NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ TÍNH TOÁN NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ TRÊN CÁC MÁY GIA CÔNG CNC

Đào Văn Dưỡng, Lại Anh Tuấn, Đỗ Tiến Lập, Dương Xn Biên 18 NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN VỀ TÍNH TỐN NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ TRÊN CÁC MÁY GIA CÔNG CNC REVIEW ON THE ENERGY CONSUMPTION DETERMINING ON THE CNC MACHINING Đào Văn Dưỡng1, Lại Anh Tuấn2, Đỗ Tiến Lập2, Dương Xuân Biên2 Trường Cao đẳng Kỹ thuật Đồng Nai; duongdao.dao@gmail.com Học viện Kỹ thuật Quân sự; xuanbien82@yahoo.com Tóm tắt - Trong thời đại Công nghiệp 4.0 nay, lượng trở thành yếu tố sống sản xuất công nghiệp quốc gia Tiết kiệm lượng, sử dụng hiệu lượng giải pháp khả thi nằm khả sản xuất Để thực điều này, cần thiết phải xây dựng mơ hình tính tốn lượng tiêu thụ trình sản xuất Bài báo trình bày kết khảo sát cơng trình nghiên cứu công bố khoảng 10 năm trở lại vấn đề mơ hình tính tốn lượng tiêu thụ q trình gia cơng cắt gọt máy công cụ điều khiển kỹ thuật số (Computer Numerical Control machine - CNC) Các mơ hình tính lượng nói chung phương pháp tính thành phần nói riêng xem xét Đồng thời, nghiên cứu khảo sát vật liệu thường sử dụng, phương pháp nghiên cứu, loại hình gia chiến lược gia công máy CNC Kết việc phân tích, đánh giá dùng tham khảo, đề xuất hướng nghiên cứu nhằm đáp ứng yêu cầu cải thiện hiệu sử dụng lượng trình gia cơng Abstract - In the current Industry of 4.0 era, energy has become a vital factor in the industrial production of every nation Saving energy and using energy efficiently are the most feasible solutions and are within the capabilities of production In order to this, it is necessary to have an accurate calculation model of energy consumed in the production process This paper presents the results of a survey of research projects published in the last 10 years about modeling energy consumption during cutting operations on the Computer Numerical Control machine (CNC) The energy calculation models in general and the method of calculating each of these components, in particular, are considered Besides, this study also focuses on used materials, research methods, types of machining, and machining strategies on CNC machines The results of the analysis and evaluation can be consulted to propose research directions, solutions to meet the requirements of improving the efficiency of using energy during machining process Từ khóa - Năng lượng tiêu thụ; máy CNC; mơ hình hóa; gia cơng Key words - Energy consumption; CNC machines; modeling; machining Đặt vấn đề Trong bối cảnh chung tồn giới, cơng nghiệp sản xuất ln giữ vị trí cốt lõi hoạt động đời sống loài người Các nhà nghiên cứu đánh giá rằng, quy trình cơng nghệ sản xuất tiêu thụ đến 90% mức lượng tiêu thụ lĩnh vực công nghiệp [1] Việc gia tăng sử dụng lượng sản xuất đồng nghĩa với gia tăng lượng khí thải vào mơi trường sống Chính vậy, nhà cơng nghệ cần chịu trách nhiệm việc cải thiện mức tiêu thụ lượng thơng qua xây dựng quy trình cơng nghệ hợp lý, sử dụng hiệu lượng gia công Mức tiết kiệm nhiên liệu tăng từ 6% đến 40% dựa việc lựa chọn tối ưu thông số công nghệ hoạt động phụ trợ khác [2], [3] Trọng tâm việc giảm lượng tiêu thụ nằm chỗ thay đổi thông số công nghệ chọn chiến lược gia công phù hợp giai đoạn gia công khác Gia công thô cần cân sử dụng lượng hiệu suất gia công Gia công tinh cần quan tâm đến cân lượng chất lượng sản phẩm Ngày nay, gia công máy CNC trở thành hoạt động cốt lõi sản xuất chế tạo chiếm phần đáng kể tổng lượng tiêu thụ Điều đáng ngạc nhiên hiệu sử dụng lượng gia công máy CNC thấp Nghiên cứu Gutowski [4] cho thấy, dây chuyền gia cơng tơ, có 14,8% tổng mức