Sau khi lấy được các mẫu nhựa, chúng sẽ trải qua quá trình kiểm tra độ bền kéo để đánh giá độ bền và mức độ ảnh hưởng của các thông số ép phun đến độ bền, loại bỏ những thông số ép phun
TỔNG QUAN
Đặt vấn đề
Trong bối cảnh thị trường ngày càng phát triển, sản phẩm nhựa ngày càng có cấu trúc và hình dạng phức tạp, dẫn đến sự gia tăng các khuyết tật như đường hàn, rỗ khí và cong vênh Đặc biệt, khuyết tật đường hàn xuất hiện khi hai dòng nhựa lỏng tiếp xúc và giao nhau, ảnh hưởng tiêu cực đến tính thẩm mỹ và độ bền của sản phẩm nhựa.
Hiện nay, nhiều sản phẩm nhựa được sơn một lớp phủ bề mặt để cải thiện tính thẩm mỹ, nhưng điều này cũng kéo theo chi phí bổ sung cho nhà sản xuất Bên cạnh đó, cần xem xét tác động môi trường của việc sử dụng sơn phủ Mặc dù lớp sơn có thể che giấu các đường hàn trên bề mặt sản phẩm, nhưng độ bền của sản phẩm vẫn bị giảm đáng kể.
Để cải thiện khả năng kết dính giữa hai dòng nhựa và tăng độ bền kéo của đường hàn trong sản phẩm nhựa, cần xem xét các thông số như thời gian phun, áp suất phun, thời gian định hình, áp suất định hình và nhiệt độ nhựa Tuy nhiên, việc xác định bộ thông số tối ưu thường yêu cầu nhiều thí nghiệm, dẫn đến tăng chi phí, điều này chỉ phù hợp cho sản xuất hàng loạt lớn Trong khi đó, xu hướng sản xuất hiện nay đang chuyển hướng sang sản xuất loạt vừa và nhỏ để đáp ứng nhu cầu thị trường thay đổi liên tục.
Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một hệ thống mô phỏng chức năng của hệ thần kinh con người, bao gồm nhiều nơ-ron kết nối qua mạng Giống như con người, ANN có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, lưu trữ kiến thức và áp dụng chúng trong các tình huống khác nhau.
Mạng nơron nhân tạo (ANN) có khả năng xử lý đồng thời với tốc độ nhanh và khả năng tự động điều chỉnh, giúp lựa chọn nhanh chóng và hiệu quả các điều kiện tối ưu cùng với việc xử lý dữ liệu Điều này làm cho ANN trở thành giải pháp lý tưởng cho sản xuất loạt nhỏ hoặc sản xuất đơn lẻ Vì lý do này, tôi đã chọn nghiên cứu về "Dự đoán độ bền kéo của đường hàn trong công nghệ ép phun nhựa ứng dụng mạng nơron" nhằm đưa ra giải pháp dự đoán độ bền kéo của đường hàn nhựa dựa trên các bộ thông số đã được định sẵn.
Hiện nay, nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước đã ứng dụng mạng Nơ-ron để dự đoán các thông số kỹ thuật quan trọng Các nghiên cứu này bao gồm việc dự đoán độ bền kéo của vật liệu tổng hợp, độ nhám bề mặt, lực cắt, rung động và hình dạng phôi Bên cạnh đó, mạng Nơ-ron nhân tạo cũng được sử dụng để dự báo lưu lượng nước đến hồ Hoà Bình trước mười ngày và tối ưu hóa chế độ cắt trong quá trình tiện thép 9XC với mảnh dao PCBN.
Năm 2006, Sunil và các cộng sự đã áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để dự đoán độ nén và độ thấm của đất Họ đã sử dụng 55 bộ số liệu để huấn luyện mô hình ANN, đạt được kết quả dự đoán với độ tin cậy lên đến 95%.
Năm 2018, Gayatri Vineela và các cộng sự đã sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để dự đoán bộ bền kéo của vật liệu tổng hợp, đạt được kết quả dự đoán tốt so với thực nghiệm Tuy nhiên, nghiên cứu này không cung cấp thông tin về mô hình cụ thể được sử dụng để huấn luyện mạng nơ-ron.
Vào năm 2019, Tạ Quốc Dũng và các cộng sự đã giới thiệu phương pháp dự báo độ rỗng bằng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) với 296 dữ liệu được chia thành hai bộ: một bộ cho huấn luyện và một bộ cho kiểm tra Tác giả đã xây dựng ba mạng nơ-ron với các cấu hình khác nhau Kết quả cho thấy rằng mạng nơ-ron có 10 nơ-ron ở lớp ẩn cho kết quả dự báo chính xác hơn so với mạng có 20 nơ-ron ở lớp ẩn Tuy nhiên, trong bài báo này, tác giả chưa nghiên cứu các mạng nơ-ron với số nơ-ron ở lớp ẩn nhỏ hơn 10.
Nhận thấy rằng hiện tại chưa có nghiên cứu nào trong và ngoài nước tập trung vào việc dự đoán độ bền kéo của đường hàn nhựa, chúng tôi quyết định tiến hành nghiên cứu nhằm xây dựng một cơ sở dữ liệu đa dạng về vấn đề này.
3 mô hình ANN Vì thế, đề tài của tôi sẽ tập trung vào nghiên cứu đường hàn nhựa cùng với xây dựng nhiều mô hình ANN khác nhau.
Tính cấp thiết của đề tài
Cải thiện chất lượng và tính thẩm mỹ của đường hàn là một quá trình phức tạp, tốn kém về chi phí và thời gian Nhiều nhà sản xuất nhựa hiện nay sử dụng phương pháp sơn phủ để che khuyết tật đường hàn, giúp bề mặt sản phẩm mịn màng hơn Tuy nhiên, phương pháp này không chỉ làm tăng chi phí mà còn có thể gây ô nhiễm môi trường Mặc dù lớp sơn phủ giúp che giấu đường hàn, nhưng độ bền sản phẩm lại giảm Do đó, dự đoán độ bền kéo của đường hàn bằng mạng nơ-ron là một giải pháp hợp lý và tối ưu để đảm bảo sản phẩm có độ bền cao mà không cần quá nhiều thử nghiệm.
Mục tiêu nghiên cứu đề tài
Thu thập mẫu và tiến hành thử nghiệm để có được bộ thông số dùng cho việc huấn luyện mạng nơron
Xây dựng và huấn luyện mô hình mạng nơ-ron nhân tạo giúp phân tích dữ liệu quy trình ép phun nhựa Mô hình này được thiết kế để dự đoán độ bền kéo của đường hàn, góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm Việc áp dụng công nghệ này không chỉ tối ưu hóa quy trình mà còn tăng cường độ chính xác trong dự đoán.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đặc tính của mẫu thử: Các đặc tính của nhựa PA6 + 30% GF, sự hình thành và cơ học của đường hàn trong mẫu thử nhựa được tạo ra bởi quy trình ép phun
Quá trình ép phun nhựa bao gồm các thông số quan trọng như thời gian phun, áp suất phun, thời gian định hình, áp suất định hình, nhiệt độ nhựa và nhiệt độ khuôn Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm cuối cùng và hiệu suất của quy trình sản xuất Việc tối ưu hóa các thông số này là cần thiết để đạt được hiệu quả cao nhất trong công nghệ ép phun nhựa.
Mạng nơ-ron nhân tạo: Các kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau, cách chúng được huấn luyện, và khả năng của chúng trong việc dự đoán dữ liệu
1.4.2 Phạm vi nghiên cứu Đề tài sẽ tập trung giải quyết các vấn đề sau:
- Tạo các mẫu dùng để thử độ bên kéo bằng vật liệu nhựa PA6 (Polyamide 6) trên máy ép phun MA 1200III (Haitian, China)
Để tìm ra các bộ thông số phù hợp cho quá trình ép phun, chỉ cần điều chỉnh các thông số như thời gian phun, áp suất phun, thời gian định hình, áp suất định hình, nhiệt độ nhựa và nhiệt độ khuôn.
- Thu thập dữ liệu thử độ bền kéo trên máy thử nghiệm đa năng Instron 5566
- Xây dựng mạng Nơ-ron trên phần mềm Matlab 2014b
- Thay đổi hàm huấn luyện Levenberg-Marquardt và Bayesian Regularization với số nơ-ron trong lớp ẩn lần lượt là 4, 10, 20.
