TỐI ưu hóa BIÊN DẠNG DAO máy băm NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Số 52A, 2021 TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI NGUYỄN KHOA TRIỀU1, CHÂU MINH QUANG1, PHẠM ANH ĐỨC2, NGUYỄN NHẬT CƯỜNG1, NGUYỄN MINH PHĂNG1, MẠC VĂN ĐẠI, NGUYỄN VĂN NINH Khoa Cơ Khí Cơng Nghệ, Trường Đại học Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, Khoa Cơ Khí, Trường Đại học Đà Nẵng, nguyenkhoatrieu@iuh.edu.vn Tóm tắt Bài báo trình bày q trình tối ưu hóa thơng số hình học dao băm chai nhựa sử dụng mảng trực giao phân tích phương sai (ANOVA) Đầu tiên, độ mòn hay độ biến dạng dao lựa chọn để đánh giá kết tối ưu hóa Bảy thơng số hình học dao lựa chọn, thơng số có ba mức; riêng thơng số vát mép có hai mức (có khơng) Do đó, mảng trực giao L18 phù hợp cho quy hoạch thực nghiệm nghiên cứu Phần mềm COMSOL® dùng để mơ q trình biến dạng dao dựa mảng L18 Vì nhân tố vát mép gây nhiễu lớn tới kết mơ phỏng, có dao vát mép tiếp tục dùng cho mô Kết lại sáu nhân tố đầu vào Sau có kết từ 18 mơ phỏng, ANOVA tỷ số S/N dùng để tìm mức thông số tối ưu tác động chúng tới đặc tính chất lượng khảo sát Một mơ bổ sung thực để chứng minh tính hiệu phương pháp Taguchi Kết thu 0.16209 µm, tối ưu 18 kết thực trước Sau đó, dao với thông số tối ưu chế tạo băm thử nghiệm Kết độ mòn dao trước sau tối ưu hóa đo kính hiển vi điện tử ICamScope® Kết đo xác nhận, dao tối ưu có độ mịn bé Từ đó, ta kết luận phương pháp Taguchi công cụ đơn giản hiệu cho tối ưu hóa q trình cho cơng nghệ truyền thống băm / nghiền chai nhựa Kết cấu dao tìm cứng chắc, khơng bị biến dạng dẻo dao băm công bố, ảnh hưởng xấu tới trình băm Từ khóa Máy băm nhựa, Dao băm, Tối ưu hóa, Taguchi, ANOVA A TAGUCHI NUMERICAL AND EXPERIMENTAL OPTIMIZATION OF GEOMETRICAL PARAMETERS OF SHREDDER BLADE FOR PLASTIC BOTTLE SHREDDER Abstract The objective of this investigation is to optimize geometrical parameters of shredder blade for plastic bottle shredder utilizing Taguchi orthogonal array and analysis of variance (ANOVA) As the first step, the wear or deformation of the plastic shredder was selected as the quality of characteristic to be optimized Seven geometrical parameters of the blade were then chosen to be analyzed as the influencing factors toward the wear for optimization purpose Three levels of each factor (except chamfer factor) were considered for a better understanding of the non-linear effects of them Hence L18 orthogonal array was suitable for interpretation of all seven factors As the next step, a numerical investigation of the deformation of the blade was carried out by utilizing this array via COMSOL® Because the chamfer factor caused too much noise to the wear results, only chamfered blades were considered in this study Therefore the orthogonal array was reconstructed with six remaining factors As the next step, 18 numerical simulations were carried out by utilizing the combination of process parameters based on this L18 array Then, the S/N ratio and ANOVA were used to find the optimal levels to indicate the