Báo cáo đề tài PPTN Phương pháp Taguchi trong thiết kế thí nghiệm

Báo cáo đề tài PPTN Phương pháp Taguchi thiết kế thí nghiệm Nhóm ME-GU Nguyễn Văn Đạt – k64 Ngơ Dương Trường – k64 Hồng Văn Cường – k64 I Nội dung I Giới thiệu chung II Phương pháp Taguchi III Ví dụ thực tế I Giới thiệu chung 1.1 Genichi Taguchi - Chuyên môn : Kĩ thuật thống kê - Sự nghiệp : - Từng theo học cao đẳng công nghệ dệt may Kiryu Genichi Taguchi ( 1924 – 2012 ) - Là thành viên Electrical Communications Lab Nippon Telegraph and Telephone Corporation - Được biết đến : Taguchi methods ( Phương pháp áp dụng số liệu thống kê để nâng cao chất lượng ) - Toyota công ty áp dụng ý tưởng ông I Giới thiệu chung 1.2 Taguchi methods - Mục đích : - Là điều chỉnh thông số đến mức tối ưu để trình ( sản phẩm) ổn định mức chất lượng tốt - Phương pháp Taguchi sử dụng dãy số trực giao quy hoạch - Do đó: Cho phép sử dụng tối thiểu thí nghiệm cần nghiên cứu ảnh hưởng Từ nhanh chóng điều chỉnh thông số tiến đến tối ưu nhanh I Giới thiệu chung 1.2 Taguchi methods - Phương pháp Taguchi bổ sung cho phương pháp quy hoạch thực nghiệm toàn phần (TNT) riêng phần (TRT) - Phương pháp Taguchi dựa ma trận thực nghiệm trực giao xây dựng trước phương pháp để phân tích đánh giá kết - Các nhân tố 2, 3, 4, 5,….8 giá trị - Phương pháp Taguchi sử dụng tốt với số nhân khảo sát từ đến 50, số tương tác có số nhân tố có ý nghĩa II Phương pháp Taguchi - Nếu giá trị đáp ứng yi cần đạt “Lớn tốt hơn” thì: 2.1 Taguchi methods S =−10 log 10 ¿ N - Phương pháp Taguchi sử dụng tỷ số tín - Nếu giá trị đáp ứng yi cần đạt “Nhỏ tốt hơn” thì: S   hiệu/nhiễu (signal-to-noise) S/N chuyển đổi từ hàm số mát L = k (y - m)2, L mát sai lệch giá trị đáp ứng y nhận N so với giá trị đáp ứng m mong muốn, k =− 10 log 10 ¿ số Tỷ số S/N xây dựng - Nếu giá trị đáp ứng yi cần đạt “Đánh giá ảnh hưởng nhân tố” chuyển đổi để tính tốn cho trường hợp   chính: - Với: n, s, ȳ số thí nghiệm lặp, độ lệch chuẩn giá trị trung bình Trong trường hợp, tỷ số S/N lớn đặc tính 𝑦 i2 S =10 log 10 ( ) N si = II Phương pháp Taguchi 2.2 Các bước thực B1: Chọn nhân tố độc lập (Factors), biến điều khiển (Control Variable) biến đáp ứng (Response – thông số đầu ra), hàm mục tiêu (Objective Function) B2: Xác định miền giá trị nhân tố ảnh hưởng đến mục tiêu (đáp ứng), quan hệ có nhân tố (bậc tự - Degree of Freedom) phân bố toàn miền giá trị nhân tố thành mức (Level), ví dụ Bảng 3.1 Hình 3.3   II Phương pháp Taguchi 1.2 Các bước thực B3: Tạo (chọn) dạng ma trận quy hoạch thực nghiệm tùy vào số nhân tố số mức giá trị, ví dụ L9 Bảng 3.2: cột nhân tố, hàng thí nghiệm (n) Mục 7.2, phụ thuộc số mức giá trị số nhân tố B4:  Tiến hành thực nghiệm để thu thập số liệu giá trị đáp ứng (thông số đầu ra) Trong số trường hợp thực nghiệm ta lặp n lần Phân tích thống kê liệu thực nghiệm II Phương pháp Taguchi 1.2 Các bước thực B5: Phân tích số liệu theo tỉ số S/N, phụ thuộc vào mục tiêu “lớn tốt - Higher-thebetter”, “Nhỏ tốt - Lower-the-better” “Đánh giá ảnh hưởng nhân tố” ta sử dụng Công thức (7.1) đến (7.3) Sau xác định giá trị thí nghiệm tối ưu nhân tố B7: Tính toán lại hàm mục tiêu theo giá trị nhân tố tối ưu kiểm chứng thực nghiệm Đây bước bổ sung, bước tính đến ảnh hưởng nhân tố theo tỷ số S/N Chú ý: Lấy theo giá trị trung bình đáp ứng nhân tố mức giá trị (Level) B6:  Để xác định ảnh hưởng nhân tố đến kết đầu ta sử dụng phân tích giá trị trung bình (ANalysis