Phương pháp tiếp cận
- Tìm hiểu lý thuyết về vật liệu polymer và đường hàn
- Tìm hiểu các thông số ép phun
- Tạo các mẫu ép phun
- Thử kéo, tổng hợp phân tích kết quả
- Xây dựng mạng ANN để dự đoán độ bền kéo
- So sánh các kết quả dự đoán và đưa ra kết luận
1.5.2.1 Phương pháp thu thập và tổng hợp tài liệu
- Thu thập, phân tích các tài liệu kỹ thuật liên quan đến công nghệ ép phun nhựa
- Tìm hiểu các tài liệu liên quan đến các ứng dụng của ANN
- Làm thí nghiệm để thu thập các dữ liệu dùng cho huấn luyện mạng ANN
1.5.2.2 Phương pháp phân tích thực nghiệm
- Dựa trên các kết quả trong thực nghiệm, lựa chọn được bộ số liệu độ bền kéo của đường hàn phù hợp
- Thử nghiệm nhiều mô hình huấn luyên mạng Nơ-ron để lấy được kết quả chính xác nhất.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Giới thiệu về nhựa Polyamide 6 (PA6)
2.1.1 Định nghĩa của nhựa PA6
PA6, hay còn gọi là Nylon 6, là một loại nhựa kỹ thuật tổng hợp với tính chất vượt trội, thường được ứng dụng trong lĩnh vực cơ khí và công nghiệp.
PA6 là nhựa chất lượng cao với độ bền và độ cứng tốt, đồng thời vẫn giữ được tính linh hoạt Chất liệu này có khả năng chống mài mòn, va đập, chịu nhiệt và chống hóa chất, phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau Đặc biệt, PA6 còn có độ bền động cao, lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu tính năng động.
PA6 là một loại polyamide có thể được chế tạo thành nhiều sản phẩm đa dạng như sợi, màng, dây, vải và các sản phẩm nhựa kỹ thuật khác Để tăng cường độ cứng và độ bền, PA6 có thể được gia cố bằng sợi thủy tinh, đồng thời cũng có khả năng tổng hợp với các loại polyamides khác như PA66.
2.1.2 Cơ tính của nhựa PA6
Nhựa PA6 có một số cơ tính đặc trưng như sau:
- Nhiệt độ nóng chảy là 220°C và nhiệt độ chuyển pha là 40-50°C
- Trọng lượng phân tử tối đa là khoảng 105 g/mol
- Có khả năng chịu tải tốt ở nhiệt độ cao
- Có tính chất hóa học tốt và khả năng chống mài mòn
- Có hệ số ma sát thấp
- Cứng và có khả năng chống va đập
2.1.3 Tính chất hoá học của nhựa PA6
Nhựa PA6 có bốn tính chất hóa học như sau:
- Nylon 6 không chống axit và môi trường kiềm
- Nhóm amide có thể bị thủy phân để tạo thành amine và carboxyl
Chúng dễ bị thủy phân trong môi trường axit và kiềm, với kiềm có khả năng làm gãy chuỗi polymer hoặc hoàn toàn thủy phân chúng thành các monomer riêng lẻ.
- Thủy phân của Nylon 6 trong môi trường axit hoặc kiềm
2.1.4 Ứng dụng của nhựa PA6
Nhựa PA6 nổi bật với tính trượt tốt, khả năng chống rung và độ bền cao dưới tác động mạnh Với đặc tính hấp thu nước thấp nhờ cơ chế tự cân bằng nước, PA6 mang lại độ cứng vượt trội và khả năng chịu đựng nhiều loại dầu, mỡ bôi trơn và nhiên liệu diesel Loại nhựa này được ứng dụng rộng rãi trong ngành dệt may, sản xuất quần áo, lớp lót cho lốp xe, tất, dây cáp, dây thừng và lưới.
Trong ngành công nghiệp thời trang, sợi Nylon đang ngày càng được ưa chuộng hơn vải dệt thủ công nhờ vào chất lượng polymer cao, sự đa dạng về màu sắc và khả năng đáp ứng nhu cầu thẩm mỹ của người tiêu dùng.
Nhựa PA6 là một vật liệu lý tưởng cho các ứng dụng như cầu dao mạch điện, lõi cuộn dây và ổ cắm Nó cũng được sử dụng trong các bộ phận máy móc như bánh răng, bộ phận nối và bộ phận truyền động trong động cơ.
Nó được sử dụng để tạo lớp phủ mỏng và vỏ bọc cho thiết bị điện cũng như dây điện Ngoài ra, vật liệu này còn là sợi cơ bản trong máy cắt cỏ và dây câu cá, đồng thời được ứng dụng trong lốp xe và sản xuất khuôn đựng đa dạng.
2.1.5 Nhựa PA6 + 30% GF (Polyamide 6 bao gồm 30% sợi thủy tinh)
PA6 + 30% GF là Polyamide 6 được gia cố với 30% sợi thủy tinh, mang lại độ bền cao hơn so với PA6 tiêu chuẩn Loại nhựa kỹ thuật này có độ cứng, độ bền và khả năng chịu nhiệt được cải thiện, phù hợp cho nhiều ứng dụng công nghiệp.
Việc bổ sung sợi thủy tinh vào PA6 tạo ra một vật liệu composite với mô-đun đàn hồi cao, độ ổn định kích thước tốt và khả năng chống biến dạng vượt trội PA6 + 30% GF thường được ứng dụng trong các lĩnh vực yêu cầu độ bền, độ cứng và độ ổn định kích thước cao, bao gồm các bộ phận ô tô, linh kiện điện và điện tử, cũng như máy móc công nghiệp.
PA6 + 30% GF có thể được gia công bằng nhiều phương pháp như ép phun, ép đùn và ép nén Việc định hướng các sợi thủy tinh theo một hướng cụ thể giúp cải thiện đáng kể các tính chất cơ học của vật liệu.
PA6 + 30% GF là vật liệu lý tưởng cho các ứng dụng cần độ bền, độ cứng và ổn định kích thước cao Nó thường được sử dụng trong ngành công nghiệp ô tô, điện và điện tử, máy móc công nghiệp, thiết bị thể thao, cũng như trong ngành hàng không vũ trụ.
2.1.6 Thông số kỹ thuật của nhựa PA6 + 30 % GF
PA6 + 30% GF có độ bền kéo cao nhờ vào sự gia cố bằng sợi thủy tinh, giúp tăng khả năng chịu tải và giảm biến dạng trong quá trình sử dụng so với PA6 thông thường.
PA6 GF30 sở hữu độ cứng vượt trội hơn so với PA6 thông thường nhờ vào việc gia cố bằng sợi thủy tinh, điều này giúp nâng cao khả năng chịu va đập và khả năng chống uốn của vật liệu.
PA6 GF30 có khả năng chịu nhiệt tốt hơn so với PA6 thông thường, cho phép sử dụng trong các ứng dụng yêu cầu nhiệt độ cao Bên cạnh đó, sợi thủy tinh trong PA6 GF30 cải thiện độ ổn định kích thước, giảm thiểu biến dạng trong quá trình sử dụng và đảm bảo độ chính xác của kích thước sản phẩm.
Khả năng chống mài mòn tốt: PA6 GF30 có khả năng chống mài mòn tốt, tăng độ bền và tuổi thọ của sản phẩm
Bảng dưới đây cho biết thông số kỹ thuật của nhựa PA6 + 30% GF:
Bảng 2.1: Thông số kỹ thuật của nhựa PA6+30% GF (Akulon® K224-G6) [5]
Thuộc tính Thông số Đơn vị Phương pháp thử
0.3 / * % ISO 294-4, 2577 Đo co ngót, song song
0.9 / * % ISO 294-4, 2577 Đọ co ngót, thông thường
Mô đun đàn hồi kéo
185 / 110 MPa ISO 527-1/-2 Ứng suất khi đứt 3.8 / 7 % ISO 527-1/-2 Độ giãn dài khi đứt 95 / 110 kJ/m² ISO 179/1eU Độ cứng Shore D - / 85 - ISO 48-4
Nhiệt độ nóng chảy, 10°C/min
220 / * °C ISO 11357-1/-3 Độ hấp thụ nước 6.3 / * % Sim to ISO 62 Độ hấp thụ độ ẩm 1.9 / * % Sim to ISO 62
Khối lượng riêng 1350 / - kg/m³ ISO 1183 Độ dẫn nhiệt 0.27 W/(m K) -
Sơ lược về công nghê ép phun nhựa
2.2.1 Định nghĩa Ép phun là một công nghệ sản xuất sản phẩm bằng cách ép phun chất nóng chảy vào khuôn Quá trình này có thể được thực hiện trên nhiều loại vật liệu khác nhau, bao gồm kim loại (thường được gọi là ép khuôn áp lực), thủy tinh, elastomers, các hỗn hợp, và phổ biến nhất là nhựa Các loại nhựa thường được sử dụng bao gồm nhựa dẻo và nhựa nhiệt đặc [2]
Chúng ta có thể phân loại máy ép nhựa theo nhiều cách khác nhau, bao gồm:
- Lực kẹp (Clamping Force): Bao gồm các loại máy có lực kẹp từ 50 đến 8000 tấn hoặc nhiều loại khác nhau của máy ép có lực kẹp khác nhau
Trọng lượng tối đa mỗi lần ép là thông số quan trọng của các loại máy ép nhựa, cho phép ép một lượng nhựa tối đa từ 1 oz đến 120 oz mỗi chu kỳ, với nhiều lựa chọn khác nhau.
- Loại động cơ (Piston hoặc Screw): Dựa trên loại động cơ sử dụng trong máy ép, có máy dùng piston hoặc trục vít
- Loại vít (Screw Type): Nếu sử dụng vít, có máy ép vít ngang (horizontal) hoặc vít đứng (vertical)
2.2.3 Cấu trúc của máy ép phun nhựa
Máy ép phun bao gồm các thành phần chính như hệ thống kẹp, khuôn, hệ thống ép phun, hệ thống thủy lực và hệ thống điều khiển Có hai loại máy ép phun nhựa phổ biến hiện nay.
- Máy ép phun nhựa ngang
- Máy ép phun nhựa đứng
Hình 2.2: Máy ép phun ngang [6] Hình 2.3: Máy ép phun đứng [6]
Hình 2.4: Cấu tạo máy ép phun [6]
Hệ thống này đảm nhiệm việc mở và đóng khuôn, đồng thời cho phép di chuyển khuôn và tạo đủ lực để giữ khuôn trong quá trình điền và ép phun Đây là một hệ thống tuyến tính, đảm bảo hiệu quả trong quá trình sản xuất.
Các loại hệ thống kẹp phổ biến bao gồm hệ thống kẹp cơ học, hệ thống kẹp thủy lực và hệ thống kẹp cơ học – thủy lực kết hợp.
Khuôn được chia thành hai phần chính: khuôn cố định và khuôn di động Khuôn di động thường chứa lõi, trong khi khuôn cố định chứa khoang Cấu trúc khuôn bao gồm hệ thống làm mát và hệ thống đường dẫn, là các thành phần quan trọng trong thiết kế khuôn.
Hệ thống ép phun bao gồm ba phần chính: hộp chứa, xi lanh làm nóng và vít ép phun Nguyên liệu, dưới dạng hạt nhựa nhỏ, được lưu trữ trong hộp chứa trước khi được chuyển vào xi lanh làm nóng.
12 sử dụng để biến nguyên liệu trở thành dạng lỏng Nó được nhiệt bằng các tấm làm nhiệt [1]
Vít ép phun bao gồm ba phần chính: phần cấp liệu nguyên liệu giúp chuyển nguyên liệu thô về phía trước, nơi nhựa bắt đầu tan chảy; phần nén áp suất ở giữa vít dùng để nén chất lỏng; và phần đo lường, nơi khuếch tán chất liệu trước khi ép vào khuôn.
Nút phun là phần kết nối giữa đầu vít và khuôn, có hình dáng phù hợp để đảm bảo chất liệu dễ dàng lưu thông và bám chặt vào vòi khuôn trong quá trình ép phun.
Hệ thống thủy lực đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho quá trình mở và đóng khuôn, giữ lực kẹp khuôn, quay trục vít và tạo lực cho các ghim ép Các thành phần chính của hệ thống này bao gồm bơm, van, động cơ thủy lực, hệ thống ống và hệ thống lưu trữ, đảm bảo hoạt động hiệu quả và ổn định.
Hệ thống này đảm bảo hoạt động ổn định và lặp lại của máy, đồng thời điều khiển và hiển thị các thông số quan trọng như nhiệt độ, áp suất, tốc độ ép phun, vị trí và tốc độ quay của trục vít, cũng như vị trí của hệ thống thủy lực.
2.2.3.6 Quá trình ép phun nhựa
Thời gian xử lý cho quá trình ép phun nhựa rất ngắn, thường dao động từ 2 giây đến 2 phút và bao gồm bốn giai đoạn sau:
* Giai đoạn 01: Giai đoạn kẹp và ép phun: Giai đoạn kẹp (Clamping Phase):
Trước khi tiến hành ép nhựa, cần kẹp chặt hai nửa khuôn, bao gồm nửa cố định và nửa di động Bộ phận thủy lực sẽ đẩy hai nửa khuôn lại gần nhau, tạo ra lực đủ mạnh để giữ khuôn kín trong quá trình chất liệu được ép vào khuôn.
Trong giai đoạn ép phun, các viên nhựa được nung chảy dưới tác động của nhiệt độ và áp suất Sau đó, nhựa nóng chảy được ép phun một cách nhanh chóng để tạo hình sản phẩm.
Quá trình ép phun bao gồm việc đưa chất liệu vào khuôn, với lượng chất liệu được gọi là "shot." Thời gian cần thiết cho quá trình ép phun rất khó xác định chính xác, nhưng có thể ước tính dựa trên thể tích shot, áp suất ép phun và công suất ép phun.
Giai đoạn làm nguội là bước quan trọng trong quy trình sản xuất, khi nhựa nung chảy tiếp xúc với bề mặt khuôn và bắt đầu đông cứng thành hình dạng mong muốn Trong quá trình này, sản phẩm có thể xảy ra hiện tượng co rút, vì vậy khuôn không thể mở cho đến khi quá trình làm nguội hoàn tất Thời gian làm nguội phụ thuộc vào độ dày tường tối đa của sản phẩm, ảnh hưởng đến chất lượng và độ chính xác của sản phẩm cuối cùng.
Các thông số ép phun
Thời gian phun là một thông số quan trọng trong công nghệ ép phun, ảnh hưởng trực tiếp đến quy trình sản xuất Thời gian này đề cập đến khoảng thời gian cần thiết để lấp đầy khoang khuôn bằng vật liệu nóng chảy trong mỗi chu kỳ ép phun.
Trong quá trình phun, nhựa nóng chảy được đưa vào khuôn với tốc độ và áp suất kiểm soát, đảm bảo vật liệu chảy đều và mượt mà Quy trình này giúp tạo ra hình dạng mong muốn cho sản phẩm cuối cùng Thời gian phun được tính toán và tối ưu hóa để đảm bảo chất lượng, độ chính xác và tính toàn vẹn cấu trúc của phần ép.
Thời gian phun trong ép phun bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng như độ nhớt và nhiệt độ của vật liệu nóng chảy, thiết kế khuôn, độ phức tạp của hình học phần, và áp suất phun Để đạt được thời gian phun tối ưu, các nhà sản xuất thực hiện thử nghiệm, phân tích và mô phỏng kỹ lưỡng nhằm đảm bảo dòng chảy vật liệu hiệu quả, đồng thời giảm thiểu các khuyết tật như rỗ khí, khoảng trống và lấp đầy không đều.
Kiểm soát chính xác thời gian phun là yếu tố quan trọng để đạt được phần ép nhất quán và chất lượng cao Thời gian phun quá ngắn có thể dẫn đến lấp đầy không hoàn chỉnh, gây ra các vấn đề về tính toàn vẹn cấu trúc Ngược lại, thời gian phun quá dài có thể dẫn đến vật liệu dư thừa và biến dạng phần Để tối ưu hóa quy trình này, các nhà sản xuất hiện nay áp dụng công nghệ ép phun tiên tiến cùng với phần mềm mô phỏng, giúp tính toán và điều chỉnh các thông số phun một cách chính xác.
17 dòng chảy và áp suất lý tưởng, dẫn đến phần không có khuyết tật và chính xác về kích thước
2.3.2 Áp suất phun Áp suất phun là một thành phần quan trọng trong công nghệ ép phun, đóng vai trò quyết định trong quá trình phun vật liệu nóng chảy vào khuôn Đây là một yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến dòng chảy và độ đồng đều của vật liệu Áp suất phun hoạt động bằng cách áp dụng áp suất đến vật liệu nóng chảy từ hệ thống cung cấp vật liệu Áp suất này tạo ra một lực đẩy, đẩy vật liệu từ vị trí ban đầu vào khoang khuôn Điều này đảm bảo rằng vật liệu nóng chảy được lấp đầy chính xác và hoàn chỉnh vào khuôn Áp suất phun cần được điều chỉnh chính xác để đảm bảo quá trình đổ diễn ra đúng thời gian và áp suất Áp suất không đủ có thể dẫn đến lấp đầy không hoàn chỉnh hoặc dòng chảy vật liệu không đầy đủ, trong khi áp suất quá cai có thể gây ra định hình hỏng hoặc ứng suất không mong muốn trên sản phẩm
Việc điều chỉnh áp suất phun qua hệ thống kiểm soát tự động là rất quan trọng trong quá trình ép phun Các thông số như áp suất, tốc độ và thời gian phun được lập trình để đáp ứng yêu cầu cụ thể, đảm bảo độ chính xác và nhất quán Điều này không chỉ giúp lấp đầy khuôn hiệu quả mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm cuối cùng Áp suất phun tối ưu góp phần vào sự chính xác trong kích thước, hình dạng và cấu trúc của các phần ép, từ đó tạo ra sản phẩm chất lượng cao.