impact of the geometry parameters on the deformation results A verification simulation was also performed to demonstrate the effectiveness of the Taguchi method, resulting in a lower deformation (0.16209 µm) than that of any previous 18 results A new set of the optimized blade was fabricated and experimented An ICamScope® microscope was used to measure the wear of both before and after optimized blades, showing slightly lower wear Hence, it can be concluded that Taguchi method is a simple but effective tool to optimize such a traditional technology as plastic bottle shredding The improved blade was found to be firm and free of plastic deformation Keywords Plastic shredder, Shredder blade, Optimization, Taguchi, ANOVA © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh 98 TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI GIỚI THIỆU Ngày nay, nhựa trở thành vật liệu sử dụng phổ biến giới [1] Do đó, chất thải nhựa trở thành mối đe dọa lớn môi trường thời gian phân hủy dài, lượng chất thải nhựa khổng lồ, không phân hủy sinh học làm cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên [2] Do đó, nhu cầu tái chế nhựa, loại số nhựa xử lý để tái sử dụng, tăng lên ngày Tái chế hành động cần thiết hứa hẹn để giảm tác động mơi trường chất thải nhựa, làm giảm lượng khí thải CO2, sử dụng dầu lượng chất thải cần xử lý [3] Khi tái chế nhựa thải, để tăng cường tính di động, dễ dàng sẵn sàng sử dụng sản phẩm khác, nhựa thải phải giảm kích thước thành hạt nhỏ máy băm nhựa Do tầm quan trọng q trình băm nhỏ, có nhiều nghiên cứu liên quan đến thiết kế phát triển máy băm nhựa Ayo, Olukunle, Adelabu từ Nigeria [2] phát triển máy băm nhựa thải giá rẻ cho nhà máy quy mô vừa nhỏ chuyên xử lý nhựa tái chế Máy đánh giá ba tốc độ làm việc kích thước hạt trung bình Reddy Raju [4] chế tạo máy băm nhựa mini Họ viết máy đơn giản, hiệu chi phí thấp Tuy nhiên, lưỡi dao điều kiện làm việc máy chưa phân tích Cũng vậy, cơng trình nghiên cứu [5-11] có tình máy chưa đánh giá hiệu suất Cùng lúc đó, Jassi cộng [12] thiết kế chế tạo máy băm/máy nghiền máy đùn cho hệ thống tái chế nhựa họ Farayibi cộng [3] trình bày thiết kế cho máy tái chế nhựa Sau đó, phân tích cấu trúc thực cơng cụ phân tích phần tử hữu hạn (FEA) ứng dụng SolidWorks Tuy nhiên, ứng suất cực đại thu đóng góp khơng nhiều cho phát triển đánh giá máy Trong máy băm nhựa, lưỡi dao băm đóng vai trị quan trọng q trình băm nhỏ định kích thước mảnh vụn Hơn nữa, yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu làm việc tuổi thọ máy [13] Tuy nhiên, thơng số hình học dao cắt ảnh hưởng chúng mài mòn và/hoặc biến dạng chưa nghiên cứu đủ Trong [13], tác giả tiến hành phân tích biến dạng phân tích ứng suất tương đương Tuy nhiên, kết không sử dụng để đánh giá tối ưu hóa thêm Theo cách tương tự, Sekar [14] thực phân tích tổng biến dạng, mối tương quan ứng suất biến dạng phương pháp cấu trúc tĩnh Sau đó, lưỡi cắt cải tiến phương pháp làm cứng mạ crơm tăng thuộc tính lưỡi cắt Nasr Yehia từ Ai Cập [15] Yepes cộng từ Columbia [16] phân tích ứng