Tối ưu hóa chất lượng bề mặt gia công khi phay bằng dao phay cầu sử dụng thuật toán di truyền

HỌ VÀ TÊN: NGUYỄN VĂN ĐỨC BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Nguyễn Văn Đức CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT CƠ KHÍ TỐI ƯU HĨA CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT GIA CƠNG KHI PHAY BẰNG DAO PHAY CẦU SỬ DỤNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT CƠ KHÍ KHOÁ 2017A Hà Nội – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Văn Đức TỐI ƯU HÓA CHẤT LƯỢNG BỀ MẶT GIA CÔNG KHI PHAY BẰNG DAO PHAY CẦU SỬ DỤNG THUẬT TỐN DI TRUYỀN Chun ngành : Kỹ thuật khí LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT CƠ KHÍ NGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS.TS Nguyễn Thị Phương Giang Hà Nội – Năm 2019 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên tác giả luận văn: Nguyễn Văn Đức Đề tài luận văn: Tối ưu hóa chất lượng bề mặt gia công phay dao phay cầu sử dụng thuật tốn di truyền Chun ngành: Kỹ thuật khí Mã số SV: CA170351 Tác giả, Người hướng dẫn khoa học Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả sửa chữa, bổ sung luận văn theo biên họp Hội đồng ngày 13/4/2019 với nội dung sau: - Hiệu chỉnh thông số chế độ cắt (s,v,t) (n, sz, α, t, D) - Sửa hình có nội dung mơ tả tiếng anh tiếng việt - Hiệu chỉnh công thức hàm mục tiêu: Ra = a.v t sz  D c d e f g thành Ra = a.n t sz  D c d e f g - Bổ sung nội dung chi tiết dao phay cầu cho chương - Hiệu chỉnh từ góc nghiêng dao α thành góc nghiêng trục dao α - Bổ sung sơ đồ thực nghiệm cho chương - Sửa lỗi tả, chế Ngày 16 tháng năm 2019 Giáo viên hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Thị Phương Giang CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG PGS.TS Bùi Ngọc Tuyên Tác giả luận văn Nguyễn Văn Đức MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục hình vẽ Danh mục bảng MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu giới Việt Nam 1.1.1 Khái quát tình hình nghiên cứu giới 1.1.2 Khái quát tình hình nghiên cứu Việt Nam 1.1.3 Dự kiến vấn đề nghiên cứu 1.2 Tổng quan chất lượng bề mặt 1.2.1 Chất lượng bề mặt gia công độ nhám bề mặt 1.2.2 Ảnh hưởng chất lượng bề mặt đến khả làm việc chi tiết máy 1.2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng bề mặt gia công 14 1.2.4 Cơ sở kỹ thuật tối ưu hóa chất lượng bề mặt gia cơng 26 Kết luận chương 29 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 30 2.1 Các phương pháp tối ưu 30 2.1.1 Khái niệm chung 30 2.1.2 Phân loại 31 2.2 Thuật toán di truyền 32 2.2.1 Khởi tạo quần thể ban đầu 33 2.2.2 Mã hóa 34 2.2.3 Lựa chọn 36 2.2.4 Phép lai 40 2.2.5 đột biến 42 2.3 Quy hoạch thực nghiệm nhân tố riêng phần 45 Kết luận chương 50 Chương XÂY DỰNG MƠ HÌNH VÀ THỰC NGHIỆM 51 3.1 Lựa chọn phương pháp thực nghiệm mơ hình thực nghiệm 51 3.1.1 Thiết bị thực nghiệm 51 3.1.2 Phương pháp mơ hình thực nghiệm 54 3.2 Thiết kế toán thực nghiệm 56 3.3 Kết thực nghiệm 60 Kết luận chương 61 Chương XỬ LÝ KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 