Trong công nghệ ép nhựa, thời gian định hình đóng vai trò quan trọng trong quá trình sản xuất Đây là khoảng thời gian mà vật liệu nhựa được đưa vào khuôn, nhằm tạo ra sản phẩm nhựa hoàn thiện.
Quá trình ép nhựa khởi đầu khi khuôn được đóng chặt và vật liệu nhựa được nạp vào máy ép Trong giai đoạn này, nhựa được cung cấp từ nguồn nguyên liệu.
18 cấp, qua hệ thống cấp liệu hoặc hệ thống vận chuyển, và được đẩy vào khoang khuôn sử dụng hệ thống dẫn động ép của máy
Thời gian định hình được điều chỉnh để đảm bảo lượng nhựa bơm vào khuôn đạt tốc độ và số lượng mong muốn Quá trình này bao gồm việc điều chỉnh áp suất, tốc độ bơm và thời gian ép một cách tỉ mỉ Kiểm soát chính xác thời gian ép là yếu tố quan trọng để đạt được chất lượng sản phẩm nhựa tốt, đồng thời đảm bảo độ chính xác về kích thước và tính toàn vẹn của hình dạng.
Thời gian định hình cần được tối ưu hóa để đảm bảo vật liệu nhựa được phun đầy đủ vào khuôn, tránh tình trạng quá định hình hoặc thiếu định hình Việc này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm mà còn tác động đến thời gian sản xuất và hiệu quả hoạt động của máy ép nhựa.
Thời gian định hình nhựa phụ thuộc vào loại nhựa, kích thước sản phẩm và yêu cầu cụ thể Việc điều chỉnh và kiểm soát chính xác thời gian ép là rất quan trọng để đạt được hiệu quả trong quá trình ép nhựa và đảm bảo sản phẩm có chất lượng cao.
Trong công nghệ ép nhựa, áp suất định hình là yếu tố quan trọng trong giai đoạn ép, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm Lực này được áp dụng lên nhựa nóng chảy khi bơm vào khoang khuôn, đảm bảo quá trình phun khuôn diễn ra chính xác Việc điều chỉnh áp suất định hình phụ thuộc vào nhiều yếu tố như loại nhựa, hình dạng khuôn và các tính chất mong muốn của sản phẩm cuối cùng.
Trong quá trình ép nhựa, vật liệu được làm nóng chảy và bơm vào khuôn dưới áp suất cao Áp suất này cần đủ mạnh để vượt qua sức cản bên trong khoang khuôn, bao gồm cả sức cản dòng chảy của nhựa và các yếu tố phức tạp trong thiết kế khuôn.
Tối ưu hóa áp suất định hình là yếu tố quan trọng để ngăn chặn các vấn đề như phun không đủ, dấu vết dòng chảy và lỗi bộ phận Áp suất không đủ có thể gây ra hiện tượng phun không đầy đủ trong khuôn, dẫn đến các khoảng trống hoặc hình dạng không đạt yêu cầu.
Áp suất quá mức trong quá trình ép có thể gây ra căng thẳng cắt trên nhựa, dẫn đến suy giảm hoặc biến dạng bộ phận Để đạt được áp suất định hình phù hợp, cần sử dụng sự kết hợp giữa tính toán lý thuyết, mô phỏng và thử nghiệm thực tế Áp suất này được điều chỉnh nhằm đảm bảo các đặc tính dòng chảy, chất lượng bộ phận và độ chính xác kích thước Người vận hành máy thường thiết lập áp suất ép dựa trên yêu cầu cụ thể của quá trình.
Thử nghiệm cơ tính
Thử cơ tính, bao gồm thử nghiệm kéo và độ bền kéo, là phương pháp phổ biến để đánh giá các tính chất cơ học của vật liệu Phương pháp này thực hiện bằng cách áp dụng lực kéo lên mẫu vật để đo lường phản ứng của nó khi bị căng ra hoặc kéo dài.
Kiểm tra tĩnh là phương pháp kiểm tra khi tải dần tăng lên hoặc duy trì ổn định Các phương pháp này bao gồm thử nghiệm kéo, thử nghiệm ép, thử nghiệm cắt và kiểm tra độ cứng.
Trong quá trình kiểm tra vật liệu, mẫu tiêu chuẩn được kẹp ở hai đầu và kéo ra xa nhau bằng máy thử kéo đa năng Khi lực tác động, mẫu vật liệu sẽ biến dạng, dẫn đến sự thay đổi chiều dài và giảm diện tích cắt ngang Toàn bộ quá trình kiểm tra ghi lại lực áp dụng cùng với độ kéo dài hoặc độ co rút tương ứng.
Mẫu thử nghiệm kéo được kẹp chặt ở hai đầu bằng các cánh kẹp trên và dưới của máy thử nghiệm Sau đó, máy được khởi động để thực hiện quá trình thử nghiệm với bộ trượt chéo và cánh.
21 kẹp trên di chuyển lên dần, áp dụng một lực kéo tăng dần lên mẫu kiểm tra Dưới tác động của lực, mẫu kiểm tra kéo dài ra
Mẫu thử nghiệm sẽ kéo dài cho đến khi đạt lực kéo tối đa mà không thay đổi đáng kể về diện tích cắt ngang Sau đó, mẫu xuất hiện hiện tượng thắt lại ở giữa, kéo dài đáng kể tại điểm này và cuối cùng gãy đứt Lực kéo giảm khi mẫu bắt đầu thắt lại và trở thành không khi mẫu bị gãy đứt.
Thử nghiệm kéo là phương pháp quan trọng để đánh giá hành vi của vật liệu khi chịu tác động kéo, cung cấp thông tin về độ bền kéo tối đa, độ bền đàn hồi, độ giãn dài tối đa trước khi gãy và modun đàn hồi Những đặc tính này giúp xác định khả năng chống biến dạng, khả năng chịu lực kéo và độ bền cơ học tổng thể của vật liệu.
Dữ liệu từ thử nghiệm kéo có nhiều ứng dụng quan trọng, bao gồm lựa chọn vật liệu, kiểm soát chất lượng, tối ưu hóa thiết kế và nghiên cứu phát triển Thông tin này giúp kỹ sư nắm bắt rõ các đặc tính hiệu suất của vật liệu, từ đó đưa ra quyết định dựa trên các tính chất cơ học của nó.
Trong quá trình kiểm tra kéo, lực kéo F và độ kéo dài ∆𝐿 được đo liên tục bằng thiết bị chuyên dụng Ứng suất σ được tính từ lực kéo F và diện tích cắt ngang của mẫu thử nghiệm Độ giãn dài ε được xác định dựa trên độ giãn dài đã đo.
Trong đó, F là lực kéo được áp dụng, S₀ là diện tích cắt ngang ban đầu của mẫu kiểm tra Độ giãn dài (elongation) được tính bằng công thức:
Trong đó, ∆L là sự thay đổi chiều dài của mẫu kiểm tra và L₀ là chiều dài ban đầu của mẫu kiểm tra
Định luật Hooke là nguyên lý cơ học quan trọng trong vật liệu, mô tả mối quan hệ tuyến tính giữa ứng suất (σ) và độ giãn dài (ε) của vật liệu đàn hồi Theo định luật này, ứng suất (σ) tỷ lệ thuận trực tiếp với độ giãn dài (ε) trong giới hạn biến dạng đàn hồi của vật liệu.
Với E là modun đàn hồi (Young’s modulus) của vật liệu, thể hiện sự đàn hồi của nó
Modun đàn hồi được tính bằng cách chia sự thay đổi ứng suất (∆σ) cho sự thay đổi độ giãn dài(∆ε) tại điểm chảy:
Công thức cho độ bền kéo như sau:
Trong công thức này, lực kéo tối đa là lực lớn nhất tác động lên mẫu kiểm tra trong quá trình kiểm tra kéo, trong khi diện tích mặt cắt ngang là diện tích của mẫu vuông góc với lực Độ bền kéo thể hiện ứng suất tối đa mà vật liệu có thể chịu trước khi xảy ra gãy hoặc nứt do tác động kéo, thường được đo bằng đơn vị lực trên diện tích như pound trên inch vuông (psi) hoặc megapascal (MPa).
