nghiên cứu ảnh hưởng của khoan với sự hỗ trợ rung động đối với vật liệu hợp kim nhôm

Đề tài của chúng em là nghiên cứu trong lĩnh vực tối ưu hóa cơ cấu gia công cụ thể ở đây là “Nghiên cứu thiết kế và tối ưu hóa cơ cấu khoan với sự hỗ trợ của rung dộng dùng cơ cấu đàn hồ

GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Trong những năm gần đây, ngành sản xuất cơ khí hiện đại đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, với việc tối ưu hóa quy trình sản xuất là một trong những mục tiêu quan trọng nhất nhằm nâng cao hiệu quả và chất lượng sản xuất Gần đây, công nghệ gia công với hỗ trợ của rung động đã nhận được sự quan tâm đặc biệt từ các nhà nghiên cứu và nhà sản xuất Phương pháp này sử dụng một cơ chế rung để cải thiện quy trình gia công thông qua việc tạo ra một sự tương tác động giữa dụng cụ cắt và vật liệu được gia công Điều này đã mang lại tiềm năng và lợi ích đáng kể, bao gồm việc tăng tốc quy trình gia công, giảm ma sát, kéo dài tuổi thọ của dụng cụ cắt, và cải thiện chất lượng bề mặt

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Nghiên cứu trong lĩnh vực gia công cơ khí: Đề tài này góp phần vào việc nghiên cứu và hiểu biết sâu hơn về quy trình khoan với sự hỗ trợ của rung tần số thấp Điều tra ảnh hưởng của rung tần số thấp đối với quy trình khoan sẽ giúp tối ưu hóa quy trình gia công và nâng cao hiệu quả và chất lượng của việc gia công Nghiên cứu này sẽ đề xuất các phương pháp tối ưu cho quy trình khoan, cung cấp thông tin quý báu để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của quy trình khoan, đồng thời cũng giảm thiểu rủi ro và chi phí cho quá trình sản xuất

1.2.2 Ý nghĩa thực tiễn: Ứng dụng trong quy trình gia công cơ khí: Nghiên cứu này có thể cung cấp phương pháp và các tham số công nghệ cho quá trình sản xuất, giúp nâng cao khả năng cạnh tranh và phát triển trong lĩnh vực này.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là thiết lập một bộ tham số công nghệ cho quy trình khoan với sự hỗ trợ của rung động cho vật liệu nhựa, đánh giá sự cải thiện trong khả năng khoan sâu và khoan lỗ nhỏ khi áp dụng công nghệ gia công hỗ trợ bằng rung động Dựa trên bốn tiêu chí quan trọng: độ tròn, độ trụ, kích thước lỗ, và độ nhám bề mặt của lỗ khoan

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Báo cáo tập trung vào nghiên cứu khoan Vật liệu Nhôm, mác AA7075 và AA6061 với sự hỗ trợ của rung động tần số thấp Đề tài sẽ xem xét các phương pháp, công nghệ và thiết bị sử dụng, cũng như đánh giá các ứng dụng và lợi ích của việc sử dụng khoan hỗ trợ bằng rung động Hơn nữa, chúng tôi sẽ thảo luận về các thách thức hiện tại và khả năng phát triển của công nghệ này

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và sự quan tâm ngày càng tăng trong việc tối ưu hóa quy trình gia công, nghiên cứu về khoan hỗ trợ rung động đã trở thành một lĩnh vực đáng chú ý Hy vọng rằng thông qua nghiên cứu này có thể đóng góp thêm vào việc khám phá tiềm năng của phương pháp này và đưa nghiên cứu trở thành một công cụ đáng kể trong sản xuất cơ khí hiện đại.

Phương pháp nghiên cứu

1.5.1 Phương pháp thu thập và tổng hợp dữ liệu: a Phương pháp thu thập và tổng hợp dữ liệu:

Tham khảo các tài liệu về phương pháp khoan có hỗ trợ dao động, vận dụng những kiến thức đã tích lũy được Tài liệu tham khảo được sưu tầm dựa trên các bài báo khoa học, sách, giáo trình và Internet b Phương pháp phân tích thực nghiệm:

Dựa vào các kết quả trong thực nghiệm đưa ra nhận xét về ảnh hưởng của rung động trong quá trình khoan

Dựa trên kết quả của các thí nghiệm, nhận xét được đưa ra về ảnh hưởng của rung động trong quá trình khoan.

Cấu trúc đề tài

Đề tài này được chia thành 6 chương, trong đó chương 1 và 2 giới thiệu tổng quan về gia công hỗ trợ bằng rung động Chương 3 là cơ sở lý thuyết, chương 4 thảo luận về thiết kế và nghiên cứu khớp mềm cho việc khoan thử nghiệm các vật liệu nhôm Chương

5 đề cập đến việc khoan thử nghiệm vật liệu nhôm AA7075 và AA6061 hỗ trợ bởi rung động tần số thấp và tối ưu hóa các thông số thí nghiệm bằng phương pháp Taguchi Chương

6 đề xuất khuyến nghị cho đề tài

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Các nghiên cứu ở nước ngoài

Nhóm tác giả Seeholzer, Lukas và các đồng sự đã thực hiện nghiên cứu khoan có hỗ trợ rung động tần số thấp đối với vật liệu đa lớp CFRP/Aluminium [1], kết quả cho thấy LF-VAD tiềm năng trong việc giảm thiểu hư hại tại điểm nhập của lỗ (Entrance of hole) CFRP và tạo điều kiện cho việc thoát phoi dễ dàng hơn, nhưng cũng yêu cầu cẩn trọng trong việc chọn lựa tham số quy trình để tối ưu hóa chất lượng lỗ khoan và giảm thiểu sự hình thành bavia tại điểm ra của lỗ (Exit of hole) nhôm

Hình 2 1: Hình ảnh kính hiển vi đầu vào thông thường và kết quả khoan thông thường được xử lý dữ liệu 3D

5 Hình 2 2: Hình ảnh kính hiển vi đầu vào thông thường và dữ liệu 3D được xử lý thu được-LF-VAD

Hình 2 3 Hình ảnh tốc độ cao đại diện cho các trạng thái khi thâm nhập dao khác nhau trong CFRP đối với các thông số khoan (vc90, f0.04 và AVAD = 60 μm)

Một nghiên cứu khác vào năm 2021, Feng Jiao, Yuanxiao Li,… cũng nghiên cứu khoan có hỗ trợ rung động tần số thấp cho vật liệu đa lớp CFRP/Titanium [2], kết quả cho thấy sự vượt trội của chiều dài phoi sau khi khoan, LFVAD dưới các thông số xử lý thích hợp sẽ cải thiện hiệu quả loại bỏ phoi và giảm đáng kể nhiệt độ khoan, có ứng dụng đầy hứa hẹn trong cấu trúc nhiều lớp hợp kim CFRP/Titan (nhôm) và các vật liệu khó cắt khác

Hình 2 5 Hình chiều cao gờ bavia tại đầu vào và đầu ra của lỗ của Ti6Al4V

Hình 2 6 Hình thái lối vào và lối ra của CFRP: a hình thái thành lỗ có A=0 μm, b hình thái thành lỗ có A μm

Tác giả Hisham Alkhalefah, trong bài nghiên cứu Khoan các lỗ vật liệu Alumina Gốm (Al2O3) bằng Khoan siêu âm (RUD) Dựa trên công việc nghiên cứu này có thể suy ra các kết luận: RUD là một quy trình hiệu quả để khoan chính xác và các lỗ chính xác trong những vật liệu khó cắt chẳng hạn như gốm sứ Kết quả cho thấy rằng MRR (tỉ lệ phoi cắt gọt ) chỉ phụ thuộc vào tốc độ ăn dao, trong khi độ trụ của các lỗ chủ yếu được kiểm soát bởi tốc độ trục xoay và tốc độ ăn dao Hơn nữa, tốc độ ăn dao thể hiện ảnh hưởng mạnh nhất đến góc độ côn tiếp theo là tần số và tốc độ

Hình 2 7 Nguyên lý hoạt động của gia công quay siêu âm (RUM) để loại bỏ vật liệu

Hình 2 8 (a) DMG siêu âm-20 máy tuyến tính, (b) chi tiết thiết lập thử nghiệm và (c) sơ đồ thiết lập thử nghiệm

Hình 2 9 (a) Phối hợp hệ thống máy đo CMM và (b) Phạm vi bao phủ điểm đo

Các nhà nghiên cứu như V.I Babitsky, A.V Mitrofanov [4] đã khám phá và áp dụng kỹ thuật rung động trong quá trình tiện các vật liệu khó gia công như Inconel 718 từ sớm như năm 2004 Các nghiên cứu của họ tiết lộ rằng, so với việc tiện truyền thống, tiện hỗ trợ bằng rung động có thể cải thiện độ nhẵn bề mặt lên đến 50% về độ nhám trung bình và đo lường từ đỉnh đến đáy Na Quin, Z.J Pei, C Treadwell và D.M Guo [5] đã phát triển một mô hình dựa trên vật lý để dự đoán lực cắt trong quá trình mài hỗ trợ bằng rung động siêu âm cho các hợp kim titan Mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc giá trị cho việc cải thiện hiệu quả và chất lượng gia công bằng cách tối ưu hóa các tham số quy trình trong khoan titan với sự hỗ trợ rung động siêu âm Công trình của họ đặt nền móng lý thuyết cho những tiến bộ trong kỹ thuật gia công sau này Trong một nghiên cứu khác, Chen W, Teng

X, Zheng L, Xie W và Huo D [6] chứng minh thông qua thí nghiệm phay trên vật liệu Ti6AL4V rằng hỗ trợ rung động tần số thấp đáng kể giảm lượng và kích thước mảnh vụn

