Nghiên cứu giải pháp tự tối ưu hóa chế độ cắt trong quá trình gia công của máy công cụ điều khiển số thông minh

HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Nghiên cứu giải pháp tự tối ưu hóa chế độ cắt q trình gia cơng máy cơng cụ điều khiển số thông minh Studying the self-optimization of cutting parameters during machining of intelligent CNC machine Hoàng Tiến Dũng*, Phạm Văn Bổng, Nguyễn Văn Thiện, Đỗ Đức Trung Trường Đại học Cơng nghiệp Hà Nội *Email: tiendunghaui@gmail.com Mobile: 0909389594 Tóm tắt Từ khóa: Điều khiển tự tối ưu, thuật tốn tiến hóa, mịn dao, tuổi bền dao độ nhám bề mặt, cách mạng 4.0 Bài báo nghiên cứu điều khiển giám sát q trình gia cơng phay cao tốc trung tâm phay điều khiển số (CNC) ứng dụng thuật tốn tiến hóa lĩnh vực cơng nghệ thơng tin xây dựng mơ hình tiến tới điều khiển kiểm sốt trực tuyến q trình gia cơng Điều khiển tự tối ưu hóa phương pháp điều khiển giám sát q trình gia cơng thơng minh phát điều kiện cắt trạng thái q trình gia cơng mơ hình đáp ứng cho phát triển cách mạng cơng nghiệp 4.0 Bài báo đề xuất mơ hình hệ thống tự điều khiển tối ưu, tự giám sát tự điều chỉnh q trình gia cơng liên quan đến điều kiện dụng cụ cắt mòn dao hay tuổi bền dao, chế độ cắt độ nhám bề mặt chi tiết gia công Abstract Keywords: Self-optimizing control, evolutionary algorithm, tool wear, tool life and surface ruoghness, industry 4.0 The paper researches the control and monitoring for high-speed milling on CNC machining center,using evolutionary algorithms in the field of information technology and modeling, aiming for the next generation of quality control and online control of machining process The self-optimizing control is one of the intelligent controlling and monitoring methods, which can detect the cutting conditions and status of machining This is a model that responds to developments in Industry 4.0 This paper proposed the model of a self-optimizing control, self-monitoring and self-adjusting control system for the machining process related to the conditions of tools such as tool wear or tool life, cutting parameters and surface roughness Ngày nhận bài: 05/8/2018 Ngày nhận sửa: 08/9/2018 Ngày chấp nhận đăng: 15/9/2018 ĐẶT VẤN ĐỀ Những năm gần xu tồn cầu hóa dẫn đến cạnh tranh khốc liệt, nhà máy, công ty sản xuất đặt chất lượng cao giá thành sản xuất thấp lên hàng đầu Vấn đề áp HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 dụng công nghệ tiên tiến trình sản xuất cần thiết cấp bách Giám sát q trình gia cơng đảm bảo chất lượng, cải tiến chất lượng chi tiết gia công Với phát triển không ngừng công nghệ thông tin vấn đề ứng dụng vào sản xuất khí quan trọng Vì áp dụng cơng nghệ thơng tin vào q trình sản xuất loại bỏ khơng cần thiết u cầu chi phí cao kiểm tra chất lượng sau gia công Đối với gia cơng cao tốc vấn đề mịn dao cần xem xét đến mịn dao gia cơng cao tốc nhanh giá thành dụng cụ cắt cao tốc đắt Đề xuất nghiên cứu q trình gia cơng chất lượng (độ nhám) chi tiết gia công liên quan đến mòn dao chế tự tối ưu chế độ cắt liên quan đến mịn dao Thuật tốn tiến hóa ứng dụng để dự đốn lượng mòn dao xác định chế độ cắt tương ứng với lượng mòn dao để đảm bảo chất lượng gia công (độ nhám bề mặt) Hiện phát triển kỹ thuật điều