TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC Bộ mơn: Công nghệ Nhiệt-Điện lạnh CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc Trang 5 TRƯỜNG ĐH SƯ PHẠM KỸ THU
TỔNG QUAN
Giới thiệu đề tài nghiên cứu
1.1.1 Lý do chọn đề tài:
Tiềm năng ứng dụng thiết kế sinh học trong cuộc sống là vô cùng lớn, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ nhiệt-điện lạnh như thông gió, điều hòa không khí, bơm quạt và tuabin gió.
Thiết kế sinh học mang đến nhiều ý tưởng và công nghệ tiên tiến cho tương lai, giúp giải quyết các vấn đề như khả năng tự sửa chữa, chống ăn mòn, chống thấm nước, tự lắp ráp và khai thác năng lượng mặt trời.
Nhiều nhóm tác giả trong và ngoài nước đã nghiên cứu về quả chò, nhưng khả năng và các tính chất khí động học của nó vẫn chưa được khai thác sâu Điều này lý giải vì sao đề tài này được lựa chọn cho nghiên cứu.
1.1.2 Mục đích, đối tượng, phạm vi nghiên cứu:
- Trong bài luận văn này nhóm chúng em nghiên cứu và tìm hiểu về khí động học của quả chò
- Bằng phương pháp thiết kế thực nghiệm (Design of Experiment, DOE) đã được dùng để phân tích và đánh giá
- Đối tượng được nghiên cứu là quả chò nâu (Dipterocarpus retusus)
Hình 1.1: Quả chò nâu (Dipterocarpus retusus)
Nhóm chúng em nghiên cứu sự ảnh hưởng của kích thước quả chò đến thời gian rơi của nó Dựa trên thiết kế sinh học của quả chò, chúng em mong muốn xác định mô hình tối ưu cho khả năng động học của quả chò thông qua việc phân tích thời gian rơi.
Giới thiệu về thiết kế sinh học
1.2.1 Khái niệm về thiết kế sinh học:
Thiết kế sinh học, hay còn gọi là mô phỏng sinh học (Biomimétique), là một lĩnh vực mới mẻ tập trung vào việc áp dụng các nguyên tắc kỹ thuật từ thiên nhiên nhằm phát triển vật liệu và công nghệ mới.
Thiết kế sinh học là một lĩnh vực khoa học nghiên cứu chức năng, đặc điểm và hiện tượng của sinh vật trong tự nhiên Ngành này mô phỏng các khả năng đặc biệt của sinh vật để phát triển và chế tạo các hệ thống kỹ thuật và công nghệ hiện đại, nhằm cải thiện hoạt động và đáp ứng nhu cầu của con người.
Phỏng sinh học là phương pháp sao chép có ý thức các hiện tượng và cơ chế của sinh vật tự nhiên cùng hệ sinh thái, coi thiên nhiên như nguồn dữ liệu và giải pháp cho các vấn đề Áp lực tiến hóa buộc sinh vật tối ưu hóa các giải pháp sinh học để thích nghi với môi trường biến đổi, khiến phỏng sinh học trở thành một ngành khoa học hấp dẫn và đa dạng Dựa trên các cấp độ sinh học của động vật hoặc thực vật, phỏng sinh học có thể được phân loại thành nhiều lĩnh vực khác nhau.
3 cấp độ phỏng sinh học:
- Bắt chước phương pháp sản xuất trong tự nhiên
- Sao chép cấu trúc tìm thấy trong tự nhiên
Nghiên cứu nguyên tắc tổ chức từ hành vi xã hội của sinh vật, như sự sống theo bầy của loài chim và kỷ cương tổ chức của đàn ong, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà các loài này tương tác và hợp tác trong môi trường sống của chúng Những hành vi này không chỉ giúp duy trì sự sống mà còn tạo ra các mô hình tổ chức hiệu quả, có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống con người.
1.2.2 Các nghiên cứ sinh học trên thế giới:
“Mắt mèo” - an toàn giao thông:
Vào năm 1934, Percy Shaw đã lái xe trên một con đường tối tăm và nếu không nhờ ánh sáng từ đôi mắt của một chú mèo hoang bên đường, ông có thể đã bị lạc tay lái tại khúc quanh Mắt mèo, với con ngươi mở rộng trong bóng tối và lớp phản chiếu sau võng mạc, có khả năng phản xạ ánh sáng rất mạnh, giúp chúng nhìn thấy tốt hơn vào ban đêm.
Mắt mèo, được phát minh bởi Percy, là thiết bị phản quang được lắp đặt trên các tuyến đường để cải thiện an toàn giao thông vào ban đêm Thiết kế của nó mô phỏng cấu trúc đôi mắt của loài mèo, với hai gương phản xạ nhỏ trong một núm cao su, giúp báo hiệu các khúc quanh trên những đoạn đường cong không có đèn đường Hiện nay, mắt mèo đã trở thành một ứng dụng phổ biến trong giao thông, giúp người lái xe dễ dàng nhận diện đường đi trong bóng tối.
Tòa nhà Ascent, tọa lạc gần cầu Roebling tại Cincinnati, Mỹ, được thiết kế bởi kiến trúc sư Daniel Libeskind, người đã giành giải nhất Masterplan trong cuộc thi thiết kế lại Trung tâm thương mại thế giới ở New York.