suất tĩnh lưỡi cắt cho trước với ba hai lưỡi cắt tương ứng, sử dụng để băm nhỏ nhựa thải PET (polyetylen terephthalate) Và [17], tác giả cần kiểm tra biến thể phân phối ứng suất giá trị lực khác SolidWorks® mà khơng sử dụng thêm thơng tin thu Do thiếu sót này, quy trình tối ưu hóa dùng phương pháp Taguchi áp dụng nghiên cứu Phương pháp Taguchi kỹ thuật thường sử dụng để thu giá trị tối ưu tham số liên quan [18] Phương pháp Taguchi trước tiên áp dụng với việc xem xét tham số hình học quan trọng lưỡi cắt, dẫn đến giá trị tối ưu Từ đó, tác động tham số hình học hao mịn/biến dạng lưỡi cắt nghiên cứu cách sử dụng tổ hợp mà đem đến kết hao mòn/biến dạng tối thiểu PHƯƠNG PHÁP VÀ VẬT LIỆU 2.1 Mô tả lưỡi cắt Trong nghiên cứu này, tượng biến dạng/mài mòn lưỡi cắt máy băm rác thải nhựa minh họa Hình 1, nghiên cứu Máy băm nhựa, loại trục đơn, bao gồm 14 lưỡi cắt Hình Hình 2a cho thấy thiết kế lưỡi cắt Nó thiết kế để có hình chữ S với hai đầu băm lỗ hình lục giác trung tâm để cố định với trục Hình 2b cho thấy ảnh lưỡi dao băm chế tạo dùng phương pháp cắt laser mài Vật liệu sử dụng cho lưỡi cắt thép S45C có độ dày mm Vật liệu chọn lý giảm chi phí, phù hợp với xưởng sản xuất quy mô nhỏ Trước gia công tinh, lưỡi dao xử lý nhiệt để có đặc tính tốt Phương pháp tơi thể tích sử dụng cho lưỡi dao nghiên cứu công ty địa phương Bảng cho thấy tính chất quan trọng hai giai đoạn vật liệu sử dụng mơ © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƯU HĨA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 99 Hình Hình ảnh máy băm chai nhựa phát Hình (a) minh họa lưỡi dao băm (b) hình ảnh lưỡi triển nghiên cứu dao băm chế tạo Bảng 1: Tính chất vật liệu thép S45C trước sau xử lý nhiệt sử dụng mơ TT Tính chất Trước xử lý nhiệt Sau xử lý nhiệt Đơn vị Khối lượng riêng Young’s modulus (E) Hệ số Poisson Hệ số giãn nở nhiệt 7.78103 205 0.3 7.78103 460 0.3 12.5 12.5 kg/m3 GPa 1/K Cho mơ phỏng, mơ hình hình học 2D xây dựng cho toàn lưỡi dao băm Trong nghiên cứu này, phần tử tam giác sử dụng để phân chia hữu hạn miền tính tốn Mơ hình xây dựng với 9892 phần tử tam giác, 376 phần tử cạnh 20 phần tử đỉnh Cần lưu ý lưỡi dao băm có hình chữ S giống loại lưỡi băm cơng bố, phần đầu cải tiến Đầu lưỡi dao tạo hai đường cong, sau cắt theo đường chéo, thể phần chi tiết Hình 4, để tăng độ cứng đầu lưỡi Đồng thời, đường cắt chéo cho phép mài lưỡi băm mà không cần tháo lưỡi băm ra, rút ngắn thời gian bảo dưỡng, sửa chữa Hơn nữa, q trình mài sắc khơng làm thay đổi đường kính ngồi lưỡi dao, kích thước R60 Hình 2a Ở loại lưỡi dao chưa cải tiến, chai nhựa có khả mắc vào khe hở lưỡi dao thành máy hủy đường kính ngồi lưỡi dao bị thay đổi 2.2 Phương pháp Taguchi Ngày nay, phương pháp Taguchi ngày ứng dụng rộng rãi lập quy hoạch thực nghiệm [19] Phương pháp góp phần cải thiện suất trình nghiên cứu phát triển, tạo sản phẩm có chất lượng cao mà giá thành thấp Nhà nghiên cứu Taguchi phát triển phương pháp dựa thí nghiệm mảng trực giao (Orthogonal Array) nhằm giảm tham số thí nghiệm với bố trí thích hợp điều kiện thuận lợi