ASTM D638 is a testing standard used to measure the tensile strength of plastic materials, including HDPE (High Density Polyethylene) films This standard is specified by the American Society for Testing and Materials (ASTM).
Trong thử nghiệm này, một mẫu màng nhựa HDPE được cắt thành hình chữ thập với độ dày nhất định và đặt giữa hai máy kéo Máy kéo sẽ kéo mẫu với tốc độ cụ thể, đồng thời đo lực kéo và độ dãn của mẫu theo thời gian Qua quá trình này, độ bền kéo của bạt nhựa HDPE được xác định một cách chính xác.
Tiêu chuẩn ASTM D638 được áp dụng phổ biến trong ngành công nghiệp và nghiên cứu nhằm đánh giá các đặc tính cơ học của vật liệu nhựa, đặc biệt tập trung vào khả năng chịu kéo của chúng.
ASTM D638 cho phép năm loại mẫu thử với kích thước khác nhau tùy thuộc vào độ dày và lượng vật liệu có sẵn Mẫu loại I, dày 3,2 mm, là loại phổ biến nhất, thường được tạo ra bằng phương pháp ép phun, với kích thước tổng thể 165 mm chiều dài và 13 mm chiều rộng Các mẫu phẳng thường được gia công thành hình dạng “xương chó” hoặc “quả tạ” để đảm bảo vết đứt xảy ra ở giữa mẫu Ngoài mẫu phẳng, ASTM D638 còn cho phép thử nghiệm các ống và thanh cứng, cũng phải được gia công thành hình xương chó Trong trường hợp vật liệu hạn chế, mẫu loại IV hoặc V thường được sử dụng, với kích thước mẫu loại IV tương tự như mẫu cắt theo khuôn ASTM D412 C, trong khi mẫu loại V là mẫu nhỏ nhất với chiều dài chỉ 0,3 in.
Hình 2.9 Mẫu thử kéo Bảng 2.2 Thông số mẫu thử kéo theo tiêu chuẩn ASTM D638
Mẫu thử kéo được dùng trong mô hình thí nghiệm này được xây dựng theo tiêu chuẩn ASTM D638 loại II
Giới thiệu chung về mạng Nơ-ron
2.5.1 Mạng Nơ-ron sinh học
2.5.1.1 Chức năng, tổ chức và hoạt động của bộ não con người
Bộ não con người là trung tâm điều khiển các hoạt động sống, từ những hành động cơ bản đến những quá trình phức tạp như học tập, ghi nhớ, suy luận và sáng tạo Vai trò của nó trong cuộc sống hàng ngày là vô cùng quan trọng, ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của hành vi và tư duy.
Bộ não con người bao gồm khoảng 10^11 phần tử, trong đó có khoảng 10^10 nơ-ron và 9*10^10 tế bào thần kinh đệm, hỗ trợ nơ-ron trong các chức năng của nó Trọng lượng trung bình của não là khoảng 1,5 kg với thể tích 235 cm³ Mặc dù cấu trúc chi tiết của não vẫn chưa được hiểu rõ, nhưng nó được chia thành nhiều vùng khác nhau, mỗi vùng đảm nhiệm các hoạt động cụ thể.
Bộ não có cấu trúc nhiều lớp, với lớp bên ngoài chứa các nếp nhăn phức tạp, chịu trách nhiệm cho các hoạt động như nghe, nhìn và tư duy Mỗi nơ-ron kết nối với khoảng 10.000 nơ-ron khác, giúp bộ não hoạt động đồng thuận và hiệu quả, đặc biệt trong các tác vụ phức tạp Mặc dù tốc độ xử lý của mỗi nơ-ron chậm hơn so với các cổng logic silicon trong chip vi xử lý, bộ não vẫn hoạt động nhanh chóng, với thời gian xử lý khoảng 10^-3 giây so với 10^-10 giây.
Hệ thần kinh của con người, bao gồm não bộ và các giác quan, hoạt động bằng cách tiếp nhận kích thích từ môi trường bên ngoài và bên trong cơ thể Các giác quan chuyển đổi những kích thích này thành tín hiệu điện, gửi đến não để xử lý Não bộ liên tục đánh giá và so sánh thông tin với dữ liệu đã lưu trữ, từ đó đưa ra quyết định Các lệnh cần thiết được phát sinh và truyền đến các bộ phận thực hiện như tay và chân, nhằm thực hiện các hoạt động cụ thể.
Bộ não con người đóng vai trò thiết yếu trong cuộc sống, với cấu trúc phức tạp và tinh vi được hình thành từ mạng lưới Nơ-ron gồm hàng tỷ tế bào Mỗi vùng và lớp của bộ não kiểm soát các hoạt động cụ thể, cho thấy sự phân chia chức năng rõ ràng Hoạt động của bộ não dựa trên cơ chế song song của các Nơ-ron, tạo nên một hệ thống hoạt động hiệu quả và linh hoạt.
Hình 2.10: Mô hình hai Nơ-ron sinh học [10]
2.5.1.2 Về mạng Nơ-ron sinh học a Cấu trúc Nơ-ron
Nơ-ron là thành phần cơ bản của bộ não con người và có cấu trúc phức tạp Một Nơ-ron tiêu biểu bao gồm ba phần chính:
Thân Nơ-ron, hay soma, là phần trung tâm của Nơ-ron, nơi chứa nhân và các thành phần thiết yếu để duy trì và điều hành chức năng của Nơ-ron.
Các nhánh dendrite là những cấu trúc giống như cây, thường có nhiều và xuất phát từ thân Nơ-ron Chúng có chức năng nhận tín hiệu điện từ các Nơ-ron khác hoặc từ các nguồn kích thích bên ngoài, sau đó truyền tín hiệu đó đến thân Nơ-ron.
Sợi trục (Axon) là một cấu trúc dài và hình trụ, có chức năng mang tín hiệu điện từ thân Nơ-ron ra ngoài Ở cuối axon, nó thường phân nhánh thành nhiều nhánh axon nhỏ, mỗi nhánh kết thúc tại một cơ quan nhỏ gọi là synapse Tại synapse, Nơ-ron truyền tín hiệu đến các Nơ-ron khác, có thể xuất hiện trên các dendrite hoặc thân Nơ-ron của Nơ-ron tiếp theo.
Hoạt động của Nơ-ron phụ thuộc vào việc truyền tín hiệu điện và các quá trình hóa học phức tạp tại các synapse Khi một synapse phát tín hiệu điện, các chất truyền đặc trưng được giải phóng từ Nơ-ron gửi tín hiệu, làm tăng hoặc giảm điện thế bên trong thân Nơ-ron nhận Khi điện thế đạt ngưỡng cố định, Nơ-ron nhận tín hiệu sẽ kích hoạt hoặc "fire."
Khi nơ-ron được kích hoạt, nó phát đi một xung điện với cường độ và thời gian nhất định qua axon đến các synapse của nơ-ron khác Các synapse có thể là loại phấn kích, cho phép tín hiệu truyền qua và kích hoạt nơ-ron nhận, hoặc ức chế, ngăn chặn việc kích hoạt nơ-ron nhận.
Quá trình truyền tín hiệu và xử lý thông tin trong hệ thần kinh của con người diễn ra nhờ sự hợp tác giữa các nơ-ron thông qua các synapse, tạo nên những hoạt động phức tạp trong bộ não và hệ thần kinh.
2.5.2 Mạng Nơ-ron nhân tạo
Tính toán có thể được hiểu theo nhiều cách, trong đó có tính toán theo chương trình với các giải thuật được thiết kế trước và thực hiện theo quy tắc đã định Tuy nhiên, nghiên cứu về hoạt động tính toán trong các hệ sinh học cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa tính toán trong bộ não con người và tính toán theo chương trình Những điểm khác biệt này rất quan trọng trong việc hiểu cách thức hoạt động của não bộ.
Bộ não con người hoạt động thông qua hàng tỷ nơ-ron, cho phép tính toán được phân tán một cách tối ưu và song song, từ đó tạo ra hiệu quả cao trong quá trình xử lý thông tin.
