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

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI 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 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: PGS.TS PHẠM VĂN BỔNG GS.TS TRẦN VĂN ĐỊCH Hà Nội - Năm 2022 i LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc chân thành tới hai thầy hướng dẫn khoa học PGS.TS Phạm Văn Bổng GS.TS Trần Văn Địch tận tình giúp đỡ hướng dẫn thời gian thực 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, thầy cô giáo đồng nghiệp trường Đại học Công nghiệp Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ suốt trình học tập nghiên cứu Đồng thời, xin chân thành cảm ơn Viện Công nghệ Vật liệu Nano, trường Đại học Khoa học Công nghệ Pohang (POSTECH) - Hàn Quốc giúp chụp XRD xử lý số liệu ứng suất dư lớp bề mặt Cảm ơn gia đình ln bên cạnh động viên tinh thần giúp tơi có động lực lớn lao để vượt qua khó khăn hồn thành luận án Hà Nội, ngày 14 tháng 02 năm 2022 NGHIÊN CỨU SINH ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu khoa học riêng hướng dẫn hai thầy hướng dẫn khoa học Các số liệu, kết phân tích luận án có nguồn gốc rõ ràng, trung thực, chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác Hà Nội, ngày 14 tháng 02 năm 2022 NGHIÊN CỨU SINH 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 CHƯƠNG - TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG THÉP KHÔNG GỈ 1.1 Tổng quan chung thép không gỉ 1.1.1 Vai trò nguyên tố hợp kim thép không gỉ 1.1.2 Phân loại thép không gỉ 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 học 11 1.2.5 Tính chất mỏi 13 1.3 Một số yếu tố đặc trưng gia công thép không gỉ 14 1.3.1 Đặc tính gia cơng thép khơng gỉ 14 1.3.2 Cơ chế mòn tuổi bền dụng cụ cắt 16 1.3.3 Chất lượng bề mặt 18 1.4 Tình hình nghiên cứu ngồi nước gia cơng thép khơng gỉ19 1.4.1 Các nghiên cứu ngồi nước 19 iv 1.4.1.1 Các nghiên cứu ảnh hưởng thông số công nghệ đến chất lượng bề mặt gia công thép không gỉ 19 1.4.1.2 Các nghiên cứu tối ưu hóa gia cơng thép không gỉ 21 1.4.2 Các nghiên cứu nước 22 KẾT LUẬN CHƯƠNG 24 CHƯƠNG - 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 độ nhấp nhô tế vi bề mặt 25 2.1.2 Ảnh hưởng 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 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 tính tốn ứng suất dư 34 2.3.2.1 Phương pháp đo kiểu không phá hủy dựa 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 tốn giá trị ứng suất dư 42 2.3.3 Ảnh hưởng thông số công nghệ đến ứng suất dư 45 2.3.4 Ảnh hưởng ứng suất dư đến độ bền mỏi chi tiết 46 2.4 Sự hình thành phoi gia công thép không gỉ 48 v 2.4.1 Quá trình hình thành phoi 48 2.4.2 Ảnh hưởng dạng phoi độ nhám bề mặt 50 KẾT LUẬN CHƯƠNG 54 CHƯƠNG - 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 mơ hình tốn học biểu diễn mối quan hệ thông số công nghệ với số yếu tố đầu trình cắt 55 3.1.1 Phương pháp bề mặt tiêu (RSM) 55 3.1.2 Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) 58 3.2 Xây dựng mơ hình thực nghiệm 59 3.2.1 Sơ đồ thí nghiệm 59 3.2.2 Xác định miền thông số công nghệ thực nghiệm tiện CNC thép SUS304 62 3.3 Điều kiện thực nghiệm ảnh hưởng thông số công nghệ đến tiêu đầu 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 phương pháp đo 66 3.4 Thực nghiệm xác định số yếu tố đặc trưng chất lượng bề mặt tiện CNC thép SUS304 69 3.4.1 Phân tích ảnh hưởng xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt 69 vi 3.4.2 Phân tích ảnh hưởng xây dựng hàm hồi quy mối quan hệ thông số công nghệ đến độ cứng tế vi 77 3.4.3 Phân tích ảnh hưởng xây dựng hàm hồi quy thông số công nghệ đến ứng suất dư 83 KẾT LUẬN CHƯƠNG 92 CHƯƠNG - TỐI ƯU HĨA CÁC THƠNG 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 mơ hình tối ưu hóa 93 4.1.1 Tổng quan tối ưu hóa q trình gia cơng 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 giải pháp tối ưu Pareto 98 4.1.3.2 Giải 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 suất cắt gia công 105 KẾT LUẬN CHƯƠNG 112 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 113 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG 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 AISI Ý nghĩa (tiếng Anh) American Iron and Steel Institute ANOVA Analysis of Variance BA Ý nghĩa (tiếng Việt) Tiêu chuẩn sắt, thép Hoa Kỳ Phân tích phương sai 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 máy tính CVD Chemical Vapor Deposition