tiêu thụ lượng máy CNC sử dụng thực tế (Hình 1) Điều dẫn đến cần có nghiên cứu cụ thể tính chất tiêu thụ lượng gia công máy CNC, để từ có sở đề xuất giải pháp nâng cao hiệu sử dụng lượng phương án tiết kiệm lượng Hình Tỉ lệ lượng sử dụng dây chuyền sản xuất ô tơ [4] Bài báo trình bày kết khảo sát số cơng trình nghiên cứu cơng bố khoảng gần 10 năm trở lại (từ 2011 đến 2020) vấn đề lượng tiêu thụ gia công cắt gọt máy CNC Số lượng cơng trình nghiên cứu lượng tiêu thụ gia công máy CNC công bố lớn nên khn khổ báo này, nhóm tác giả tham khảo hạn chế cơng trình điển hình theo nguồn tài liệu Web of Science, ScienceDirect Scopus Về phương pháp, số lượng định cơng trình điển hình thu thập liên quan đến vấn đề mơ hình hóa lượng tiêu thụ gia công máy CNC, sàng lọc mức độ giống tương đồng, sau chọn cơng trình tiêu biểu để phân tích đánh giá mặt mơ hình tính tốn, phương pháp nghiên cứu, vật liệu sử dụng, loại hình chiến lược gia ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 18, NO 8, 2020 cơng Để đơn giản q trình trích dẫn cơng trình, báo đề cập đến tên tác giả số thứ tự viết danh mục Tài liệu tham khảo Hình mơ tả số lượng cơng trình nghiên cứu tiêu biểu tính tốn lượng tiêu thụ gia công máy CNC xuất năm 19 động chạy khơng có mang dụng cụ cắt đến vị trí gia cơng, trạng thái cắt gọt vật liệu Hình ([5-7]) mơ tả giai đoạn Mỗi giai đoạn có tiêu thụ lượng định Tính tốn lượng theo mơ hình có nhiều cơng trình cơng bố [5-36] Một số cơng trình điển hình xem xét Mori [10] đề xuất mơ hình tính lượng cần thiết q trình gia cơng CNC phương trình (1): ET = E1 + E2 + E (1) Trong đó, E lượng bản, E lượng chạy không tải E lượng cắt gọt Ảnh hưởng tốc độ trục tốc độ chạy dao trục chưa xem xét đầy đủ Diaz [18] đề xuất phương trình (2): Hình Thống kê số lượng cơng trình khảo sát theo năm xuất Nội dung nghiên cứu khảo sát 2.1 Khảo sát mơ hình tính tốn lượng tiêu thụ Qua khảo sát cơng trình nghiên cứu cơng bố, chia tốn lượng gia công theo ba hướng Thứ nhất, cơng trình tập trung vào mơ hình hóa mặt lý thuyết nhu cầu sử dụng lượng gia công máy CNC Hướng thứ hai bao gồm cơng trình nghiên cứu theo hướng tính tốn hiệu lượng sử dụng Hướng cuối bao gồm nghiên cứu nhằm cải thiện hiệu sử dụng lượng dựa mơ hình xây dựng theo hướng thứ thứ hai Có thể nói rằng, cơng trình giải tốn tối ưu với hàm mục tiêu giảm lượng tiêu thụ thuộc hướng nghiên cứu thứ ba Tuy nhiên, trình bày trên, báo tập trung vào cơng trình nghiên cứu mơ hình hóa lượng tiêu thụ gia công máy CNC E = Ecut + E air (2) Trong đó, E lượng cần thiết trực tiếp, Ecut lượng cắt E air lượng không cắt Dễ thấy, mơ hình tính tốn lượng chưa rõ ràng, lượng tiêu thụ thành phần chưa xem xét tỉ mỉ He [8] đề xuất mô hình tính phương trình (3): ETotal = ESpindle + E feed + Etool + Ecool + E fix (3) Trong đó, ETotal tổng lượng cần thiết ESpindle lượng quay trục gồm lượng tăng, giảm tốc trục lượng cắt E feed , Etool , Ecool lượng cho động di chuyển trục, thay dao, làm mát lượng cố định E fix Tác giả phân tích mối quan hệ lượng tiêu thụ với mã điều khiển gia công chương trình NC Xây dựng quy trình ước tính mức lượng tiêu tốn Kết kiểm chứng cho thấy có độ tin cậy hiệu phương pháp Calvanese [13] đề xuất mơ hình tính lượng biểu thức (4): E = E fixed + Eaxes + Eaxis −chillers + Espindle +ESpindle −chiller + +EChip −conveyor + Etool −changer +E pallet −clamp (4) Trong cơng trình này, ngồi lượng cố định E fixed , lượng trục Espindle , lượng trục Eaxes , Hình Năng lượng tiêu thụ giai đoạn gia công máy CNC [7] Theo đó, mơ hình tính tốn lương tiêu tốn lý thuyết xây dựng sở phân chia giai đoạn hoạt động máy CNC thành phần: khởi động máy (khởi động máy, mạch điện, hệ điều khiển, hình, …), trạng thái chờ (thiết