Hình 1.2: Tòa nhà Ascent ở Mỹ [4]
Công trình đạt giải thưởng America Property Awards, được xây dựng với chi phí khoảng 50 triệu USD bên bờ sông Ohio và hoàn thành vào năm 2008 Mái nhà hình trăng lưỡi liềm được thiết kế lấy cảm hứng từ môi trường tự nhiên, mang đến cho khách tham quan tầm nhìn toàn cảnh thành phố Thiết kế của tòa nhà phản ánh đặc điểm tự nhiên, kết nối giữa trời và đất của khu vực đô thị.
Đền Bahái Faith ở New Delhi, Ấn Độ, được thiết kế bởi kiến trúc sư Fariborz Sahba và hoàn thành vào năm 1986, là một công trình kiến trúc lộng lẫy, thể hiện quan điểm về tôn giáo thân thiện và kỳ diệu.
Hình 1.4: Đền Bahái Faith tại Ấn Độ [5]
Ngôi đền là biểu tượng của sự kết hợp giữa văn hóa, triết học và tôn giáo, mang đến một vẻ đẹp đơn giản, gần gũi và trong sáng Với hình dáng hoa đặc trưng, ngôi đền đã trở thành một điểm thu hút nổi bật trong thành phố Tòa nhà này không chỉ là nơi thờ cúng mà còn là một tác phẩm nghệ thuật độc đáo, thu hút du khách đến chiêm ngưỡng.
Đền Hoa Sen, với 27 "cánh hoa" bằng đá cẩm thạch được sắp xếp thành các nhóm ba, tạo thành chín cạnh và chín cửa mở ra sảnh trung tâm cao hơn 40 mét, có sức chứa 2.500 người Công trình này đã nhận nhiều giải thưởng kiến trúc và được giới thiệu trong hàng trăm bài báo và tạp chí Theo báo cáo của CNN năm 2001, đền Hoa Sen là tòa nhà được truy cập nhiều nhất trên thế giới.
Khóa Velcro – đột phá trong ngành may mặc:
Khóa Velcro, được phát minh bởi kỹ sư Thụy Sĩ George de Mestral vào năm 1941, xuất phát từ trải nghiệm của ông trong một chuyến đi săn ở vùng Alps Sau khi phải nhổ những quả ngưu bàng dính trên bộ lông chó, ông đã nhận ra cơ chế bám dính độc đáo của chúng.
Hình 1.5: Khóa velcro được thiết kế dựa theo trái ngưu bàng [3]
Thiết kế mũi tàu siêu tốc Nhật Bản
Khi nâng cấp hệ thống tàu siêu tốc, các kỹ sư Nhật Bản đối mặt với thách thức lớn là tiếng ồn do chuyển động không khí đột ngột tại mũi tàu Khi tàu vào đường hầm, hiện tượng "tiếng bom trong đường hầm" phát sinh, có thể gây hại cho cấu trúc hầm Đội ngũ thiết kế xác định nguyên nhân chính là hình dạng chóp mũi tàu quá tù, và để giảm tiếng nổ cũng như cải thiện khí động học, họ cần một thiết kế mũi tàu ít chịu lực cản hơn Cuối cùng, ý tưởng thiết kế mô phỏng mỏ chim bói cá đã được đưa ra.
Hình 1.6: Chim bói cá và tàu Shinkansen [5]
Chim bói cá có mỏ chuyên dụng giúp chúng bắt cá hiệu quả mà không làm nước văng lên nhiều Tàu siêu tốc thế hệ mới 500 Series đạt vận tốc cao hơn 10%, tiết kiệm 15% điện năng và quan trọng nhất là không gây ra tiếng nổ.
Thiết kế máy bay dựa trên cánh của loài chim:
Giới thiệu về cây chò
Tên gọi: Chò nâu (tên khoa học: Dipterocarpus retusus) là cây được biết đến rộng rãi nhất trong chi Dầu (Dipterocarpus) Cây cho gỗ và nhựa dầu
Chi Dầu (Dipterocarpus) là một chi thực vật có hoa thuộc họ Dầu (Dipterocarpaceae), với khoảng 70 loài chủ yếu phân bố ở Đông Nam Á Chúng đóng vai trò quan trọng trong các rừng dầu và tên khoa học của chi này có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp, mang nghĩa "quả hai cánh".
Cây chò nâu trưởng thành có thân màu nâu bạc, với vỏ nứt dọc đặc trưng và bạnh vè Thân cây tròn, thẳng, có chiều cao trung bình khoảng 35m và đường kính có thể đạt tới 180cm.
Cây chò có thân tròn và dài, với đường kính khoảng 80cm – 90cm, chủ yếu được sử dụng trong ngành công nghiệp đồ gỗ Gỗ chò thường có màu vàng nhạt hoặc hơi hồng, trong khi lõi gỗ có màu nâu đậm.
Cây chò nâu sở hữu lá lớn, hình bầu dục với màu xanh nhạt Khi trưởng thành, lá của cây sẽ nhỏ hơn và có hình dạng trái xoan, với hai mặt gân lá được phủ lông hình sao.
- Hoa cây gỗ chò màu vàng nhạt, thường mọc ở đầu cành hoặc nách lá Hoa có hương thơm nhẹ vô cùng dễ chịu
Quả chò hình trứng với mũi nhọn và màu xanh xám, có đường kính khoảng 5mm và dài từ 13mm đến 16mm, thường có 5 cánh không đều Quả thường chứa 3 – 4 hạt, khi còn non có màu hồng nhạt và khi khô chuyển sang màu nâu sẫm Cây chò thường bắt đầu ra quả khi đạt trên 10 năm tuổi, với mùa chín rơi vào tháng 7 và tháng 8.