tham số điều khiển Các mảng trực giao tạo cân thí nghiệm tỉ số Signal – to – Noise (S/N) hàm logarit đầu mong muốn, thỏa mãn mục đích tối ưu hóa, giúp cho việc phân tích dự đoán kết Trong phương pháp Taguchi thuật ngữ “Signal” để giá trị trung bình (giá trị mong muốn) mục tiêu đầu thuật ngữ “Noise” để giá trị không mong muốn Do tỉ số S/N sử dụng để tính sai lệch so với giá trị mong muốn [20, 21] Tỉ số S/N để tối ưu hóa: Nhỏ hơn-tốt hơn: S / N  10x log10 1/ n  x   yi2  (1) Lớn - tốt hơn: S / N(L)  10x log10 1/ n  x  1/ yi2  (2) © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh 100 TỐI ƯU HĨA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI Thiết kế thí nghiệm sử dụng phương pháp Taguchi hiệu so với phương pháp thống kê khác Bằng cách chọn mức độ phù hợp biến độc lập khác nhau, số lượng thí nghiệm giảm đáng kể Cùng lúc đó, khơng mát thơng tin giảm số thí nghiệm Mục tiêu Taguchi giảm thiểu thay đổi xung quanh mục tiêu nâng cao chất lượng Việc sử dụng học tập kỹ thuật cho phép kỹ sư, nhà khoa học nghiên cứu cần thời gian cho quy hoạch thực nghiệm phân tích kết hơn.Với cải tiến cơng nghệ máy tính, trở thành dễ dàng để sử dụng phương pháp Taguchi ứng dụng Phổ biến phân tích kỹ thuật dùng phần mềm máy tính [21] 2.3 Lưu đồ quy trình tối ưu hóa dùng phương pháp Taguchi Lưu đồ quy trình tối ưu hóa thực minh họa Hình Quy trình gồm hai bước mơ kiểm nghiệm thực nghiệm Hình Quy trình tối ưu hóa thơng số dao băm MÔ PHỎNG Trong nghiên cứu tại, phần mềm phân tích vật lý, Comsol®, sử dụng để phân tích biến dạng lưỡi dao Trong trình băm nhỏ, biến dạng lưỡi dao băm có nguồn gốc từ trở lực nhựa chai nhựa cắt nhỏ thành mảnh nhỏ Để phân tích xác tượng biến dạng, phần mềm phân tích sử dụng mơ hình rắn đàn hồi tuyến tính (loại đẳng hướng) với vật liệu đàn hồi tuyến tính Các phương trình trình bày đây: (3)      Fv © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 101  s (4) Định luật Duhamel-Hooke mô tả mối quan hệ ten-xơ ứng suất với ten-xơ biến dạng và nhiệt độ: s  s0  C :       (5) Ten-xơ tổng biến dạng căng mô tả theo građien biến dạng:   u T  u  (6) Fv lực đơn vị thể tích, s0 ε0 ứng suất biến dạng ban đầu, C tenxơ đàn hồi bậc 4, “:” ten-xơ kép,  ten-xơ giãn nở nhiệt, TTref KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 4.1 Lựa chọn tham số trình mảng trực giao Có nhiều kích thước tạo thành hình dạng lưỡi dao băm Tuy nhiên, kích thước hình thành đầu băm xem xét cách tiếp cận ban đầu hướng tới tối ưu hóa Cần lưu ý đường kính ngồi lưỡi dao, 120 mm, trì nghiên cứu Như tiếp nối cơng trình trước đó, nghiên cứu sử dụng lại máy băm nhựa, ngoại trừ lưỡi dao băm Hơn nữa, ba cấp độ yếu tố thiết lập dựa thử nghiệm sơ Bởi kích thước ràng buộc lẫn nhau, mức Bảng chọn để lưỡi dao băm có hình chữ S Bảng liệt kê kích thước ba cấp độ chúng sử dụng nghiên cứu Sử dụng phương pháp này, nghiên cứu dựa DOE mơ hình bề mặt đáp ứng xây dựng cách có hệ thống TT Ký hiệu A B C D E F Bảng 2: Các thơng số hình học dao băm Thông số Mức Mức Đường kính Ф28 27.8 28 Tọa độ x Ф28 15.8 16 Tọa độ y