Tối ưu hóa đa mục tiêu các thông số chế độ gia công EDM điện cực định hình

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG VŨ NGỌC CHIÊN TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU CÁC THÔNG SỐ CHẾ ĐỘ GIA CÔNG EDM ĐIỆN CỰC ĐỊNH HÌNH LUẬN VĂN THẠC SĨ KHÁNH HỊA - 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đề tài: “Tối ưu hóa đa mục tiêu thông số chế độ gia công EDM điện cực định hình” cơng trình nghiên cứu cá nhân tơi chưa công bố công trình khoa học khác thời điểm Khánh Hòa, ngày 05 tháng năm 2017 Tác giả luận văn Vũ Ngọc Chiên iii LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian thực đề tài, nhận giúp đỡ quý phòng ban, khoa trường Đại học Nha Trang, khoa Sau đại học, khoa Cơ khí, Trung tâm Thí nghiệm – Thực hành tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành đề tài Đặc biệt hướng dẫn tận tình TS Đặng Xn Phương giúp tơi hồn thành tốt đề tài Qua đây, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giúp đỡ Cuối muốn bày tỏ lịng cảm ơn với gia đình, thầy cô giáo, đồng nghiệp học viên ủng hộ giúp đỡ tơi suốt q trình học tập, nghiên cứu thực đề tài Tác giả Vũ Ngọc Chiên iv MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN .iv MỤC LỤC .v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC BẢNG BIỂU viii DANH MỤC HÌNH ẢNH ix TRÍCH YẾU LUẬN VĂN .xi PHẦN MỞ ĐẦU .1 Lý chọn đề tài: Mục tiêu nghiên cứu đối tượng nghiên cứu: .2 Phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài: CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ GIA CÔNG TIA LỬA ĐIỆN 1.1 Tổng quan gia công tia lửa điện: 1.1.1 Đặc điểm phương pháp gia công tia lửa điện: 1.1.2 Các phương pháp gia công tia lửa điện: 1.2 Cơ sở phương pháp gia công tia lửa điện: [20] 1.2.1 Bản chất vật lý 1.2.2 Cơ chế bóc tách vật liệu: 10 1.2.3 Lượng hớt vật liệu gia công tia lửa điện: .11 1.2.4 Chất lượng bề mặt 12 1.2.5 Độ xác tạo hình gia cơng tia lửa điện: 14 1.2.6 Các yếu tố không điều chỉnh .15 1.2.7 Chất điện môi gia công tia lửa điện: 15 1.2.8 Điện cực vật liệu điện cực: 18 1.2.9 Các thông số công nghệ ảnh hưởng tới q trình gia cơng: .19 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 2.1 Phương pháp nghiên cứu: 21 2.2 Thiết kế thí nghiệm 21 2.2.1 Các giả thiết thí nghiệm: 22 2.3 Nhóm thí nghiệm 27 v 2.3.1 Mơ hình định tính q trình gia cơng EDM điện cực định hình: 27 2.3.2 Các thơng số đầu vào thí nghiệm: 27 2.3.3 Các thông số đầu thí nghiệm: 28 2.4 Quy hoạch thực nghiệm .28 2.5 Tiến hành thí nghiệm 29 2.5.1 Chuẩn bị thí nghiệm tiến hành thí nghiệm: .29 2.5.2 Đo, kiểm tra tính tốn thông số công nghệ đầu ra: 32 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 34 3.1 Kết thí nghiệm: .34 3.2 Xây dựng phương trình hồi quy cho thông số đầu ra: 35 3.3 Giải toán tối ưu: .41 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 44 4.1 Kết luận: 44 4.2 Đề xuất: .44 TÀI LIỆU THAM KHẢO .46 vi DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT EDM Electrical Discharge Machining DOE Design of Experiments (Thiết kế thí nghiệm) CNC Computer Numerical Control SR Ssurface roughness ( Độ nhám bề mặt) MRR Material removal rate (Năng suất bóc tách vật liệu) EWR Electrode wear rate (Độ mòn điện cực RSM Response Surface Methodology NSGA Nondominated Sorting Genetic Algorithm vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Các thông số máy TOPEDM CNC430/X600 22 Bảng 2.2 Ma trận thực nghiệm với 27 thí nghiệm thiết kế Isight 5.8 29 Bảng 3.1 Kết 27 thí nghiệm thực máy TOPEDM 34 viii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Sơ đồ ngun lý gia công tia lửa điện .6 Hình 1.2 Pha đánh lửa .7 Hình 1.3: Sự hình thành kênh phóng điện .7 Hình 1.4: Sự hình thành bốc vật liệu Hình 1.5: Đồ thị điện áp dịng điện xung phóng điện Hình 1.6 - Các thơng số ảnh hưởng đến suất gia công EDM 12 Hình 1.7 Vùng ảnh hưởng nhiệt bề mặt phôi 13 Hình 2.1 Sơ đồ thể quy trình nghiên cứu .21 Hình 2.2 : Máy EDM điện cực định hình TOPEDM CNC430/X600 23 Hình 2.3 Cân điện tử PIONEER hãng OHAUS .24 Hình 2.4: Điện cực đồng gia cơng máy tiện máy phay CNC VMC 2216 30 Hình 2.5: Phơi thép P20 gia cơng máy phay vạn UM15B máy mài FULL MARK 3060 Xưởng khí .30 Hình 2.6 :Máy mài từ FULL MARK 3060 máy phay vạn UM15B 30 Hình 2.7 Thí nghiệm tiến hành máy TOPEDM CNC430/X600 31 Hình 2.8 Màn hình nhập thơng số chế độ gia cơng hình gia cơng thí nghiệm máy TOPEDM CNC430/X600 31 Hình 2.9: Phơi gia cơng 27 thí nghiệm hồn thành 32 Hình 2.10: Đo độ nhám bề mặt máy SJ201 – MITUTOYO 32 Hình 2.11: Đo độ mòn điện cực cân PIONEER hãng OHAUS 33 Hình 3.1 Kiểm tra phù hợp mơ hình thơng qua hệ số xác định R2 sử dụng mơ hình mặt đáp ứng (RSM) với MMR SR 36 Hình 3.2: Kiểm tra phù hợp mơ hình Kriging thơng qua hệ số xác định R2 thơng số tỉ lệ mịn điện cực EWM 36 Hình 3.3: Đồ thị dạng 2D dạng mặt đáp ứng thông số đầu ứng 37 với biến số có ảnh hưởng quan trọng 37 Hình 3.4: Đồ thị 3D dạng mặt đáp ứng thông số đầu ứng 38 với biến số có ảnh hưởng quan trọng 38 Hình 3.5 Hệ số ảnh hưởng tồn cục thơng số 39 công nghệ đầu vào đến MRR, SR EWR 39 ix Hình 3.6 Bề mặt gia cơng máy EDM có lớp muội carbon 40 chưa hết gia cơng với dòng điện cao 40 Hình 3.7 Minh họa lịch sử lặp lại tìm kiếm giá trị tối ưu 42 Hình 3.8 Biểu đồ Pareto thể mật độ phân tán EWR MRR so với giá trị biên (mục tiêu) SR ≤ 17 (hình a) SR ≥ 12 (hình b) .43 Hình 3.9 Mối quan hệ biến thiên SR MRR đơn vị mòn điện cực 43 x TRÍCH YẾU LUẬN VĂN Nghiên cứu xác định ảnh hưởng thông số cơng nghệ cường độ dịng điện, điện áp đánh lửa, thời gian mở tắt xung điện đến thơng số đầu bao gồm suất bóc tách vật liệu, độ nhám bề mặt gia công độ mịn điện cực gia cơng EDM Nghiên cứu tiến hành thực nghiệm vật liệu nghiên cứu thép làm khuôn P20 với điện cực đồng đỏ máy TOPEDM CNC 430/X600 Phương pháp Response Surface Methodology mơ hình Kriging sử dụng để xây dựng mối quan hệ phi tuyến tham số gia công thông số đầu Để giải toán tối ưu đa mục tiêu, tác giả sử dụng thuật toán di truyền GA nhằm thu giá trị tối ưu toàn cục Kết nghiên cứu cho thấy suất