Sự giảm kích thước mảnh vụn được giải thích thông qua ảnh hưởng của rung động đến quá trình cắt, làm giảm áp suất và ma sát và hỗ trợ việc loại bỏ mảnh kim loại

Bài báo "Phân tích khoan hỗ trợ bằng rung động siêu âm cho vật liệu Ti6Al4V" của Pujana J, Rivero A [7] và cộng sự, cùng với "Khoan Hỗ Trợ Rung Động cho Vật Liệu Hàng Không" của Pecat O, Paulsen T và nhóm của họ [8], đã nêu bật lợi ích của khoan hỗ trợ rung động so với phương pháp truyền thống Những lợi ích này bao gồm nhiệt độ khoan thấp hơn, tuổi thọ công cụ dài hơn và sự cải thiện rõ rệt về chất lượng lỗ và hiệu quả khoan

Khoan hỗ trợ bằng rung động được phân loại thành Khoan hỗ trợ rung động tần số thấp (LF-VAD) và Khoan Hỗ Trợ Rung Động Siêu Âm (UVAD), mỗi phương pháp phù hợp cho vật liệu khó gia công [9-11] Mặc dù UVAD được biết đến với hiệu quả của nó, biên độ rung động cao trong phương pháp này có thể hạn chế hiệu quả của quá trình gia công [12-14] Ngược lại, LF-VAD mang lại lợi ích trong việc cắt, loại bỏ mảnh vụn và giảm nhiệt độ khoan, đồng thời duy trì hiệu quả tổng thể của quá trình gia công [15-19].

Các nghiên cứu trong nước

Hiện nay, có rất ít nghiên cứu trong nước về phay hỗ trợ bằng rung động Lợi ích của việc áp dụng hỗ trợ rung động trong gia công cơ khí đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu Năm 2015, Nguyễn Văn Dự và Chu Ngọc Hùng [20] đã tiến hành các nghiên cứu so sánh dựa trên ba tiêu chí: sự dính mảnh trên lưỡi cắt, cấu trúc mảnh vụn và mức độ biến dạng đường kính lỗ khoan Bài báo này đã minh họa những lợi ích của khoan hỗ trợ bằng rung động ảnh hưởng đến độ chính xác của lỗ khoan Kết quả của nghiên cứu này khẳng định lợi ích của phương pháp khoan hỗ trợ bằng rung động tần số thấp với thiết kế giá đỡ đơn giản, sớm giúp nhiều nhà nghiên cứu về VAD phát triển ở quy mô trong nước

Các tác giả: Chu Ngọc Hùng, Nguyễn Văn Dự và Đỗ Thế Vinh [21] đã trình bày các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng tích cực của việc khoan sâu hỗ trợ rung động trên hợp kim nhôm Al-6061 Bài báo chỉ ra rằng có bốn tiêu chí đánh giá quan trọng nhất trong khoan: khả năng gia công, nhiệt độ phôi, tốc độ loại bỏ vật liệu và mô-men xoắn Họ kết luận rằng tốc độ loại bỏ vật liệu với khoan hỗ trợ bằng siêu âm (UAD) lên đến 3,5 lần cao hơn so với khoan truyền thống (CD) và nhiệt độ trung bình và mô-men xoắn của phôi trong UAD giảm lần lượt 3,5 và 6 lần Hơn nữa, tuổi thọ của dụng cụ trong UAD tăng từ 2,5 đến 5 lần, về số lượng lỗ khoan, so với trong CD

Hiện tại, trong LFVAD, phần tạo ra rung động chủ yếu sử dụng cơ cấu cơ khí, điện và thủy lực Cơ cấu điện có cấu trúc đơn giản và có thể tạo ra tần số cao, tuy nhiên, chúng chỉ phù hợp cho việc khoan những lỗ nhỏ Cơ cấu thủy lực có độ bền cao, năng suất lớn nhưng chi phí đầu tư cao và cấu trúc máy phức tạp Cơ cấu cơ khí cũng có thiết kế đơn giản, độ bền cao và chi phí thấp, đảm bảo độ cứng, tuy nhiên, cơ cấu cam, bánh xe lệch tâm và cơ cấu trượt khuỷu tạo ra sự không tiện lợi trong việc điều chỉnh biên độ tần số rung động Thêm vào đó, lò xo thường được sử dụng làm cơ cấu linh hoạt, nhưng lò xo có độ cứng kém và biên độ rung động trong hệ thống khoan không đạt yêu cầu Do đó, cơ cấu tạo rung động là một trong những yếu tố hạn chế khả năng ứng dụng của công nghệ khoan hỗ trợ bằng rung động

2.3 Khớp mềm và ứng dụng của khớp mềm

2.3.1 Tình hình nghiên cứu về khớp mềm/khớp đàn hồi

Một dạng cơ cấu đàn hồi phổ biến được sử dụng trong tổng hợp cơ cấu là khớp bản lề đàn hồi Khớp này có cấu trúc đơn giản, được tạo ra bằng cách cắt khoét một phần của một khối vật liệu (Hình 2.10) [22] và tạo ra chuyển động dựa trên tính linh hoạt của vật liệu chính Điều này giúp khớp bản lề đàn hồi khắc phục các nhược điểm của khớp truyền thống Bằng việc không cần chế tạo từ nhiều chi tiết khác nhau, khớp bản lề đàn hồi không gặp các vấn đề như ma sát, tiếng ồn, mài mòn, cần bôi trơn và không có khe hở Ngoài ra, nó tiết kiệm không gian và giảm chi phí cho các bộ phận, vật liệu, lắp ráp và bảo trì Cấu trúc khớp bản lề đàn hồi nguyên khối đặc biệt hữu ích khi sử dụng để truyền chuyển động với độ chính xác ở mức micro và thậm chí dưới micro trong các nhiệm vụ gia công yêu cầu độ chính xác cao, hoặc trong các thiết bị y sinh, hệ thống vi cơ điện từ (MEMS)

Hình 2 10 Khớp đàn hồi với cấu tạo nguyên khối [22]

(R: bán kính; chiều dày; b: chiều rộng; 𝜃m : góc xoay) 2.3.2 Khớp đàn hồi và chuỗi động đàn hồi

Cơ cấu đàn hồi được thiết kế dựa trên hai dạng chính, đó là: khớp bản lề đàn hồi và thanh mảnh Loại khớp bản lề đàn hồi đã được nghiên cứu từ những năm 1960 Đặc điểm thiết kế của loại khớp này là một tấm vật liệu nguyên khối được cắt khoét một phần với hình dạng được xác định bằng các đường cong toán học, như được mô tả trong Hình 2.11 [22] Các phương pháp chế tạo chủ yếu bao gồm cắt, phun ép, tạo mẫu nhanh và phủ mạ điện

Hình 2 11 Khớp bản lề đàn hồi [22]

Việc kết hợp các khớp bản lề đàn hồi trong một số kết cấu đặc biệt cho phép tạo ra các khớp tịnh tiến đàn hồi, khớp cardan/universal đàn hồi và khớp cầu đàn hồi Các kết cấu

14 đàn hồi có thể được kết hợp để tạo ra các nhóm khớp đàn hồi có một số bậc tự do và có thể sử dụng như chuỗi động Hình 2.12 [22], tạo thành cơ cấu đàn hồi

Hình 2 12 Các chuỗi động đàn hồi [22]

2.3.3 Ứng dụng của khớp mềm

Với những ưu điểm về độ chính xác, cơ cấu đàn hồi ngày càng được áp dụng rộng rãi trong truyền động chính xác, đặc biệt là khi cần truyền những chuyển động nhỏ, có thể đạt đến cỡ micromet (Hình 2.13) Ngoài ra, cơ cấu đàn hồi cũng được sử dụng trong cơ cấu chạy dao của máy công cụ (Hình 2.14)

Hình 2 13 Cơ cấu đàn hồi trong các sản phẩm MEMS [22]

Hình 2 14 Bộ phận chạy dao sử dụng cơ cấu đàn hồi và cơ cấu chấp hành piezo

Một số nỗ lực đầu tiên đã được thực hiện bởi nhóm tác giả Phạm Minh Tuấn và Phạm Huy Hoàng [22] Họ đã tiến hành nghiên cứu, thiết kế và mô phỏng cơ cấu ăn dao sử dụng cơ cấu đàn hồi Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của họ chỉ giới hạn ở việc tính toán và mô phỏng cơ cấu, chưa tiến xa vào nghiên cứu thực nghiệm và tối ưu hóa kích thước, cũng như chưa khảo sát đầy đủ về ảnh hưởng của lực cắt

Hình 2 15 Cơ cấu đàn hồi với dụng cụ cắt là kim cương Để đạt được mục tiêu nâng cao độ chính xác lên cỡ micron trong quá trình gia công tinh, có một số nhiệm vụ chính cần được thực hiện:

 Tiến hành khảo sát về độ cứng vững và sai số trên cơ cấu khâu cứng tương đương

 Thực hiện tính toán tối ưu bằng cách sử dụng thuật giải di truyền, bao gồm thiết kế, mô phỏng, chế tạo và thử nghiệm

 Nghiên cứu sự ảnh hưởng của lực cắt và nhiệt cắt đối với tính năng động học và độ chính xác của cơ cấu

 Tiến hành thử nghiệm để xác định độ chính xác đạt được của cơ cấu ăn dao, tìm hiểu nguyên nhân gây ra sai số trong cả lý thuyết và thực nghiệm, đồng thời xác định phạm vi sử dụng của cơ cấu