62 4.1 Xử lý kết 62 4.2 Xác định khảo sát hàm hồi quy 65 4.2.1 Cơ sở lựa chọn phương pháp giải toán tối ưu 65 4.2.2 Tính tốn xác định thông số tối ưu 66 Kết luận chương 71 Kết luận khuyến nghị 72 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu riêng Các số liệu kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác! Hà nội, ngày 16 tháng năm 2019 Hướng dẫn khoa học PGS.TS Nguyễn Thị Phương Giang Tác giả Nguyễn Văn Đức DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các yếu tố hình học lớp bề mặt Hình 1.2 Ảnh hưởng độ nhám bề mặt Ra đến độ mòn U chi tiết 11 Hình 1.3 Ảnh hưởng độ chai cứng Hd đến độ mịn U 12 Hình Phay mặt cong dao phay cầu 17 Hình Đường cong U 18 Hình Hình học dao phay cầu 21 Hình Hình học lưỡi cắt 22 Hình Hình học lưỡi cắt 22 Hình Thơng số hình học lưỡi cắt 23 Hình 10 Thơng số tính toán vận tố cắt dao phay cầu 24 Hình 11 Các thành phần lực cắt 25 Hình 12 lưỡi cắt thành phần 26 Hình 2.1 Mã nhị phân 34 Hình 2.2 Mã số thực 35 Hình 2.3 Mã dạng 36 Hình 2.4 Mã hoán vị 36 Hình 2.5 Bánh xe rulet 37 Hình 2.6 Vị trí trước xếp hạng 39 Hình 2.7 Vị trí sau xếp hạng 39 Hình 2.8 Lai vị trí mã nhị phân 40 Hình 2.9 Lai vị trí mã số thực 41 Hình 2.10 Lai vị trí mã dạng 41 Hình 2.11 Lai hai vị trí 41 Hình 2.12 Lai hai vị trí mã số thực 41 Hình 2.13 Lai 42 Hình 2.14 Lai số học 42 Hình 2.15 Đột biến 43 Hình 2.16 Đột biến nhẹ 44 Hình 3.1 Máy phay CNC trục KITAMURA MYCENTER 51 Hình 3.2 Dao phay cầu 52 Hình 3.3 Phơi thí nghiệm 53 Hình 3.4 Máy đo độ nhám Mitutoyo 178-954-4E 54 Hình Sơ đồ thực nghiệm phay 58 Hình Sơ đồ thực nghiệm đo độ nhám 59 Hình 4.1 Sơ đồ khối giải thuật di truyền 67 DANH MỤC BẢNG Bảng 1 Phương trình pháp tuyến mặt cong 19 Bảng 3.1 Thông số công nghệ máy…………………………………………51 Bảng 3.2 Thơng số hình học dao 52 Bảng 3.3 Thành phần vật liệu thép SKD11 53 Bảng 3.4 Các thông số thí nghiệm 57 Bảng 3.5 Bảng thông số công nghệ kết thí nghiệm 59 Bảng 3.6 Ma trận thực nghiệm kết đo độ nhám bề mặt 60 Bảng 4.1 Kết tính tốn kết thực nghiệm 64 Bảng Giá trị tối ưu phay dao phay cầu 70 MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Ngày nay, gia cơng đạt độ xác cao q trình cơng nghệ phổ biến xu phát triển tất yếu kỹ thuật gia cơng khí Tìm hiểu quy luật phân bố ảnh hưởng thông số công nghệ đến chất lượng gia công phương pháp để điều khiển q trình cơng nghệ Mặt khác, ứng dụng kỹ thuật điều khiển số (NC) xu hướng phát triển mạnh mẽ công nghiệp từ thiết bị đến quy trình cơng nghệ với ưu độ xác khả linh hoạt Tính linh hoạt thiết bị hệ thống cơng nghệ tỷ lệ thuận với chi phí giá thành, sử dụng hiệu thiết bị điều kiện cần thiết với q trình cơng nghệ Kỹ thuật gia cơng khí máy điều khiển số (CNC) nghiên cứu, ứng dụng phát triển lớn mạnh Việt Nam nước giới Ngành công nghệ gia công, chế tạo thiết bị có bước phát triển vượt bậc với máy CNC có khả gia cơng đạt độ xác cao đáp ứng nhu cầu gia tăng độ xác Với hệ thống cơng nghệ định, chất lượng bề mặt phụ thuộc chủ yếu vào chế độ cắt cài đặt, điều khiển thông số chế độ cắt phương pháp hiệu để kiểm