bóc kim loại độ nhám bề mặt gia tăng lên nhiều tăng cường độ dịng điện Tuy nhiên, độ mịn điện cực có mối quan hệ phức tạp với cường độ dòng điện Tỉ lệ mịn điện cực có giá trị bé cường độ dịng điện mức trung bình Nghiên cứu giúp cho người gia cơng xác định chế độ gia công hợp lý ứng với kỳ vọng suất, độ nhám bề mặt độ mịn điện cực cho phép Ngồi ra, dự đốn độ mịn điện cực ứng dụng để chủ động bù trừ sai số gia công tượng mịn điện cực dụng cụ Từ khóa: Gia cơng tia lửa điện (EDM), tối ưu hóa, quy hoạch thực nghiệm, thép P20 xi CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 3.1 Kết thí nghiệm: Kết thí nghiệm với 27 thí nghiệm theo phương pháp quy hoạch trực giao trình bày bảng 3.1: Bảng 3.1 Kết 27 thí nghiệm thực máy TOPEDM Input No 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Current Voltage (V) TON (rate) TOFF (rate) (rate) 50 50 10 50 13 50 50 11 50 10 50 12 50 12 50 12 60 12 60 12 10 60 12 13 60 4 60 11 60 10 60 60 60 70 8 70 8 10 70 8 13 70 12 70 12 11 70 12 10 70 70 4 70 34 Wear (%) 0.83 0.42 0.71 1.72 0.69 0.55 0.18 0.20 0.53 0.66 0.30 0.40 0.71 0.50 0.30 0.75 0.47 0.96 0.59 0.25 0.26 3.35 1.08 1.46 0.32 0.27 0.74 Output MRR (mm3/min) 3.1 17.6 68.5 88.7 2.3 61.9 33.8 7.3 1.7 1.9 8.0 33.5 87.6 2.4 60.3 48.9 12.5 2.4 1.8 8.7 38.4 65.0 1.9 46.1 48.4 12.2 2.5 Roughness (Ra), m 5.1 11.2 17.0 25.0 4.6 23.4 18.1 9.1 5.2 5.0 8.8 20.9 23.1 4.7 22.8 20.8 9.7 4.6 4.2 11.2 21.7 26.8 4.7 22.3 16.9 11.0 4.7 Dữ liệu sử dụng để xây dựng phương trình hồi quy cho thơng số đầu sử dụng mơ hình mặt đáp ứng RSM bậc mơ hình Kriging 3.2 Xây dựng phương trình hồi quy cho thơng số đầu ra: Ta có thơng số chế độ gia công biến đầu vào ký hiệu sau: - Dòng điện (current): x1 - Điện áp (Voltage): x2 - Thời gian mở xung (T_on): x3 - Thời gian tắt xung (T_off): x4 Tương tự ta có thông số đầu ký hiệu sau: - Năng suất bóc tách vật liệu (MRR): y1 - Độ mòn điện cực (EWR): y2 - Độ nhám bề mặt (SR): y3 Mơ hình hồi quy lựa chọn mơ hình bề mặt đáp ứng bậc hai (Response Surface Methodology - RSM) RSM tập hợp kỹ thuật thống kê tốn học hữu ích cho việc phát triển, nâng cao tối ưu hóa trình sản xuất Nó có ứng dụng quan trọng việc thiết kế xây dựng sản phẩm việc cải thiện sản phẩm có Nội dung RSM sử dụng chuỗi thí nghiệm thiết kế để tối ưu hóa quy trình sản xuất Độ xác mơ hình hồi quy RSM đánh giá hệ số xác định Rsquared (R2), sai số trung bình sai bậc hai trung bình Khi xây dựng hàm hồi quy điểm liệu nằm trùng với đường chéo khơng có sai số giá trị quan sát (thu từ thí nghiệm) với giá trị xấp xỉ (ước lượng hồi quy) Giá trị R2 cao cho thấy mơ hình sử dụng để phân tích có khả giải thích tốt khác biệt biến phụ thuộc quan sát Nếu R2 cao mối liên hệ biến chặt chẽ Khi xây dựng hàm hồi quy mơ hình mặt đáp ứng (RSM) phần mềm Isight 5.8 ta thu hệ số xác định R2 có kết hình 3.1: 35 R2 = 0.97 R2 = 0.95 Hình 3.1 Kiểm tra phù hợp mơ hình thơng qua hệ số xác định R2 sử dụng mơ hình mặt đáp ứng (RSM) với MMR SR Nhận xét: Năng suất bóc tách vật liệu (MRR) độ nhám bề mặt (SR) có R2 lớn 0.9 nên mơ hình hồi quy có sai số xấp xỉ nhỏ, mơ hình mặt đáp ứng (RSM) sử dụng để mô tả mối quan hệ thông số công nghệ đầu vào thông số kết gia công Riêng tỉ lệ mòn điện cực, hệ số R2 = 0.79 nên mơ hình mặt đáp ứng (RSM) khơng đủ độ xác Tác giả sử dụng thêm mơ hình Kriging để thay Khi sử dụng mơ hình Kriging phần mềm Isight 5.8 cho tỉ lệ mòn điện cực (EWR) ta thu hệ số xác định R2 có kết hình 3.2: R2 = 0.92 Hình 3.2: Kiểm tra phù hợp mơ hình Kriging thông qua hệ số xác định R2 thông số tỉ lệ mòn điện cực EWM 36 Mối quan hệ thống kê thông số công nghệ thông số kết gia công biểu diễn phương trình tốn học Phương trình hồi quy sau: y1(MRR) = -17.4 + 5.4478 x1 + 1.4740 x3 +0.7505 x12 - 0.4246 x1*x2 -0.2898 x1*x3 - 0.0716 x1*x4 +0.0296 x2*x4 y2 (SR) = 1.93 + 1.4981 x1 - 0.1377 x4 - 0.0569 x22 + 0.0382 x1*x2 + 0.0109 x1*x3 + 0.0088 x1*x4 + 0.0112 x2*x4 Mơ hình hồi quy (Kriging) cho Độ mòn điện cực: (EWR) Các trọng số phương trình mơ hình Kriging xác định phương pháp cực tiểu hóa sai số bậc hai bình phương trung bình: n Zˆ (s0 )   wi (s0 )Z (s i ) i 1 Minh họa đồ thị 2D 3D mối quan hệ thơng số quan trọng dịng điện, điện áp thời gian kéo kéo dài xung suất bóc tách vật liệu (MRR), độ nhám bề mặt (SR) tỉ lệ mòn điện cực (EWR) thể hình Hình 3.3: Đồ thị dạng 2D dạng mặt đáp ứng thông số đầu ứng với biến số có ảnh hưởng quan trọng 37 Hình 3.4 (a): thơng số quan trọng ảnh Hình 3.4 (b): thơng số quan trọng ảnh hưởng tới suất bóc tách vật liệu hưởng tới độ nhám bề mặt sau gia (MRR) thơng số đầu vào Dịng điện cơng (SR) thơng số đầu vào Dịng (Current) điện áp (Voltage) điện (Current) điện áp (Voltage) Hình 3.4 (c): thông số quan trọng ảnh hưởng tới độ độ mịn điện cực (EWR) thơng số đầu vào Dòng điện (Current) thời gian mở xung (T_on) Hình 3.4: Đồ thị 3D dạng mặt đáp ứng thông số đầu ứng với biến số có ảnh hưởng quan trọng - Đồ thị biểu thị ảnh hưởng thông số công nghệ gia công yếu tố chất lượng đầu thể hình: 38 Hình 3.5 (a): Hệ số ảnh hưởng tồn cục thơng số cơng nghệ đầu vào tới suất bóc tách vật liệu (MRR) Hình 3.5 (b): Hệ số ảnh hưởng tồn cục thông số công nghệ đầu vào tới tỉ lệ mịn điện cực (EWR) Hình 3.5 (c): Hệ số ảnh hưởng tồn cục thơng số cơng nghệ đầu vào tới độ nhám bề mặt (SR) Hình 3.5 Hệ số ảnh hưởng tồn cục thơng số công nghệ đầu vào đến MRR, SR EWR 39 Hình 3.6 Bề mặt gia cơng máy EDM có lớp muội carbon chưa hết gia cơng với dòng điện cao Nhận xét: - Cường độ dòng điện có ảnh hưởng lớn đến suất bóc tách vật liệu (MRR), tỉ lệ mòn điện cực (EWR), độ nhám bề mặt (SR) Khi tăng cường độ dòng điện suất bóc tách vật liệu (MRR) tăng lên rõ rệt theo quan hệ phi tuyến Độ nhám bề mặt (SR) có xu hướng tăng tuyến tính tăng dịng điện Điều quan trọng khơng có cực trị MRR SR; Tuy nhiên có xuất cực trị độ mòn điện cực EWR thay đổi dòng điện Tại mức dòng điện trung bình, tỉ lệ mịn điện cực bé Điều giải thích mức dịng điện lớn, thời gian gia công ngắn, tượng ăn mòn điện cực xảy xa dội bắn phá với cường độ dòng điện