of Mean - ANOM) phân tích phương sai (ANalysis of Variance ANOVA), xác định mức độ ảnh hưởng nhân tố đến kết đầu Kết bước trình bày tương ứng Bảng 7.3 II Phương pháp Taguchi 1.3 Ma trận quy hoạch - So sánh phương pháp Taguchi với phương pháp quy hoạch thực nghiệm khác theo Bảng 4.1 10 II Phương pháp Taguchi 1.3 Ma trận quy hoạch 11 II Phương pháp Taguchi 1.3 Ma trận quy hoạch 12 III Ví dụ thực tế 3.1 Ví dụ thực tế - Trong ví dụ nghiên cứu ảnh hưởng nhân tố đến độ nhám bề mặt phay máy CNC - Xác định nhân tố, tiêu chí đánh giá chất lượng - Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng độ nhám bề mặt là: Vân tốc cắt (V), lượng chạy dao (S) chiều sâu cắt (h) Ngoài nhân tố trên, chất lượng bề mặt chịu ảnh hưởng nhân tố khác như: Vật liệu gia cơng, đường kính dao cắt, giá trị dao, kích thước dao, vật liệu sao, loại máy, độ cứng máy,… - Nhân tố gây nhiễu : Chất lượng vật liệu gia công, yếu tố gá đặt, kẹp chặt, độ mâm cặp, tay nghề người gia cơng… 13 III Ví dụ thực tế 3.1 Ví dụ thực tế - Lựa chọn bảng trực giao, ma trận quy hoạch thực nghiệm - Nếu quy hoạch thực nghiệm toàn phần ta cần N = 33 = 27 thí nghiệm - Đối với quy hoạch Taguchi ta chọn ma trận quy hoạch trực giao L9 với N = 33-1 = thí nghiệm Mỗi thí nghiệm lặp lại n = lần đo độ nhám - Việc đánh giá tỷ lệ S/N giúp nhà công nghệ biết xu hướng mức độ ảnh hưởng thông số đến độ nhám gia cơng Từ nhận biết giúp nhà nghiên cứu nhanh chóng tìm thơng số chế độ cắt phạm vi cần tác động để tìm thơng số công nghệ gia công tốt Đồng thời từ đánh giá riêng lẻ ảnh hưởng thông số công nghệ tối ưu cho chất lượng chi tiết sau gia cơng - Theo tính giá trị cột S/N: Yêu cầu đặt sản phẩm sau q trình gia cơng đạt độ nhám bề mặt thấp nhất, công thức chọn theo công thức: S =− 10 log 10 ¿ N 14 III Ví dụ thực tế 3.2 Thực Minitap 15 III Ví dụ thực tế 3.2 Thực Minitap Giá trị trung bình mức giá trị nhân tố Bảng 6.3 xác định theo Cơng thức: Nghiên cứu mục đích tìm thông số công nghệ cho độ nhám bề mặt nhỏ v3s1h1 (Ra = 2.48889 µm) với vận tốc v = 75 m/min, lượng đưa phôi s = 0,18 mm/vg chiều sâu cắt h = 0,2 mm 16 III Ví dụ thực tế 3.2 Thực Minitap Giá trị trung bình mức giá trị nhân tố Bảng 6.3 xác định theo Cơng thức: Nghiên cứu mục đích tìm thơng số công nghệ cho độ nhám bề mặt nhỏ v3s1h1 (Ra = 2.48889 µm) với vận tốc v = 75 m/min, lượng đưa phôi s = 0,18 mm/vg chiều sâu cắt h = 0,2 mm 17 III Ví dụ thực tế 3.2 Phương trình bậc 18 III Ví dụ thực tế 3.2 Phương trình bậc hai Để thu PTHQ bậc ta tiến hành thêm thí nghiệm tâm với kết trung bình y10 = 6,1 µm y11 = 6,2 µm Xử lý Minitab ta có kết sau: Nhập ma trận quy hoạch kết vào Minitab, sau Stat menu chọn DOE> Response Surface > Define Custom Response Surface Design… 19 III Ví dụ thực tế 3.2 Phương trình bậc hai 20 III Ví dụ thực tế 3.2 Phương trình bậc hai Theo phân tích tỷ lệ S/N phần mềm Minitab với kết phân tích cho Hình 6.5 ta có mức độ ảnh hưởng thông số công nghệ đến độ nhám bề mặt Như phay máy phay CNC kết thực nghiệm cho thấy lượng chạy dao có ảnh hưởng lớn đến độ nhám bề mặt Tương tự chiều sâu cắt tăng làm gia tăng độ nhám bề mặt, nhiên mức độ ảnh hưởng nhỏ (độ dốc nhỏ) 21 III Ví dụ thực tế 3.2 Phương trình bậc hai Để tìm miền giá trị thơng số cơng nghệ hợp lý, ví dụ tìm miền thơng số v s h = 0,35mm để µm ³ Ra ³ µm (Hình 7.10) Stat menu chọn DOE > Response Surface > Overlaid Contour Plot… 22 CẢM ƠN CÔ VÀ CÁC BẠN ĐÃ CHÚ Ý LẮNG NGHE! 23 24