Phủ bay hóa học Degree of Freedom Bậc tự Variance Ratio (Fisher) Tỷ lệ phương sai Full Width at Half Maximum Độ rộng nửa đỉnh nhiễu xạ GA Genetic Algorithm Giải thuật Di truyền HV Vickers Hardness Độ cứng Vickers Multi-Objective Bat Algorithm Tối ưu hóa đa mục tiêu sử dụng giải thuật Dơi Material Removal Rate Năng suất bóc tách vật liệu Mean of Square Trung bình bình phương Probability of Significance Xác suất có ý nghĩa DF F FWHM MOBA MRR MS P viii Ký hiệu PSO Ý nghĩa (tiếng Anh) Ý nghĩa (tiếng Việt) Particle Swarm Optimization Giải thuật Bầy đàn Determination Coefficient Độ tin cậy mơ hình RSM Response Surface Methodology Phương pháp bề mặt 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 R 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 Kỹ thuật [2] Bùi Long Vịnh (2017) Nghiên cứu ảnh hưởng góc nghiêng trục dao chế độ cắt đến suất nhám bề mặt gia công mặt cầu lồi trung tâm CNC trục Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội [3] Hoàng Tiến Dũng (2015) Nghiên cứu tối ưu hóa số thơng số cơng nghệ 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 xác gia cơng máy tiện CNC gia cơng vật liệu có độ dẻo, Luận văn Thạc sỹ, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội [5] Nguyễn Chí Cơng (2017) Nghiên cứu đặc tính cắt mảnh dao thay nhiều cạnh hợp kim cứng chế tạo Việt Nam gia công thép không gỉ SUS304 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 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 phân tích Taguchi để xác định chế độ cắt tối ưu gia công 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 thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt gia công thép SUS304 máy tiện CNC, Tạp chí KHCN Hàng Hải số 51-8/2017, tr45-48 118 [10] Nguyễn Thị Quốc Dung (2012) Nghiên cứu trình tiện thép hợp kim qua 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 Cơng nghệ chế tạo máy 2, NXB Khoa học Kỹ thuật [12] Phạm Văn Bổng – chủ biên, Hồng Tiến Dũng (2019) Tối ưu hóa q trình cắt gọt, NXB Khoa học Kỹ thuật [13] Trần Văn Ðịch – chủ biên (2003) Công nghệ chế tạo máy, NXB Khoa học Kỹ thuật [14] Trần Văn Ðịch (2009) Nguyên lý cắt kim loại, NXB Khoa học 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 multilayer 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: 10.1007/978-0387-36797-2 [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 chromiumcontaining 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 straininduced 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 http://www.outokumpu.com/ performance stainless steel, [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 dryturned 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 highspeed 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) - 978-0-12801242-0 [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/B978-0-12-8035818.09147-5 [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 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 CƠNG CHO 15 THỰC NGHIỆM TRÊN MÁY TIỆN CNC SL-253 Bản vẽ chi tiết Chương trình gia cơng 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; GIẢI THÍCH Ký hiệu chương trình 0001 Câu lệnh số 01, giới hạn tốc độ trục ≤ 3500vg/phút Gọi dao số nhớ số vào vị trí làm việc Trục 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 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,2mm/vòng – cắt thực nghiệm 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 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 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; N25 M30; GIẢI THÍCH Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,14mm/vòng – cắt thực nghiệm 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 Chuyển động cắt với vận tốc 260m/phút, lượng tiến dao 0,08mm/vòng – cắt thực nghiệm 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 khỏi bề mặt gia cơng theo phương X Chạy dao nhanh vị trí ban đầu, tắt chế độ làm mát, dừng trục Kết thúc chương trình chạy máy gia cơng ...BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI 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... tiến Các vấn đề 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 suất cắt gia công thép SUS304 máy tiện CNC? ?? Mục đích, đối... chế độ cắt tối ưu theo hàm mục tiêu chất lượng bề mặt, đảm bảo suất cắt gia công thép SUS304 máy tiện CNC? ?? giải vấn đề đánh giá ảnh hưởng thông số công nghệ đến chất lượng bề mặt bao gồm: độ nhám