khiển thơng minh hình phục vụ cho tiếp cận cách mạng cơng nghiệp 4.0 Hình Xu hướng kỹ thuật điều khiển thông minh Kỹ thuật sản xuất với điều khiển thơng minh tích hợp sản xuất trung tâm tiện phay Sự đời điều khiển máy gia công trục máy gia công tốc độ cao siêu xác Thêm vào phát triển cấu trúc chức cải tiến hệ thống điều khiển máy công cụ thông minh Hiện công nghệ cho máy điều khiển số (CNC) cho kiến trúc điều khiển mở, phản hồi thông tin chế độ cắt điều khiển trục [11] Kỹ thuật phần cứng mềm máy công cụ điều khiển số cải tiến đáng kể đem lại hiệu sản xuất, cho phép q trình gia cơng đem lại hai yêu cầu độ xác hiệu cao Trong q trình gia cơng tại, chất lượng sản phẩm giám sát hai giai đoạn: thiết kế kiểm tra sau gia công Trong giai đoạn kiểm tra sau gia công, phương pháp điều khiển trình thơng kê sử dụng để kiểm tra chất lượng chi tiết gia công [8] Chất lượng sản phẩm đảm bảo chi tiết gia công giám sát điều khiển trình gia công [16, 5] Vấn đề ứng dụng giám sát điều khiển q trình gia cơng để đạt mục tiêu chất lượng, suất gia thành thực tế chưa đạt Tác giả nghiên cứu trình bày hệ thống điều khiển tự tối ưu cho phép giám sát điều khiển trình gia công cách thông minh Tuy vậy, tác giả dừng lại mức độ tự tối ưu hóa tĩnh chưa kết nối với máy công cụ điều khiển số HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Hệ thống điều khiển tự tối ưu cho phép xác định điều kiện cắt trạng thái trình gia công Trong nghiên cứu tự tối ưu hệ thống gia cơng bao gồm thích nghi tới hàm mục tiêu chất lượng nhám bề mặt dự sở thông số đầu vào chế độ cắt tối ưu đạt độ nhám bề mặt tốt Trong nghiên cứu tự tối ưu hóa khơng xét đến yếu tố nhiễu rung động, không đồng vật liệu, thay đổi nhiệt độ Sự thích nghi máy cơng cụ thơng minh không cần đến can thiệp người vận hành Để chứng minh khả hệ thống tự giám sát tự điều chỉnh q trình gia cơng liên quan đến mịn dao q trình gia cơng Vì mịn dao thơng số ảnh hưởng lớn tới độ nhám bề mặt q trình gia cơng [14] Vì giám sát mịn dao tự điều chỉnh thông số chế độ cắt vô quan trọng cần thiết phát triển máy công cụ gia công thông minh (Máy công cụ tự trị) Theo nghiên cứu sản xuất độ nhám bề mặt yếu tố độc lập với mòn dao việc lựa chọn thông số chế độ cắt tối ưu ứng dụng phương pháp thông kê Taguchi kết hợp với trí tuệ nhân tạo Trên thực tế mịn dao ảnh hưởng trực tiếp tới độ nhám bề mặt chi tiết gia cơng, hệ số quan trọng bỏ qua để đảm bảo chất lượng bề mặt yêu cầu Vì vậy, nghiên cứu tự tối ưu lượng mịn dao q trình gia công quan đặc biệt gia cơng cao tốc trang thiết bị, dụng cụ cắt đắt tiền MƠ HÌNH HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ TỐI ƯU Các mơ hình máy công cụ tự trị giới thiệu năm 1980 [8], có mơ hình cho q trình gia công máy công cụ đề xuất cho nhiều cảm biến, xác định lỗi dự đốn [6] Các khn khổ hệ thống mở rộng máy cơng cụ thơng minh, bao gồm q trình lập kế hoạch lập kế hoạch hoạt động, giới thiệu Sato et al [15] Hoạt động phay tự động thực với máy công cụ CNC cách áp dụng công nghệ thực tế ảo Các máy đề xuất tài liệu điều khiển hệ thống phay chép hình kỹ thuật số Trong hệ thống phay chép hình kỹ thuật số, đầu dị vết mơ hình tổng thể sử dụng phay, truyền thống biểu diễn mơ hình ba chiều ảo vị trí cắt tạo tự động theo thời