lớn Ngược lại, dòng điện mức thấp, cường độ dòng điện đánh lửa yếu, ăn mòn chậm, thời gian gia công dài lượng đánh lửa yếu, độ mịn điện cực tổng cộng tăng lên - Mức độ ảnh hưởng điện đánh lửa, thời gian mở xung, thời gian tắt xung ảnh hưởng MRR, EWR SR Do chúng khơng có mặt phương trình hồi quy dạng số hạng bậc bậc hai mà có mặt số hạng tương tác biến Tuy nhiên mức độ ảnh hưởng chúng giá trị hệ số số hạng nhỏ 40 - Với phương trình hồi quy thu được, quan hệ thông số công nghệ gia công bao gồm cường độ dòng điện, điện áp đánh lửa, thời gian mở xung tắt xung suất bóc vật liệu, độ nhám bề mặt gia công tỉ lệ mịn vật liệu hồn tồn xác định Các phương trình dùng để dự báo thông số kết gia công cho trước thơng số cơng nghệ đầu vào - Trên hình 3.6 thấy bề mặt gia cơng máy EDM có lớp muội than chưa hết gia cơng với dịng điện cao, điều giải thích sau: Khi gia cơng máy EDM với dịng điện thấp mức độ ăn mịn ít, phoi sau gia công đưa khỏi bề mặt gia công dung dịch chất điện môi cách dễ dàng, gia cơng với dịng điện cao mức ăn mịn lớn, phoi gia cơng nhiều, dung dịch chất điện mơi khơng thể đưa tồn phoi khỏi bề mặt gia cơng nên xảy tượng muội carbon bám bề mặt gia cơng 3.3 Giải tốn tối ưu: Từ phương trình hồi quy ta xây dựng tốn tối ưu cho việc gia cơng máy EDM Trong gia công EDM điều mong muốn suất bóc tách vật liệu phải cao có thể, độ nhám bề mặt độ mòn điện cực sau gia công bé Tuy nhiên giải toán với đồng thời mục tiêu cho kết không mong muốn Ví dụ nghiên cứu này, ta cho hàm mục tiêu giải toán EWR = 0.78; MRR = 107.1 SR = 23.8 Kết khơng có ý nghĩa thực tiễn độ nhám Ra = 23.8 µm q cao (bề mặt thơ), thích hợp cho ngun công gia công thô Tuy nhiên gia công thơ khơng cần quan tâm nhiều đến ảnh hưởng độ mòn điện cực Trên thực tế ta thấy rằng, thích hợp tồn tối ưu đa mục tiêu gia công EDM là: tối đa MRR tối thiểu EWR SR làm ràng buộc giá trị; tối đa MRR tối thiểu SR EWR hàm ràng buộc Giá trị ràng buộc người gia công định vào yêu cầu kỹ thuật vẽ điều kiện cụ thể Sau tác giả xin minh họa cho trường hợp đề xuất Bài tốn tối ưu với thơng số cho sau: Max: f1(X) = MRR Min : f2(X) = EWR 41 Sao cho:  X1= Current  13 50  X4= Voltage 70  X2 = T_off  12  X3 = T_on  SR  Tơi sử dụng thuật tốn tiến hóa đa mục tiêu NSGA II, thuật toán tiến thuật toán NSGA (None Dominated Sorting Genetic Algorithm) Thuật tốn có ưu điểm đa dạng phương pháp; lan tỏa phủ rộng khơng gian tìm kiếm; bảo tồn tính ưu việt cho giải pháp để đảm bảo hội tụ [28] Sau giải thuật toán NSGA-II phần mềm Isight 5.8, lịch sử trình tìm kiếm kết tối ưu minh họa hình đây: Số lần lặp Số lần lặp Số lần lặp Hình 3.7 Minh họa lịch sử lặp lại tìm kiếm giá trị tối ưu Kết tối ưu thuật toán NSGA-II sau: Current = 5.5 tương ứng với 19.3 (Amp) EWR = 0.61 % T_OFF = 4.3 MRR = 10.3 mm3/ph T_ON = 2.5 SR = 7.9 m Voltage = 53.9 (Volt) Kết tối ưu kiểm chứng cách gia công thử máy với bốn thông số cơng nghệ thu nói Kết gia công cho thấy EWR = 0.59, MRR = 10.8, SR = 8.3 tương ứng với sai số tương đối -3.2%, 4.8% 