Ứng dụng của câu chò tại Việt Nam:
- Thân cây chò chỉ chắc, dài và thẳng nên được dùng làm cột nhà cho các thiết kế xây dựng nhà gỗ hay nhà sàn
- Cây chò còn dùng làm đồ nội thất văn phòng, nhà ở, …có thể kể đến như bàn ghế, khung cửa, cầu thang, giường ngủ …
- Một số nơi trồng chò chỉ ngoài giá trị kinh tế còn trồng cây chò thành rừng phòng hộ
Cây chò được trồng phổ biến tại các khu sinh thái, khu du lịch, trường học, biệt thự và sân vườn, không chỉ mang lại bóng mát mà còn làm đẹp cho cảnh quan xung quanh.
Tổng quan về thiết bị khí động lực học
Khí động lực học là môn học nghiên cứu dòng chảy của chất khí, được khởi xướng bởi George Cayley vào thế kỷ 19 Môn học này giải quyết các vấn đề liên quan đến tính toán các đặc tính của dòng chảy, bao gồm vận tốc, áp suất, mật độ và nhiệt độ, tùy thuộc vào không gian và thời gian Hiểu rõ các đặc tính này cho phép tính toán chính xác hoặc xấp xỉ các lực và mômen lực tác động lên hệ thống dòng chảy.
Môn khí động lực học kết hợp phân tích toán học và kết quả thực nghiệm, đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế các phương tiện vận tải như máy bay và ô tô, đặc biệt là những phương tiện yêu cầu đạt được tốc độ cao.
1.4.2 Phân loại các thiết bị khí động lực học
Khí động lực học được phân loại thành hai loại chính: khí động học ngoại biên và khí động học nội biên Khí động học ngoại biên nghiên cứu dòng chảy xung quanh các vật thể rắn, với ứng dụng trong việc tính toán lực nâng và lực kéo của cánh máy bay, cũng như lực hãm ở mũi tên lửa Ngược lại, khí động học nội biên tập trung vào dòng khí trong các động cơ phản lực và ống dẫn của máy điều hòa không khí.
Khí động lực học được phân loại dựa trên tỉ số giữa vận tốc dòng chảy và vận tốc âm thanh Nếu vận tốc dòng chảy nhỏ hơn vận tốc âm thanh, môn học được gọi là dưới âm tốc Ngược lại, nếu vận tốc lớn hơn vận tốc âm thanh, nó được xem là siêu thanh Cuối cùng, nếu vận tốc vượt xa vận tốc âm thanh nhiều lần, thì được phân loại là cực siêu thanh.
Độ nhớt đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại dòng chảy Trong một số trường hợp, ảnh hưởng của độ nhớt có thể không đáng kể, khiến dòng chảy được xem là không có độ nhớt Ngược lại, khi độ nhớt không thể bỏ qua, dòng chảy sẽ có tính chất nhớt rõ rệt.
1.4.3 Ứng dụng của nghiên cứu khí động học quả chò:
Thời gian rơi của quả chò được tối ưu hóa giúp xác định sức cản, khả năng nâng, và tốc độ quay, từ đó ứng dụng vào thiết kế các profile cánh quạt, tuabin và bơm Điều này nhằm giảm thiểu lực cản và độ ồn, đồng thời cải thiện hiệu suất hoạt động.
Hình 1.9: Profile cánh quạt được phát triển qua các năm từ 1908-1944
Trực thăng và máy bay có thể bay lên nhờ lực nâng khí động học, hay còn gọi là lực nâng Zhukovski, được tạo ra từ sự chênh lệch áp suất không khí giữa mặt trên và mặt dưới của cánh nâng Để tạo ra lực nâng, cánh nâng cần có thiết diện không đối xứng, với đường biên mặt trên lớn hơn mặt dưới, được gọi là hình dạng cánh khí động học Khi không khí chảy quanh cánh khí động, lực nâng sẽ xuất hiện cùng với lực cản Các hình dạng khí động học có hiệu suất tốt nhất là những hình dạng tạo ra lực nâng cao và lực cản thấp.
Nghiên cứu khí động học quả chò không chỉ giúp tối ưu hóa profile cánh máy bay hiện tại mà còn mở ra khả năng thiết kế hiệu quả cho các loại cánh khác như tuabin và cánh quạt bơm.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các nghiên cứu về quả chò trên thế giới
2.1.1 Nghiên cứu chuyển động thẳng đứng của quả chò bằng phần mềm Tracker:
Thammarong Eadkong và cộng sự đã thực hiện một nghiên cứu về chuyển động thẳng đứng của quả chò tại một trường đại học ở Thái Lan, được công bố vào ngày 19/2/2020 Nghiên cứu này phân tích và thực nghiệm điều tra chuyển động của quả chò, với giả định rằng lực cản chỉ phụ thuộc vào vận tốc Nhóm nghiên cứu đã phát triển phương trình chuyển động để xác định các tham số vật lý liên quan và đưa ra giải pháp chính xác Họ cũng xem xét tác động của không khí và lực cản lên vật thể đang rơi, sử dụng phần mềm tracker để phân tích quá trình rơi và tạo sơ đồ minh họa cho hình thái chuyển động thẳng đứng của quả chò.
Trong nghiên cứu, sơ đồ minh họa trạng thái rơi của quả chò cho thấy rằng các giải pháp dự đoán đã được phát triển phù hợp với dữ liệu thực nghiệm Điều đáng chú ý là toàn bộ quỹ đạo rơi của quả chò có thể được mô tả chính xác thông qua những giải pháp này.