lập chương trình, hệ thống làm mát, hệ thống khí, ánh sáng, hệ thống tải phoi …), tăng/giảm tốc độ (thiết lập thông số tốc độ cắt, thông số khác), chuyển lượng thay dao Etool −changer có thêm lượng làm lạnh trục Eaxis −chillers , ESpindle −chiller , lượng tải phoi EChip −conveyor lượng gá kẹp E pallet −clamp Tuy nhiên, cơng trình chưa đề cập đến lượng tiêu thụ làm mát q trình gia cơng Qua khảo sát cơng trình mơ hình hóa lượng tiêu thụ gia cơng máy CNC, mơ hình tổng qt xem xét qua mơ hình Li [30] Năng lượng tiêu thụ Đào Văn Dưỡng, Lại Anh Tuấn, Đỗ Tiến Lập, Dương Xuân Biên 20 tổng thể q trình mơ tả phương trình (5): ET = E1 + E2 + E + E + E5 (5) Trong đó, E lượng khởi động máy thiết bị phụ trợ E lượng tiêu thụ trạng thái chờ E lượng tiêu thụ khởi động, tăng, giảm tốc độ trục E lượng tiêu thụ trục máy chuyển động không tải E lượng tiêu thụ cắt gọt (có tải) Theo đó, mơ hình tính tốn (5) thể đầy đủ thành phần tiêu thụ lượng gia công máy CNC 2.1.1 Tính tốn lượng tiêu thụ khởi động trạng thái chờ gia công Về bản, gộp phần lượng khởi động lượng trạng thái chờ thành phần lượng máy đo đạc [17] Mức lượng tiêu thụ khác với máy công cụ khác [13], [33], [37] Behrendt [37] nghiên cứu lượng tiêu thụ trạng thái chờ máy cơng cụ với ba nhóm kích cỡ máy khác (Hình 4) Trong nghiên cứu Balogun [12], lượng tiêu thụ hệ thống làm mát đề cập Gotze [38] đưa biểu đồ tiêu thụ lượng hệ thống thiết bị phụ trợ máy CNC He [39] Liu [40] đề xuất phương án tiết kiệm lượng cách điều khiển thiết bị sản xuất chế độ chờ thời gian khơng sản xuất cách hiệu Có thể coi lượng tiêu thụ trạng thái chờ phụ thuộc vào đặc tính cụ thể máy Điều có nghĩa phụ thuộc chủ yếu vào việc thiết kế kết cấu máy công cụ Hơn nữa, việc chọn lựa sử dụng máy điều khiển thiết bị phụ quy trình cụ thể giải pháp để thay đổi tiêu hao lượng 2.1.2 Tính lượng gia tốc trục lượng chạy không tải Xác định lượng tiêu thụ cho trục quay, tăng giảm tốc chia làm ba giai đoạn [17], [26], [27], [41] biểu thức (6): (6) Trong đó, C rA1,C rA2 ,C rB 1,C rB ,C rC 1,C rC hệ số tương ứng cho giai đoạn nMBA , nM tốc độ trục hai thời điểm thay đổi tốc độ Pspindle = Pinventor + Ps _ motor + a1n + a 2n (7) Trong đó, Pinventor , Ps _ motor lượng chuyển đổi lượng động trục chính, n tốc độ trục Lv [42] Yi [43] giải vấn đề nghiên cứu nhu cầu lượng thay đổi gia tốc trục Năng lượng tiêu thụ chuyển động trục lượng đưa vào động trục đảm bảo chuyển động theo tốc độ chạy dao cho trước Theo Li [6], lượng chuyển động chạy dao không tải trục thứ i có dạng hàm bậc phụ thuộc vào tốc độ trục n tốc độ chạy dao fz với z số cắt biểu thức (8): i i Pfeed = Pdrive + Pi f _ motor i Trong đó, Pdrive ,Pi f _ motor + b1nzfz + b2 (nzfz )2 (8) lượng tiêu thụ hệ điều khiển động lượng động truyền động Lv [16] He [17], [33] áp dụng công thức tương tự công thức (8) Dễ dàng thấy, phần lượng không tải phụ thuộc chủ yếu vào cấu trúc máy, lựa chọn máy thông số công nghệ Do vậy, để tăng hiệu sử dụng lượng tiêu thụ cho phần lượng giải pháp chọn lựa quy trình gia cơng hiệu tối ưu hóa chế độ cơng nghệ 2.1.3 Tính lượng cắt gọt Năng lượng cắt gọt Pc sử dụng thực nghiệm Hình Mức tiêu thụ lượng trạng thái chờ [37] C n + C (n  n BA ) rA2 M  rA1 Pr = C rB 1n + C rB (nMBA  n  nM1 ) C n + C (n  n BA ) rC M  rC Phần lượng dành cho quay động trục xấp xỉ hàm bậc tốc độ quay trục [6] biểu thức (7): [17], [36], [42], [61-63] có dạng (9): Pc = C c vc fva p (9) Trong đó, C c hệ số ảnh hưởng, vc , fv , a p vận tốc cắt, tốc độ chạy dao chiều sâu cắt Trong đó, lượng cắt gọt Pc theo [6], [22] tính (10): Pc = Pau + Pu + Premovel + Pad (10) Trong đó, Pau , Pu lượng chạy không tải theo tốc độ chạy dao dùng cho trình cắt gọt lập trình chương trình NC [2], [22] Năng lượng hớt vật liệu Premoval theo [4] [6] tính theo biểu thức (11) với kc hệ số ảnh hưởng MRR tốc độ hớt vật liệu (Material Removal Rate - MRR): Premoval = kc MRR (11) Một số nghiên cứu đề cập đến vấn đề liên quan Newman [2] Oda [44] nghiên cứu lượng gia công thông qua thực nghiệm Li [19] tối ưu hóa thơng số cơng nghệ nhằm giảm lượng tiêu thụ phay thô tinh Balogun [12] Calvanese [13] phân tích thành phần lượng q trình gia cơng Velchev [21] giải vấn đề giảm lượng tiêu thụ dựa toán tối ưu chế độ cắt tiện Yoon [22] tính tốn lượng cắt ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 18, NO 8, 2020 gọt hiệu sử dụng lượng cắt gọt phay máy CNC ba trục Liu [45] đề cập đến mối quan hệ trường hợp gia công phay Sealy [46] quan tâm đến lượng cắt gọt gia công phay hợp kim cứng Lv [42] nghiên cứu kết hợp phương pháp tối ưu cho toán lượng Kumar [47] tối ưu lượng bóc tách vật liệu sử dụng phương pháp trọng số Zhang [48] đề cập đến mối quan hệ lượng bóc tách vật liệu lượng cắt mặt lý thuyết q trình gia cơng giải tốn tối ưu hiệu lượng sử dụng thực tế (Specific Energy Consumption – SEC) Shoba [49] đánh giá chất lượng bề mặt mòn dao Khan [50] nghiên cứu tối ưu lượng trình phay mặt, Chen [7] tập trung vào tối ưu thời gian sản xuất Trong đó, Shi [51] nghiên cứu phát triển mơ hình tính tốn lượng gia cơng phay thực nghiệm, Yi [43] tối ưu hóa lượng cho trục máy tiện Zhao [52] gia công bề mặt cong phức tạp Thực tế cho thấy, đường chạy dao thiết kế gia công ảnh hưởng đến lượng cắt gọt nói chung lượng bóc tách vật liệu nói riêng Có thể xem xét vấn đề He [64] phân tích mối quan hệ thành phần lượng tiêu thụ với mã lệnh NC, Avram [54] nghiên cứu chiến lược chạy dao 2.5D Altitas [27] phân tích chiến lược chạy dao xem xét đến lượng gia cơng Borgia [28] đề cập đến vấn đề dự đốn lượng tiêu thụ tiếp cận theo phương pháp mơ q trình gia cơng dạng tổng qt Ma [31] tối ưu hóa lượng gia cơng dựa chiến lược gia công phay Xu [55] áp dụng theo hướng nghiên cứu gia công bề mặt cong máy CNC trục Edem [56] nghiên cứu mã lệnh NC cho đường chạy dao gia cơng CNC Lee [57] xây dựng mơ hình Digital Twins nhằm tối ưu chương trình lập trình với mục tiêu giảm lượng gia công Li [58] nghiên cứu tối ưu đường chạy dao nhằm giảm lượng tiêu thụ gia công phay bề mặt cong tự Shin [59] xử lý chương trình mã NC lập trình gia cơng nghiên cứu tối ưu lượng thời gian thực Wang [35] Han [36] tối ưu lượng dựa lựa chọn tiêu chuẩn chuyển đổi liệu gia công STEP_NC Qua kết cơng trình nghiên cứu khảo sát thấy, lượng tiêu thụ cắt gọt máy CNC phụ thuộc chủ yếu vào việc chọn kết cấu máy gia công (máy phay, máy tiện, số lượng trục gia công, loại truyền động, công suất loại động cơ, …), chế độ cắt chiến lược chạy dao Điều gợi mở giải pháp tối ưu hóa lượng cắt gọt 2.2 Khảo sát phương pháp nghiên cứu, vật liệu sử dụng, loại hình chiến lược gia cơng 2.2.1 Phương pháp nghiên cứu Các cơng trình khảo sát sử dụng số phương pháp nghiên cứu (PPNC) có để xác định lượng tiêu thụ trình gia cơng máy CNC Đó phương pháp như: nghiên cứu lý thuyết (NCLT), nghiên cứu thực nghiệm (NCTN), nghiên cứu kết hợp lý thuyết thực nghiệm kiểm chứng (NCLT TN), nghiên cứu từ chương trình NC lập trình tay (manual) ứng dụng công nghệ CAD/CAM Bảng thống kê công trình khảo sát sử dụng phương pháp nêu 21 Bảng Các phương pháp nghiên cứu sử dụng Các cơng trình khảo sát [3], [8], [12], [38] [2], [3], [9], [10], [15], [16], [19], [27], NC thực nghiệm [31], [32], [44-47], [50-53], [60-62], [64] NC lý thuyết [5-7], [11], [13], [17], [19], [21-23], [26], [28TN 30], [33], [36], [37], [39-43], [49], [55-59] NC từ [8], [14], [27], [28], [31], [32], [35], [36], CAD/CAM [54-59] PPNC NC lý thuyết Một số cơng trình kết