5.0% Các sai số chấp nhận kỹ thuật khí Điều chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp kết tối ưu đáng tin cậy 42 MR R Hình (a) Hình (b) Hình 3.8 Biểu đồ Pareto thể mật độ phân tán EWR MRR so với giá trị biên (mục tiêu) SR ≤ 17 (hình a) SR ≥ 12 (hình b) Nhận xét: Khi giải toán tối ưu với ràng buộc khác SR với mức (SR = 8,10,12,15,17,20), ứng với giá trị độ nhám kết thu hình 3.8 Những điểm đen lời giải chấp nhận được, điểm xanh mục tiêu hay điểm biên mong muốn đạt Kết hình 3.8 muốn tăng MRR EWR tăng theo Kết hoàn tồn phù hợp Hình 3.9 Mối quan hệ biến thiên SR MRR đơn vị mịn điện cực Nhận xét: Có thể thấy hình 3.9 rằng: Khi độ nhám vào khoảng 14-15 µm tốc độ thay đổi suất bóc vật liệu đơn vị mòn điện cực cao 43 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 4.1 Kết luận: - Nghiên cứu xác định ảnh hưởng thơng số cơng nghệ cường độ dịng điện, điện áp đánh lửa, thời gian mở xung điện, thời gian ngắt xung điện đến suất bóc tách vật liệu, độ nhám bề mặt gia công độ mịn điện cực gia cơng vật liệu thép P20 điện cực đồng đỏ dựa mơ hình bề mặt đáp ứng bậc hai mơ hình Kriging - Kết nghiên cứu cho thấy suất bóc tách vật liệu độ nhám bề mặt gia tăng lên nhiều tăng cường độ dịng điện Khơng thấy xuất cực tiểu suất bóc kim loại độ nhám bề mặt Tuy nhiên tỉ lệ mịn điện cực có xuất cực tiểu Tỉ lệ mịn điện cực có giá trị bé cường độ dịng điện mức trung bình Đây đặc tính có ý nghĩa thực tiễn lập giải tốn tối ưu Các thơng số công nghệ khác điện áp, thời gian tắt mở xung khơng có ảnh hưởng nhiều đến thơng số kết gia cơng so với dịng điện - Nghiên cứu giúp cho người gia cơng xác định chế độ gia công hợp lý ứng với kỳ vọng suất, độ nhám bề mặt độ mòn điện cực cho phép Bên cạnh đó, việc dự đốn độ mịn điện cực giúp cho người vận hành máy chủ động bù trừ sai số gia cơng tượng mịn điện cực - Bài toán tối ưu phù hợp lấy MRR, EWR hàm mục tiêu, lấy SR hàm ràng buộc thực tế việc tối ưu mục tiêu đơn mục tiêu - Mặc dù nghiên cứu cho trường hợp cụ thể phương pháp nghiên cứu mang tính khái qt hóa cao, áp dụng cho trường hợp nghiên cứu tối ưu hóa gia công EDM - Trong luận văn tác giả đề xuất việc giải tốn tối ưu gia cơng EDM thuật toán di truyền GA nhằm thu giá trị tối ưu toàn cục 4.2 Đề xuất: - Do hạn chế kinh phí thời gian nên thí nghiệm tổng số 27 thí nghiệm gia cơng lần, điều dẫn tới sai số Vì số lần gia cơng thí nghiệm nên tăng lên 44 - Cần gia công thêm vật liệu khác để so sánh kết nghiên cứu với nhau, gia công thêm loại vật liệu thông dụng khác thép SKD11,thép SKD61 thép C45 - Luận văn cho vật liệu thép P20, điện cực đồng đỏ máy EDM CNC cụ thể trình bày Do nghiên cứu mang tính chất tham khảo trường hợp cụ thể khác Hơn nữa, đặc điểm gia công cịn phụ thuộc vào hình dáng diện tích tiếp xúc điện cực dụng cụ điện cực chi tiết nên kết nghiên cứu chưa thể khái quát hóa cho trường hợp - Những hướng nghiên cứu tiếp tục cần phát triển thêm xét thêm yếu tố tổn hao lượng chế độ gia công khác Các yếu tố chất lượng đầu khác (độ cứng tế vi