gian thực chuyển động theo đầu rò ảo [7] Tuy nhiên, việc sử dụng kinh nghiệm người để cải thiện tính linh hoạt tự động tối ưu hố máy chưa ứng dụng rộng rãi Các xu hướng phát triển máy công cụ tự trị tập trung vào hoạt động tự động với ứng dụng trí tuệ nhân tạo [9], [2] Khái niệm máy công cụ đổi bao gồm máy tự trì thiết lập lại cấu hình [3], [12] Thích nghi động lực học cần thiết phép kiểm sốt q trình cắt phức tạp Trong cách tiếp cận truyền thống, chất lượng sản phẩm giả định độc lập với trạng thái dụng cụ cắt, kỹ thuật trí tuệ nhân tạo sử dụng để chọn thông số cắt tối ưu [10] Trong thực tế, mịn dụng cụ cắt trực tiếp ảnh hưởng đến độ nhám bề mặt yếu tố quan trọng việc xác định thông số kỹ thuật chi tiết gia công [13] Việc tự thích ứng thơng số q trình gia công cắt thực thành công cách áp dụng điều khiển thích nghi (AC) cho máy cơng cụ Nói chung, có ba loại hệ thống AC máy cơng cụ: Điều khiển thích nghi với ràng buộc (ACC), điều khiển thích nghi hình học (GAC), điều khiển thích nghi với tối ưu hóa (ACO) [17] Hệ thống ACC dựa việc tối đa hóa biến gia cơng, chẳng hạn tốc độ dịch dao, sở ràng buộc như: Lực cắt cho phép máy công cụ công suất tối đa máy Trong hệ thống GAC, thơng số q trình liên tục hiệu chỉnh để trì thơng số chất lượng sản phẩm độ xác kích thước chât lượng gia cơng tinh bề mặt Hệ thống điều khiển ACO thông số tốc độ dịch dao, tốc độ trục chiều sâu cắt tối đa hóa lượng bóc tách vật liệu, tùy thuộc vào ràng buộc độ nhám bề mặt, tiêu thụ điện lực cắt HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Khác với hệ thống này, xem xét hệ thống gia cơng kiểm sốt chất lượng theo định hướng mức độ q trình gia cơng Ở cấp độ q trình gia cơng, điều khiển tự tối ưu hóa đề xuất cho phép theo dõi kiểm soát q trình thơng minh, phát điều kiện cắt tình trạng hoạt động gia cơng, sau tự điều chỉnh thơng số cắt để đảm bảo chất lượng chi tiết gia cơng Trong q trình gia cơng máy cơng cụ giữ vai trị quan trọng để có sản phẩm chất lượng cao với giá thành sản xuất thấp suất cao Tuy nhiên máy công cụ CNC với hệ điều khiển cho phép hiệu chỉnh chất lượng trực tiếp q trình gia cơng cấu trúc điều khiển hình Hình Hệ thống điều khiển tự tối ưu (Self-Optimizing) Để điều khiển trình thông minh phức tạp lớp lớp thêm vào hệ điều khiển máy CNC Lớp cho phép giám sát q trình gia cơng thơng minh, xác định trạng thái gia cơng chế độ cắt Lớp nhận kết phản hồi từ trình kiểm tra chi tiết gia công nhằm nâng cao chất lượng q trình gia cơng Hệ thống CNC tương lai có khả tự lập kế hoạch thích ứng với trạng thái gia cơng Nó cho phép thay đổi thích nghi với thay đổi khơng dự báo trước hệ thống gia công Dữ liệu thu thập thơng qua cảm biến có liên hệ với mục tiêu tối ưu Xác định hàm mục tiêu tối ưu để thực đạt yêu cầu cần gia công So sánh trạng thái với mục tiêu q trình gia cơng đặt Nó cho phép hệ thống định nhằm thích ứng với mục tiêu để đạt mục tiêu gia công hệ thống Sử dụng công nghệ nhận thức cho phép hệ thống thực cư xử thông minh bắt chước hoạt động người lập luận để định, hợp tác giải vấn đề HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Hình Mơ hình máy cơng cụ tự thích nghi XÁC ĐỊNH HÀM MỤC TIÊU TỐI ƯU CHO MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN TỰ TỐI ƯU KHI