hợp nghiên cứu lý thuyết với thực nghiệm, ứng dụng công nghệ CAD/CAM để đánh giá phân tích lượng tiêu thụ dựa chiến lược chạy dao khác [28], [36], [55-59] Hình Tỉ lệ phương pháp nghiên cứu sử dụng Hình thể tỉ lệ phần trăm phương pháp nghiên cứu sử dụng Qua cho thấy, phương pháp nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm kiểm chứng sử dụng nhiều Điều hoàn toàn phù hợp với thực tiễn nghiên cứu lĩnh vực khoa học khác 2.2.2 Vật liệu gia công Bảng mô tả loại vật liệu chủ yếu sử dụng cơng trình nghiên cứu Trên thực tế, hầu hết vật liệu thông dụng gia công cắt gọt miền độ cứng thấp trung bình (HRC50) cịn cơng bố Đặc biệt, lượng tiêu thụ gia cơng cao tốc nói chung gia cơng cao tốc vật liệu có độ cứng cao chưa đề cập cụ thể cần quan tâm nghiên cứu Các kết luận có ý nghĩa khái quát vấn đề nghiên cứu mơ hình tính tốn, thành phần cấu thành lượng tiêu thụ tổng thể yếu tố ảnh hưởng đến Hình Tỉ lệ sử dụng loại hình gia cơng Một số cơng trình nghiên cứu hai loại hình gia cơng tiện phay CNC [8], [9], [12], [15], [17], [33], [37], [40] Hình biểu diễn tỉ lệ sử dụng loại hình gia công khác máy CNC nghiên cứu lượng tiêu thụ Theo đó, phương pháp phay CNC quan tâm nhiều phương pháp chiếm tỉ trọng lớn ngành chế tạo khí (chiếm 67%), tiện CNC chiếm 28% Phương pháp gia công cao tốc chiếm tỉ lệ quan tâm nhỏ (2%) yêu cầu cao hệ thống công nghệ Các phương pháp gia công khác khoan CNC đề cập (3%) Trong loại hình gia cơng phay CNC, hệ máy phay chọn hầu hết máy phay trục, có cơng trình đề cập đến loại máy phay 4-5 trục [55] Chiến lược gia công quan tâm nhiều gia công phay hốc (chiếm 42%), gia cơng mặt phẳng (hơn 31%), cịn lại gia cơng biên dạng (Hình 8) Việc lựa chọn chiến lược gia công chủ yếu phụ thuộc vào mục tiêu hướng đến cơng trình nghiên cứu, giảm thời gian đo đạc lấy liệu Tuy nhiên, mặt kết cấu khí, hầu hết chi tiết ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 18, NO 8, 2020 chúng Đây sở để đề giải pháp cải thiện, tối ưu hóa sử dụng hiệu lượng q trình gia cơng cắt gọt máy CNC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Y Zhang, D Zhang, B Wu, “An approach for machining allowance optimization of complex Parts with integrated structure”, Journal of Computational Design and Engineering, 2015, pp 1-8 [2] S T Newman, A Nassehi R Imani-Asrai, V Dhokia, “Energy Efficient process planning for CNC machining”, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 5, 2012, pp 127-136 [3] G Kant, K S Shangwan, “Prediction and optimization of machining parameters for minimizing power consumption and surface roughness in machining”, Journal of Cleaner Production, 2014, pp 1-47 [4] T Gutowski, J Dahmus, A Thiriez, “Electrical energy requirements for manufacturing processes”, 13th CIRP International Conference on Life Cycle Engineering, Leuven, 2006, pp 1-5 [5] Q Yi, C Li, Y Tang, X Chen, “Multi-objective parameter optimization of CNC machining for low carbon manufacturing”, Journal of Cleaner Production, 95, 2015, pp 256-264 [6] A Li, L Li, Y Tang, Y Zhu, L Li, “A comprehensive approach to parameters optimization of energy-aware CNC milling”, J Intell Manuf, 2016, pp 1-16 [7] X Chen, C Lia, Y Tang, L Li, Y Du, L Li, “Integrated optimization of cutting tool and cutting parameters in face milling for minimizing energy footprint and production time”, Energy, 175, 2019, pp 1021-1037 [8] Y He, F Liu, T Wu, F-P Zhong, B Peng, “Analysis and estimation of energy consumption for numerical control machining”, Proc IMechE Vol 226 Part B: J Engineering Manufacture, 2011, pp 255-266 [9] S Kara, W Li, “Unit process energy consumption models for material removal processes”, CRIP Annals – Manufacturing Technology, 60, 2011, pp 