693 7.430 -17.4198 16 9.133 19.2123 0.1000 20.000 1.081 -0.6765 942.460 -59.4853 4.738 -13.5119 17 9.500 19.5545 0.1000 20.000 1.363 -2.6899 1021.520 -60.1849 7.631 -17.6516 18 34.739 30.8163 1.2600 -2.0074 2.668 -8.5237 878.860 -58.8784 18.267 -25.2333 19 31.250 29.897 0.9160 0.7621 2.295 -7.2156 715.640 -57.0939 15.334 -23.7131 20 16.300 24.2438 0.2500 12.0412 1.561 -3.868 786.540 -57.9144 7.915 -17.969 21 17.600 24.9103 0.1000 20.0000 1.645 -4.3233 957.980 -59.6271 8.574 -18.6637 22 41.700 32.4027 1.7000 -4.6090 2.896 -9.2359 1188.480 -61.4998 22.453 -27.0255 23 25.900 28.266 0.6000 4.4370 1.805 -5.1295 678.660 -56.633 14.308 -23.1116 24 25.300 28.0624 0.2000 13.9794 1.695 -4.5833 744.680 -57.4394 8.168 -18.2423 25 26.300 28.3991 0.1000 20.0000 1.855 -5.3668 769.740 -57.7269 7.612 -17.630 Bảng 3.7 Đặc trưng của các thông số TT Thông số Đặc trưng TT Thông số Đặc trưng 1 MRR Cao hơn thì tốt hơn 4 WLT Thấp hơn thì tốt hơn 2 TWR Thấp hơn thì tốt hơn 5 Ra Thấp hơn thì tốt hơn 3 HV Thấp hơn thì tốt hơn
16 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 1. Đã xây dựng hệ thống trang thiết bị thí nghiệm hiện đại, độ tin cậy cao phục vụ thực nghiệm ở chương 3. 2. Đã thiết kế điện cực là đồng đỏ (copper) và chi tiết mẫu gia công từ thép SKD11 tôi đạt 58 - 62 HRC. 3. Đã thực hiện các thí nghiệm khảo sát 1, 2, 3 để xác định khoảng giá trị thực nghiệm của các thông số đầu vào: I; U; Ton; Toff. 4. Đã thực hiện thí nghiệm trọng điểm với thiết kế thí nghiệm theo phương pháp Taguchi L25 và đã đánh giá độ tin cậy của số liệu thí nghiệm trọng điểm. CHƯƠNG 4: TỐI ƯU HÓA NĂNG SUẤT, CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT VÀ ĐỘ MÒN ĐIỆN CỰC 4.1 Tối ưu hóa đơn mục tiêu theo phương pháp Taguchi 4.1.1 Độ cứng tế vi lớp bề mặt (HV) 4.1.1.1 Ảnh hưởng của các thông số đến HV: Phân tích ANOVA cho biết sự ảnh hưởng của các thông số đến HV (bảng 4.1). Bảng 4.1 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đến HV A B C D Mức I U Ton Toff 1 812.6 819.8 877.5 828.5 2 783.6 924.8 707.7 827.0 3 819.0 841.0 768.4 834.9 4 869.0 807.2 855.6 815.9 5 867.9 759.3 943.0 845.9 Chênh lệch 85.4 165.4 235.3 30.1 Xếp hạng ảnh hưởng 3 2 1 4 4.1.1.2 Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số - HV cơ bản tăng khi Ton tăng làm cho khả năng rửa phoi kém, nhiệt xung phân tán chậm dẫn đến HV tăng. U tăng thì HV cơ bản giảm; - I tăng từ 1-5 A, khi cường độ dòng điện tăng đẫn đến năng lượng xung tăng, phôi bị nóng chảy và bốc hơi tăng, nên HV cơ bản tăng; - Thời gian ngừng phóng điện ảnh hưởng ít nhất đến HV. 4.1.1.3 Kết quả tối ưu HV - Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác định theo công thức [76]: HVtối ưu = A2+B5+C2-2T (4.1) Trong đó T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát. A2, B5, C2: Trị số trung bình tại các mức A2, B5, C2 (bảng 4.1). 25 25 25  HV +  HV +  HV 1 2 3 T= i =1 i =1 i =1 = 830,437 HV 75 Thay số: HVtối ưu= 783,588 +759,342 + 707,698 - 2. 830,437 = 589,754 HV