Ф28 43.8 44 Đường kính Ф100 99.8 100 Tọa độ x Ф100 13.8 14 Tọa độ y Ф100 9.8 10 Mức 28.2 16.2 44.2 100.2 14.2 10.2 Đơn vị mm mm mm mm mm mm Hình Điều kiện biên cho q trình mơ Từ số lượng kích thước chọn cấp độ tương ứng chúng, tập hợp mảng trực giao L18 (36) chọn Bảng 18 mô số cho lưỡi dao tác động lực băm thực cách sử dụng kích thước mảng trực giao Các điều kiện biên mơ trình bày Hình Trong đó, F lực cắt tác động lên đầu mũi dao Thông qua tính tốn lý thuyết từ độ bền chai nhựa PET, độ rộng dao, đường kính chai nhựa PET, độ dày chai, F có giá trị 1809.54 N Để đơn giản hóa q trình mơ phỏng, lực cắt đặt theo phương tiếp tuyến với trục dao Mô thực cho dao q trình hoạt động liên tục, đó, hai đầu mũi dao © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƯU HĨA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 102 chịu tác động lực F, ngược chiều Điều kiện biên cho trục lục giác cố định, không bị biến dạng Tất phần lại dao tự biến dạng Biến dạng tối đa lưỡi dao, dự đốn mơ số tỷ lệ S/N tương ứng liệt kê Bảng Vì biến dạng, đặc tính mục tiêu nghiên cứu, cần giảm thiểu để đạt q trình băm nhỏ hiệu quả, cơng thức tỷ lệ S/N “nhỏ tốt” sử dụng để xác định tỷ lệ S/N STN 10 11 12 13 14 15 16 17 18 A 1 2 3 1 2 3 B C 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 2 3 1 3 Tổng Trung bình D 3 1 3 2 Bảng 3: Cấu trúc mảng trực giao L18 E F Độ biến dạng 1 0.1883 2 0.1780 3 0.1653 0.1774 0.1851 0.1741 0.1917 0.1721 0.1792 2 0.1820 3 0.1749 1 0.1702 0.1754 0.1957 0.1773 0.2019 0.1772 0.1760 3.2418 0.1801 MSD 0.0355 0.0317 0.0273 0.0314 0.0343 0.0303 0.0368 0.0296 0.0321 0.0331 0.0306 0.0290 0.0308 0.0383 0.0314 0.0408 0.0314 0.0310 0.5853 S/N 14.5029 14.9909 15.6364 15.0239 14.6522 15.1818 14.3471 15.2859 14.9347 14.7979 15.1440 15.3787 15.1186 14.1660 15.0263 13.8986 15.0283 15.0914 14.9003 4.2 Kết S/N Bảng trình bày kết tỷ lệ S/N tóm tắt cho yếu tố Các kết vẽ Hình 5, minh họa rõ ràng ảnh hưởng yếu tố Ví dụ, độ dịch chuyển đầu băm lưỡi dao băm tăng lên đường kính tăng Ф28 (yếu tố A), tọa độ x Ф100 (yếu tố E) giảm tọa độ x Ф28 (yếu tố B), tọa độ y Ф100 (yếu tố F) phạm vi sử dụng điển hình Lý yếu tố thay đổi trên, phần đầu lưỡi dao trở nên nhỏ mỏng Kết là, ứng suất đầu lưỡi dao tăng lên Do đó, biến dạng tăng lên tương ứng Bằng cách xem xét khác biệt giá trị tỷ lệ S/N tối đa tối thiểu, đóng góp tham số tính Hình cho thấy biểu đồ đóng góp yếu tố Như hiển thị, tọa độ y Ф100 (yếu tố F) yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ biến dạng Yếu tố Mức Tổng tỷ Mức lệ SN Mức Độ chênh lệch Phần trăm % Bảng 4: Kết tỷ số S/N cho thông số cài đặt A B C D E 15.0751 14.6149 14.9433 14.7389 15.082 14.8615 14.8779 14.9298 14.9341 14.8341 14.7643 15.2082 14.8278 15.0280 14.7841 0.3108 0.5934 0.1156 0.2892 0.2986 13.90 5.17 12.94 13.36 26.54 © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh F 14.5888 14.8954 15.2167 0.6279 28.09 Tổng cộng 44.7009 2.2353 100 TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 103 Hình Kết phân tích tỷ lệ S/N cho thấy ảnh hưởng Hình Biểu đồ mức