Trong hướng nghiên cứu này, để đạt được độ chính xác cao, cần sử dụng nguồn dẫn động có độ chính xác cao như cơ cấu chấp hành piezo có độ phân giải ở phạm vi micromet để điều khiển cơ cấu đàn hồi được lắp trên bàn ăn dao của máy CNC Sự kết hợp giữa cơ cấu đàn hồi và cơ cấu chấp hành piezo sẽ giúp nâng cao độ chính xác gia công trong dải kích thước từ micro đến dưới micro

Nhằm gia tăng tài liệu nghiên cứu cho công nghệ khoan có hỗ trợ rung độ và cơ cấu đàn hồi tại Việt Nam, nhóm nghiên cứu sẽ thực hiện bài thực nghiệm khoan có hỗ trợ rung động tần số thấp ứng dụng cơ cấu đàn hồi cho Nhôm AA7075 và AA6061

Gia công có hỗ trợ rung động

2.4.1 Khái niệm gia công có hỗ trợ rung động (Vibration Assisted Machining-VAM)

Vibration Assisted Machining (VAM) là một phương pháp gia công mà trong đó rung động được áp dụng để cải thiện quá trình cắt và tạo ra các lợi ích nhất định Phương pháp này kết hợp giữa các phương pháp gia công truyền thống và rung động để tăng cường hiệu suất gia công VAM thường được sử dụng trong gia công kim loại, nhưng cũng có thể áp dụng cho các vật liệu khác Các ứng dụng phổ biến của VAM bao gồm phay, tiện, khoan và mài

2.4.2 Lợi ích của phương pháp gia công có hỗ trợ rung động

Các lợi ích chính của VAM bao gồm:

 Tăng tốc độ cắt: Bằng cách áp dụng rung động, VAM giúp tăng tốc độ cắt mà không ảnh hưởng đến chất lượng bề mặt hoặc tuổi thọ dụng cụ cắt Điều này giúp rút ngắn thời gian gia công và tăng năng suất

 Cải thiện chất lượng bề mặt: VAM có thể làm giảm sự cọ xát giữa dụng cụ cắt và vật liệu, dẫn đến việc cải thiện chất lượng bề mặt của sản phẩm gia công Bề mặt mịn hơn có thể đạt được mà không cần sử dụng các phương pháp hoàn thiện bề mặt phức tạp khác

 Giảm lực cắt: Với VAM, lực cắt được phân tán và giảm đi, giúp kéo dài tuổi thọ của dụng cụ cắt và giảm sự mài mòn

 Loại bỏ chất gây ô nhiễm: Rung động có thể gây ra hiệu ứng tự làm sạch trong quá trình cắt, loại bỏ chất gây ô nhiễm như mỡ, bụi kim loại và phần tử cắt bị mài mòn Điều này giúp duy trì chất lượng gia công và tăng tuổi thọ dụng cụ cắt 2.4.3 Phương pháp khoan có hỗ trợ rung động:

Trong khoan có hỗ trợ rung động (VAD), các dao động rất nhỏ được sử dụng để cải thiện hiệu suất cắt Sóng rung được tạo ra theo phương chạy dao để tăng hiệu suất trong quá trình cắt, từ đó có thể gia tăng chất lượng bề mặt Để có thể cải thiện hiệu quả cắt, cơ cấu VAD phụ thuộc vào cơ chế cắt gián đoạn giữa mũi khoan và phôi Theo đó, khi rung động hỗ trợ được thêm vào quá trình khoan thông thường, ta sẽ có được quỹ đạo cắt như hình dưới, quỹ đạo này sẽ lặp đi lặp lại trong suốt quá trình gia công làm cho ma sát giữa dụng cụ cắt vào phôi không được liên tục, vì thế, quá trình cắt sẽ được nhẹ nhàng, trơn tru hơn, dẫn đến việc tăng chất lượng bề mặt và giảm áp lực lên dụng cụ cắt

Hình 2 16 Quá trình khoan có rung động

CƠ SỞ LÍ THUYẾT

Quy hoạch thực nghiệm

3.1.1 Khái niệm về Quy hoạch thực nghiệm

Trong nghiên cứu khoa học, để có thông tin và kiến thức về một đối tượng, quy trình, và nhiều khía cạnh khác, chúng ta thường tiến hành các thí nghiệm thực tế để tìm hiểu và rút ra kiến thức chính xác nhất, sau đó xác định hướng nghiên cứu tối ưu nhất cho vấn đề đang được nghiên cứu Bằng việc quan sát và đo lường các đặc điểm của đối tượng nghiên cứu trong thí nghiệm, chúng ta thu được dữ liệu chính xác nhất có thể Sau khi phân tích và xử lý dữ liệu thu được, chúng ta có thể có kiến thức sâu sắc và hiểu biết về đối tượng được nghiên cứu, từ đó có thể nêu rõ các đặc tính cụ thể của nó và phát triển các mối quan hệ giữa các thông số của đối tượng nghiên cứu thông qua phương trình toán học và đồ thị Khi đã có các đồ thị và phương trình toán học, ta có thể xem như đã hiểu biết đủ sâu và có thể áp dụng kiến thức đó để phục vụ nhiều mục đích của con người

Do đó, có thể thấy việc tiến hành thí nghiệm thực tế là hoàn toàn cần thiết và là công việc đầu tiên xây dựng nền tảng cho mọi nghiên cứu và phát triển trong ngành cơ khí nói chung và các công việc tối ưu hóa đặc biệt Hiện nay, phương pháp kết hợp lý thuyết và thí nghiệm thực tế thường được sử dụng Tùy thuộc vào hiểu biết về cách hoạt động của quy trình, nghiên cứu lý thuyết thường bị giới hạn ở dữ liệu đầu vào ban đầu, giúp giảm công việc cần thực hiện và rút ngắn thời gian cho thí nghiệm thực tế Ngoài ra, thí nghiệm thực tế cũng bổ sung kết quả của nghiên cứu lý thuyết, giúp làm rõ cơ chế của hiện tượng

Quy hoạch thực nghiệm là một phương pháp để lập kế hoạch nghiên cứu làm thế nào để đạt được mục tiêu đã định trước Việc lập kế hoạch chính xác rất quan trọng để đảm bảo rằng kết quả đạt được đầy đủ và chính xác để trả lời các câu hỏi được đặt ra trước đó, từ đó có thể thu được thông tin tốt nhất về đối tượng nghiên cứu

3.1.2 Ưu điểm của quy hoạch thực nghiệm

- Giảm đáng kể số lượng thí nghiệm cần thiết, làm giảm thời gian và chi phí của quá trình thí nghiệm

- Tăng lượng thông tin thu được, giúp phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào và hàm mục tiêu đầu ra Xây dựng mô hình thống kê dựa trên dữ liệu thực nghiệm theo

19 tiêu chuẩn thống kê, đánh giá mức độ sai số trong quá trình thực nghiệm, từ đó xác định ảnh hưởng của sai số đầu vào và đánh giá khả năng mô phỏng

- Xác định các điều kiện tối ưu của đối tượng nghiên cứu một cách tương đối chính xác bằng cách sử dụng công cụ toán học thay vì phương pháp giải gần đúng và tìm kiếm điểm tối ưu cục bộ

- Quá trình phát triển của nghiên cứu thực nghiệm diễn ra từ phương pháp thử và lỗi cổ điển đến phương pháp thực nghiệm liên quan đến thống kê

- Tiến trình phát triển này bắt đầu bằng việc tiến hành thử nghiệm dò dẫm từng bước, sau đó xây dựng kế hoạch tổng thể trước khi tiến hành thử nghiệm Phương pháp này giúp tiết kiệm thời gian và đánh giá tổng thể hiệu quả hơn

Bước 1: Thu thập thông tin thí nghiệm

Hầu hết các đối tượng nghiên cứu thường đã được nghiên cứu trước đó bằng lý thuyết hoặc kinh nghiệm thực tế Điều này cung cấp cho chúng ta những thông tin ban đầu để định hướng quá trình lập kế hoạch thí nghiệm Các nguồn thông tin thí nghiệm có thể bao gồm:

- Kết quả nghiên cứu lý thuyết

- Ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực

- Các thí nghiệm khám phá ban đầu

- Các thí nghiệm sàng lọc

Bước 2: Lựa chọn phản hồi và yếu tố được khảo sát

Phản ứng là các mục tiêu mà chúng ta muốn đánh giá Các mục tiêu này thường được đo trực tiếp bằng giá trị tại các điểm thí nghiệm, thông qua việc cân, đo, đếm trực tiếp hoặc thông qua tỷ lệ (ví dụ: hiệu suất phản ứng) Đôi khi, câu trả lời có thể là sự kết hợp của các mục tiêu đo trực tiếp (ví dụ: quá trình kinh tế hóa)

Bước 3: Xác định khu vực khảo sát

Nếu giới hạn của các biến là độc lập thì ở dạng chuẩn biến 𝑥 , miền thực nghiệm sẽ có dạng lập phương (3 biến) hoặc hình vuông (2 biến) Khu vực thực nghiệm này thường được áp dụng cho các biến định lượng

Nếu giới hạn của các biến có dạng ∑ 𝑥 ≤ 𝑟 , thì diện tích thì nghiệm là hình cầu (3 biến) hoặc hình tròn (2 biến) Miền thực nghiệm này có đặc điểm đẳng hướng

Bước 4: Thực hiện biện pháp giảm sai số

Nếu các yếu tố phụ có ảnh hưởng đáng kể đến các thí nghiệm, để tăng độ chính xác của thí nghiệm, chúng ta có thể thực hiện khảo sát các thí nghiệm tương tự theo nhóm