17 Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường độ dòng điện 2 A; Ton = 25 µs, Toff = 25 µs; U = 40 V. Kết quả HV = 632,73 HV. Sai lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm là 6,7 %. Chứng tỏ mô hình tính toán hoàn toàn có thể dự đoán được HV. 4.1.2 Chiều dày lớp trắng (WLT) 4.1.2.1 Ảnh hưởng của các thông số đến WLT Phân tích ANOVA mức độ ảnh hưởng đến WLT thể hiện trong bảng 4.2. Bảng 4.2 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đến WLT Mức I U Ton Toff 1 4.394 6.300 11.691 7.608 2 6.442 9.152 9.380 5.453 3 6.696 9.528 6.826 6.526 4 10.777 8.450 5.747 9.072 5 12.223 7.102 6.889 11.873 Chênh lệch 7.829 3.228 5.944 6.419 Xếp hạng ảnh hưởng 1 4 3 2 4.1.2.2 Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số - I tăng dẫn đến năng lượng xung tăng, phôi bị bốc hơi tăng, WLT tăng; - Ton tăng làm cho khả năng rửa phoi kém, WLT cơ bản giảm; - Toff tăng làm tăng khả năng rửa phoi, năng suất tăng dẫn đến WLT tăng; U ảnh hưởng ít nhất đến WLT. 4.1.2.3 Tối ưu hóa WLT Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác định theo công thức [76]: WLT tối ưu = A1 + C4 + D2 – 2T (4.2) Trong đó: T: Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát; A1, C4, D2: Trị số trung bình tại các mức A1, C4, D2; (trong bảng 4.2). 25 25 25  WLT +  WLT +  WLT 1 2 3 T= i =1 i =1 i =1 = 6,106 µm 75 Thay số ta có: WLT tối ưu = 4,394 + 5,747 + 5,453 – 2. 8,104 = 3,382 µm - Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường độ dòng điện 1A; Ton = 50µs, Toff = 12µs; U=30V. Kết quả WLT = 3,585 µm. Vậy sự sai lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm là 5,6 %. Chứng tỏ mô hình tính toán hoàn toàn có thể dự đoán được WLT. 4.1.3 Nhám bề mặt (Ra) 4.1.3.1 Mức độ ảnh hưởng của các thông số: Phân tích Anova cho biết mức độ ảnh hưởng của các thông số đến Ra (bảng 4.3). 4.1.3.2 Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số - Khi I tăng từ 1-5 A, năng lượng xung tăng, phôi bị nóng chảy và bốc hơi tăng nên độ nhám tăng. Ra lớn nhất khi I = 5 A;
18 Bảng 4.3 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đến Ra A B C D Mức I U Ton Toff 1 0.6406 1.2566 1.8424 1.2244 2 1.2060 1.4140 1.5148 1.3514 3 1.3698 1.4728 1.3400 1.3764 4 1.7936 1.4758 1.3206 1.5528 5 1.9792 1.3700 1.1514 1.6942 Chênh lệch 1.3386 0.2192 0.7018 0.5528 Xếp hạng ảnh hưởng 1 4 2 3 - Thời gian Ton tăng từ 18 ÷ 75 µs Ra giảm vì nếu chu kỳ gia công không thay đổi mà Ton tăng làm cho khả năng rửa phoi kém hơn nên Ra giảm; - Thời gian ngừng phóng điện tăng từ 9 đến 37 µs thì MRR cơ bản tăng, dẫn đến Ra tăng. Điện áp khe hở ảnh hưởng ít nhất đến Ra. 4.1.3.3 Kết quả tối ưu Giá trị tối ưu được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác định theo công thức [76]: Ra tối ưu = A1 + C4 + D2 - 2T (4.3) Trong đó: T- Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát; A1, C4, D2: Trị số trung bình tại các mức A1, C4, D2 (bảng 4.3). 25 25 25  SR1 +  SR2 +  SR3 T= i =1 i =1 i =1 = 1.397 µm 75 Thay số ta có: Ra tối ưu = 0,641 + 1,321 +1,351 - 2. 1,397 = 0,519 µm - Thực nghiệm kiểm chứng tiến hành với phôi SKD11 đã xử lý nhiệt, với cường độ dòng điện 1A; Ton = 50µs, Toff = 12µs; U=30V. Kết quả Ra = 0,56 µm. Vậy sự sai lệch giữa kết quả tính toán và kết quả thực nghiệm là 7,3 %. Chứng tỏ mô hình tính toán hoàn toàn có thể dự đoán được Ra. 4.1.4 Mòn điện cực (TWR) 4.1.4.1 Ảnh hưởng của các thông số đến TWR : Phân tích ANOVA ảnh hưởng của các thông số đến TWR được thể hiện trong bảng 4.4. Bảng 4.4 Mức độ ảnh hưởng của các thông số đến TWR A B C D Mức I U Ton Toff 1 0.13320 0.15820 0.76020 0.23660 2 0.10960 0.42000 0.42640 0.14320 3 0.19000 0.41300 0.16940 0.17260 4 0.52520 0.32700 0.07880 0.37420 5 0.54000 0.17980 0.06320 0.57140 Chênh lệch 0.43040 0.26180 0.69700 0.42820 Xếp hạng ảnh hưởng 2 4 1 3 4.1.4.2 Đặc điểm ảnh hưởng của các thông số