28 trong việc xử lý thông tin Trong khi đó, tính toán theo chương trình thường là một chuỗi tuần tự các bước
Bộ não con người có khả năng học hỏi và thích nghi từ dữ liệu, cho phép nó điều chỉnh cách hoạt động dựa trên kinh nghiệm và môi trường Ngược lại, việc tính toán theo chương trình yêu cầu phải viết và cập nhật mã nguồn mỗi khi có sự thay đổi cần thiết.
Dựa trên cách hoạt động của bộ não, một mô hình tính toán mới mang tên Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN) đã được phát triển Nơ-ron nhân tạo mô phỏng cấu trúc và chức năng của nơ-ron sinh học trong não người, với các đặc điểm tương tự.
- Mỗi Nơ-ron nhân tạo có một số lượng đầu vào, các kết nối (gọi là Synaptic), và một đầu ra (axon)
- Một Nơ-ron nhân tạo có thể ở trong trạng thái hoạt động (thường đại diện bằng +35mV) hoặc trạng thái không hoạt động (thường đại diện bằng -0.75mV)
MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP THÍ NGHIỆM
Quy trình tạo mẫu thử kéo
Để thu được mẫu thử kéo, cần có bộ khuôn tương ứng Bộ khuôn được sử dụng trong đề án là bộ khuôn có cấu tạo như hình
Hình 3.1: Bộ khuôn ép phun nhựa
Trong quá trình ép phun, nhựa được phun vào khuôn từ hai hướng và gặp nhau tại điểm giữa của mẫu thử, dẫn đến khuyết tật đường hàn Sự hiện diện của đường hàn tạo ra điểm yếu trong vật liệu, ảnh hưởng đến độ bền sản phẩm Đường hàn hình thành khi nhựa nóng chảy từ các đường chảy khác nhau gặp nhau và đông cứng lại, gây giảm các tính chất cơ học như độ bền kéo, độ giãn dài và khả năng chịu va đập so với vật liệu ban đầu không có đường hàn.
Mức độ ảnh hưởng của đường hàn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tính chất vật liệu, thiết kế, điều kiện xử lý, và hình học của đường hàn Đường hàn có thể gây tập trung ứng suất, làm giảm độ bền và chịu lực của sản phẩm Để giảm thiểu tác động tiêu cực, có thể áp dụng các phương pháp như tối ưu hóa thiết kế khuôn, chọn vật liệu có tính chảy tốt, điều chỉnh thông số quá trình, và sử dụng kỹ thuật xử lý nhiệt hoặc xử lý bề mặt để tăng cường độ bền khu vực hàn.
Ảnh hưởng của đường hàn đến độ bền sản phẩm có thể khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng, yêu cầu sản phẩm và tiêu chuẩn kiểm tra Vì vậy, việc thực hiện kiểm tra và đánh giá toàn diện là rất quan trọng để xác định tác động của đường hàn đối với độ bền của sản phẩm cụ thể.
Khi nhựa được phun vào khuôn, nó chảy theo hai hướng và gặp nhau tại vị trí trung tâm của mẫu thử độ bền kéo Sự gặp gỡ này tạo ra đường hàn, ảnh hưởng đến các tính chất cơ học của sản phẩm.
Quy trình thử nghiệm
Loại máy ép nhựa được sử dụng bởi Haitian International là dòng Mars III Cụ thể, máy ép nhựa được sử dụng là mẫu Haitian International MA 1200 III
Loại nhựa dùng trong ép phun là PA6 kết hợp với 30% sợi thủy tinh Quy trình ép phun nhựa diễn ra qua nhiều giai đoạn và phụ thuộc vào năm thông số chính.
Quá trình ép phun thử nghiệm được thực hiện để xác định bộ thông số tối ưu, nhằm đảm bảo mẫu được ép phun chính xác mà không gặp phải tình trạng thiếu hạt nhựa hay các lỗi thường gặp như bavia và flash.
Sau khi thu được bộ thông số nhỏ nhất, chúng ta tiếp tục đặt giá trị ở năm cấp độ như sau:
- Thời gian phun: Giá trị nhỏ nhất + 0.2
- Áp suất phun: Giá trị nhỏ nhất + 2
- Thời gian định hình: Giá trị nhỏ nhất + 0.2
- Áp suất định hình: Giá trị nhỏ nhất + 2
- Nhiệt độ nhựa: Giá trị nhỏ nhất + 2
Dựa trên dữ liệu trên, chúng ta tìm được năm giá trị khác nhau ở năm cấp độ khác nhau
Sau khi tiến hành thử nghiệm ép phun với PA6 + 30% sợi thủy tinh, xác định được các thông số sau:
Bảng 3.1: Bảng giá trị tối thiểu cho bộ thông số của PA6 30%GF ở nhiệt độ bình thường
Thời gian phun (s) 3 Áp suất phun (bar) 60
Thời gian định hình (s) 0 Áp suất định hình (bar) 55
Dựa trên dữ liệu trên, một bảng được tạo với năm giá trị và năm cấp độ như sau
Bảng 3.2: Năm mức thông số sử dụng
Từ bảng giá trị trên, tôi đã thiết lập bảng giá trị cho sợi thủy tinh PA6+30% khi ép ở điều kiện nhiệt độ thường (30 độ C)
Bảng 3.3: Bảng thông số thí nghiệm cho nhựa PA6 + 30% sợi thủy tinh STT Thời gian phun (s) Áp suất phun (bar)
Thời gian định hình (s) Áp suất định hình (bar)
Thông số Cấp 1 Cấp 2 Cấp 3 Cấp 4 Cấp 5
Thời gian phun (s) 3 3.2 3.4 3.6 3.8 Áp suất phun (bar) 60 62 64 66 68
Thời gian định hình (s) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Áp suất định hình (bar) 55 57 59 61 63
Tôi đã thu thập 25 trường hợp, mỗi trường hợp có 5 giá trị thông số khác nhau Sau khi loại bỏ 4 trường hợp trùng lặp, tôi còn lại 21 trường hợp Quy trình lấy mẫu bắt đầu bằng việc loại bỏ khoảng 10 mẫu ban đầu để ổn định nhựa Đối với mỗi trường hợp trong bảng, tôi đã lấy 5 mẫu, tổng cộng có 105 mẫu khi hoàn thành.
Sau khi thu thập mẫu, chúng được bảo quản cẩn thận để tránh ẩm ướt và ảnh hưởng từ môi trường Tiếp theo, các mẫu này sẽ được đưa vào quy trình thử nghiệm kéo Tôi sử dụng 3 trong số 5 mẫu từ mỗi trường hợp để thu thập dữ liệu cần thiết thông qua thử nghiệm kéo.
Thiết bị được sử dụng trong thí nghiệm này là máy thử nghiệm đa năng Instron
5566, với tốc độ kéo là 50 mm/phút
Hình 3.2: Máy thử nghiệm đa năng Instron 5566
Quy trình thử nghiệm kéo bắt đầu bằng việc đo tổng chiều dài mẫu và đánh dấu các điểm giữa ở vị trí phù hợp Mẫu sau đó được lắp vào các kẹp đã được đánh dấu và siết chặt an toàn, lưu ý không siết quá chặt để tránh hỏng cấu trúc bề mặt sản phẩm Khi quá trình thử nghiệm kéo diễn ra, các kẹp trên và dưới của máy thử nghiệm đa năng sẽ áp dụng lực kéo từ cả hai đầu, dẫn đến mẫu bị kéo cho đến khi gãy Dữ liệu thu được trong quá trình này sẽ được hiển thị dưới dạng biểu đồ trên máy tính.
Hình 3.3: Mẫu thử nghiệm bị kéo đứt thành 2 mảnh
Sau khi thực hiện thử nghiệm kéo cho 3 mẫu ở mỗi trường hợp trong bảng giá trị, tổng cộng 63 mẫu đã được thử nghiệm và thu thập dữ liệu kéo sau đây.
Bảng 3.4: Dữ liệu thử nghiệm độ bền của PA6 với 30% sợi thủy tinh
No Độ bền kéo (MPa) Độ giãn dài (%)
Bảng trên trình bày giá trị trung bình từ các thử nghiệm, trong đó tôi đã điều chỉnh thời gian phun qua 5 cấp độ Mỗi cấp độ tương ứng với bộ thông số cụ thể trong Bảng 3.5 Kết quả cho thấy mẫu thử ở trường hợp thứ tư có độ bền cao nhất, trong khi mẫu thử ở trường hợp thứ hai có độ bền thấp nhất.
Trong các trường hợp từ 6 đến 10, tôi đã điều chỉnh thông số áp suất phun Kết quả cho thấy trong trường hợp đầu tiên, mẫu thử đạt độ bền cao nhất, trong khi trường hợp thứ ba lại cho thấy độ bền thấp nhất.