soát chất lượng gia công nâng cao hiệu sử dụng thiết bị Do cài đặt chế độ cắt hợp lý hay tối ưu điều kiện cần cho q trình gia cơng khí Từ phân tích làm tiền đề cho tác giả nghiên cứu chọn lĩnh vực tối ưu hóa q trình cơng nghệ gia cơng khí làm đề tài luận văn Tên đề tài: “tối ưu hóa chất lượng bề mặt gia công phay dao phay cầu sử dụng thuật tốn di truyền” Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu sở lý thuyết tối ưu hóa q trình gia cơng cắt gọt sử Kết luận chương Qua nghiên cứu thông số công nghệ ảnh hưởng tới độ nhám bề mặt sản phẩm khí phay tinh dao phay cầu máy CNC trục ta xét ảnh hưởng thông số sau: tốc độ trục n, chiều sâu cắt t, lượng tiến dao Sz, góc nghiêng trục dao α, đường kính dao D với giá trị trình bày chương Xây dựng ma trận thực nghiệm theo phương pháp quy hoạch thực nghiệm nhân tố riêng phần, tiến hành thí nghiệm theo thứ tự thiết kế xây dựng với tổng số thí nghiệm 11 (8 thí nghiệm thí nghiệm tâm) Tiến hành đo độ nhám mẫu thí nghiệm (11 mẫu) tương ứng với số thí nghiệm xây dựng Các kết đo tiến hành xử lý chương sau 61 Chương XỬ LÝ KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1 Xử lý kết Xác định hệ số hàm hồi quy (3.2) Cơng thức tính hệ số hồi quy: bj =Σ(xijYi) / N; i={1, 2, 3, … } (4.1) Thay thơng số vào tính tốn ta được: b0 = Σ(xi0*Yi) / = -0,40744; b1 = Σ(xi1*Yi) / = 0,01252; b2 = Σ(xi2*Yi) / = 0,23484; b3 = Σ(xi3*Yi) / = 0,06746; b4 = Σ(xi4*Yi) / = -0,01572; b5 = Σ(xi5*Yi) / = 0,06677; Xác định phương sai tái sinh hàm Phương sai tái sinh hàm tính theo cơng thức: Sy2 = Σ(Yn0 - Y0)2 / (n0 - 1) (4.2) Trong đó: - Yn0 kết thí nghiệm tâm; - Y0 giá trị trung bình thí nghiệm tâm; - n0 số thí nghiệm thực tâm Ở ta làm thí nghiệm tâm (n0 = 3) kết quả: Yn0 = {-0,46204; -0,43078; -0,38567} (4.3) Giá trị trung bình thí nghiệm tâm: Y0 = (- 0,46204 - 0,43078 - 0,38567) / = -0,42616 (4.4) Thay vào công thức (4.2) ta xác định giá trị phương sai tái sinh: Sy2 = 0,2927 => Sy = 0,5410 (4.5) Xác định phương sai hệ số hàm hồi quy: Phương sai hệ số hàm hồi quy tính theo cơng thức S{bj}2 = Sy2/ = 0,0365 4.6) 62 => S{bj} = 0,1912 (4.7) Chọn chuẩn số Student t(α, f) Coi mức ý nghĩa tính tốn 95% - tức sai số cho phép 0,05 Biết t = n0 – = Từ bảng Student tư liệu thống kê số học tra [12]: t(0,05; 2) = 3,8 Kiểm tra tính có nghĩa hệ số bj Bằng cách so sánh tỉ số ‫׀‬bj‫׀‬/ S{bj} với chuẩn số Student: ‫ ׀‬b0 ‫׀‬/ S{b0} = 54,8; ‫ ׀‬b1 ‫׀‬/ S{b1} = 21,5; ‫ ׀‬b2 ‫׀‬/ S{b2} = 17,4; ‫ ׀‬b3 ‫׀‬/ S{b3} = 4,1; ‫ ׀‬b4 ‫׀‬/ S{b4} = 17,9; ‫ ׀‬b5 ‫׀‬/ S{b5} = 13,5; Kết luận: Khơng có hệ số bị loại khỏi phương trình tỉ số so sánh nói lớn t(0,05; 2) = 3,8 Xác định mơ hình tốn học: Từ kết tính tốn ta xác định phương trình hồi quy độ nhám bề mặt sau: Y = -0,40710 + 0,01257x1 + 0,2349x2 + 0,06751x3 - 0,01565x4 + 0,06683x5 (4.8) Thay giá trị mã biến xij bảng ma trận thực nghiệm vào phương trình hồi quy, ta trị số nhám tính theo phương trình hồi quy yj (bảng 4.1) 63 Bảng 4.1 Kết tính tốn kết thực nghiệm Y y Thực tế Dự đoán 0,076961 0,07455 5.8.10-6 -0,44628 -0,41645 0.0009 -0,13926 -0,18295 0.002 -0,31471 -0,33091 0.0002 -0,54472 -0,56363 0.0003 -0,43078 -0,44078 0.0001 0,22314 0.23455 0.0001 -0,43078 -0,44209 0.0001 STT (Y – y)2 ∑ 0,00378 Kiểm tra tương thích hàm: Nội dung bước xem xét phương trình hồi quy xây dựng cơng thức (4.8) có đủ mức tin cậy hay khơng, tương thích miêu tả quan hệ thông số công nghệ tác động tới độ nhám bề mặt gia công, tính tốn giá trị phạm vi nghiên cứu mà thí nghiệm khơng làm Trước tiên ta tiến hành xác định tỷ số F = Sres2 / Sy2 so sánh với chuẩn số Fisher Trong đó: Sres2 phương sai dư hàm Trong thiết kề thực nghiệm thì: - Số lượng thí nghiệm bản: N = 8; - Số nhân tố có nghĩa (số hệ số phương trình hồi quy, khơng kể hệ số tự do) g = Khi phương sai dư hàm: 64 Sres2 = Σ(Yu - yu)2 / (N-6-1) = 0,00378/ (8-6-1) = 0,00378 Từ F = 0,00378/0,000343 = 11,021 (4.9) (4.10) Tra bảng chuẩn số Fisher fα (f1, f2) với điều kiện: Mức có nghĩa α = 0,05 Số mức độ tự phân tán lớn (trong tính toán phương sai dư): f1 = N – g – = Số mức độ tự phân tán hẹp (trong tính tốn phương sai tái sinh): f2 = n0 – = Ta tra f0,05 (1, 2) = 18,5 [12] (4.11) So sánh kết tìm với chuẩn Fisher: F = 11,021< f0,05 (1, 2), chứng tỏ hàm hồi quy xây dựng đủ độ tin cậy cần thiết Chuyển phương trình hồi quy với biến mã hóa xj phương trình với biến thực Ln(Ra) ta nhận phương trình sau: Ln(Ra) = 0.54110 + 0,0492ln(n) + 0.67779ln(t) + 0,19481ln(sz) – 0.03693ln(α) + 0,19283ln(D) (4.12) Loga Lêpe hai vế phương trình ta hàm mục tiêu độ nhám sau : Ra = 1,71789 * * * * * (4.13) 4.2 Xác định khảo sát hàm hồi quy 4.2.1 Cơ sở lựa chọn phương pháp giải toán tối ưu Trong nghiên cứu tác giả tiến hành giải tốn tối ưu hóa việc sử dụng thuật toán di truyền (genetic algorithm – GA) để tìm thơng số tối ưu cho q trình gia cơng tinh dao phay cầu đảm bảo độ nhám bề mặt tốt Thuật toán di truyền (GA) phương pháp phi truyền thống để giải tốn tối ưu khơng gian tìm kiếm lớn Nó khác với phương pháp truyền thống số đặc điểm sau: 65 - GA giải toán tối ưu cách mã hóa thơng số cài đặt, khơng phải sử dụng thơng số để giải; - GA tìm kiếm từ quần thể cá thể (tức trì xử lý tập lời giải) cá thể đơn lẻ (tức xử lý điểm không gian tìm kiếm) Chính GA mạnh phương pháp tìm kiếm khác nhiều; - GA sử dụng thơng tin hàm thích nghi, khơng cần dẫn xuất hay bổ sung kiến thức khác; - GA sử dụng luật xác suất truyền ứng (bắc cầu) luật ngẫu nhiên; - GA thực tiến trình tìm kiếm lời giải tối ưu theo nhiều hướng cách trì quần thể lời giải, thúc đẩy hình thành trao đổi thơng tin hướng Quần thể trải qua tiến trình tiến hóa, hệ lại tái sinh lời giải tương đối tốt, lời giải tương đối xấu Để phân biệt lời giải khác nhau, hàm mục tiêu dùng để đóng vai trị mơi trường Với ưu điểm GA nên tác giả lựa chọn GA kết hợp với phương pháp trọng số để giải toán tối ưu hóa q trình phay tinh 4.2.2 Tính tốn xác định thông số tối ưu Giải tốn tối ưu cơng nghệ gia cơng khí lớp tốn thực nghiệm, để giải vấn đề triệt để hàm mục tiêu giới hạn biên phải tiếp cận đến hàm thực nghiệm Với cách tiếp cận ứng