PHAY CAO TỐC Hệ thống điều khiển tự tối ưu trình gia cơng bao gồm kiểm tra giám sát hiệu chỉnh điều kiện cắt gọt Trong sản xuất khí nhà cơng nghệ ln mong muốn lựa chọn giải pháp công nghệ tối ưu đạt chất lượng sản phẩm, suất cao giá thành thấp Tuy vậy, giải pháp công nghệ lý tưởng cho hệ thống sản xuất nhà công nghệ ứng dụng nhiều giải pháp tự động hóa tối ưu hóa để giải mục tiêu chất lượng, giá thành suất Việc xác định mục tiêu việc xác định thông số chế độ cắt tối ưu tốc độ cắt - v, lượng chạy dao - f chiều sâu cắt - ar có vai trị quan trọng gia cơng, đặc biệt tự tối ưu hóa thơng số cắt thể sơ đồ mục tiêu tối ưu hóa hình Việc tính tốn chế độ cắt thông qua liên hệ hàm mục tiêu độ nhám bề mặt, suất gia công giá thành gia công Mục tiêu giá thành gia công suất gia công liên quan đến suất bóc tách vật liệu (MRR) tuổi bền dụng cụ cắt (T) Tuy vậy, nghiên cứu giới hạn tự tối ưu chế độ cắt hàm thích nghi nhỏ với hai mục tiêu lượng mịn dao (VB) độ nhám bề mặt Giá trị điều khiển tự điều chỉnh tốc độ cắt lượng chạy dao tối ưu để đảm bảo độ nhám bề mặt giảm lượng mịn dao q trình gia cơng Hàm mục tiêu lựa chọn tự tối ưu hóa trình gia cơng phay cao tốc dao phay ngón liền khối hàm lượng mòn dao (VB) độ nhám bề mặt Xác định chế độ cắt tối ưu để hàm thích nghi nhỏ thời gian () q trình gia cơng thay đổi với điều kiện biên điều kiện ràng buộc hệ thống cơng nghệ Mơ hình tốn học quan hệ lượng mịn dao (VB) với chế độ cắt thời gian gia cơng Và mơ hình tốn học quan hệ độ nhám bề mặt chế độ cắt Hàm mục tiêu mô hình tự tối ưu hóa chế độ cắt thời điểm khác q trình gia cơng đảm bảo độ hàm thích nghi nhỏ với hai mục tiêu độ nhàm (Ra) lượng mòn dao (VB) HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Hình Mục tiêu tự tối ưu hóa q trình gia cơng Hàm lượng mịn mặt sau phụ thuộc vào chế độ cắt thời gian  [18]: VB = 0,0174.v0,6205.f0,2409 ar0,0823.1,3876 (1) Hàm độ nhám bề mặt chi tiết gia công phụ thuộc vào chế độ cắt [19]: Ra = 0,1441.v-0,3023.f0,3824 ar0,0572 (2) Vấn đề tối ưu hóa giải nhiều phương pháp khác Tuy vậy, công nghệ chế tạo máy đặt gia công mức độ yêu cầu mục tiêu khác tùy theo điều kiện công nghệ chi tiết yêu cầu Đối với gia công cao tốc vấn đề mòn dụng cụ cắt chất lượng độ nhám bề mặt chi tiết gia công hai nhiều mục tiêu quan tâm Trên sở cần thiết giải tốn đa mục tiêu hàm thích nghi nhỏ với hai mục tiêu độ nhám lượng mòn dao Theo tác giả Abimbola M Jubril [1] phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu phương pháp trọng số Minx∈X f(x) = [f1(x), f2(x), , fp(x)] s.t X = {x ∈ Rn : g(x) ≤0, h(x) = 0} Trong đó: X: điều kiện ràng buộc miền giới hạn x: Miền giới hạn tốn g(x) hàm ràng buộc bất phương trình h(x) hàm ràng buộc phương trình (3) HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Hàm thích nghi cho mục tiêu tối ưu với phương pháp trọng số sau: p  ( x, w)   wi fi ( x) (4) i 1 Trong :p số mục tiêu hàm thích nghi p wi trọng số đánh giá mức độ ảnh hưởng hàm fi(x) hàm thích nghi  wi  i 1 (5) wi>0 i=1…p wi=[0,1] Đặt toán gia công cao tốc mong muốn chất lượng độ nhám bề mặt tốt (Ra nhỏ nhất) lượng mịn nhỏ (VB nhỏ nhất) Hàm thích nghi cho tốn tối ưu hóa là: A  w1 Ra VB  w2 Ra0 VB0 Nhỏ (6) Trong : w1+w2=1, Ra0, VB0 giá trị giới hạn độ nhám lượng