Trong các trường hợp từ 11 đến 15, tôi đã điều chỉnh thông số thời gian định hình Kết quả cho thấy trong trường hợp đầu tiên, mẫu thử đạt độ bền cao nhất, trong khi trường hợp thứ ba lại cho thấy độ bền thấp nhất.
Trong các trường hợp từ 16 đến 20, tôi đã điều chỉnh thông số áp suất định hình Kết quả cho thấy, trong trường hợp đầu tiên, mẫu thử đạt độ bền cao nhất, trong khi trường hợp thứ ba lại cho thấy độ bền thấp nhất.
Trong các trường hợp từ 21 đến 25, việc thay đổi thông số nhiệt độ nhựa đã được thực hiện Kết quả cho thấy, trong trường hợp thứ tư, mẫu thử đạt độ bền cao nhất, trong khi trường hợp thứ ba ghi nhận độ bền thấp nhất.
Dựa trên biểu đồ và dữ liệu thí nghiệm, tôi nhận thấy rằng đồ thị của áp suất phun và áp suất định hình có chất lượng kém Để tối ưu hóa phân tích, tôi quyết định loại bỏ hai thông số này và giới thiệu nhiệt độ khuôn, một thông số mới phù hợp cho nghiên cứu và phân tích tiếp theo.
Tôi sẽ áp dụng một bảng thông số mới với 4 thông số và 5 cấp độ khác nhau để thử nghiệm Kết quả thử nghiệm cho hai loại nhựa sử dụng bộ thông số này đã được ghi nhận như sau.
Với ba thông số hiện tại là thời gian phun, thời gian định hình, và nhiệt độ nhựa không thay đổi, thông số mới được bổ sung là nhiệt độ khuôn, đạt được nhờ máy sưởi khí ở 600 độ C Thử nghiệm sẽ được tiến hành với năm giá trị nhiệt độ khuôn khác nhau tại các khoảng thời gian 0 giây, 2 giây, 4 giây, 6 giây và 8 giây.
Kết quả của các bộ thông số
3.3.1 Kết quả bộ thông số trước khi lựa chọn
Bảng 3.5: Bảng thông số thí nghiệm của PA6 30%GF
Thời gian định hình (s) Áp suất định hình (bar)
Nhiệt độ nhựa ( o C) Độ bền kéo (MPa) Độ giãn dài (%)
Các kết quả thu được khi thực nghiệm để tìm bộ thông số phù hợp được trình bày trong kết quả sau đây tại nhiệt độ khuôn bình thường:
Việc điều chỉnh thời gian phun trong khoảng từ 1 đến 5 mức cho thấy rằng, với thời gian phun đạt 3,6 giây, sản phẩm đạt độ bền cao nhất Điều này chứng minh rằng việc tăng thời gian phun có thể nâng cao độ bền tổng thể của sản phẩm.
Trong nghiên cứu về áp suất phun từ 6 đến 10, việc điều chỉnh áp suất với 5 mức khác nhau cho thấy giá trị 60 bar mang lại độ bền cao nhất cho sản phẩm Tuy nhiên, áp suất phun quá cao có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến độ bền Cụ thể, với vật liệu PA6 chứa 30% sợi thủy tinh, áp suất cao có thể làm xoắn cấu trúc sợi thủy tinh, dẫn đến sự giảm sút đáng kể về độ bền sản phẩm.
-> Do đó, sẽ không thay đổi thông số này
Thời gian định hình từ 11 đến 15 giây có 5 mức khác nhau, trong đó 0 giây mang lại sản phẩm có độ bền cao nhất Điều này chứng tỏ rằng thời gian định hình ảnh hưởng đến sự kết dính và đồng đều của các hạt nhựa, từ đó tác động trực tiếp đến độ bền của sản phẩm.
Trong nghiên cứu về áp suất định hình từ 16 đến 20, kết quả cho thấy mức 55 bar mang lại độ bền cao nhất cho sản phẩm Tuy nhiên, việc tăng áp suất định hình quá mức có thể gây hại cho độ bền, đặc biệt là với PA6 có 30% sợi thủy tinh, dẫn đến xoắn cấu trúc sợi và ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng sản phẩm.
-> Do đó, sẽ không thay đổi thông số này
Nghiên cứu cho thấy, khi thay đổi nhiệt độ nhựa từ 21 đến 25 độ C với 5 mức khác nhau, sản phẩm đạt độ bền cao nhất ở 271 và 273 độ C Sự gia tăng nhiệt độ nóng chảy giúp nhựa chảy tốt hơn, lấp đầy khuôn đều hơn, từ đó nâng cao độ bền của sản phẩm Tuy nhiên, nếu nhiệt độ nóng chảy quá cao, sản phẩm có thể trở nên cứng và dễ vỡ.
3.3.2 Kết quả bộ thông số cuối cùng
Tôi có 4 thông số và 5 mức như được hiển thị trong bảng sau:
Bảng 3.6: Bảng thông số sau khi thay đổi của nhựa PA6 30% GF
( 0 C) Độ bền kéo (MPa) Độ giãn dài (%)
Với mỗi thông số ép, ta có các biểu đồ sau:
Hình 3.4: Biểu đồ độ bền kéo khi thay đổi thời gian phun
Hai biểu đồ thể hiện độ bền kéo và độ giãn cho thấy rằng trong 5 trường hợp thử nghiệm đầu tiên, thời gian phun tối ưu để đạt được độ bền kéo tốt nhất là 3,4 giây Điều này chứng tỏ rằng mỗi loại nhựa yêu cầu thời gian phun khác nhau để đạt hiệu quả tối ưu Nghiên cứu chỉ ra rằng với thời gian phun 3,4 giây, kết quả độ bền kéo đạt được là tốt nhất.
Biểu đồ độ bền kéo cho thấy rằng thời gian định hình ảnh hưởng đến độ bền kéo của nhựa Kết quả tốt nhất được ghi nhận ở thời gian 3,6 giây, cho thấy mỗi loại nhựa cần thời gian làm mát khác nhau để đạt được độ bền tối ưu Nghiên cứu khẳng định rằng 3,6 giây là thời gian lý tưởng để đạt được độ bền kéo tốt nhất cho các trường hợp từ 6 đến 10.
Biểu đồ độ bền kéo khi thay đổi nhiệt độ nhựa cho thấy rằng độ bền kéo tốt nhất đạt được ở nhiệt độ 265 độ C, đây là nhiệt độ nóng chảy lý tưởng cho PA6 30%GF Ở nhiệt độ tối ưu này, cấu trúc nhựa trở nên đồng đều hơn, dẫn đến kết quả độ bền kéo tối ưu Tuy nhiên, việc chỉ thử nghiệm ở 265 độ C có thể bỏ qua khả năng đạt được độ bền kéo tốt ở các nhiệt độ thấp hơn.
Biểu đồ độ bền kéo cho thấy sự thay đổi khi nhiệt độ khuôn được điều chỉnh từ 16 đến 20 độ Khi nhiệt độ khuôn tăng, độ bền kéo của vật liệu cũng có xu hướng cải thiện Tuy nhiên, sự hiện diện của sợi thủy tinh cường hóa trong PA6 làm cho độ bền kéo không tăng đáng kể.
Xây dựng mô hình dự đoán độ bền kéo của đường hàn
3.4.1 Thu thập và xử lý số liệu
Dựa trên các thông số đầu vào như thời gian phun, thời gian định hình, nhiệt độ nhựa và nhiệt độ khuôn, mục tiêu của nghiên cứu là dự đoán chỉ số độ bền kéo của đường hàn nhựa Trong tổng số 20 dữ liệu thực nghiệm, chỉ 16 dữ liệu sẽ được sử dụng để huấn luyện mạng, bao gồm các dữ liệu có số thứ tự 1 và 7.
14, 20 sẽ được dùng để kiểm tra mạng sau khi huấn luyện
Bảng 3.7: Bảng thông số dùng để huấn luyện
Xây dựng mạng bằng phần mềm Matlab 2014b, ở trong Đề án này tôi sẽ xây dựng và huấn luyện sáu mô hình như sau:
Với thuật toán huấn luyện là Levenberg-Marquadt
Bảng 3.8: Mô hình với hàm huấn luyện Levenberg-Marquadt Đầu vào 4 4 4
Số nơ-ron trong lớp ẩn 4 10 20
Hàm kích hoạt của lớp ẩn Tansig Tansig Tansig
Với chỉ 16 dữ liệu đầu vào, mạng nơ-ron có nguy cơ gặp phải lỗi overfitting Để khắc phục vấn đề này, tôi đã áp dụng thuật toán điều chuẩn Bayesian Regularization để huấn luyện thêm một mô hình.