dụng giải thuật di truyền quy hoạch thực nghiệm riêng phần, tác giả đưa quy trình xác định chế độ cắt tối ưu theo sơ đồ giải thuật di truyền hình 4.1 Trong sơ đồ hình 4.1, quần thể ban đầu thông số đầu vào trình, bao gồm thơng số chế độ cắt: tốc độ quay trục n; chiều sâu 66 cắt t; bước tiến dao Sz; góc nghiêng trục dao α; đường kính dao phay cầu Ф Hình 4.1 Sơ đồ khối giải thuật di truyền Hàm thích nghi hàm đơn mục tiêu xác định độ nhám bề mặt (Ra) gia cơng 67 Trong phạm vi tốn, tác giả xét tới ảnh hưởng ràng buộc biến, biến ràng buộc thông số chế độ cắt Các bước chọn lọc, lai ghép đột biến bước thực giải thuật di truyền Số lần lặp để tạo cá thể tốt số cá thể lựa chọn mục đích đưa thơng số tối ưu Theo cơng thức (4.13), ta có mơ hình tốn tối ưu: Ra = 1,71789 * * * * * Với điều kiện biên: 3000 vòng/phút ≤ n ≤ 5000 vòng/phút; 0,1 mm ≤ t ≤ 0,2 mm; 0,1 mm/vòng ≤ sz ≤ 0,2 mm/vòng; 15 độ ≤ α ≤ 35 độ 8mm ≤ D ≤ 16 mm Sau xây dựng hàm thích nghi Ra trên, ta thực bước thiết lập thuật tốn sử dụng giải thuật di truyền để tìm thơng số tối ưu Để tối ưu hóa (cực tiểu hóa) với hàm Ra đạt giá trị nhỏ nhất, tính tốn thực phần mềm EXCEL Ta có mơ hình giải thuật di truyền sau: Bước 1: thiết lập bảng, tham số đầu vào: Hình Bảng thơng số đầu vào cho thuật tốn di truyền 68 Bước 2: Tối ưu hàm mục tiêu phương pháp sử dụng thuật toán di truyền Sau thiết lập bảng biểu, chọn tính tối ưu EXCEL (Slolver) Hình Thiết lập chương trình tối ưu EXCEL (Slolver) Bước 3: Lấy kết Hình 4 Bảng giá trị tối ưu hàm mục tiêu Ra 69 Sau tiến hành giải thuật tốn di truyền cực tiểu hóa hàm Ra ta thu kết sau: Giá trị hàm mục tiêu tốt nhất: Ra = 0,45 (μm) Điểm tối ưu: n = 3000 vòng/phút; D = mm; t = 0,1 mm sz = 0,1 mm/vòng; α = 35 độ Trong nghiên cứu này, tác động tốc độ trục chính, tốc độ tiến dao, chiều sâu cắt, góc nghiếng dao, đường kính dao ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt nghiên cứu phay thép SKD11 dao phay cầu Các thiết kế thí nghiệm thiết kế theo phương pháp quy hoạch thực nghiệm riêng phần Thiết lập mơ hình tốn học để xác định mối liên hệ độ nhám bề mặt (Ra) thông số công nghệ Để tiến hành tối ưu hóa mơ hình tốn ta sử dụng thuật tốn di truyền hộp công cụ GA EXCEL để tối ưu kết xác nhận thí nghiệm kiểm chứng Giá trị tốt thông số cho độ nhám bề mặt thấp Ra = 0,45 micron thể bảng sau Bảng Giá trị tối ưu phay dao phay cầu Thông số Ký hiệu Giá trị Đơn vị Tốc độ độ trục n 3000 Vịng/phút Chiều sâu cắt t 0.1 mm Lượng tiến dao Sz 0.1 mm/vịng Góc nghiêng trục dao α 35 Độ Đường kính dao D mm 70 Kết luận chương Qua trình nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng chế độ cắt dao phay cầu tới chất lượng bề mặt phay tinh máy phay CNC trục thép SKD11, ta rút số kết luận sau: - Chất lượng bề mặt chi tiết gia cơng phụ thuộc lớn vào góc nghiêng trục dao, đồng thời chiều sâu cắt tốc độ cắt ảnh hưởng nhiều Trong phạm vi nghiên cứu học viên xây dựng hàm mục tiêu độ nhám bề mặt gia cơng, từ tính tốn đưa thông số công nghệ tối ưu gia công nhằm đảm bảo độ nhám bề mặt gia công - Bằng