2.1.2 Nghiên cứu tính chất vật lý quá trình bay của quả Tiriplaris samaras:
Nghiên cứu của Celso L Ladera và cộng sự tại trường đại học Simón Bolívar, Caracas, Venezuela, tập trung vào khả năng di chuyển của quả Triplaris samaras Đây là một dạng chuyển động cơ học được nghiên cứu kỹ lưỡng, mang lại cơ hội ứng dụng cả cơ học trung gian và cơ học phân tích vào hiện tượng tự nhiên này.
Hình 2.2: Hình dáng của triplaris Samaras ở tư thế thẳng đứng
Mô hình lý thuyết về “chuyến bay” của samara được xây dựng dựa trên giả định đơn giản hóa theo Định luật II Newton (F = ma), trong đó m là khối lượng và a là gia tốc Các cánh hình vòm được thiết kế khum và nghiêng một góc nhỏ, tuy nhiên, độ khum và độ cong của chúng đã bị bỏ qua để đơn giản hóa toán học Mô hình này tương đương với ba cánh phẳng, nghiêng và có chiều rộng không đổi a, cho phép samara hạ xuống đất với trục quay gần như thẳng đứng và trùng với trục đối xứng chính Kết quả cho thấy mô hình của nhóm nghiên cứu đã đạt được thành công đáng kể.
Hình 2.3: Mô hình vật lý của Triplaris Samaras
Nghiên cứu đã phân tích chuyển động tịnh tiến theo phương thẳng đứng của samara, phân chia thành hai chế độ: chế độ đầu tiên ngắn không tuyến tính và chế độ đầu cuối đồng nhất Tốc độ dọc của thiết bị đầu cuối được đo thực nghiệm với độ chính xác cao Bắt đầu từ các giả thiết cơ bản và ứng dụng vật lý sơ cấp, một mô hình lý thuyết đã được xây dựng, có khả năng dự đoán chuyển động không thẳng và chế độ đầu cuối của samara.
Nghiên cứu về quả chò trong nước
Đến hiện tại, ở Việt Nam ta chưa có nghiên cứu nào cụ thể về quả chò.
Giới thiệu về phương pháp DOE (Design of experiment)
DOE (Design of Experiments) là công cụ phân tích đồng thời tác động của các yếu tố đầu vào và đầu ra Hiện nay, DOE đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn cải tiến của dự án 6Sigma và thường được áp dụng rộng rãi trong thiết kế sản phẩm cũng như thiết lập thông số vận hành trong quy trình sản xuất.
2.3.2 Nguyên lý: Để thực hiện DOE, người ta tiến hành một loạt các chạy thử với sự thay đổi các yếu thay đổi tương ứng Dữ liệu được thu thập cho mỗi lần chạy thử để phân tích ảnh hưởng của chúng đến đâu fra của quá trình và thông qua đó lựa chọn và thiết lập mức giá trị tối ưu cho các yếu tố đầu vào để tối ưu hóa kết quả đầu ra [9]
Các yếu tố đầu vào trong thiết kế sản phẩm bao gồm các thông số kỹ thuật và điều kiện vận hành của máy móc, như nhiệt độ và áp suất Tóm lại, phương pháp DOE (Thiết kế thí nghiệm) có thể giúp giải đáp nhiều câu hỏi quan trọng liên quan đến hiệu suất và tối ưu hóa quy trình.
Các yếu tố nào là yếu tố chính của quá trình sản xuất
Những giá trị nào (của giá trị thông số đầu vào) sẽ mang lại kết quả đầu ra tối ưu
Những gì là những yếu tố tác động chính lên đầu ra của quá tình sản xuất và tương tác giữa chúng như thế nào?
Những thiết lập nào của các yếu tố đầu vào sẽ mang lại sự ổn định cảu đầu ra của quá trình sản xuất
2.3.3 Ưu và nhược điểm của phương pháp DOE:
Phương pháp DOE cho phép chúng ta chủ động tạo ra các điều kiện thay vì chỉ chờ đợi hiện tượng xuất hiện Điều này giúp tính toán đầy đủ hơn các yếu tố và ảnh hưởng của chúng đối với đối tượng nghiên cứu.
Có thể lặp đi lặp lại nhiều lần thực hiện một mối quan hệ có tính quy luật và đảm bảo được tính tin cậy của đề tài
Phương pháp này không dễ thực hiện, yêu cầu sự chuẩn bị kỹ lưỡng về cả lý thuyết và công cụ Đôi khi, nó cần những thiết bị đặc biệt mà người sử dụng phải được đào tạo để sử dụng hiệu quả.
2.3.4 Phân loại phương pháp DOE:
Hình 2.4: Sơ đồ các phương pháp nghiên cứu cửa DOE
Công cụ này được sử dụng để thiết kế và phân tích các thử nghiệm, giúp đánh giá đồng thời ảnh hưởng của nhiều biến đầu vào đến một yếu tố đầu ra.
Khi thực hiện thiết kế thí nghiệm phân tích yếu tố (factorial DOE), các biến đầu vào được điều chỉnh đồng thời, cho phép xem xét chúng từ cả góc độ độc lập và tương tác lẫn nhau.
Response surface design là một phương pháp nâng cao của thiết kế factorial, cho phép tối ưu hóa thiết kế sản phẩm và các thông số vận hành trong quá trình sản xuất Công cụ này giúp người dùng hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố và phản ứng, từ đó cải thiện hiệu suất và chất lượng sản phẩm.