37-40 [10] M Mori, M Fujishima, Y Inamasu, Y Oda, “A study on energy efficiency improvement for machine tools”, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 60, 2011, pp 145-148 [11] Q Wang, F Liu, X Wang, “Multi-objective optimization of machining parameters considering energy consumption”, Int J Adv Manuf Technol, 71, 2013, pp 1133–1142 [12] V A Balogun, P T Mativenga, “Modelling of direct energy requirements in mechanical machining processes”, Journal of Cleaner Production, 41, 2013, pp 179-186 [13] M L Calvanese, P Albertelli, A Matta, M Taisch, “Analysis of Energy Consumption in CNC Machining Centers and Determination of Optimal Cutting Conditions”, 20th CIRP International Conference on Life Cycle Engineering, 2013, pp 227-232 [14] C Li, X Chen, Y Tang, L Li, “Selection of optimum parameters in multi-pass face milling for maximum energy efficiency and minimum production cost”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-23 [15] J Lv, R Tang, S Jia, Y Liu, “Experimental study on energy consumption of computer numerical control machine tools”, Journal of Cleaner Production, 2016, pp 1-11 [16] J Lv, R Tang, W Tang, S Jia, Y Liu, Y Cao, “An investigation into methods for predicting material removal energy consumption in turning”, Journal of Cleaner Production, 2018, pp 1-29 [17] K He, H Hong, R Tang, J Wei, “Analysis of Multi-Objective Optimization of Machining Allowance Distribution and Parameters for Energy Saving Strategy”, Sustainability, 12, 2020, pp 1-32 [18] N Diaz, E Redelsheimer, D Dornfeld, “Energy Consumption Characterization and Reduction Strategies for Milling Machine Tool Use”, Proceedings of the 18th CIRP International Conference on Life Cycle Engineering, Technische Universität Braunschweig, Braunschweig, Germany, May 2nd - 4th, 2011, pp 263-267 [19] J Li & Y Lu & H Zhao, P Li, Y Yao, “Optimization of cutting parameters for energy saving”, Int J Adv Manuf Technol, 70, 2013, pp 117-124 [20] A Aramcharoen, P T Mativenga, “Critical factors in energy demand modelling for CNC milling and impact of toolpath strategy”, Journal of Cleaner Production, 2014, pp 1-35 23 [21] S Velchev, I Kolev, K Ivanov, S Gechevski, “Empirical models for specific energy consumption and optimizing of cutting parameters for minimizing energy consumption during turning”, Journal of Cleaner Production, 80, 2014, pp 139-149 [22] H S Yoon, J Y Lee, M S Kim, S H Ahn, “Empirical powerconsumption model for material removal in three-axis milling”, Journal of Cleaner Production, 78, 2014, pp 54-62 [23] F Liu, J Xie, S Liu, “A method for predicting the energy consumption of the main driving system of a machine tool in a machining process”, Journal of Cleaner Production, 105, 2015, pp 171-777 [24] Z Zhang, R Tanga, T Penga, L Taob, S Jia, “A method for minimizing the energy consumption of machining system: integration of process planning and scheduling”, Journal of Cleaner Production, 137, 2016, pp 1647-1662 [25] P Albertelli, A Keshari, A Matta, “Energy oriented multi cutting parameter optimization in face milling”, Journal of Cleaner Production, 137, 2016, pp 1602-1618 [26] K He, R Tang, Z Zhang, W Sun, “Energy Consumption Prediction System of Mechanical Processes Based on Empirical Models and Computer-Aided Manufacturing”, Journal of Computing and Information Science in Engineering, 16, 2016, p 1-10 [27] R S Altıntaş, M Kahya, H O Unver, “Modelling and optimization of energy consumption for featurea based milling”, Int J Adv Manuf Technol, 2016, pp 1-19 [28] S Borgia, P Albertelli, G Bianchi, “A simulation approach for predicting energy use during general milling operations”, Int J Adv Manuf Technol, 