Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết trình bày tối ưu hóa các thông số quá trình lên độ nhám bề mặt (Ra) và tốc độ bóc tách vật liệu (MRR) trong quá trình phay thép SKD61 đã qua tôi cứng bằng phương pháp Taguchi kết hợp với mặt đáp ứng (RSM). Thí nghiệm được thiết kế bằng phương pháp Taguchi, nhám bề mặt Ra được đo bởi máy Mitutoyo Surftest SJ-400 và sau đó phân tích ANOVA để xác định mức độ ảnh hưởng của các thông số đầu vào lên đáp ứng đầu ra. Tối ưu hóa đa mục tiêu được thực hiện bằng phương pháp mặt đáp ứng cho độ nhám bề mặt và tốc độ bóc tách vật liệu. Cuối cùng phương pháp gia công dưới điều kiện tối ưu là Ra = 0,293 µm.
ISSN 2354-0575 TỐI ƯU HÓA ĐỘ NHÁM BỀ MẶT VÀ BĨC TÁCH VẬT LIỆU TRONG PHAY THÉP SKD61 ĐÃ TƠI BẰNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI VÀ MẶT ĐÁP ỨNG Đỗ Anh Tuấn1, Nguyễn Hữu Thật2 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên Trường Đại học Nha Trang Ngày tòa soạn nhận báo: 10/05/2017 Ngày phản biện đánh giá sửa chữa: 08/08/2017 Ngày báo duyệt đăng: 15/08/2017 Tóm tắt: Bài báo trình bày tối ưu hóa thơng số q trình lên độ nhám bề mặt (Ra) tốc độ bóc tách vật liệu (MRR) trình phay thép SKD61 qua cứng phương pháp Taguchi kết hợp với mặt đáp ứng (RSM) Thí nghiệm thiết kế phương pháp Taguchi, nhám bề mặt Ra đo máy Mitutoyo Surftest SJ-400 sau phân tích ANOVA để xác định mức độ ảnh hưởng thông số đầu vào lên đáp ứng đầu Tối ưu hóa đa mục tiêu thực phương pháp mặt đáp ứng cho độ nhám bề mặt tốc độ bóc tách vật liệu Cuối phương pháp gia cơng điều kiện tối ưu Ra = 0,293 µm Kết cho thấy phương pháp phay cứng thay cho trình mài sản xuất khn mẫu Từ khóa: nhám bề mặt; SKD61; Taguchi; RSM; tối ưu hóa Đặt vấn đề Thơng thường, cơng nghệ chế tạo khuôn mẫu bao gồm gia công thô, xử lý nhiệt mài tinh Qui trình tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí cao suất thấp Hơn nữa, chất lượng bề mặt sau mài thường bị ảnh hưởng nhiệt [1] Ngày nay, để nâng cao suất chất lượng sản phẩm chế tạo khn mẫu, q trình mài tinh thường thay trình phay cứng Vì vậy, thời gian sản xuất rút ngắn, suất chất lượng sản phẩm cải thiện đáng kể [2] Mặt khác, vật liệu SKD 61 thường xem vật liệu khó gia cơng độ bền độ cứng chúng cao Do đó, phay cứng, để đạt chất lượng bề mặt tốt nhất, suất cao chi phí thấp thơng số q trình gia cơng phải chọn lựa phù hợp Gần đây, có nhiều nghiên cứu ứng dụng phương pháp Taguchi để tối ưu hóa Ra q trình gia cơng cứng Chẳng hạn, Zhang, S., & Guo, Y B [1] báo cáo tối ưu hóa Ratrong q trình phay cứng thép AISI H13 qua dụng cụ phủ (Ti, Al) N-TiN Họ Ra theo hướng ăn dao nhỏ 0.1µm Motorcu, A R [3] sử dụng phương pháp Taguchi để tối ưu thơng số cắt q trình tiện cứng thép AISI 8660 dụng cụ gốm sứ với công nghệ phủ vật lý chân không (PVD) Kết cho thấy thông số ảnh hưởng lên Ra tốc độ ăn dao tốc độ cắt Ding, T et al [4] tối ưu thông số q trình gia cơng xây dựng phương trình thực nghiệm cho việc dự