Respone surface design hay được dùng để tinh chỉnh mô hình thiết kế của
“factorial design” đặc biệt khi quan hệ giữa các biến số và kết quả đầu ra không phải là quan hệ tuyến tính
Thiết kế hỗn hợp là một hình thức đặc biệt của "Thiết kế bề mặt phản hồi", được sử dụng để thử nghiệm các sản phẩm có nhiều thành phần khác nhau dựa trên một hoặc một số tiêu chí chất lượng nhất định Chẳng hạn, khi thử nghiệm một loại bánh, các thành phần như bột, bột nở, sữa trứng và dầu ăn sẽ được xem xét kỹ lưỡng.
Phương pháp thiết kế và phân tích thử nghiệm cho phép tạo ra sản phẩm hoặc quy trình sản xuất với chức năng ổn định, bất chấp sự tác động của các yếu tố không mong muốn, được gọi là nhiễu tác động.
Trong quá trình sản xuất, việc kiểm soát tất cả các yếu tố tác động là điều không thể Nhiễu tác động hiện diện ở khắp nơi, ảnh hưởng đến từng sản phẩm và mọi quy trình sản xuất.
Tổng quát về Fatorial design DOE
2.4.1 Khái niệm và phân loại:
- Factorial design là một dạng thiết kế thử nghiệm, cho phép nghiên cứu tác động của một số yếu tố (factor) tới giá trị đầu ra (response)
Trong thiết kế thí nghiệm factorial, các yếu tố đầu vào được điều chỉnh đồng thời và kết hợp với nhau Phương pháp này giúp phân tích tác động riêng lẻ của từng yếu tố cũng như mối tương tác giữa chúng đối với kết quả đầu ra.
- Factorial design DOE phát huy thê mạnh khi quan hệ giữa các factor và response là quan hệ tuyến tính
Việc thêm các điểm "center points" vào các mức thử nghiệm trong thiết kế thí nghiệm phân tích (factorial DOE) giúp kiểm nghiệm đặc tính phi tuyến (quan hệ độ cong) của mối quan hệ giữa các biến số Tuy nhiên, không thể xây dựng mô hình thực nghiệm với các mức giá trị khác ngoài giá trị trung tâm và giá trị cực trị của các biến số.
- Khí quan hệ giữa các biến số và kết qur đầu ra là quan hệ đường cong (bậc 2) thì phải sử dụng các dạng DOE khác (response surface DOE)
- Trong factorial DOE, các biến số được tổ hợp theo nguyên lý sau:
Hình 2.5: Nguyên lý tổ hợp các biến số của factorial DOE
- Có 2 loại factorial design DOE:
Full factorial design DOE (tổ hợp tất cả các phương án)
Fraction factorial design DOE (tổ hợp một số phương án)
Hình 2.6: 2 phương pháp tổ hợp của factorial design DOE
- Factorial design DOE phát huy khi quan hệ giữa biến số và các kết quả là quan hệ tuyến tính;
- Factorial DOE cũng có thể được sử dụng khi dữ liệu response là dữ liệu dạng thuộc tính (attribute date);
- Factorial design DOE có thể dùng để lựa chọn các thông số thiết kế của sản phẩm cũng như các thông số vận hành cảu quá trình sản xuất
2.4.3 Sơ đồ quy trình tiến hành thí nghiệm (DOE Flow chart):
Các bước tiến hành thử nghiệm phương pháp DOE
Bước 1: Chọn các yếu tố đưa vào khảo sát (factor)
Lựa chọn các yếu tố khảo sát là bước quan trọng trong quá trình thực nghiệm Để xây dựng danh sách các yếu tố tương tác cần nghiên cứu, cần tiến hành phân tích sâu về vấn đề khảo sát và tham khảo các nghiên cứu trước đây từ cả trong và ngoài nước.
Bước 2: Chọn mức độ khảo sát (level):
Mức độ khảo sát cho các yếu tố chính cần được lựa chọn dựa trên ảnh hưởng của chúng đến đáp ứng Nếu các yếu tố này có ảnh hưởng tuyến tính, số mức độ cần chọn sẽ được xác định một cách cụ thể.
2 Tuy nhiên nếu ảnh hưởng là phi tuyến thì số mức độ cho các yếu tố này có thể là 3 hay 4 tùy thuộc mối quan hệ là bậc 2 hay bậc 3
Khi chưa xác định rõ mối quan hệ, nên chọn số mức độ là 2 Sau khi phân tích dữ liệu thí nghiệm, quyết định số mức độ sẽ dựa vào phần trăm đóng góp và sai số Bước 3 là phân tích dữ liệu thí nghiệm.
Đây là bước quan trọng trong việc tìm ra yếu tố ảnh hưởng đến vấn đề thí nghiệm
Trong thí nghiệm này nhóm đã sử dụng phần mềm minitab để hỗ trợ phân tích các yếu tố
Bảng 2.1: Factorial DOE bằng phần mềm minitab với 4 factor, và 3 level:
StdOrder RunOrder PtType Blocks A B C D Response
Phần mềm minitab
Minitab là phần mềm phân tích dữ liệu, chủ yếu phục vụ cho các chuyên gia Six Sigma Với giao diện dễ sử dụng và khả năng nhập dữ liệu đơn giản, Minitab trở thành lựa chọn phổ biến cho doanh nghiệp quy mô nhỏ, vừa và lớn Phần mềm này cung cấp giải pháp nhanh chóng và hiệu quả cho các nhu cầu phân tích trong hầu hết các dự án Six Sigma.