mòn dao Điều kiện ràng buộc miền giới hạn toán   v.Fc  2163.v0,4721 f 0,2678 ar 0,5260  Pdc .60.1000  G1  1400  v  vmin  G2  360 v  vmax  G3  600   f  f  G4  2000  f  f  G  4000 max   ar  ar  G6  0,1 a  a r max  G7   r  Axy  1, 653.v 0,0766 f 0,0911 ar 0,3542   A0   G8    2735, 2.v 0,5345 f 0,2608 ar 0,5277     G9  0, 02  ymax  0,993 E   Ra  0,1441.v 0,3023 f 0,3824 ar 0,0572   Ra   G10  0, 38  0,6205 f 0,2409 ar 0,0823  1,3876   Ra   G11  500 VB  0,0174.v (7) Nếu mức độ ưu tiên biến không giống nhau, trọng số biến lớn cho thấy biến quan trọng Tùy vào mục đích tốn, u cầu đạt mức độ khác tùy theo yêu cầu tốn cơng nghệ trọng số w1 w2 chọn khác Trong trường hợp cần ưu tiên độ nhám bề mặt cao chọn trọng số độ nhám lớn trọng số lượng mòn (VB) Theo phương trình thích nghi biết trọng số w1 tăng giá trị Ra giảm giá trị VB tăng Giá trị Ra giảm đơn vị VB tăng vấn đề cần phải phân tích trọng số hàm thích nghi để tìm mức độ ảnh hưởng mục tiêu đơn Theo tác giải Hua Zuo Guoli Zhang [20] đưa phương pháp phân tích HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 đánh giá trọng số giải pháp tối ưu hóa Pareto Giả sử w1 có giá trị w* x* nghiệm tối ưu cho hàm thích nghi ứng với giá trị trọng số w* Rồi sau tăng w1 đến w** (w*< w** ) giải tốn tối ưu hóa hàm thích nghi với trọng số w** có nghiệm x** Khi x* x** giá trị cho giải pháp tối ưu hóa Pareto Ra R ( x** )  Ra ( x* )  a ** VB VB( x )  VB ( x* ) gọi phương pháp cân trọng số từ w* đến w** Với thay đổi trọng số cho kết chuỗi dựng đồ thị quan hệ trọng số w1 kết Ra VB Ra VB xây Khi đánh giá mức độ hàm mục tiêu đơn tăng hàm mục tiêu khác giảm tương ứng với giá trị trọng số Từ đồ thị giúp cho người kỹ thuật nhìn nhận, đánh giá lựa chọn cải tiến mức độ ảnh hưởng hàm mục tiêu đơn tương ứng với trọng số mục tiêu đơn Thường giá trị trọng số w1 thay đổi từ 0,05÷0,95 Trong trường hợp luận án giả sử xét toán mức độ trọng số cần thiết độ nhám lượng mịn tốn tự tối ưu có trọng số w1 = w2 Khi ta có phương trình hàm thích nghi nhỏ để tự tối ưu hóa chế độ cắt theo thay thời gian q trình gia cơng là: A  0, Ra VB  0,5 Ra0 VB0 (8) Thuật toán PSO liệu chế độ cắt ban đầu lựa chọn thuật toán chế độ cắt tối ưu tĩnh giá trị khởi tạo quần thể (giá trị đầu vào chế độ cắt) để tìm kiếm q trình gia cơng Chế độ cắt tối ưu khai báo chương trình NC để gia cơng Trong q trình gia cơng dụng cụ cắt mòn độ nhám bề mặt tăng theo thời gian gia công Thông tin chế độ cắt cập nhật thông qua cảm biến (thời gian, lực cắt…) so sánh với liệu thực nghiệm để đưa dự đốn, xác định thơng số chế độ cắt phù hợp với điều kiện lượng mòn dao nhỏ nhất, độ nhám bề mặt nhỏ thời điểm gia công khác với mức độ trọng số (w1, w2) phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể yêu cầu công nghệ điều kiện ràng buộc, miền giới hạn hệ thống công nghệ Nếu điều kiện thỏa mãn phần mềm đưa thơng số chế độ cắt tối ưu để điều khiển máy Nếu điều kiện khơng thỏa mãn thơng báo thay dao sơ đồ thuật giải tự tối ưu hóa chế độ cắt hình Để đảm bảo độ nhám bề mặt nhỏ lượng mòn theo trọng số nhau, lập trình phần mềm sử dụng thuật tốn tối ưu bầy đàn (PSO) để tính chế độ cắt tối ưu đáp ứng hàm mục tiêu với thời gian () thay đổi q trình gia cơng Tác giả dừng lại mức độ mô mơ hình máy cơng