đốn Ra q trình phay 22 cứng thép qua dụng cụ phủ (Ti, Al) N-TiN Kết cho thấy Ra điều kiện gia cơng tối ưu 0.25µm q trình phay cứng thay hồn tồn cho trình mài tinh Bằng hiểu biết gia công cứng, nhiều nhà nghiên cứu tối ưu thơng số q trình phay cứng nhằm mục đích nâng cao suất, giảm chi phí cải thiện độ nhám bề mặt Tuy nhiên, phương pháp mang lại hiệu khác Khơng có phương pháp gần cho thấy kết xác cho tất q trình gia cơng Hơn nữa, việc nghiên cứu tối ưu hóa đa mục tiêu cho Ra MRR cịn thảo luận Do đó, nghiên cứu trình bày tối ưu đa mục tiêu để giảm Ra tăng MRR trình phay thép JIS SKD 61 qua xử lý nhiệt với dụng cụ phủ TiAlN kết hợp phương pháp Taguchi RSM Phương pháp nghiên cứu 2.1 Phương pháp Taguchi Taguchi phương pháp hiệu mạnh thiết kế thí nghiệm Phương pháp giúp cho việc giảm tối đa số thí nghiệm hệ thống để nâng cao hiệu suất trình Trong nghiên cứu này, phương pháp Taguchi sử dụng để thiết kế tất thí nghiệm cho q trình phay cứng Thơng số q trình phay cứng chọn lựa dựa kinh nghiệm nhiều nghiên cứu trước, khả công nghệ máy công cụ dụng cụ cắt trình bày Bảng Với yếu tố đầu vào mức, bảng trực giao L27 Taguchi Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 (Bảng 2) chọn để thiết kế thí nghiệm cho trình phay cứng Bảng 27 thí nghiệm tương ứng với 13 cột Mỗi cột tương ứng với yếu tố đầu vào trình gia cơng Để tránh việc trùng lặp, số cột chọn cho yếu tố đầu vào 1, 3, 12 Bảng Thông số đầu vào q trình gia cơng Yếu tố đầu vào Mã hóa mức 25 35 45 Tốc độ cắt, V (m/phút) 0.01 0.02 0.03 Lượng ăn dao, f (mm/răng) Chiều sâu cắt dọc trục, a (mm) 0.2 0.3 0.4 40 45 50 Độ cứng vật liệu, H (HRC) 2.2 Phương pháp mặt đáp ứng (RSM - Response Surface Methodology) RSM phương pháp thống kê toán học sử dụng để thiết lập mơ hình dự đốn thực nghiệm Phương pháp biểu diễn mối quan hệ biến đầu vào độc lập với biến đầu phụ thuộc [7] Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích hồi quy sử dụng để thiết lập mơ hình thực nghiệm cho việc dự đốn Ra Mối quan hệ đầu vào đầu biểu diễn phương trình sau [8]: y = φ(V,f,a,H) (1) Từ phương trình (1), đặc trưng đáp ứng đầu viết lại dạng phương trình bậc cho “k” biến đầu vào sau: k k k i=1 i=1 i, j y = b + / b i xi + / b ii x i2 + / b ij xi x j + f Thí nghiệm gia cơng phay 3.1 Vật liệu phôi Trong nghiên cứu này, thép hợp kim JIS SKD61 có kích thước (200 x 100 x 40) mm sử dụng cho thí nghiệm phay Những mẫu cứng trước gia công để đạt độ cứng cấp độ 40, 45 50 HRC Thành phần hóa học chúng bao gồm (0,32~0,42) %C, (0,8~1,20) %Si, (0,2~0,50) %Mn, (4,75~5,5) %Cr, (1,1~1,75) %Mo, (0,8~1,2) %V, and (0~0,3) %Ni [4] 3.2 Dụng cụ, máy thiết bị đo Dụng cụ cắt nghiên cứu dao phay ngón carbide phủ TiAlN có độ cứng 60 HRC, đường kính 10 mm, góc xoắn 35o, lưỡi cắt hãng CMTe’c Tất thí nghiệm phay thực máy phay Deckel Maho-DMC70V hidyn trục có tốc độ quay lớn 30000 vịng/phút gia công điều kiện cắt khô Bề mặt sau gia công đo máy đo độ nhám Surftest