phương pháp quy hoạch thực nghiệm nhân tố riêng phần kết hợp với sử dụng thuật toán di truyền tiến hành nghiên cứu để tìm thơng số cơng nghệ tối ưu: tốc độ trục n (vịng/phút), chiều sâu cắt t (mm), lượng tiến dao Sz (mm/vịng), góc nghiêng trục dao α (độ), đường kính dao phay cầu D (mm) để đảm bảo độ nhám bề mặt phay tinh vật liệu SKD11 dao phay cầu - Phương trình thể mối quan hệ độ nhám bề mặt gia cơng với thơng số cơng nghệ tìm theo công thức 4.13: Ra = 1,71789 * * * 71 * * Kết luận khuyến nghị Kết luận Phương pháp phay tinh dao phay cầu ngày ứng dụng rộng rãi sản xuất khí tính ưu việt gia cơng với chất lượng bề mặt khả công nghệ vượt trội nhiều so với phương pháp gia công truyền thống với bề mặt sản phẩm có biên dạng phức tạp Quá trình cắt gọt dao phay cầu phức tạp lưỡi cắt dao bố trí mặt cầu Các điều kiện cắt chế hình thành phoi phụ thuộc nhiều vào vị trí cắt góc nghiêng trục dao Đặc biệt vị trí đỉnh dao, vận tốc cắt gần khơng, khơng xảy q trình cắt mà xuất mài mòn với ma sát lớn, gây mòn dao làm giảm chất lượng bề mặt chi tiết Do q trình gia cơng phải hạn chế tối đa tham gia vị trí vào q trình cắt cách gá nghiêng trục dao Luận văn tác giả nghiên cứu thực nghiệm xác định chế độ cắt tối ưu phay tinh dao phay cầu Cụ thể, tác giả tiến hành thực nghiệm nhằm đảm bảo chất lượng bề mặt gia công chi tiết phay tinh thép SKD11 dao phay hợp kim đầu cầu với chế độ cắt khác Sau trình thực nghiệm tìm thơng số cơng nghệ tối ưu sau: Thông số Ký hiệu Giá trị Đơn vị Tốc độ độ trục n 3000 Vịng/phút Chiều sâu cắt t 0.1 mm Lượng tiến dao Sz 0.1 mm/vịng Góc nghiêng trục dao α 35 Độ Đường kính dao D mm Với độ nhám tối ưu dự đoán từ GA là: Ra = 0,45 μm 72 Từ kết tìm trình thực nghiệm kết dự đoán độ nhám bề mặt từ GA sở để chọn thông số công nghệ tối ưu đảm bảo chất lượng bề mặt gia công tốt Khuyến nghị Phương pháp nghiên cứu đề tài tác giả hồn tồn áp dụng để thực nghiệm tối ưu hóa thơng số cắt cho q trình gia cơng loại vật liệu khác, loại dao khác với kết hợp phương pháp quy hoạch thực nghiệm sử dụng thuật toán di truyền để dự đốn kết nghiên cứu tốt Từ ta xây dựng bảng tra cứu thơng số công nghệ gia công dao phay cầu loại vật liệu khác Trong phạm vi luận văn, tác giả tiến hành thực nghiệm phay tinh dao cầu phôi nghiêng, nhiên thực tế chi tiết chủ yếu cấu thành bề mặt phức tạp Bài toán đặt làm để tối ưu nhiều mục tiêu nữa, phải kể đến lực cắt, lượng mịn dao, tuổi bền dao, thời gian gia cơng,… đồng thời xét đến ảnh hưởng nhiều yếu tố đầu vào phay thuận phay nghịch thơng số nhiễu kết tốn tối ưu 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Trần Văn Địch, Nguyễn Trọng Bình, Nguyễn Thế Đạt, Nguyễn Viết Tiếp, Trần Xuân Việt (2009), Công nghệ Chế tạo máy, NXB KH KT, Hà Nội Trần Văn Địch (2003) Nghiên cứu độ xác gia cơng thực nghiệm, NXB KH KT, Hà Nội Trần Văn Địch (2004), Công nghệ CNC, NXB KH KT, Hà Nội Nguyễn Tiến Thọ, Nguyễn Thị Xuân Bảy, Nguyễn Thị Cẩm Tú (2001), Kỹ thuật đo lường-kiểm tra chế tạo khí, NXB KH KT, Hà Nội Tạ Duy Liêm (1999), Máy công cụ CNC, NXB