Bảng 3.9: Mô hình với hàm huấn luyện Bayesian Regularization Đầu vào 4 4 4
Số nơ-ron trong lớp ẩn 4 10 20
Hàm kích hoạt của lớp ẩn Tansig Tansig Tansig
Sau khi chọn cấu trúc mạng ở mục 3.4.2, bước tiếp theo là tiến hành huấn luyện mạng Quá trình này chủ yếu là điều chỉnh trọng số liên kết (weights), bắt đầu bằng việc khởi tạo ngẫu nhiên các giá trị trọng số khi xây dựng mạng Trong suốt quá trình huấn luyện, các thuật toán sẽ điều chỉnh các giá trị trọng số này để tối ưu hóa hiệu suất của mạng.
Kết quả huấn luyện mạng cho thấy sai số toàn phương trung bình (MSE) và hệ số tương quan (R) của ba bộ dữ liệu được ghi nhận từ mục 3.4.1.
MSE (Mean Squared Error) bao gồm sai số từ bộ dữ liệu huấn luyện, sai số từ bộ dữ liệu kiểm tra chéo, và sai số từ bộ dữ liệu kiểm tra Công thức tính MSE được trình bày rõ ràng để giúp đánh giá độ chính xác của mô hình.
- 𝑦U / : Giá trị thực đo từ mẫu;
Theo dõi đồ thị hiệu suất trong quá trình xây dựng mạng là rất quan trọng để đánh giá và phát hiện hiện tượng quá khớp Giá trị MSE và R tại mục 3.4.3 sẽ được hiển thị trong vòng lặp (Epoch) với hiệu suất tối ưu của quá trình xây dựng mạng.
Nếu sau khi kiểm tra, độ tin cậy của mạng không đạt yêu cầu, có thể thực hiện một trong hai giải pháp sau:
- Tiếp tục huấn luyện lại mạng để cải thiện kết quả
- Quay lại bước 2 để điều chỉnh số lượng nơ-ron trong lớp ẩn hoặc thay đổi cấu trúc mạng, sau đó tiến hành huấn luyện lại mạng
Một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoạt động hiệu quả sẽ có các đặc điểm sau:
- Sai số trong quá trình huấn luyện, kiểm tra chéo và kiểm tra mạng đều thấp;
- Sai số trong quá trình huấn luyện ổn định ở những vòng lặp cuối;
- Hiện tượng quá khớp không đáng kể
- Kết quả kiểm tra từ bộ số liệu không đưa vào huấn luyện cho kết quả tốt
Kết quả dự đoán và nhận xét
3.5.1 Kết quả huấn luyện mạng với hàm huấn luyện Levenberg-Marquardt
3.5.1.1 Mạng với 4 nơ-ron trong lớp ẩn
Hình 3.8: Biểu đồ hiệu suất dự đoán của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 4 nơ-ron
Hệ số tương quan (R) trong quá trình huấn luyện đạt 0.94226, cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ giữa các biến Hệ số góc của đường hồi quy gần bằng 1 (0.94), tuy nhiên, vẫn có một số điểm dữ liệu nằm xa đường hồi quy, chỉ ra rằng có một số sai số nhưng không đáng kể.
Xác thực (Validation) là quá trình đánh giá hiệu suất của mô hình Hệ số tương quan (R) bằng 1 cho thấy mạng hoạt động hoàn hảo với dữ liệu xác thực Hệ số góc của đường hồi quy gần như bằng 1, chứng tỏ rằng mạng dự đoán rất chính xác.
Hệ số tương quan (R) cho thấy mạng hoạt động hiệu quả với dữ liệu kiểm tra, với hệ số góc của đường hồi quy đạt 0.85 Mặc dù có một chút sai lệch, nhưng vẫn nằm trong mức chấp nhận được.
Hệ số tương quan (R) đạt 0.95087, cho thấy mô hình tổng quát hóa tốt với toàn bộ dữ liệu Hệ số góc của đường hồi quy là 0.93, chứng tỏ mạng hoạt động ổn định và dự đoán chính xác với toàn bộ dữ liệu.
Mạng nơ-ron với 4 nơ-ron trong lớp ẩn cho hiệu suất tốt với các giá trị R cao trên mọi tập dữ liệu Tuy nhiên, một số điểm trong tập kiểm tra vẫn có sai lệch lớn.
Hình 3.9: Biểu Đồ Gradient, Mu và Validation Checks của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 4 nơ-ron
Gradient: Gradient giảm dần qua các epoch, cho thấy quá trình huấn luyện đang tiến đến hội tụ
Mu: Giá trị Mu bắt đầu từ giá trị rất nhỏ và sau đó tăng lên và ổn định ở mức
0.1 tại epoch 6, đây là giá trị mặc định của Mu khi mạng hội tụ
Kiểm tra xác thực tăng dần qua các epoch, duy trì ở mức 6 tại epoch 6, cho thấy quá trình huấn luyện được giám sát chặt chẽ và không có dấu hiệu của overfitting.
Hình 3.10: Biểu đồ hiệu suất xác thực của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 4 nơ-ron
The best validation performance is indicated by a significant reduction in the Mean Squared Error (MSE) for training, testing, and validation data starting from the first epoch, maintaining a consistently low level below 10^- throughout the process.
2) sau đó Điều này cho thấy mạng học rất nhanh và hiệu quả từ đầu.Đường validation (màu xanh lá) có giá trị MSE giảm mạnh và ổn định từ epoch 0, cho thấy mạng học tốt và tránh được overfitting
3.5.1.2 Mạng với 10 nơ-ron trong lớp ẩn
Hình 3.11: Biểu đồ hiệu suất dự đoán của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 10 nơ-ron
Hệ số tương quan (R) trong huấn luyện cho thấy mạng học hoạt động hiệu quả với dữ liệu huấn luyện, khi đường hồi quy gần như hoàn toàn khớp với các điểm dữ liệu.
Xác thực là quá trình quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất của mô hình, với hệ số tương quan (R) đạt giá trị 1, cho thấy mạng hoạt động hoàn hảo với dữ liệu xác thực Đường hồi quy gần như hoàn toàn khớp với các điểm dữ liệu, thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa đầu ra và mục tiêu (Output ≈ 1*Target + 2.4).
Hệ số tương quan (R) bằng 1 cho thấy mạng hoạt động hoàn hảo với dữ liệu kiểm tra, với đường hồi quy gần như hoàn toàn khớp với các điểm dữ liệu.
Hệ số tương quan (R) đạt 0.9999, cho thấy mô hình có khả năng tổng quát hóa tốt với toàn bộ dữ liệu Đường hồi quy gần như hoàn toàn khớp với các điểm dữ liệu, thể hiện qua phương trình Output ≈ 1*Target + 0.3.
Hình 3.12: Biểu Đồ Gradient, Mu và Validation Checks của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 10 nơ-ron
Gradient: Giá trị gradient giảm dần qua các epoch, cho thấy quá trình huấn luyện đang tiến đến hội tụ
Mu: Giá trị Mu giảm dần và ổn định ở mức 1e-06 tại epoch 3, cho thấy mạng hội tụ nhanh chóng
Kiểm tra xác thực tăng dần qua các epoch, duy trì ở mức 2 tại epoch 3, cho thấy quá trình huấn luyện được theo dõi chặt chẽ.
Hình 3.13: Biểu đồ hiệu suất xác thực của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 10 nơ-ron
Hiệu suất xác thực tốt nhất được thể hiện qua giá trị MSE của dữ liệu huấn luyện giảm mạnh sau epoch đầu tiên và tiếp tục giảm trong các epoch tiếp theo Đối với dữ liệu kiểm tra, giá trị MSE cũng giảm mạnh ở epoch đầu tiên và sau đó duy trì ở mức rất thấp.
Dữ liệu xác thực với giá trị MSE ổn định và thấp cho thấy mạng ANN học nhanh và duy trì hiệu suất tốt Mạng hoạt động hiệu quả với độ chính xác cao trong các giai đoạn huấn luyện, kiểm tra và xác thực Các chỉ số như MSE, Gradient, Mu và Validation Checks đều cho thấy quá trình huấn luyện diễn ra suôn sẻ và hội tụ tốt, không có dấu hiệu rõ ràng của overfitting trong các biểu đồ.
3.5.1.3 Mạng với 20 nơ-ron trong lớp ẩn
Hình 3.14: Biểu đồ hiệu suất dự đoán của mạng với hàm huấn luyện trainlm với 20 nơ-ron