SJ-400 Tốc độ bóc tách vật liệu xác định phương trình (3) a # ae # V # f # z # 1000 (3) MRR = 3.14 # d Với, V tốc độ cắt (m/phút), f lượng ăn dao (mm/răng), a chiều sâu cắt dọc trục (mm), ae bề rộng cắt (mm), z số lưỡi cắt d đường kính dao (mm) Sau thí nghiệm, tất liệu trình bày Bảng Bảng Kết thí nghiệm (2) Với: xi biến mã hóa, βi hệ số bậc nhất, βii hệ số bậc 2, βij hệ số tương tác phương trình Bảng Bảng trực giao L27 Kết thảo luận 4.1 Phân tích ANOVA cho nhám bề mặt Trong phần này, sử dụng phần mềm Minitab 16 để phân tích ANOVA cho thơng số q trình Khoa học & Cơng nghệ - Số 15/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology 23 ISSN 2354-0575 cắt Kết ANOVA cho nhám bề mặt Ra trình bày Bảng Bảng cho thấy giá trị P phương trình hồi quy nhỏ so với 0,05 Giá trị R2 phương trình hồi quy 0,9799 Giá trị cao Điều kết luận phương trình hồi quy đưa có ý nghĩa mặt thống kê Mặt khác, thông số (V), (f), (a), (H), (f2), (V×a) (f×H) ảnh hưởng đáng kể đến mơ hình P nhỏ 0,05 Bảng ANOVA cho Ra với R2 = 0.9799 So sánh kết giá trị dự đoán giá trị thực nghiệm Hình Từ hình này, cho thấy hịa hợp tốt giá trị dự đoán với giá trị thực nghiệm 4.3 Ảnh hưởng tương tác yếu tố đầu vào lên độ nhám 4.2 Mơ hình độ nhám dựa RSM Trong nghiên cứu này, phương trình tốn học bậc dựa liệu thực nghiệm tạo phương pháp RSM Sau phân tích, phương trình hồi quy xây dựng (Phương trình 4) Phương trình sử dụng cho việc dự đoán Ra trình phay cứng thép SKD 61 với độ tin cậy 95% Ra = - 0.346667 - 6.2432 # 10 -3 V + 31.3428F - 3.20541a + 0.02916H - 8.368 # 10 -5 V2 + + 606.648 # F2 + 2.24688 # a2 - 4.58 # 10 -6 ×H2 - 0.0149 # V # F + 0.0483 # V # a - 1.11278 # 10 -4 ×V×H + 17.8194 # F # a - 1.05761 # F # H + 0.007.12383 # 10 -3 ×H (4) Hình Đồ thị mặt đáp ứng Ra (các giá trị khác giữ mức giữa) Hình Mối quan hệ kết dự đoán với thực nghiệm cho Ra 24 Những đồ vẽ dựa thay đổi yếu tố đầu vào yếu tố khác Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 giữ mức Hình 2a miêu tả ảnh hưởng tốc độ cắt lượng ăn dao lên Ra Nó cho thấy tăng tốc độ cắt giảm lượng chạy dao dẫn đến giảm đáng kể Ra báo cáo nhà nghiên cứu trước [6] Điều giải thích gia cơng tốc độ thấp, lẹo dao hình thành ảnh hưởng đến Ra Ngược lại, cắt tốc độ cao lẹo dao khơng tồn chất lượng bề mặt tốt [9] Hình 2b cho thấy Ra tăng lên nhanh với tăng tốc độ ăn dao Điều giải thích gia công, di chuyển xoắn ốc dụng cụ tạo vết cắt bề mặt gia công Nếu tăng tốc độ ăn dao gây nên vết xước bề mặt sâu rộng [5] Hình 2c Ra tăng lên chiều sâu cắt độ cứng tăng lên Điều hiểu tăng chiều sâu cắt tạo tải lớn tăng lực cắt Nhiều nghiên cứu trước cho thấy chất lượng bề mặt có mối quan hệ với lực cắt Chẳng hạn Fan, X., & Loftus, M [10] nghiên cứu ảnh hưởng lực cắt lên Ra kết cho thấy lực cắt lớn gây nhám bề mặt lớn so với lực cắt nhỏ 4.