2016, pp 1-15 [29] W Cai, F Liu, X N Zhou, J Xie, “Fine energy consumption allowance of workpieces in the mechanical manufacturing industry”, Energy, 114, 2016, pp 623-633 [30] A Li, Q Xiao, Y Tang, L Li, “A method integrating Taguchi, RSM and MOPSO to CNC machining parameters optimization for energy saving”, Journal of Cleaner Production, 135, 2016, pp 263-275 [31] F Ma, H Zhang, H Cao, K K B Hon, “An energy consumption optimization strategy for CNC milling”, Int J Adv Manuf Technol, 2016, pp 1-12 [32] T Peng, X Xu, “An interoperable energy consumption analysis system for CNC machining”, Journal of Cleaner Production, 140, 2017, pp 1828-1841 [33] K He, R Tanga, M Jin, “Pareto fronts of machining parameters for trade-off among energy consumption, cutting force and processing time”, Int J Production Economics, 185, 2017, pp 113-127 [34] L Li, C Li, Y Tang, Q Yi, “Influence Factors and Operational Strategies for Energy Efficiency Improvement of CNC Machining”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-30 [35] H Wang, R Y Zhong, G Liu, W Mu, X Tian, D Leng, “An optimization model for energy-efficient machining for sustainable production”, Journal of Cleaner Production, 232, 2019, pp 1121-1133 [36] F Han, L Li, W Cai, C Li, X Deng, J W Sutherland, “Parameters optimization considering the trade-off between cutting power and MRR based on Linear Decreasing Particle Swarm Algorithm in milling”, Journal of Cleaner Production 262, 2020, pp 1-10 [37] T Bherendt, A Zein, S Min, “Development of an energy consumption monitoring procedure for machine tools”, CIRP Annals - Manufacturing Technology, 61, 2012, pp 43-46 [38] U Gotze, H J Koriah, A Kolesnikov, R Lindner, J Paetzold, “Integrated methodology for the evaluation ofthe energy- and costeffectiveness of machine tools”, CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 5, 2012, pp 151-163 [39] Y He, Y Lia, T Wu, J W Sutherland, “An energy-responsive optimization method for machine tool selection and operation sequence in flexible machining job shops”, Journal of Cleaner Production, 2014, pp 1-10 [40] C G Liu, J Yang, J Lian, W J Li, S Evans, Y Yin, “Sustainable performance-oriented operational decision-making of singlemachine systems with deterministic product arrival time”, Journal of Cleaner Production, 85, 2014, pp 318-330 [41] J Lv, R Tang, W Tang, Y Liu, Y Zhang, S Jia, “An investigation into reducing the spindle acceleration energy consumption of machine tools”, Journal of Cleaner Production, 2016, pp 1-10 Đào Văn Dưỡng, Lại Anh Tuấn, Đỗ Tiến Lập, Dương Xuân Biên 24 [42] J Lv, R Tang, W Tang, Y Liu, Y Zhang, S Jia, “An investigation into reducing the spindle acceleration energy consumption of machine tools”, Journal of Cleaner Production, 143, 2017, pp 794-803 [43] Q Yi, C Li, Q Ji, D Zhu, Y Jin, L Li, “Design optimization of lathe spindle system for optimum energy efficiency”, Journal of Cleaner Production, 2019, pp 1-26 [44] Y Oda, M Mori, K Ogawa, S Nishida, M Fujishima, T Kawamura, “Study of optimal cutting condition for energy efficiency improvement in ball end milling with tool-workpiece inclination”, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 61, 2012, pp 119-122 [45] N Liu, Y F Zhang, W F Lu, “A hybrid approach to energy consumption modelling based on cutting power: a milling case”, Journal of Cleaner Production, 104, 2015, pp 264-272 [46] M P Sealy, Z Y Liu, D Zhang, Y B Guo, Z Q Liu, “Energy consumption and modeling in precision hard milling”, Journal of Cleaner Production, 135, 2016, pp 1591-1601 [47] R Kumar, P S Bilga, S Singh, “Multi objective optimization using different methods of assigning weights to energy consumption