cộng thơng minh tự tối ưu hóa q trình gia cơng vấn đề kết nối với máy CNC vấn đề khó điều kiện trang thiết bị chưa đủ Để chứng minh tính giá trị tối ưu thông số cắt phần mềm tự tối ưu hóa chế độ cắt Với giao diện phần mềm tối ưu tự tối ưu q trình gia cơng lập trình phân mềm Matlab Phần mềm ứng dụng thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn (PSO) tối ưu hóa tự tối ưu hóa chế độ cắt q trình gia cơng đảm bảo lượng mòn dao nhỏ độ nhám bề mặt yêu cầu đồng thời thỏa mãn điều kiện biên giới hạn theo hệ thống công nghệ HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Hình Sơ đồ thuật tốn điều khiển tự tối ưu chế độ cắt trường hợp xét đến mịn dao Hình Giao diện phần phềm tối ưu hóa tự tối ưu hóa chế độ cắt phay cao tốc HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 Nhập điều kiện biên toán trọng số giao diện phần mềm kết tính tốn phần mềm ví dụ thời điểm  = 5, 8, 15 phút sau: Bảng Chế độ cắt tối ưu giá trị Ra, VB thời gian  = phút TT Lần v(m/phút) f(mm/phút) ar(mm) Ra(µm) VB(µm) 562,556 2042,57 0,1 0,347 41,908 Lần 567,836 2037,20 0,1 0,346 42,133 Lần 558,534 2012,90 0,1 0,350 40,602 0,348 41,548 Trung bình + Thời gian  = phút Bảng Chế độ cắt tối ưu giá trị Ra, VB thời gian  = phút TT Lần v(m/phút) f(mm/phút) ar(mm) Ra(µm) VB(µm) 548,190 2013,546 0,1 0,346 79,771 Lần 539,268 2028,476 0,1 0,348 79,736 Lần 537,708 2089,987 Trung bình 0,1 0,354 0,349 79,327 79,611 + Thời gian  = 15 phút Bảng Chế độ cắt tối ưu giá trị Ra, VB thời gian  = 15 phút TT v(m/phút) f(mm/phút) ar(mm) Ra(µm) VB(µm) Lần 480,868 2000,000 0,1 0,362 172,951 Lần 497,892 2139,357 0,1 0,367 179,779 Lần 498,237 2062,061 Trung bình 0,1 0,359 181,982 0,363 178.24 KẾT LUẬN Bài báo trình bày mơ hình định hướng tự tối ưu hóa cho máy gia công thông minh theo định hướng nhà máy số tương lai Mơ hình làm giảm ảnh hưởng thay đổi lỗi tới hệ thống sản xuất Như kết quả, hệ thống sản xuất thích nghi tới thay đổi chủng loại sản phẩm, mơi trường sản xuất Các đặc tính tiến máy gia công thông minh nhà máy số tăng hiệu suất hệ thống gia công, thoả mãn yêu cầu cao sản xuất theo yêu cầu khách hàng Phân xưởng gia công thông minh với máy cơng cụ tự thích nghi miêu tả tập hợp tác tử nhận thức phát triển để thể cách áp dụng tới thực tế Một máy công cụ tự trị với đặc tính thơng minh di truyền phát triển đáp ứng cho nhà máy số thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0 thách thức phát triển khoa học công nghệ Các máy công cụ tự trị nhạy với thay đổi lỗi hệ thống sản xuất máy công cụ truyền TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Abimbola M Jubril (2012), A nonlinear weights selection in weighted sum for convex multiobjective optimization, Facta Universitatis ser Math Inform Vol 27 No 3, 357-372 HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ TỒN QUỐC VỀ CƠ KHÍ LẦN THỨ V - VCME 2018 [2] B Denkena, H Henning, Lorenzen LE (2010), Genetics and intelligence: new approaches in production engineering, Prod Engi Res Dev, Vol 4, pp 65-73 [3] G Pritschow, KH.Wurst, C Kircher, M Seyfarth (2009), Control of reconfigurable machine tools, In: EIMaraghy HA (ed), Changeable and reconfigurable manufacturing systems, Springer, pp.71-100 [4] Hua Zuo and Guoli Zhang (2013), Weights