Minitab cung cấp công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả, giúp doanh nghiệp tìm ra giải pháp cho các vấn đề kinh doanh Dữ liệu đầu vào được đơn giản hóa, thuận tiện cho việc phân tích thống kê và thao tác với tập dữ liệu Các xu hướng, mô hình và biểu đồ được phân tích kỹ lưỡng để đưa ra kết luận chính xác Những câu trả lời từ phân tích được tối ưu hóa với các sản phẩm và dịch vụ cụ thể, hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh Công cụ Minitab bản quyền giúp việc giải quyết vấn đề trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn.
Hình 2.8: Giao diện phần mềm minitab 19
Phần mềm cung cấp tính năng thống kê cơ bản, bao gồm các loại kiểm tra thống kê như thống kê mô tả, phân tích tương quan và hiệp phương sai.
Đồ họa thông minh cho phép người dùng tạo ra nhiều loại biểu đồ thống kê đa dạng, bao gồm biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp, biểu đồ ma trận, biểu đồ biên và biểu đồ bong bóng.
Hồi quy là một công cụ thống kê mạnh mẽ giúp bạn xác định mối quan hệ giữa các biến Nó có nhiều dạng khác nhau như hồi quy tuyến tính, phi tuyến tính, thứ tự và danh nghĩa, cho phép người dùng áp dụng linh hoạt trong phân tích dữ liệu.
Phân tích phương sai: tức là bạn có thể dùng ANOVA để phân tích sự khác biệt giữa các phương tiện của nhóm
Phân tích hệ thống đo lường (MSA) là phương pháp toán học giúp xác định mức độ biến đổi trong quá trình đo lường Những biến đổi này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến phương sai tổng thể của quá trình, từ đó tác động đến độ chính xác và độ tin cậy của kết quả đo lường.
Dòng lệnh của Minitab là một công cụ hữu ích cho người dùng muốn mở rộng chức năng của phần mềm Với phiên bản Minitab 18, việc quản lý các lệnh riêng biệt trở nên dễ dàng hơn nhờ vào tính năng docked dòng lệnh, giúp tổ chức và theo dõi các lệnh trong suốt quá trình làm việc.
Thiết kế thử nghiệm cho phép xác định mối quan hệ nguyên nhân và kết quả, giúp bạn tạo ra và thử nghiệm các thiết kế khác nhau Bằng cách ghi lại tất cả các đầu ra liên quan, bạn có thể hoàn thiện và tối ưu hóa phương pháp của mình một cách hiệu quả.
Output Pane hiển thị danh sách các trang đầu ra và trang báo cáo trong dự án Các trang đầu ra bao gồm đồ thị và bảng sau khi phân tích được thực hiện Trang báo cáo thể hiện thông tin thu thập từ một hoặc nhiều trang đầu ra Bạn có thể tạo và chỉnh sửa báo cáo qua ứng dụng desktop, cũng như mở và xem báo cáo trên ứng dụng web.
THỰC NGHIỆM
Các bước tiến hành chọn mẫu và khai thác số liệu từ quả chò
3.1.1 Tiến hành thu thập mẫu thí nghiệm:
Để tiến hành thí nghiệm, bước đầu tiên là thu thập mẫu quả chò Nhóm nghiên cứu đã thu thập đa số mẫu quả chò trong khuôn viên trường, cùng với một số ít từ những con đường có cây chò gần trường.
Hình 3.1: Dãy cây chò trước khu D trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM
Bước 2: Chọn lựa quả có hình dạng hợp lý:
Nhóm đã thu thập nhiều mẫu quả chò và tiến hành chọn lọc những quả có biên dạng cánh tương đối đối xứng, đồng thời đảm bảo mặt cánh không bị hỏng hay rách.
3.1.2 Lấy số liệu quả chò:
Bước 1: Chuẩn bị dụng cụ làm thì nghiệm Để khai thác số liệu từ mẫu thì nghiệm cần chuẩn bị các công cụ để vệ sinh và đo đạc
Hình 3.3: Các dụng cụ cần cho thí nghiệm
- Cây cọ: dùng để vệ sinh mẫu
- Cân tiều ly điện tử: dùng để cân khối lượng mẫu thí nghiệm
- Thước đo độ: dùng để xác định góc cánh và chiều dài cánh của quả chò
- Thước thẳng 20cm: dùng để đo độ dài của cả quả chò
Bước 2: Vệ sinh mẫu quả chò:
Sau khi lựa chọn các mẫu quả chò cân xướng, nhóm đã tiến hành vệ sinh kỹ lưỡng để loại bỏ bụi bẩn và các thành phần khác bám trên quả chò Việc này nhằm đảm bảo rằng bước xác định khối lượng sẽ cho ra kết quả chính xác.
Hình 3.4: Vệ sinh mẫu quả chò sau khi chọn lựa
Bước 3: Xác định khối lượng quả chò:
Tiến hành cân khối lượng quả chò bằng cân tiều ly điện tử có định lượng 0.1g-3kg với sai số là 0,05g
Hình 3.5: Cân tiểu ly điện tử
Hình 3.6: Cân khối lượng quả chò và chia làm 3 loại để tiến hành thì nghiệm
Sau khi vệ sinh và xác định khối lượng các mẫu thí nghiệm thì ta thấy các mẫu có khối lượng từ 1.6~4.9g
Bảng 3.1: Khối lượng 81 mẫu quả chò sau khi cân:
26 3.3 53 2.7 80 2.8 Để tiến hành bước tiếp theo, nhóm chia các mẫu quả chò làm 3 loại theo khối lượng:
Bước 4: Đo chiều dài quả chò:
Hình 3.7: Xác định chiều dài quả chò
Bước 5: Xác định góc cánh của quả chò:
Nhóm xác định góc của quả chò bằng cách đo góc tạo bởi 2 cánh và lấy góc ở giữa độ dài cánh
Hình 3.8: Xác định góc cánh của quả
Bước 6: Xác định chiều dài và chiều rộng của cánh quả
Hình 3.9: Đo chiều dài cánh của quả chò
Hình 3.10: Đo chiều rộng cánh của quả chò.