đóng góp tham số dựa tham số đến độ biến dạng phân tích tỷ lệ S/N 4.3 Kết phân tích ANOVA Để nghiên cứu thêm đóng góp nhân tố liên quan, phương pháp ANOVA thực Bảng Phù hợp với phân tích tỷ lệ S/N, tọa độ x Ф28 (nhân tố B) tọa độ y Ф100 (nhân tố F) nhân tố quan trọng liên quan đến việc giảm biến dạng Có khác biệt nhỏ mức độ đóng góp nhân tố có xu hướng tương tự tỷ số S/N phân tích ANOVA Các phân tích ANOVA cho thấy bốn nhân tố, đường kính Ф28 (nhân tố A), tọa độ x Ф100 (nhân tố E), tọa độ x Ф28 (nhân tố B) tọa độ y Ф100 (nhân tố F) có giá trị F lớn F (0,05,2,5), biểu thị yếu tố có ý nghĩa thống kê A B C D E S 1.3357E-04 4.6493E-04 2.8001E-05 1.1502E-04 1.3948E-04 F Sai số Tổng cộng 5.2626E-04 5.4294E-04 0.00146 f 2 2 2 17 Bảng 5: Bảng kết ANOVA V F 6.6785E-05 6.1504 2.3247E-04 21.4082 1.4000E-05 1.2893 5.7509E-05 5.2961 6.9740E-05 6.4225 2.6313E-04 1.0859E-05 24.2322 F(0.01,2,7) 5.78614 5.78614 5.78614 5.78614 5.78614 5.78614 P% 9.14 31.81 1.92 7.87 9.54 36.01 Xếp hạng 4.4 Mô kiểm tra xác thực Từ phân tích tỷ lệ S/N, biến dạng tối thiểu thu kết hợp A1-B3-C1-D3-E1-F3 Hình Từ hình dạng lưỡi cắt, kết hợp mở rộng đầu dao băm, giảm thiểu biến dạng Kết kiểm tra xác thực phần mềm Minitab® Kết xác thực (Hình 7) cho thấy quán với kết tính thủ cơng Excel® Điều cho thấy tính xác q trình vận dụng cơng thức Thực tiễn cho thấy, kỹ sư phân xưởng sản xuất vận dụng phần mềm, chẳng hạn Minitab®, để tối thiểu hóa thời gian quy hoạch thực nghiệm phân tích kết Một mơ bổ sung thực cách sử dụng điều kiện thử nghiệm xác nhận Kết cho thấy độ biến dạng tối đa 0,16209 μm, Hình Giá trị thấp giá trị biến dạng tất trường hợp liệt kê mảng trực giao Bảng © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh 104 TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI Hình Kết thực phương pháp Taguchi phần mềm Minitab® Hình Phân bố biến dạng dao có yếu tố hình Hình Hình ảnh lưỡi cắt sử dụng trước thơng học tối ưu hóa qua Icamscope® 4.5 Thực nghiệm kiểm tra xác thực Để xác thực yếu tố hình học tối ưu thu phương pháp Taguchi, thí nghiệm xác nhận thực Trong thí nghiệm, hai loại lưỡi cắt, đề xuất từ phương pháp Taguchi dao cũ, sử dụng đồng thời Điều đáng ý lưỡi dao băm cũ, sử dụng trước xưởng, bị biến dạng dễ dàng Hình sau khoảng năm làm việc liên tục Hai loại lưỡi dao băm sau đo kính hiển vi điện tử sau khoảng năm làm việc liên tục Cần lưu ý biến dạng mũi dao biến dạng không đẳng hướng Các đầu mũi dao Hình 9, 10 11 mài phẳng trước đo Trước cải tiến, mũi dao Hình thể biến dạng bất đẳng hướng rõ rệt, kết biến dạng khơng thể đo phân tích định lượng Sau cải tiến, mũi dao cứng hơn, biến dạng nhỏ (sau hoạt động liên tục) Do đó, thay đổi bán kính đầu dao lựa chọn thơng số đánh giá biến dạng dao Các Hình 10a b hiển thị kích thước đầu băm lưỡi cắt từ dao số #3 Bảng dao có biên dạng theo đề xuất từ phương pháp Taguchi trước chạy thử nghiệm Kích thước chúng gần giống nhau, 63 μm so với 62 μm Cịn Hình 11a b hiển thị kích thước chúng sau khoảng năm làm việc liên tục Bán kính đầu băm lưỡi dao băm số #3 tăng lên 88 μm