Việc lựa chọn cấu trúc nhóm thích hợp rất quan trọng và đòi hỏi kinh nghiệm của người nghiên cứu Trong lĩnh vực nghiên cứu kỹ thuật vật liệu, ví dụ, khi nghiên cứu vật liệu theo từng lô, việc chia nhóm theo lô vật liệu có thể giảm ảnh hưởng của biến đổi trong mỗi lô vật liệu

Bước 5: Chọn kích thước mô hình quy hoạch

Kích thước mô hình quy hoạch bị giới hạn bởi các nguồn lực như chi phí và thời gian Độ chính xác của thông số tăng lên khi số lần thực hiện thí nghiệm lặp lại tăng, tuy nhiên, cũng phụ thuộc vào vị trí của các điểm khảo sát

Có nhiều tiêu chí thiết kế nhằm tối đa hóa thông tin về một khía cạnh cụ thể của mô hình, thường sử dụng tiêu chí tối ưu D, trong đó sẽ tối thiểu hóa biến lượng chung của yếu tố

Bước 6: Chọn mô hình thực nghiệm

Phương pháp Taguchi

3.2.1 Khái niệm về phương pháp Taguchi

Trong việc lập kế hoạch thí nghiệm thì việc lựa chọn được dạng thiết kế thí nghiệm là vô cùng quan trọng vì việc đó ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình và kết quả thí nghiệm Đối với các thí nghiệm định tính hay định lượng có một yếu tố thì ta có thể dễ dàng kiểm soát được số lượng thí nghiệm tùy theo mục đích và phạm vi thí nghiệm Nhưng đối với các thí nghiệm phức tạp hơn có sự kết hợp khảo sát giữa nhiều yếu tố khác nhau (kết hợp giữa yếu tố định tính và định lượng), có các mức thí nghiệm khác nhau thì việc xác định số lượng thí nghiệm trở nên khó khăn hơn Khi đó việc xác định số lượng thí nghiệm và lập kế hoạch thí nghiệm không thể sử dụng mô hình thí nghiệm một yếu tố, để giải quyết vấn đề này cần sử dụng đến mô hình đa yếu tố

Mục tiêu của mô hình thực nghiệm là có thể xác định được các thông số gần nhất với giá trị mong muốn và tính đến đầy đủ nhất các yếu tố, sự ảnh hưởng của chúng nhưng giảm thiểu được số lượng thí nghiệm Mô hình Taguchi do một cố kỹ sư kiêm nhà thống kê người Nhật tên Genichi Taguchi (1924-2012) đưa ra đã giải quyết thỏa đáng được vấn đề này

Về phương pháp luận, phương pháp Taguchi cũng sử dụng mảng trực giao như mô hình đa yếu tố, nhưng được thiết kế và đánh giá theo một quy trình chặt chẽ, đòi hỏi số thí nghiệm ít và cho số liệu tin cậy hơn Ý tưởng của phương pháp Taguchi là xác định các yếu tố công nghệ sao cho đạt chỉ tiêu hiệu quả cao nhất bằng cách phát hiện và loại bỏ tối đa ảnh hưởng của nhiễu loạn Một yếu tố (biến đầu vào) tác động lên kết quả theo 2 hướng, tác động làm kết quả tiến gần đến mục tiêu là tín hiệu có ích, gọi tắc là “tín” (Signal) Tác động làm kết quả rời xa mục tiêu là “nhiễu”, hay “tạp” (Noise) Tỷ số “tín trên tạp” S/N đại diện cho chỉ tiêu hiệu quả, được dùng để đánh giá và lựa chọn tham số Bộ tham số là tốt khi cho S\N lớn Bộ thông số tối ưu cho S/N lớn nhất

Theo dạng bài toán, có 3 phương pháp tính tỷ số S/N:

Bài toán cực tiểu (Smaller better):

Bài toán cực đại (Larger better):

Bài toán lấy giá trị cụ thể (Target better):

Trong đó: ȳ = ∑ y s = ∑ (y − ȳ) u – Số thứ tự lần đo, n – Số lần đo khi thí nghiệm

3.2.2 Các bước tiến hành phương pháp Taguchi và ứng dụng:

Chọn các nhân tố độc lập (Factors), biến điều khiển (Control Variable) và biến đáp ứng (Response – thông số đầu ra), hàm mục tiêu (Objective Function)

Tùy theo nội dung thí nghiệm mà ta chọn các nhân tố đầu vào, các thông số đầu ra, chuẩn bị sẵn các đơn vị và ký hiệu cho việc tiến hành thí nghiệm

Xác định miền giá trị các nhân tố ảnh hưởng đến mục tiêu (đáp ứng), các quan hệ có thể có giữa các nhân tố (bậc tự do - Degree of Freedom) và phân bố toàn bộ miền giá trị của các nhân tố thành các mức (Level)

Tạo (chọn) dạng ma trận quy hoạch thực nghiệm tùy vào số nhân tố và số mức giá trị

Tiến hành thực nghiệm để thu thập số liệu các giá trị đáp ứng (thông số đầu ra) Trong một số trường hợp trong mỗi thực nghiệm ta lặp N lần Phân tích thống kê dữ liệu thực nghiệm

Các bước tiến hành thí nghiệm và ghi nhận kết quả được trình bày rõ hơn tại chương

3, 4 Mỗi thí nghiệm cho một bộ thống số được thực hiện một lần trên cùng một mẫu phôi (gia công ba lỗ có cùng bộ thông số)

Phân tích số liệu theo tỉ số S/N, phụ thuộc vào mục tiêu “Bài toán cực đại (Larger better)”, “Bài toán cực tiểu (Smaller better)” hoặc “Bài toán lấy giá trị cụ thể (Target better)” ta sử dụng Công thức (1) đến (3) Sau đó xác định giá trị thí nghiệm tối ưu của các nhân tố Do mục tiêu là nâng cao chất lượng độ nhám lỗ sau khi gia công nên ta chọn phương trình

Trong thí nghiệm với mục đích tìm được bộ thông số gia công để có được độ nhám bề mặt tốt nhất nên đề tài đã sử dụng công thức “Bài toán cực tiểu” (2) để tính toán tỷ lệ tín trên nhiễu cho các kết quả đo được

Phân tích phương sai (Analysis of Variance - ANOVA) để xác định độ tin cậy của giá trị đầu ra)

Tính toán lại hàm mục tiêu theo bộ giá trị nhân tố tối ưu và kiểm chứng bằng thực nghiệm Đây là bước bổ sung, vì bước 5 đã tính đến ảnh hưởng của các nhân tố theo tỷ số S/N

Phương pháp Taguchi đơn giản, số thí nghiệm ít, có thể định lượng hoặc định tính

Tuy nhiên phương pháp có nhược điểm:

• Do số liệu rời rạc nên phương án nhận được chỉ gần tối ưu

• Không đưa được các điều kiện ràng buộc

• Giải được bài toán đơn mục tiêu

Phương pháp thiết kế tối ưu

3.3.1 Giới thiệu về tối ưu hóa:

Hình 3 1 Sơ đồ quá trình tối ưu hóa [23]

Tối ưu hóa bao gồm việc tiến hành thử nghiệm với các yếu tố đầu vào để tìm giá trị đầu ra Quá trình này yêu cầu một hệ thống thực hiện tính toán trên các nghiên cứu điển hình để xác định điểm tối ưu

3.3.2 Tối ưu hóa hình dạng và thiết kế

Việc thiết kế CM phải bảo đảm tương thích với năng lực công nghệ hiện tại và chi phí hợp lý Bằng cách thay đổi các tham số hình học của khớp CM, CM được xây dựng Các thông số hình học này được thiết kế để thuận tiện cho quá trình chế tạo, lắp ráp mô hình thí nghiệm

3.3.3 Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM)

RSM được giới thiệu là một tập hợp các kỹ thuật toán học và thống kê nhằm mục đích phân tích một mô hình cụ thể nhằm đạt được các mục tiêu tạo ra kiến thức trong lĩnh vực quan tâm, chẳng hạn như:

• Ước lượng một cách đáng tin cậy trong các thí nghiệm với nhiều tham số khác nhau

• Đảm bảo thông tin đầy đủ từ các thí nghiệm được đề xuất và dữ liệu thử nghiệm

• Dự đoán các phản ứng có thể quan sát được một cách chính xác nhất có thể mà không cần thực nghiệm trong phạm vi thử nghiệm

• Đề xuất mô hình tuần tự tiến hành thử nghiệm với các phương án thay thế khác nhau để thu được kết quả

• Giảm tài nguyên hệ thống và thời gian để đạt hiệu quả kinh tế

• Để làm cho việc xác định dữ liệu ngoại lệ dễ dàng hơn

• Để cung cấp các kết quả và phép tính gần đúng giúp giảm bớt sự mơ hồ trong tính toán

Các khái niệm chính trong RSM:

• Full 2nd Order Polynomial: Phương pháp này tìm các hệ số để giảm thiểu tổng bình phương sai lệch giữa các điểm thiết kế thí nghiệm và đường cong phù hợp

• Kriging là phương pháp dự báo có độ chính xác cao, xử lý cả hàm bậc cao và bậc thấp trong mô hình phân tích

• Non–parametric Regression: dự đoán các biến đầu vào và đầu ra theo cách phi tuyến tính Nó giả định mối quan hệ bậc hai giữa đầu ra và số lượng giá trị đầu vào tối thiểu tại các điểm thử nghiệm đại diện

• Neural Network: được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp, học tập và xác định hành vi được xác định bởi các tế bào thần kinh được kết nối với nhau Tế bào thần kinh có thể học cách thực hiện các nhiệm vụ để giải quyết vấn đề, không bị giới hạn bởi tính toán thông thường hoặc các giá trị tuyến tính

• User Response Surface: các giá trị được xử lý được chia thành 6 cấp độ: “***”,

“**”, “*”, “+”, “++”, “+++” Với “***” là kết quả tốt nhất và giảm xuống “+++” là kết quả tệ nhất

3.3.4 Tối ưu hóa mục tiêu đơn (GA)

Tối ưu hóa mục tiêu đơn lẻ kết hợp các hàm mục tiêu đơn lẻ để tìm ra kết quả tại các điểm đáp ứng các mục tiêu được xác định trước Khi cần đạt được nhiều mục tiêu, việc đảm bảo rằng các mục tiêu không xung đột được gọi là tối ưu hóa đa mục tiêu Ưu điểm của GA là lựa chọn ngẫu nhiên cho từng hàm mục tiêu đơn lẻ, với con cái được tạo ra thông

27 qua lai ghép, mỗi cá thể được tạo ra từ lai ghép sẽ đột biến Quá trình tối ưu hóa được thực hiện qua nhiều thế hệ để đạt được điểm dung hòa giữa các hàm đa mục tiêu [24].