Phân tích các yếu tố của quả chò
Sau khi thu thập các thông số, nhóm nghiên cứu đã xác định được giá trị lớn nhất và nhỏ nhất cho các yếu tố như khối lượng, chiều dài quả, góc cánh và chiều rộng cánh của quả.
Bảng 3.2: Phạm vi giá trị các yếu tố của mẫu thí nghiệm
CÁC YẾU TỐ KÝ HIỆU PHẠM VI GIÁ TRỊ
Sau khi kiểm tra và xem xét các mẫu thì nhóm đã chọn ra được 3 mức của các thông số quả chò:
Khối lượng của 81 mẫu quả chò được phân chia thành ba mức: 1.6~2.3g, 2.4~2.8g và 2.9~3.4g Qua phân tích, quả chò có khối lượng 2.1g, 2.8g và 3.2g chiếm tỷ lệ lớn trong tổng số mẫu, do đó nhóm nghiên cứu đã chọn ba giá trị này làm đại diện cho yếu tố khối lượng.
Nhóm đã xác định được 3 giá trị cho 3 mức của các yếu tố chiều dài quả, góc cánh và chiều rộng cánh, tương tự như cách đã thực hiện với khối lượng.
Bảng 3.3: Ba mức của các yếu tố quả chò
CÁC YẾU TỐ Ký hiệu LEVEL 1 LEVEL 2 LEVEL 3
3.2.1 Qui trình factorial DOE bằng minitab:
Lập phương án thực nghiệm:
- Quá trình lên phương án thực nghiệm cần tập trung vào các khía cạnh sau:
Xác định mục tiêu của thực nghiệm
Thiết lập các điều kiện thực nghiệm (còn gọi là các điểm thiết kế)
Chọn thông số cần đo lường
Sơ bộ xác định mô hình phân tích
Chọn thiết kế (phương án) thử nghiệm thích hợp
Việc xây dựng một phương án thực nghiệm chính xác đóng vai trò quan trọng trong thiết kế sản phẩm và quy trình sản xuất.
(1) Khởi động phần mềm minitab >>Vào Stat/DOE/Factorial/Create Factorial Design
Hình 3.12: Tiến hành thiết lập các điều kiện thực nghiệm
(2) Tại Type of Design chọn “General full factorial design”
Giải thích Type of Design:
2-level factorial (default generators): Sử dụng để tạo thử nghiệm được thiết kế để nghiên cứu ảnh hưởng của 2 - 15 yếu tố
A 2-level factorial design utilizes specified generators to create experiments that differ from the default design generators used in Minitab.
Thiết kế thử nghiệm 2-level split-plot (các yếu tố khó thay đổi) được sử dụng để tối ưu hóa việc nghiên cứu với tối đa 7 yếu tố, đặc biệt khi việc ngẫu nhiên hóa hoàn toàn các lần chạy gặp khó khăn do hạn chế về thời gian hoặc chi phí.
Thiết kế Plackett-Burman là phương pháp được sử dụng để thực hiện các thử nghiệm nhằm xác định nhanh chóng các yếu tố quan trọng nhất trong quá trình nghiên cứu Phương pháp này có khả năng phù hợp với từ 2 đến 47 yếu tố, mỗi yếu tố có 2 cấp độ khác nhau.
General full factorial design : Sử dụng để tạo một thử nghiệm được thiết kế để nghiên cứu các yếu tố có thể có bất kỳ số cấp độ nào
(3) Nhập số factors có trong thử nghiệm vào “Number of factor”
(4) Click vào design để xuất hiện hộp thoại như hình dưới
Hình 3.13: Nhập tên và số level của các factor
(5) Nhập tên của các factor và số level, nhập số lần lặp lại của thí nghiệm tại “Number of replicates”
Hình 3.14: Nhập các thông số của biến số
(7) Nhập các thông số cho các factor đã chọn
>> Cuối cùng nhấp OK ở tất cả các hộp thoại
Sau khi đã hoàn thành các bước trên, minitab sẽ lưu ma trận thực nghiệm vào trong worksheet, và ta được bảng 3.4
Bảng 3.4: DOE với 81 Runs được tạo ra từ phần mềm minitab
StdOrder (Chuẩn lệnh) là thứ tự không ngẫu nhiên của các lần chạy, giúp so sánh thiết kế với các thiết kế trong sách giáo khoa hoặc ứng dụng khác Để hiển thị thiết kế theo thứ tự chuẩn, người dùng cần chọn Stat > DOE > Display Design, sau đó chọn Thứ tự tiêu chuẩn cho thiết kế và nhấp vào OK.
RunOrder (Lệnh chạy) xác định thứ tự thực hiện thử nghiệm nhằm giảm thiểu sai lệch khi tiến hành thử nghiệm ngẫu nhiên Thứ tự này rất quan trọng khi tạo biểu đồ "Phần còn lại so với đơn đặt hàng" Để hiển thị thiết kế theo thứ tự chạy, bạn cần chọn Stat > DOE > Display Design, sau đó chọn Run order for design và nhấn OK.