lớp biến trắng bề mặt), cần phải nghiên cứu thêm ảnh hưởng thông số công nghệ gia công khác (diện tích hình dáng bề mặt tiếp xúc, chế độ phun dung dịch điện mơi…) để có tranh tồn diện gia cơng EDM 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Anh [1] Vikas, A K Roy, and K Kumar, Effect and Optimization of Various Machine Process Parameters on the Surface Roughness in EDM for an EN41 Material Using Grey-Taguchi Procedia Materials Science, vol 6, pp 383-390, 2014 [2] S P Sivapirakasam, J Mathew, and M Surianarayanan, Multi-attribute decision making for green electrical discharge machining Expert Systems with Applications, vol 38, pp 8370-8374, 2011 [3] C P Mohanty, S S Mahapatra, and M R Singh, An Experimental Investigation of Machinability of Inconel 718 in Electrical Discharge Machining Procedia Materials Science, vol 6, pp 605-611, 2014 [4] H Sánchez, M Estrems, and F Faura, Development of an inversion model for establishing EDM input parameters to satisfy material removal rate, electrode wear ratio and surface roughness The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 57, pp 189-201, 2011/11/01 2011 [5] A A Khan, Electrode wear and material removal rate during EDM of aluminum and mild steel using copper and brass electrodes The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 39, pp 482-487, 2008/11/01 2008 [6] T Rajmohan, R Prabhu, G S Rao, and K Palanikumar, Optimization of Machining Parameters in Electrical Discharge Machining (EDM) of 304 Stainless Steel Procedia Engineering, vol 38, pp 1030-1036, 2012 [7] M Hourmand, S Farahany, A D Sarhan, and M Noordin, Investigating the electrical discharge machining (EDM) parameter effects on Al-Mg2Si metal matrix composite (MMC) for high material removal rate (MRR) and less EWR– RSM approach The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol 77, pp 831-838, 2015/03/01 2015 [8] S.Gopalakannan, T Senthilvelan, and S Ranganathan, Modeling and Optimization of EDM Process Parameters on Machining of Al 7075-B4C MMC Using RSM Procedia Engineering, vol 38, pp 685-690, 2012 [9] S N Joshi and S S Pande, Intelligent process modeling and optimization of die-sinking electric discharge machining Applied Soft Computing, vol 11, pp 2743-2755, 2011 46 [10] S Dewangan, S Gangopadhyay, and C K Biswas, Study of surface integrity and dimensional accuracy in EDM using Fuzzy TOPSIS and sensitivity analysis Measurement, vol 63, pp 364-376, 2015 [11] Vikas, Shashikant, A K Roy, and K Kumar, Effect and Optimization of Machine Process Parameters on MRR for EN19 & EN41 Materials Using Taguchi Procedia Technology, vol 14, pp 204-210, 2014 [12] J D Marafona and A Araújo, Influence of workpiece hardness on EDM performance International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol 49, pp 744-748, 2009 [13] K M R G, R G, H R D, and S R M, Development of hybrid model and optimization of surface roughness in electric discharge machining using artificial neural networks