Sử dụng phần mềm ANSYS

ANSYS Workbench kết hợp sức mạnh của các công cụ mô phỏng cốt lõi với các công cụ cần thiết để quản lý dự án của bạn Đối với mỗi dự án, ANSYS Workbench cung cấp cái nhìn tổng quan về dự án trong không gian làm việc Để xây dựng một bài toán phân tích, chúng ta xây dựng sơ đồ khối, với các dữ liệu liên quan như mô hình, vật liệu, điều kiện biên của dự án Sơ đồ khối còn thể hiện sự liên kết giữa các dữ liệu được chia sẻ trong cùng một hệ thống phân tích, tránh trùng lặp hoặc sai sót trong quá trình mô phỏng

3.4.1 Sử dụng phần mềm ANSYS–DXTM

Xác định mục tiêu và thông số

Hình 3 2 Sơ đồ quá trình xây dựng mô hình thực nghiệm trên ANSYS

Các tham số và ràng buộc hình học được lưu trữ trong "Hình học" Ở đây, các tham số được đặt và xác định là các biến quy trình, các tham số này sẽ thay đổi để tham gia vào

28 quá trình kiểm tra các giá trị đầu ra khi các biến quy trình thay đổi Các mục tiêu mong muốn được quản lý trong phần “Response Surface Optimization” có thể ở dạng tối đa hóa, giảm thiểu hoặc dạng tùy chỉnh theo yêu cầu của đối tượng đang xem xét

Phần mềm tích hợp sử dụng nhiều phương pháp DOE dựa trên các hệ số và số lượng giá trị đầu vào để tạo mẫu thử nghiệm Giá trị đầu ra của các mẫu này cung cấp dữ liệu để phân tích và đánh giá Một trong những ưu điểm lớn nhất của các phương pháp này là số lượng tham số và số lượng mẫu hoàn toàn độc lập với nhau, cho phép người dùng tự do hơn trong việc thực hiện DOE Như vậy, phương pháp DOE phù hợp cho việc điều tra các điểm thiết kế nhằm tiết kiệm chi phí và tài nguyên hệ thống

Các kết quả thu được từ thiết kế thực nghiệm (DOE) có thể được sử dụng để phân tích RSM và dự đoán xu hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào so với kết quả đầu ra và áp dụng giải thuật di truyền (GA) để giải quyết bài toán tối ưu hóa

3.4.2 Giới thiệu phần mềm ANSYS Mechanical ADPL: Để thực hiện tính toán, phần mềm ANSYS xử lý bài toán theo 3 bước: tạo mô hình, tính toán và xử lý kết quả Edge too trình tính toán, phần mềm còn yêu cầu định hướng cho công việc tính toán ADPL là một tính năng trong ANSYS Workbench dành cho tất cả các tính năng phức hợp, tham số hóa các tham số đầu vào, phân nhánh, tạo vòng lặp và các tính chất phức tạp được phép Nền tảng ADPL giúp tiết kiệm thời gian thực hiện các bài toán thay đổi tham số đầu vào, tránh trùng lặp hoặc sai sót trong quá trình mô phỏng

Phần mềm Minitab

Minitab là phần mềm được tích hợp với các công cụ tính toán, thống kê và phân tích dữ liệu Hỗ trợ giải quyết vấn đề bằng cách xác định tác động của các yếu tố bằng phân tích hồi quy và phân tích phương sai Nó cũng cho phép người dùng xây dựng các thiết kế thử nghiệm với số lượng thử nghiệm tối thiểu mà vẫn đủ để đánh giá các thông số Phần mềm còn hỗ trợ vẽ đồ thị để phân tích các giá trị kết quả thu được

NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG VÀ TỐI ƯU HÓA KHỚP MỀM

Thiết kế mô hình

Thiết kế mô hình dựa trên lý thuyết khoan và khả năng công nghệ của cơ cấu rung, tạo nền tảng cho việc xây dựng sơ đồ nguyên lý và các bộ phận chính của hệ thống khoan tổ hợp

Hình 4 1 Sơ đồ nguyên lí 4.1.2 Mục tiêu thiết kế Đối tượng nghiên cứu ở đây là các CM ứng dụng vào phương pháp VAD, để đảm bảo và nâng cao khả năng hoạt động của CM cần tìm hiểu tác động của từng thông số hình học lên CM rồi dựa trên mục tiêu tối ưu hóa về tần số tự nhiên (f0), tương đương ứng suất (σm) và chuyển vị tối đa (δz) Mục tiêu phải đưa ra một loạt các khía cạnh để đảm bảo năng lực công nghệ của CM khi áp dụng vào thực tế

Dựa trên mô hình do một nhóm sinh viên khác thực hiện trước đó, nhóm đã phát triển một mô hình để tăng tần suất tự nhiên và dễ dàng sản xuất Từ ý tưởng này, nhóm bắt đầu phát triển các mô hình, đưa ra tổng cộng 6 phương án thiết kế, trong đó phương án 6 được thực hiện Tuy nhiên, thí nghiệm không mang lại kết quả như mong muốn do sự phân bố không đồng đều của các khớp 8 CM ở cả 4 phía dẫn đến kết quả không đồng đều khi khoan 3 lỗ Do đó, một phương án khác trong số 6 đề xuất ban đầu sẽ được chọn, cụ thể là phương án 4, để tối ưu hóa và thử nghiệm

Hình 4 2 Các Model thiết kế a) Phương án 01: Mối nối 16 CM; b) Phương án 02: Khớp 12 CM c) Phương án 03: Mối nối 20 CM; d) Phương án 04: Khớp 08 CM e) Phương án 05: Mối nối 08 CM; f) Phương án 06: Khớp 08 CM

4.1.4 Mục tiêu tối ưu hóa Để đảm bảo tính hiệu quả của phương pháp VAD, cần đáp ứng ba mục tiêu:

- Cần tăng tối đa tần số tự nhiên (f0) của CM

- Cần giảm thiểu ứng suất tương đương lớn nhất (σm) của CM

- Cần giảm thiểu độ dịch chuyển (δX), (δy) của CM

Trong quá trình phân tích, nhóm nghiên cứu đề xuất sử dụng vật liệu nhôm Al7075– T6 với các đặc tính kỹ thuật sau:

4.1.6 Xây dựng bài toán tối ưu

Mục tiêu là tìm ra các giá trị thiết kế tối ưu sao cho tần số tự nhiên (f0) của CM được tối đa hóa, ứng suất tương đương tối đa (σm) của CM được giảm thiểu và độ dịch chuyển (δy) của CM được giảm thiểu Phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) kết hợp với Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) được áp dụng để phân tích tác động của từng tham số hình học đến hàm mục tiêu và tiến hành bài toán tối ưu hóa Yếu tố đầu vào ở đây là kích thước của các khớp nối CM cấu thành nên CM CM bị ràng buộc bởi các kích thước để đảm bảo sự tương quan giữa các kích thước, thiết lập các giới hạn trên miền tập trung như trong Hình 4.3

Hình 4 3 Mô hình 3 CM trong phương pháp VAD Các kích thước của cơ cấu:

Kích thước giữa 2 khớp CM: L3 Độ dày khớp CM: T1 Độ dày của tấm CM: T2 Góc R của CM: R

Kớch thước: DìR = 110 ì 110 (mm), Kin≤0.15Kpzt (Kpzt = 480N/àm)

Giới hạn kích thước cơ cấu:

02 ≤ R ≤ 04 (mm) Bảng 4 1 Thiết kế các kích thước và tối ưu hóa

Các thông số thiết kế của Cấu trúc linh hoạt được tối ưu hóa bằng phần mềm Ansys Workbench nhằm đáp ứng mục tiêu mong muốn Cấu trúc này bao gồm 151314 nút và

100986 phần tử như trong Hình 4.4 Kích thước của các khớp CM đã được phân tích, cùng với kích thước phần tử, để đảm bảo khả năng xử lý của hệ thống và xác nhận kết quả thông qua các thử nghiệm hội tụ Các điều kiện biên được thiết lập bằng cách cố định các khớp 8

CM và tác dụng lực tác động 2400N Bằng cách giả sử rằng phép toán bao gồm zpztμm xấp xỉ bằng zinμm, người ta tính được rằng kin$0N/μm và Fin$0×10$00N

Hình 4 4 Cấu trúc được chia thành các phần tử hữu hạn 4.1.7 Quá trình tối ưu hóa

CM, được tạo bởi 8 khớp nối CM được liên kết với khu vực định vị để kẹp phôi và được điều khiển trực tiếp bởi PZT, được thiết kế để đảm bảo rằng cơ cấu chỉ có thể di chuyển theo một bậc tự do dọc theo trục Oz Phương pháp FEM được sử dụng để tính toán các tính chất cơ học của CM khi hình dạng của các khớp nối CM thay đổi theo thiết kế thực nghiệm DOE, sử dụng Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) để kiểm tra mức độ ảnh