responses, surface roughness and material removal rate during rough turning operation”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-26 [48] H Zhang, Z Deng, Y Fu, L Wan, W Liu, “Optimization of process parameters for minimum energy consumption based on cutting specific energy consumption”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-20 [49] C Shoba, D S Prasad, A Sucharitaa, M Abishek, M S Koundinya, “Investigation of Surface Roughness, Power Consumption, MRR and Tool wear while turning hybrid composites”, Materials Today: Proceedings, 5, 2018, pp 16565-16574 [50] A M Khan, M Jamil, K Salonitis, S Sarfraz, W Zhao, N He, M Mia, G Zhao, “Multi-Objective Optimization of Energy Consumption and Surface Quality in Nanofluid SQCL Assisted Face Milling”, Energies, 2019, pp 01-22 [51] K N Shi, J X Ren, S B Wang, N Liu, Z M Liu, D.H Zhang, W F Lu, “An improved cutting power-based model for evaluating total energy consumption in general end milling process”, Journal of Cleaner Production, 231, 2019, pp 1330-1341 [52] J Zhao, J Zhao, L Li, Y Wang, J W Sutherland, “Impact of surface machining complexity on energy consumption and efficiency in CNC milling”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2019, pp 1-15 [53] A Balasubramanian, S Venkatesan, “Optimization of process [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] parameters using response surface methodology for the removal of phenol by emulsion liquid membrane”, Polish Journal of Chemical Technology, 14, 1, 2012, pp 46-49 O I Avram, P Xirouchakis, “Evaluating the use phase energy requirements of a machine tool system”, Journal of Cleaner Production, 19, 2011, pp 699-711 K Xu, M Luo, K Tang, “Machine based energy-saving tool path generation for five-axis end milling of freeform surfaces”, Journal of Cleaner Production, 139, 2016, pp 1207-1223 I F Edem, P T Mativenga, “Modelling of energy demand from computer numerical control (CNC) toolpaths”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-39 W Lee, S H Kim, J Park, B K Min, “Simulation-based machining condition optimization for machine tool energy consumption reduction”, Journal of Cleaner Production, 150, 2017, pp 352-360 L Li, X Deng, J Zhao, F Zhao, J W Sutherland, “Multi-objective optimization of tool path considering efficiency, energy-saving and carbon-emission for free-form surface milling”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-21 S J Shin, J Woo, S Rachuri, “Energy efficiency of milling machining: Component modeling and online optimization of cutting parameters”, Journal of Cleaner Production, 2017, pp 1-36 R Schlosser, F Klocke, D Lung, “Sustainabilty in Manufacturing – Energy Consumption of Cutting Processes”, Advances in Sustainable Manufacturing: Proceedings of the 8th Global Conference 85 on Sustainable Manufacturing, 2011, SpringerVerlag Berlin Heidelberg, pp 85-89 C Zhang, W Li, P Jiang, P Gu, “Experimental investigation and multiobjective optimization approach for low-carbon milling operation of aluminum”, J M ech anical Engineer ing Science, 2016, pp 2753-2772 J Yan, L Li, “Multi-object Optimization of milling parameters – the trade-offs between energy, production rate and cutting quality”, Journal of Cleaner Production, 52, 2013, pp 462-471 T Peng, X Xu, “Energy-efficient machining systems: A critical review”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2014, pp 1-30 I Hanafi, A Khamlichi, F M Cabrera, E Almansa, A Jabbouri, “Optimizing of cutting conditions for sustainable machining of PEEK-CF30 using TiN tools”, Journal of Cleaner Production, 33, 2012, pp 01-09 (BBT nhận bài: 29/4/2020, hoàn tất thủ tục phản biện:05/8/2020)