PtType (Plackett-Burman, sàng lọc dứt điểm, phân chia cốt truyện, giai thừa đầy đủ chung, bề mặt phản hồi và thiết kế hỗn hợp)
Loại điểm trong một thử nghiệm được thiết kế
0 là một điểm trung tâm
Blocks là một biến phân loại quan trọng trong thiết kế thử nghiệm, giúp xác định các nhóm chạy thử nghiệm trong điều kiện đồng nhất Việc sử dụng các khối trong thiết kế và phân tích thử nghiệm giúp giảm thiểu độ chệch và sai số do các yếu tố không kiểm soát Các khối có thể giải thích sự thay đổi trong biến phản ứng mà không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố thực nghiệm, từ đó nâng cao độ chính xác của kết quả thử nghiệm.
3.2.2 Tiến hành thí nghiệm thả quả chò:
Tiến hành thí nghiệm xác định thời gian rơi của 81 mẫu thí nghiệm theo bảng DOE vừa được tạo ra ở các bước trên
Nhóm tiến hành thả quả chò tại xưởng Nhiệt ở độ cao 3,4m, với điều kiện nhiệt độ 31ºC và độ ẩm 68%, không có gió Mỗi mẫu thí nghiệm sẽ được thả 3 lần, và thời gian trung bình của 3 lần này sẽ được sử dụng để phân tích.
Hình 4.10: Thả quả chò từ độ cao 3,4m
Sau khi hoàn thành việc xác định thời gian rơi của quả chò ta được bảng 1,2,3 ở phần phụ lục bảng
Hình 3.1: Bảng DOE được tạo ra sau khi nhập các giá trị
Sau khi hoàn thành các thí nghiệm, ta nhập giá trị thời gian rơi của quả chò vào cột C9 để tiến hành các bước tiếp theo
3.2.2 Phân tích kết quả thử nghiệm:
3.2.2.1 Các bước tiến hành thiết lập phân tích kết quả:
Hình 3.16: Tiến hành phân tích dữ liệu thực nghiệm
(8) Tiến hành phân tích dữ liệu: Stat/DOE/Factorial/Analyze Factorial Design…
Hình 3.17: Hộp thoại Analyze Factorial Design
(9) Trong “Responses” nhập cột kết quả thực nghiệm C9, sau đó chọn “Terms…”
(10) Chọn 4 yếu tố tác động đến thực nghiệm, chọn Default để không tự động chọn các
Hình 3.19: Chọn độ tin cậy cho thí nghiệm
(11) Vào “Options”, nhập độ tin cậy 95% tại “Confidence level for all interval”
(12) Vào “Graphs” ở mục “Residual plots” chọn Four in one
>>Nhấn “OK” ở mỗi hộp thoại
3.2.2.2 Phân tích và đánh giá kết quả thử nghiệm:
Sau khi hoàn tất các bước trên, minitab sẽ xuất ra kết quả của thử nghiệm
Bảng “Factor Information” thể hiện các thông tin yếu tố đầu vào cũng như các thông số của các level các yếu tố
Để xác định mối liên hệ giữa Response và các Factor trong mô hình, cần so sánh giá trị P-Value với mức ý nghĩa đã chọn Giả thuyết vô hiệu cho rằng hệ số của các yếu tố bằng 0, tức là không có mối liên hệ giữa chúng và phản hồi Mức ý nghĩa thường được thiết lập ở 0,05, cho thấy có 5% rủi ro khi kết luận rằng có một liên kết tồn tại trong khi thực tế không có.
- P-value ≤ α: thông số có ý nghĩa thống kê
Nếu giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa , có thể kết luận rằng thông số đó có ảnh hưởng đến kết quả về mặt thống kê
- P-value> α: thông số không có ý nghĩa thống kê
Nếu giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa, thông số không có ý nghĩa về mặt thống kê kết quả
Các kết quả cho thấy rằng các yếu tố chính như góc cánh (E), khối lượng (M) và chiều rộng cánh (W) có hệ số P-Value bằng 0, điều này chỉ ra rằng không tồn tại mối liên hệ giữa các biến này và phản hồi.
P-value được tính bằng cách sử dụng phân phối lấy mẫu của thống kê thử nghiệm theo giả thuyết không, dữ liệu mẫu và loại thử nghiệm đang được thực hiện (thử nghiệm phía dưới, phép thử phía trên hoặc phép thử hai phía)
- Nếu thử nghiệm phía dưới:
P-value = P × (TS ≤ ts | 𝐻 0 là đúng )
- Nếu thử nghiệm phía trên:
P-value = P × (TS ≥ ts | 𝐻 0 là đúng )
- Giả sử rằng phân phối của thống kê kiểm định dưới 𝐻 0 là đối xứng về 0, kiểm định hai phía được xác định bởi:
P-value = P × (TS ≥ |ts| | 𝐻 0 là đúng )
Hình 3.24: Xác định mức độ phù hợp của mô hình
S được đo bằng đơn vị của biến kết quả, phản ánh sự chênh lệch giữa giá trị dữ liệu mẫu và giá trị phù hợp Giá trị của S càng thấp, kết quả mẫu càng tốt.
R-sq: Giá trị R2 càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu của bạn R 2 luôn nằm trong khoảng từ 0% đến 100%
R-sq (adj): Giá trị R 2 đã điều chỉnh kết hợp số lượng yếu tố dự đoán trong mô hình để giúp bạn chọn đúng mô hình