35 hưởng, tỷ lệ ảnh hưởng và sau đó áp dụng Thuật toán di truyền (GA) để tìm điểm hội tụ của thiết kế Phương pháp này có thể được thực hiện với chi phí thấp và dễ dàng

Bước 1: Tuyên bố vấn đề

CM được tạo ra bởi các CM liên kết song song và cấu trúc này chịu ảnh hưởng đáng kể bởi các kích thước của khớp CM như chiều dài L1, chiều rộng L2, khoảng cách giữa 2 khớp L3, độ dày khớp T1 và độ dày kết cấu T2 Một quy trình khảo sát cần được thiết lập dựa trên các khía cạnh này

Bước 2: Xây dựng mô hình 3D cho CM

Cấu trúc được tạo ra bởi 8 khớp nối CM, với các thông số hình học của 8 khớp nối được ràng buộc để đảm bảo sự đồng nhất về kích thước giữa các nhóm Khi một tham số hình học thay đổi, 7 khớp CM khác cũng thay đổi đồng thời trong miền điều tra

Bước 3: Xác định thừa số và hàm mục tiêu

Các chiều và biến cố định cần nghiên cứu được xác định là các yếu tố ban đầu và các hàm mục tiêu cần được tối ưu hóa như trong Bảng 3.2

Bước 4: Đánh giá mô hình cơ sở

Dựa trên dữ liệu về cơ cấu dẫn động PZT, nguyên lý hoạt động và vị trí của CM, các điều kiện biên được xác định để tính toán FEM Các tính toán FEM với thiết kế cơ sở được hoàn thành trước khi tiến hành các vấn đề trong miền điều tra

Bước 5: Thiết kế thử nghiệm

Một thiết kế thí nghiệm (DOE) với mô hình Thiết kế hỗn hợp trung tâm (CCD) được xây dựng Các thực nghiệm tập trung vào 6 nhân tố đầu vào, mỗi nhân tố được điều tra ở

3 cấp độ, từ đó xây dựng Bảng 3.4 với 45 thực nghiệm Việc điều tra phải đảm bảo số lượng thí nghiệm tối thiểu nhưng vẫn đủ để phân tích và tối ưu hóa RSM bằng GA

Bước 6: Thu thập và lập mô hình dữ liệu

Kết quả đánh giá

Bảng 3 được xây dựng bằng phương pháp DOE kết hợp với phương pháp FEM để tính toán theo các hệ số và mức giá trị trong Bảng 2

Bảng 4 2 Các nhân tố đầu vào và các mức giá trị Bảng 4 3 Thiết kế quy hoạch thực nghiệm

Nhân tố đầu vào Kết quả đầu ra

L 1 L 2 L 3 T 1 Tần số tự nhiên Ứng suất tương đương Chuyển vị

[mm] [mm] [mm] [mm] [Hz] [Mpa] [mm]

Thông số Kí hiệu Kích thước đầu vào Đơn vị Mức 1 Mức 2 Mức 3

4.2.2 Mô hình giải thuật di truyền GA Đánh giá mô hình GA cho thấy mô hình GA có hệ số xác định gần bằng 1, sai số bình phương trung bình gần bằng 0 và cả sai số bình phương tuyệt đối và tương đối đối với tần số tự nhiên và ứng suất tương đương đều bằng 0 Sai số bình phương tuyệt đối và tương đối đối với tần số tự nhiên và ứng suất tương đương đều bằng 0 hàm mục tiêu dịch chuyển lần lượt được chấp nhận là 2,2698% và 1,1742% Đánh giá này chỉ ra rằng mô hình tối ưu hóa GA phù hợp để tìm các giá trị tối ưu

Hình 4.5 Đánh giá mô hình giải thuật di truyền

Hình 4.6 Đánh giá mô hình sử dụng giải thuật di truyền

Hình 4.6 minh họa sự thống nhất giữa mô hình dự đoán và dữ liệu mô phỏng về tần số tự nhiên, ứng suất tương đương và chuyển vị Các giá trị khảo sát nằm dọc theo đường trung tuyến chứng tỏ mô hình thuật toán di truyền phù hợp cho việc tối ưu hóa Cách tiếp cận từng bước này thông qua thiết kế, thiết lập thử nghiệm, thu thập dữ liệu và tối ưu hóa bằng các công cụ tính toán tiên tiến như FEM và GA minh họa phương pháp toàn diện để tối ưu hóa Cơ chế linh hoạt, đặc biệt cho các hệ thống khoan được hỗ trợ

39 rung Quá trình này nhằm mục đích đạt được hiệu suất vận hành được cải thiện bằng cách lựa chọn và tối ưu hóa cẩn thận các thông số hình học và tính chất vật liệu của CM trong hệ thống

Hình 4.7 Độ nhạy của từng thông số đến hàm mục tiêu tối ưu

Với phân tích Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM), một phối cảnh trực quan được tạo ra để cung cấp cho các nhà thiết kế dữ liệu để tiếp tục quá trình tối ưu hóa Các tham số đầu vào có ít tác động đến hàm mục tiêu, như được chỉ ra trong phân tích RSM, có thể được loại bỏ khỏi quá trình nghiên cứu sâu hơn Ví dụ, người ta quan sát thấy rằng tham số kích thước R không ảnh hưởng đáng kể đến ba mục tiêu và do đó có thể bị loại khỏi nghiên cứu

Dựa vào kết quả trên Hình 4.7, các yếu tố hình học ảnh hưởng đến hàm mục tiêu như sau: Yếu tố T1 có tác động rõ rệt nhất đến tần số tự nhiên; khi chiều dài của khớp CM tăng lên, tần số tự nhiên giảm xuống, trong khi ứng suất và độ dịch chuyển của khớp tăng lên Chiều rộng của mối nối, L2, ảnh hưởng đáng kể đến ứng suất tương đương; khi chiều rộng của khớp tăng lên, ứng suất và chuyển vị giảm xuống, làm cho khớp cứng hơn và tăng tần số tự nhiên của CM Khoảng cách giữa hai khớp L3 không ảnh hưởng đáng kể đến vật kính Độ dày của khớp mềm, L1, có tác động đáng kể nhất đến ứng suất, chuyển vị và tần

40 số riêng tương đương; khi độ dày của khớp CM tăng lên thì ứng suất và chuyển vị giảm đi, đồng thời tần số cũng tăng lên Yếu tố T2, độ dày của khớp CM, ảnh hưởng đáng kể đến chuyển vị; tăng độ dày làm giảm chuyển vị và ứng suất tương đương đồng thời tăng tần số tự nhiên của CM Yếu tố liên quan đến góc tròn R, T2 không ảnh hưởng đáng kể đến mục tiêu tối ưu hóa như đã đề cập ở trên và do đó đã bị loại khỏi cuộc điều tra Theo RSM, kết quả chỉ ra rằng L1, L2, T1 là các nhân tố chính ảnh hưởng đến hàm mục tiêu, trong khi yếu tố L3 ít tác động đến các mục tiêu

Tối ưu hóa là quá trình lựa chọn các giá trị thỏa mãn yêu cầu của hàm đa mục tiêu; trong nghiên cứu này, các giá trị tối ưu phải đáp ứng các mục tiêu liên quan đến tần số tự nhiên cao nhất, ứng suất tương đương và độ dịch chuyển trong giới hạn chấp nhận được Dựa trên sơ đồ tối ưu và thuật toán xác định điểm tối ưu, thuật toán di truyền (GA) tích hợp trên phần mềm FEA (ANSYS) đã được áp dụng Thuật toán GA ban đầu tạo ra 100 mẫu và tìm kiếm 3 ứng cử viên cho mỗi lần lặp trong 20 lần lặp Kết quả sau đó hội tụ sau

1098 đánh giá, giới thiệu 3 ứng viên tiềm năng như trong Bảng 4.4

Tập thực nghiệm ban đầu 100 Kích thước mẫu thực nghiệm 100

Tỷ lệ % Pareto cho phép tối đa 70

Tỷ lệ % ổn định hội tụ 2

Số lần lặp tối đa 100

Số ứng viên tối đa 3

Bảng 4 4 Các thông số MOGA Bảng 4 5 Các ứng viên tối ưu Ứng viên

Tần số (Hz) Ứng suất (MPa)

Với kết quả trình bày ở Bảng 5, thuật toán GA đã đề xuất 3 ứng viên phù hợp nhất với mục tiêu tối ưu hóa Ứng viên số 3, có tần số tự nhiên cao nhất là 1612,1 Hz đã được chọn Ứng viên được chọn sẽ được phân tích sâu hơn bằng FEM để xác minh và so sánh kết quả tối ưu hóa với phương pháp FEM.