KH KT, Hà Nội Nguyễn Duy, Bành Tiến Long, Trần Thế Lực, Nguyên lý gia công vật liệu, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Nguyễn Ngọc Đào, Hồ Viết Bình, Trần Thế San, Chế độ cắt gia cơng khí, Nxb Đà Nẵng Nguyễn Trọng Bình, Tối ưu hóa q trình gia cơng cắt gọt, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Nguyễn Đắc Lộc, Ninh Đức Tốn, Lê Văn Tiến, Trần Xuân Việt (2007), Sổ tay công nghệ chế tạo máy, NXB KH KT, Hà Nội 10 Nguyễn Ngọc Đào, Trần Thế San, Hồ Viết Bình (2002), Chế độ cắt gia cơng khí, NXB Đà Nẵng 11 Nguyễn Đình Thúc (2002), Trí tuệ nhân tạo, lập trình tiến hóa, Nxb Giáo dục Hà Nội 12 Bùi Minh Trí (2005), xác suất thống kê quy hoạch thực nghiệm, Nxb Khoa học Kỹ thuật Hà Nội 13 PGS, TS Nguyễn Trọng Bình (2003), Tối ưu hố q trình gia công cắt gọt, NXB Giáo dục Tiếng Anh 74 14 Ahmad Shahir Jamaludin, Abdullah Yassin and Mohd Shahril Osman "study on ball end milling process using two dimensional finite element method" Jurnal Mekanikal June 2012, No 34, 1-15 15 TEHNOMUS – "New Technologies and Products in Machine Manufacturing Technologies", "surface roughness variation in ball end milling of c45 material part I: inclination of tool axis in feed positive direction" pașca ioan1, lobonţiu mircea 16 M S Shunmugam and S.V Bhaskara Reddy, T T Narendran “Selection of optimal conditions in multi-pass face-milling operation using a genetic algorithm” Int J Machine Tools and Manufacture, Vol 40, pp 401414 (2000) 17 Dereli, T and Filiz, H.I, “Optimization of process planning functions by genetic algorithm” Computers and Industrial Engineering, Vol 36, pp 281-308, (1999) 18 VijayKumar S Jatti et.al “Study of Ball Nose End Milling of LM6 Al Alloy: Surface Roughness Optimisation using Genetic Algorithm” International Journal of Engineering and Technology (IJET), Vol No JunJul 2013 19 P.V S Suresh, P Venkateswara Rao and S G Deshmukh, “ A genetic algorithm approach for optimization of surface roughness prediction model”, International Journal of Machine Tool and Manufacture, 2002, Vol 42, Issue 6, pp 675-680 20 Roger L Wainwright “Introduction to genetic Algorithms Theory and Application” The Seventh Oklahoma Symposium on Artificial Intelligence, 1993 21 Paul Charbonneau “An Introduction to genetic Algorithms for numerical Optimization” National Center for Atmospheric Reseach, Boulder, Colorado, 2002 75 ... cơng nghệ gia công, tác giả chọn đề tài: ? ?Tối ưu hóa chất lượng bề mặt gia cơng phay dao phay cầu sử dụng thuật toán di truyền? ?? 1.2 Tổng quan chất lượng bề mặt 1.2.1 Chất lượng bề mặt gia công độ... tài: ? ?tối ưu hóa chất lượng bề mặt gia công phay dao phay cầu sử dụng thuật tốn di truyền? ?? Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu sở lý thuyết tối ưu hóa trình gia cơng cắt gọt sử dụng thuật tốn di truyền. .. cứu gia công lần cuối hợp kim nhôm Al LM6 dao phay cầu: tối ưu hóa độ nhám bề mặt sử dụng thuật toán di truyền; Suresh đồng nghiệp [19] nghiên cứu sử dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa mơ