and genetic algorithm Journal of Materials Processing Technology, vol 209, pp 1512-1520, 2009 [14] M Tiwari, K Mausam, K Sharma, and R P Singh, Investigate the Optimal Combination of Process Parameters for EDM by Using a Grey Relational Analysis Procedia Materials Science, vol 5, pp 1736-1744, 2014 [15] R Rajesh and M D Anand, The Optimization of the Electro-Discharge Machining Process using Response Surface Methodology and Genetic Algorithms Procedia Engineering, vol 38, pp 3941-3950, 2012 [16] U Aich and S Banerjee, Modeling of EDM responses by support vector machine regression with parameters selected by particle swarm optimization Applied Mathematical Modelling, vol 38, pp 2800-2818, 2014 [17] P Balasubramanian and T Senthilvelan, Optimization of Machining Parameters in EDM Process Using Cast and Sintered Copper Electrodes Procedia Materials Science, vol 6, pp 1292-1302, 2014 [18] J.-P Costa, L Pronzato and E Thierry, A comparison between kriging and radial basis function networks for nonlinear prediction, Proceedings of the IEEEEURASIP Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing (NSIP'99), Antalya, Turkey, June 20-23, 1999 [19] N Srinivas and K Deb, Multiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms Evolutionary Computation, vol 2, pp 221–248, 1994 47 Tài liệu tiếng Việt [20] PGS.TS Vũ Hồi Ân, Gia cơng tia lửa điện CNC, Nhà xuất Khoa học kỹ thuật, 2005 [21] Nguyễn Trọng Bình; Tối ưu hố q trình gia cơng cắt gọt; NXB Giáo dục 2003 [22] Nguyễn Doãn Ý; Quy hoạch xử lý số liệu thực nghiệm; Nhà xuất Xây dựng 2000 [23] Dương Xuân Trường, Nguyễn Văn Hùng; Tối ưu hóa chế độ cắt phay vật liệu SKD61bằng mảnh dao phủ PVD-titan; Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Thái Nguyên [24] Phan Hùng Dũng, Nguyễn Quốc Tuấn; Tối ưu hóa thơng số cơng nghệ máy cắt dây EDM gia công thép không gỉ Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Thái Nguyên [25] Phạm Ngọc Tuấn, Nguyễn Văn Tường, Các phương pháp gia công đặc biệt, NXB đại học Quốc gia TP HCM (2007) [26] Lưu Đức Bình, Tối ưu hóa q trình gia cơng cắt dây tia lửa điện, Đại học Bách khoa Đà Nẵng [27] Phạm Đình Huấn, Thiết kế chế tạo máy tia lửa điện loại nhỏ, Đại học Quốc gia TP HCM [28] https://caohock24.wordpress.com/2014/07/13/ung-dung-thuat-toan-di-truyenvao-bai-toan-toi-uu-da-muc-tieu-trong-cong-nghe-thuc-pham/ 48 ... cơng EDM điện cực định hình Điều cần thiết phương pháp gia công EDM điện cực định hình Vì đề tài ? ?Tối ưu hóa đa mục tiêu thơng số chế độ gia cơng EDM điện cực định hình? ?? tơi lựa chọn Mục tiêu nghiên... dựng phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu thông số chế độ gia công EDM điện cực định hình Ý nghĩa thực tiễn: Kết nghiên cứu tối ưu hóa đa mục tiêu gia cơng máy EDM điện cực định hình có ý nghĩa thực... thông số công nghệ thông số kết gia công [11, 12], tối ưu đơn mục tiêu, tối thiểu độ nhám bề mặt [13] Một số nghiên cứu khác giải toán tối ưu đa mục tiêu theo tổ hợp hai ba thông số kết gia công