Đánh giá kết quả tối ưu

Trong số ba ứng cử viên tối ưu Pareto được giới thiệu, ứng cử viên số 3 đã được chọn để tạo mô hình CM 3D để phân tích FEM Phân tích FEM được thực hiện bằng phần mềm ANSYS trong cùng điều kiện biên và vật liệu như quá trình điều tra Kết quả thu được cho thấy tần số tự nhiên là 1605,7 Hz, ứng suất tương đương là 146,33 MPa và độ dịch chuyển là 0,086mm Những kết quả này được so sánh với ứng cử viên tối ưu GA trong Bảng 3-8 để kiểm tra sự khác biệt Sai số tần số khoảng 0,4%, sai số ứng suất tương đương là 2,5% và sai số dịch chuyển là 4,9%

Hình 4 8 Đánh giá cơ cấu bằng FEM a) Ứng xuất tương đương; b) Chuyển vị theo phương Oz; c) Tần số tự nhiên

Hình 4 9 Phân tích các Modes chuyển vị của cơ cấu CM a) Tần số tự nhiên Mode 01; b) Tần số tự nhiên Mode 02 c) Tần số tự nhiên Mode 03; d) Tần số tự nhiên Mode 04

Trong Hình 4.9, khi tối ưu hóa và phân tích các MODE dịch chuyển, MODE 1 được chọn làm MODE chính thức Quyết định này được đưa ra bởi vì, khi xem xét các yếu tố giả định trong cấu trúc, MODE 1 cho thấy khả năng tương thích với hướng Oz mà nhóm dự định thử nghiệm

Bảng 4 6 Đánh giá giữa ứng viên tối ưu và kết quả phần tử hữu hạn

Hàm mục tiêu Ứng viên 03 FEA Sai số (%)

Tần số (Hz) 1612.1 1605.7 0.4% Ứng suất (MPa) 150.21 146.33 2.5%

Kết luận

Trong Chương 4, nhóm nghiên cứu đã tiến hành thiết kế, phân tích và tối ưu hóa

CM bằng cách sử dụng Phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) trong FEM và các mô hình Thuật toán di truyền (GA) và Thuật toán di truyền đa mục tiêu (MOGA) để xác định tập hợp tối ưu của thông số Cấu trúc mới đảm bảo hoạt động ở tần số cao 1605,7 Hz, tính chất cơ học tốt với ứng suất tương đương 146,33 MPa và cấu trúc chỉ di chuyển dọc theo trục

Oz với biên độ có thể là 0,091mm Việc bố trí các khớp CM song song hạn chế cấu trúc ở mức 5 bậc tự do Kết quả tối ưu được lựa chọn sẽ được sử dụng để sản xuất và triển khai thử nghiệm

Kết luận này nêu bật việc áp dụng thành công các kỹ thuật tính toán và tối ưu hóa tiên tiến để cải thiện thiết kế và chức năng của CM Bằng cách tích hợp FEM với các thuật toán tối ưu hóa, nhóm đã có thể xác định cấu hình tối ưu đáp ứng các tiêu chí hiệu suất đã chỉ định, mở đường cho ứng dụng thực tế và xác nhận thử nghiệm sâu hơn

THỰC NGHIỆM

Mô hình thí nghiệm

Hình 5 1 Mô hình thí nghiệm

Hình 5 2 Mô hình thí nghiệm thực tế

Vật liệu và thiết bị thí nghiệm

Nhôm nổi bật trong kỹ thuật cơ khí nhờ trọng lượng nhẹ, tỷ lệ độ bền trên trọng lượng cao và khả năng chống ăn mòn Được sử dụng rộng rãi trong ngành hàng không vũ trụ, ô tô và xây dựng, khả năng tái chế và độ dẫn điện tuyệt vời của nó khiến nó trở thành sự lựa chọn linh hoạt và bền vững Tính dễ gia công của nhôm tiếp tục mang lại các giải pháp kỹ thuật sáng tạo Ở đây nhóm nghiên cứu sẽ lựa chọn 2 mác nhôm phổ biến trong lĩnh vực gia công cơ khí: AA7075 và AA6061

Kích thước phôi thí nghiệm: 30x10x26 (mm)

• Trung tâm gia công đứng CNC NTC N3V2

• Tốc độ trục chính: 15000 vòng/phút

Hình 5 3 Trung tâm gia công đứng CNC NTC V3V2

Kẹp mẫu thí nghiệm Nhôm với 2 Cam Nut

Hình 5 4 Đồ gá mẫu thí nghiệm trong quá trình Khoan

Hình 5 5 Mũi khoan Nachi AQUA L9602

4 Động cơ Piezo Động cơ Piezo tạo rung động dạo trục bộ truyền

Hình 5 7 Thông số của động cơ

Hình 5 8 Động cơ Peizo và cách bố trí hợp lí [25]

A: Sai: Lực cắt từ lực bên

B: Phải: Tải trọng dọc trục của bộ truyền động

C: Sai: Xoắn từ ngẫu lực

Hình 5 9 Dấu hiệu cảnh báo "Nguy hiểm" khi kết nối điện áp (có phích cắm rút ngắn kèm theo): Biểu thị nguy cơ điện giật

Bộ phát xung AFG1022 cung cấp một công cụ tạo dạng sóng với tỷ lệ hiệu suất giá tốt nhất Nó bao gồm kênh đôi, băng thông 25 MHz và biên độ đầu ra lên tới 10 Vpp Bốn chế độ chạy, 50 dạng sóng được sử dụng thường xuyên tích hợp sẵn và bộ đếm tần số 200

MHz tích hợp đáp ứng hầu hết các nhu cầu tạo dạng sóng trong công việc thử nghiệm và kiểm tra Màn hình LCD TFT 3,95 inch, các nút tắt, giao diện USB và phần mềm PC cung cấp những cách trực quan nhất để cấu hình thiết bị [26]

Hình 5 10 Bộ phát xung AFG1022

Hình 5 11 Bộ Keyence LK-GD500

Hình 5 12 Thông số kĩ thuật Keyence LK-GD500 [27]

Mô-đun bộ khuếch đại Piezo cho thời gian tăng đặc biệt nhanh Dòng điện cực đại cao, dòng điện liên tục 0,8 A Băng thông cao cho tính năng động cao Thích hợp cho bộ truyền động áp điện PICMA® với các liên hệ đặc biệt Điện áp đầu ra -30 đến 130 V Điều khiển tương tự Đánh giá cảm biến nhiệt độ bảo vệ bộ truyền động Piezo chống quá nhiệt

Các lĩnh vực ứng dụng:

- Các ứng dụng chuyển đổi nhanh trong van hoặc máy bơm

- Phân tích cấu trúc vi mô

- Bộ giảm chấn chủ động

Hình 5 14 Catalog của Mũi Nachi AQUA L9602 [29]

Chuyển đơn vị: 1in = 25.4mm

Tốc độ trục chính - Spindle Speed: 5900 (rpm)

Giảm 30% khi không sử dụng tưới nguội: 4100 (rpm)

Feed: 0.006 (IPR) inch mỗi vòng= 0.15 (mm/rev)

Tốc độ tiến dao - Cutting Feed Rate: 4100*0.1 = (410 mm/min)

Trong phần thực nghiệm này, nhóm sử dụng 4 yếu tố với 3 mức giá trị để Khoan nhôm AA7075 và AA6061 (Áp dụng DOE)

 Tốc độ trục chính - Spindle Speed: 3500, 3800, 4100 (rpm)

 Tốc độ tiến dao - Cutting Feedrate: 210, 310, 410 (mm/min)

 Biên độ rung động - Amplitude: 2, 4, 6 (𝜇𝑚) (Lựa chọn theo thông số tối ưu từ các

CM được thiết kế ở Chương 4, Ampitute Max của CM là 9 μm)

 Tần số rung động - Frequency: 1500, 2000, 2500 (Hz) (Lựa chọn theo thông số tối ưu từ CMS đã thiết kế ở chương 4, Tần số tự nhiên của CM là 1700Hz)

Vì những yếu tố đầu vào được khảo sát là các nhân tố tác động đến kết quả một cách độc lập nên nhóm đã thực hiện tính số bậc tự do và lựa chọn bảng trực giao theo công thức:

Số lượng thí nghiệm nên lớn hơn hoặc bằng tổng số bậc tự do

Ta cần chọn được miền giá trị cho các nhân tố định lượng, ở đây nhóm tác giả đã thực hiện tham khảo gọi các thông số đầu vào lần lượt như sau tốc độ quay trục chính kí hiệu là S, giá trị lần lượt là 1, 2, 3 (rpm, vòng/phút), tốc độ tiến dao, kí hiệu là F, giá trị là

1, 2, và 3 (mm/min), biờn độ rung động, kớ hiệu là A, giỏ trị là 1, 2, 3 (àm), tần số rung động, kí hiệu là H, giá trị là 1, 2, 3 (Hz), các giá trị 1,2,3 của 4 giá trị đầu vào trên sẽ có giá trị là khác nhau theo mức Level của thí nghiệm Như Bảng 5.1

STT Nhân tố Kí hiệu

Tốc độ quay trục chính (rpm) S 1 2 3

2 Tốc độ chạy dao (mm/min) F 1 2 3

Bảng 5 1 Bảng thông số đầu vào và đầu ra

Trong nghiên cứu này nhóm có 4 nhân tố đầu vào lần lượt là tốc độ xoay trục chính, bước tiến dao, tần số, biên độ cùng có 3 mức thí nghiệm, không có sự tương tác giữa các biến, nên tổng số bậc tự do được tính được là:

Tổng số bậc tự do bằng tổng số các giá trị được liệt kê bên dưới

- Số bậc tự do trung bình tổng thể luôn bằng 1

- Số bậc tự do của từng biến bằng số mức thí nghiệm trừ 1 (n-1 với n là số mức thí nghiệm của biến): 3 x (3-1) = 6

- Với hai biến có tương tác với nhau, số bậc tự do bằng tích số bậc tự do của 2 biến:

- Với công thức trên ta có thể tính được tổng số bậc tự do là: 7

- Do đó số thí nghiệm tối thiểu có thể có là 7, ta có thể chọn bảng trực giao L27

Bảng 5 2 Bảng trực giao L27 theo thí nghiệm

Cutting Feed Rate (mm/min)

Đo kiểm

Hình 5 15 Mô hình đo kiểm

Hình 5 16 Mô hình đo kiểm thực tế 5.3.2 Quy trình thử nghiệm

- Cần kiểm tra độ ổn định của máy trước khi sử dụng

- Vị trí đo cần được giữ ổn định, tránh các rung động bên ngoài

- Đo từng mẫu thử, vị trí đo ở giữa

- Đo 10 lần khác nhau và lấy giá trị trung bình

- Nhập kết quả đo vào bảng lưu trữ dữ liệu

Bảng 5 3 Kết quả đo kiểm AA7075

Bảng 5 4 Kết quả đo kiểm AA6061

(Hz) R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 Avg (μm) Total Avg (μm) Exp

Phân tích kết quả thí nghiệm

Hình 5 17 Biểu đồ so sánh độ nhám lỗ của LF-VAD và CD (AA7075) Đối với chế độ cắt đã chọn và các thông số thử nghiệm, giá trị độ nhám của lỗ sau khi gia công với các chế độ cắt khác nhau là khác nhau, độ nhám thay đổi từ 0,98 - 2,1 𝜇m Độ nhám của lỗ sau khi gia công càng nhỏ thì chất lượng lỗ càng tốt

Hình 5 18 Biểu đồ so sánh độ nhám lỗ của LF-VAD và CD (AA6061) Đối với chế độ cắt đã chọn và các thông số thử nghiệm, giá trị độ nhám của lỗ sau khi gia công với các chế độ cắt khác nhau là khác nhau, độ nhám thay đổi từ 1,23 - 1,59

𝜇m Độ nhám của lỗ sau khi gia công càng nhỏ thì chất lượng lỗ càng tốt.