lưỡi dao từ Taguchi 71 μm Từ thử nghiệm xác nhận này, ta kết luận phương pháp Taguchi tạo kết hợp thơng số kích thước hình học tốt để giảm thiểu độ biến dạng dao băm © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƯU HĨA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 105 Hình 10 Ảnh chụp lưỡi dao băm trước thử nghiệm qua Icamscope® (a) trường hợp #3 (b) sau dùng Taguchi Hình 11 Ảnh chụp lưỡi dao băm sau thử nghiệm qua Icamscope® (a) trường hợp #3 (b) sau dùng Taguchi Do đó, kết xác nhận mô lẫn thực nghiệm, phương pháp Taguchi đủ để khắc phục nhược điểm hình học lưỡi dao băm, cho kết tốt phạm vi cho phép mà không cần sử dụng thuật toán phần mềm phức tạp khác KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ Trong nghiên cứu tại, phương pháp Taguchi sử dụng để nghiên cứu ảnh hưởng yếu tố hình học đến biến dạng lưỡi cắt máy băm chai nhựa để xác định kết hợp tối ưu cho biến dạng tối thiểu Kỹ thuật tối ưu hóa đơn giản sử dụng nghiên cứu bao gồm kỹ thuật mảng trực giao phương pháp Taguchi sử dụng kết hợp với phân tích phương sai ANOVA Trong mơ cho lưỡi dao băm với tải trọng băm cần thiết, sáu yếu tố hình học xem xét Từ phân tích tỷ lệ S/N ANOVA dựa phương pháp Taguchi với mảng trực giao L 18 (36), tọa độ y Ф100 mm tọa độ x Ф28 mm yếu tố quan trọng để giảm thiểu độ biến dạng đầu lưỡi dao băm Sau đó, kết tối ưu hóa kiểm chứng thơng qua mô lẫn thực nghiệm Sự đơn giản khả phương pháp tối ưu hóa sử dụng nghiên cứu chứng minh tính tiện ích cơng nghệ sản xuất khác nhà máy quy mô vừa nhỏ, nơi lúc có cơng cụ tối ưu hóa thương mại Sự hữu ích phương pháp hy vọng góp phần kéo nghiên cứu học thuật đến gần thực tiễn sản xuất công nghiệp Tuy nhiên, tính chất rời rạc phương pháp Taguchi, kết tối ưu hóa từ phương pháp bị ràng buộc, ba mức khảo sát Do đó, để tìm kết tối ưu nữa, phương pháp bề mặt đáp ứng RSM áp dụng để phát triển nghiên cứu © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh 106 TỐI ƯU HĨA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI LỜI CẢM ƠN Cơng trình nghiên cứu tài trợ quỹ nghiên cứu khoa khọc trường đại học Công Nghiệp TP.HCM, theo dự án nghiên cứu khoa học cấp trường số 21/1CK01 Q trình đo dùng kính hiển vi điện tử ICamScope® thực Phịng thí nghiệm Công nghệ thiết kế gia công tiên tiến, Đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S Alavi, S Thomas, K P Sandeep, N Kalarikkal, J Varghese, and S Yaragalla, Polymers for Packaging Applications: Apple Academic Press, 2014 [2] A Ayo, O J Olukunle, and D J Adelabu, International Journal of Waste Resources, vol 7, no 1, pp 1-4, 2017 [3] P K Farayibi, Nigerian Journal of Technology, vol 36, no 2, p 411-420, 2017 [4] S Reddy and T Raju, Design and development of mini plastic shredder machine, in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018, vol 455, p 012119 [5] D Atadious and O Joel, International Journal of Scientific and Engineering Research, vol 9, no 5, pp 13791385, 2018 [6] Y M Sonkhaskar, A Sahu, A Choubey, A Singh, and R Singhal, International Journal of Engineering