Analysis of Multi-objective Programming Problem, Information Processing and Control Institute, North China Electric Power University, Baoding 071003, China [5] J.A Silva, J.V Abellán-Nebot, H.R Siller, F Guedea-Elizalde (2012), Adaptive control optimisation system for minimising production cost in hard milling operations, Int J Computer Integrated Manufacturing DOI:10.1080/0951192X.2012.749535 [6] JW.Sutherland, PM Ferreira, RE DeVor, SG Kapoor (1988), An integrated approach to machine tool system analysis, design and control, Proc 3rd Int Conf Comp Aid Prod Engr, pp 429-445 [7] K Shirase, K Nakamoto, E Arai, T Moriwaki (2005), Digital copy millingautonomous milling process control without an NC program, Robot Comput Integr Manuf, Vol 21, pp 312–317 [8] L Wang, R.X.Gao (2006), Condition monitoring and control for intelligent manufacturing, Springer [9] M Brezocnik, J Balic, Z Brezocnik (2003), Emergence of intelligence in nextgeneration manufacturing systems, Robot Comput Integr Manuf, Vol 19, pp 55-63 [10] N Baskar, P Asokan, R Saravanan, G Prabhaharan (2005), Optimization of machining parameters for milling operations using non-conventional methods, Int J Adv Manuf Technol, Vol 25, pp.1078–1088 [11] Nof SY (2009), Handbook of automation, Springer [12] S Atluru, SH Huang, JP Snyder (2012), A smart machine supervisory system framework, Int J Adv Manuf Technol, Vol 58, pp 563-572 [13] S Pal, PS Heyns, BH Freyer, NJ Theron, SK Pal (2011), Tool wear monitoring and selection of optimum cutting conditions with progressive tool wear effect and input uncertainties, J Intell Manuf, Vol 22, pp 491-504 [14] S Zhang & J F Li & J Sun & F Jiang (2010), Tool wear criterion, tool life, and surface roughness during in high-speed end-milling Ti-6Al-4V alloy, Springer [15] T Sato, Y Kakino, H Saraie (2002), Proposal of the extended system framework of intelligent machine tool, Japan-USA Symp Flex Autom [16] Y Koren (1989), Adaptive control systems for machining, Manufacturing Review, Vol.2, 1989, pp.6-15 [17] YS Tarng, YS Wang (1994), A new adaptive controller for constant turning force, J Adv Manuf Technol, Vol 9, pp 211-216 [18] Hoàng Tiến Dũng (2016), Ảnh hưởng chế độ cắt thời gian cắt đến mòn dao phay cao tốc dao phay ngón liền khối,, Tạp Chí Khoa học Cơng nghệ - Trường ĐH Công Nghiệp Hà Nội, số [19] Hoang Tien Dung, Nguyen Huy Ninh, Tran Van Đich, Tran Ngoc Hien, Nguyen Thanh Binh (2014), Optimizing cutting conditions in high speed milling using evolution algorithms, The 7th AUN/SEED-Net Regional conference in mechanical and manufacturing engineering, trang 146-150  ... thống điều khiển máy công cụ thông minh Hiện công nghệ cho máy điều khiển số (CNC) cho kiến trúc điều khiển mở, phản hồi thông tin chế độ cắt điều khiển trục [11] Kỹ thuật phần cứng mềm máy công cụ. .. tới độ nhám bề mặt trình gia cơng [14] Vì giám sát mịn dao tự điều chỉnh thông số chế độ cắt vô quan trọng cần thiết phát triển máy công cụ gia công thông minh (Máy công cụ tự trị) Theo nghiên cứu. .. tính giá trị tối ưu thơng số cắt phần mềm tự tối ưu hóa chế độ cắt Với giao diện phần mềm tối ưu tự tối ưu q trình gia cơng lập trình phân mềm Matlab Phần mềm ứng dụng thuật toán tối ưu hóa bầy đàn