Tối ưu hóa thông số thí nghiệm

Sử dụng phương pháp Taguchi thông qua phần mềm Minitab thu được kết quả như sau:

Bảng 5 5 Bảng phản hồi cho độ nhiễu Signal to Noise Ratios Smaller is better – Nhỏ hơn thì tốt hơn

Hình 5 19 Biểu đồ tác động chính cho tỷ lệ S/N của SR

Bảng 5.5 cho thấy Biên độ rung động A, với giá trị delta cao nhất là 1,492, tác động đáng kể đến độ nhám bề mặt nhiều nhất, tiếp theo là Tần số rung động H, Tốc độ trục chính S, và cuối cùng là Tốc độ tiến dao F Từ Hình 5.19, sự kết hợp thông số tối ưu để độ nhám bề mặt là nhỏ nhất bao gồm Tốc độ tiến dao F là 210 mm/phút, tần số rung động H 2000 Hz, tốc độ quay trục chính S là 3500 vòng/phút và biên độ rung động A là 2 μm

Bảng 5 6 Bảng phản hồi cho độ nhiễu Signal to Noise Ratios Smaller is better

Hình 5 20 Biểu đồ tác động chính cho tỷ lệ S/N của SR Bảng 12 cho thấy rằng tốc độ tiến dao, với giá trị delta cao nhất là 0,778 tác động đáng kể đến độ nhám bề mặt nhiều nhất, tiếp theo là Tần số, Tốc độ trục chính, Tốc độ tiến

62 dao cắt và Biên độ theo thứ tự đó Từ Hình 38, sự kết hợp thông số tối ưu để giảm thiểu độ nhám bề mặt bao gồm tốc độ tiến dao là 210 mm/phút, tần số 1500 Hz, tốc độ quay trục chính là 4100 vòng/phút và biên độ 2 μm.

Phân tích phương sai ANOVA

 Bảng ANOVA (Phân tích phương sai) bạn đã cung cấp hiển thị kết quả phân tích thống kê để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến một biến phụ thuộc Đây là một phân tích dựa trên bảng đã cho:

 Nguồn: Cho biết yếu tố đang được phân tích

 DF (Mức độ tự do): Biểu thị số giá trị trong phép tính cuối cùng của một thống kê có thể thay đổi tự do

 Adj SS (Tổng bình phương đã điều chỉnh): Phản ánh tổng biến thể được quy cho từng nguồn

 Adj MS (Bình phương trung bình đã điều chỉnh): Được tính bằng cách chia tổng bình phương đã điều chỉnh cho bậc tự do Nó đại diện cho phương sai (độ lệch bình phương) liên quan đến từng nguồn

 Giá trị F: Tỷ lệ giữa phương sai liên quan đến nguồn và phương sai lỗi Nó giúp xác định xem yếu tố đó có ảnh hưởng đáng kể đến biến phản ứng hay không

 Giá trị P: Cho biết xác suất đạt được hiệu ứng ít nhất bằng hiệu ứng trong dữ liệu mẫu của bạn, giả sử giả thuyết khống là đúng Giá trị p thấp hơn cho thấy hiệu quả đáng kể

 Sử dụng phần mềm Minitab 21 ta được bảng giá trị như sau:

Bảng 5 7 Phân tích phương sai

Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value

• S: Với giá trị P là 0,039, nhỏ hơn 0,05, cho thấy yếu tố S có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc ở độ tin cậy 95%

• F: Với giá trị P là 0,054, ngay trên ngưỡng 0,05, cho thấy ảnh hưởng của yếu tố F đến biến phụ thuộc có thể không có ý nghĩa thống kê, mặc dù nó gần với ngưỡng ý nghĩa

• A: Với giá trị P là 0,002, thấp hơn nhiều so với 0,05, cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê cao của yếu tố A đối với biến phụ thuộc

• H: Với giá trị P là 0,005, cũng thấp hơn đáng kể 0,05, cho thấy yếu tố H ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc

- Yếu tố A và H có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc, trong đó A thể hiện mức độ ảnh hưởng mạnh nhất dựa trên giá trị F cao nhất và giá trị P thấp nhất

- Yếu tố S có tác dụng đáng kể nhưng chỉ ở mức dưới ngưỡng 0,05

- Yếu tố F nằm ở mức có ý nghĩa, với giá trị P cao hơn 0,05 một chút, cho thấy ảnh hưởng của nó có thể không đáng kể

Bảng 5 8 Tóm tắt mô hình cho độ nhám lỗ

S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)

 R-sq (R bình phương): 72,73% Tỷ lệ phần trăm này cho thấy tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc (độ nhám của lỗ) có thể dự đoán được từ các biến độc lập trong mô hình Giá trị R bình phương là 72,73% cho thấy mô hình giải thích được phần lớn phương sai về độ nhám của lỗ, cho thấy mức độ phù hợp của mô hình

 R-sq(adj) (R bình phương đã điều chỉnh): 60,61% Bình phương R đã điều chỉnh điều chỉnh giá trị bình phương R dựa trên số lượng yếu tố dự đoán trong mô hình, cung cấp thước đo chính xác hơn khi so sánh các mô hình với số lượng biến khác nhau Bình phương R được điều chỉnh

64 là 60,61% vẫn cho thấy lượng phương sai được giải thích đáng kể, nhưng nó cũng nêu bật tác động của độ phức tạp của mô hình đối với phương sai được giải thích

 R-sq(pred) (R bình phương dự đoán): 50,09% Giá trị này ước tính mức độ phương sai trong biến phụ thuộc mà mô hình có thể dự đoán khi áp dụng cho dữ liệu mới Bình phương R dự đoán là 50,09% cho thấy khả năng dự đoán vừa phải, cho thấy mô hình có thể dự đoán hợp lý độ nhám của lỗ trong dữ liệu không nhìn thấy, mặc dù có độ chính xác kém hơn so với mẫu được sử dụng để tạo mô hình

Bảng 5 9 Phân tích phương sai

Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value

• S: Với giá trị P là 0,001, yếu tố S có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc, được biểu thị bằng giá trị F cao (11,94)

• F: Có giá trị P là 0,085, cao hơn mức ý nghĩa quy ước là 0,05, cho thấy ảnh hưởng của yếu tố F đến biến phụ thuộc là không có ý nghĩa thống kê

• A: Với giá trị P là 0,309, yếu tố A không có ý nghĩa thống kê, được biểu thị bằng giá trị

• H: Thể hiện tác động rất đáng kể đến biến phụ thuộc với giá trị P là 0,000 và giá trị F cao nhất (15,55) trong số tất cả các yếu tố

Phân tích cho thấy yếu tố S và H có tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc, trong đó H có tác động mạnh nhất Yếu tố F cho thấy tác động biên và yếu tố A dường

65 như có ít hoặc không có tác động đáng kể Thông tin này rất quan trọng để hiểu yếu tố nào có ảnh hưởng nhất và cần được ưu tiên trong nỗ lực kiểm soát hoặc tối ưu hóa kết quả của biến phụ thuộc

Table 5 1 Tóm tắt mô hình cho độ nhám lỗ

S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)

R-sq (R bình phương): 77,82% Tỷ lệ phần trăm này cho thấy tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc (độ nhám của lỗ) có thể dự đoán được từ các biến độc lập trong mô hình Giá trị

R bình phương là 77,82% cho thấy mô hình giải thích phần lớn phương sai về độ nhám của lỗ, cho thấy mức độ phù hợp của mô hình

R-sq(adj) (R bình phương đã điều chỉnh): 67,96% Bình phương R đã điều chỉnh điều chỉnh giá trị bình phương R dựa trên số lượng yếu tố dự đoán trong mô hình, cung cấp thước đo chính xác hơn khi so sánh các mô hình với số lượng biến khác nhau Bình phương R được điều chỉnh là 67,96% vẫn cho thấy một lượng phương sai được giải thích đáng kể, nhưng nó cũng nêu bật tác động của độ phức tạp của mô hình đối với phương sai được giải thích

R-sq(pred) (R bình phương dự đoán): 50,09% Giá trị này ước tính mức độ phương sai trong biến phụ thuộc mà mô hình có thể dự đoán khi áp dụng cho dữ liệu mới Bình phương

Ngoại quan

Kích thước phoi AA6061: LF-VAD CD

Kích thước phoi AA6061 LF-VAD CD