Research & Technology, vol 3, no 10, pp 297-300, 2014 [7] M I Faiyyaj, M R Pradip, B J Dhanaji, D P Chandrashekhar, and J S Shivaji, International Journal of Engineering Technology Science and Research, vol 4, no 10, pp 733-737, 2017 [8] S.B.Satish, J S Sandeep, B.Sreehari, and Y M Sonkhaskar, International Journal for Scientific Research & Development, vol 4, no 7, pp 891-893, 2016 [9] N D Jadhav, A Patil, H Lokhande, and D Turambe, International Journal of Waste Resources, vol 08, no 2, pp 1-4, 2018 [10] T A Olukunle, International Journal of Industrial and Manufacturing Engineering, vol 10, no 11, pp 18381841, 2016 [11] A Tegegne, A Tsegaye, E Ambaye, and R Mebrhatu, International Journal of Research and Scientific Innovation, vol 6, no 1, pp 49-55, 2019 [12] J M A Jaff, D A Abdulrahman, Z O Ali, K O Ali, and M H Hassan, International Journal of Scientific & Engineering Research, vol 7, no 5, pp 1471-1486, 2016 [13] S Yadav, S Thite, N Mandhare, A Pachupate, and A Manedeshmukh, Journal of Applied Science and Computations, vol 4, no 10, pp 21-25, 2019 [14] S Ravi, Utilization of Upgraded Shredder Blade and Recycling the Waste Plastic and Rubber Tyre, in International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Paris, France, 2018, pp 32083216 [15] M F Nasr and K A Yehia, Journal of International Society for Science and Engineering, vol 1, no 1, pp 912, 2019 [16] C P Yepes, P R M Angel, and P G Jose, Contemporary Engineering Sciences, vol 11, no 83, pp 41134120, 2018 [17] A Ikpe and O Ikechukwu, International Journal of Engineering Technologies IJET, vol 3, no.3, pp 157-168, 2017 © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 107 [18] T K Nguyen, C J Hwang, and B.-K Lee, International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, vol 18, pp 187-195, 2017 [19] G Taguchi, S Chowdhury, and Y Wu, Introduction to the Signal-to-Noise Ratio in Taguchi's Quality Engineering Handbook, ed 2004, pp 221-238, 2004 [20] N K Triều, N C Thông, N V Trung, T A Tuấn, N Q Vinh, and T T Vũ, Tạp chí Khoa học công nghệ Trường đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, vol 40, pp 70-82, 2019 [21] G Taguchi, S Chowdhury, and Y Wu, Fundamentals of Data Analysis in Taguchi's Quality Engineering Handbook, pp 506-514, 2004 Ngày nhận bài: 23/03/2020 Ngày chấp nhận đăng: 11/08/2021 © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh ... Chí Minh TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 99 Hình Hình ảnh máy băm chai nhựa phát Hình (a) minh họa lưỡi dao băm (b) hình ảnh lưỡi triển nghiên cứu dao băm chế tạo... nghiệp thành phố Hồ Chí Minh 100 TỐI ƯU HÓA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI Thiết kế thí nghiệm sử dụng phương pháp Taguchi hiệu so với phương pháp thống kê khác Bằng cách chọn... thiểu độ biến dạng dao băm © 2021 Trường Đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh TỐI ƯU HĨA BIÊN DẠNG DAO MÁY BĂM NHỰA DÙNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI 105 Hình 10 Ảnh chụp lưỡi dao băm trước thử nghiệm