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu cho Ra MRR Để có suất cao chất lượng bề mặt tốt, trình tối ưu đa mục tiêu thực phần mềm Minitab 16 Thông số đầu vào, ràng buộc mục tiêu trình bày Bảng Bảng Ràng buộc mục tiêu cho tối ưu Sau phân tích, kết tối ưu Hình Hình cho thấy kết tối ưu sau: Tốc độ cắt 45 m/phút, lượng ăn dao 0.0197 mm/răng, chiều sâu cắt 0.333 mm, độ cứng vật liệu 40 HRC Giá trị nhỏ nhám bề mặt 0.285µm tốc độ bóc tách vật liệu tương ứng 372.257mm3/phút Hơn nữa, giá trị kỳ vọng hàm mục tiêu 0.94760 Giá trị gần với Do đó, q trình tối ưu đa mục tiêu cho nhám bề mặt bóc tách vật liệu hồn tồn chấp nhận Khi thông số gia công tối ưu, thí nghiệm kiểm chứng thực để kiểm tra độ xác q trình tối ưu đa mục tiêu Kết kiểm tra Bảng Sai số giá trị đo dự đốn nhám bề mặt bóc tách vật liệu 2,7 % 1,01 % Với kết này, kết luận phương pháp RSM chấp nhận cho việc tối ưu đa mục tiêu trình phay cứng thép SKD 61 Bảng Giá trị dự đoán giá trị tối ưu đa mục tiêu Kết luận Từ nghiên cứu trên, số kết luận sau: • ANOVA cho nhám bề mặt, kết cho thấy tất yếu tố tốc độ cắt, ăn dao, chiều sâu cắt độ cứng có ảnh hưởng đáng kể đến Ra với độ tin cậy 95% Trong số yếu tố đầu vào đưa ra, lượng ăn dao ảnh hưởng nhiều nhất, chiều sâu cắt, độ cứng cuối tốc độ cắt đến Ra • Theo phân tích ANOVA cho mặt đáp ứng, mơ hình dự đốn hịa hợp tốt với thí nghiệm gia cơng thực tế Do đó, mơ hình sử dụng cho việc dự đoán nhám bề mặt phay cứng thép qua tơi SKD 61 • Các thơng số cắt tối ưu tìm thấy tốc độ cắt 45 m/phút, lượng ăn dao 0,0197 mm/ răng, chiều sâu cắt 0,333 mm độ cứng vật liệu 40 HRC Phần trăm sai số giá trị dự đoán thực nghiệm tìm thấy cho nhám bề mặt bóc tách vật liệu 2.7%, 1.01% Hình Đồ thị tối ưu hóa đa mục tiêu Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology 25 ISSN 2354-0575 Tài liệu tham khảo [1] Zhang, S., & Guo, Y B (2009) Taguchi Method based Process Space for Optimal Surface topography by Finish Hard Milling Journal of manufacturing science and engineering, 131(5), 051003 [2] Davim, J P (Ed.) (2011) Machining of Hard Materials Springer Science & Business Media [3] Motorcu, A R (2010) The Optimization of Machining Parameters using the Taguchi Method for Surface Roughness of AISI 8660 Hardened Alloy Steel Strojniški vestnik-Journal of Mechanical Engineering, 56(6), 391-401 [4] Ding, T., Zhang, S., Wang, Y., & Zhu, X (2010) Empirical Models and Optimal Cutting Parameters for Cutting Forces and Surface Roughness in Hard Milling of AISI H13 Steel The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 51(1-4), 45-55 [5] Aouici, H., Bouchelaghem, H., Yallese, M A., Elbah, M., & Fnides, B (2014) Machine Ability Investigation in Hard Turning of AISI D3 Cold Work Steel with Ceramic Tool using Response Surface Methodology The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 73(9-12), 1775-1788 [6] Asiltürk, I., & Neşeli, S (2012) Multi Response Optimisation of CNC Turning Parameters via Taguchi Method-based Response Surface Analysis Measurement, 45(4), 785-794 [7] Myers RH; Montgomery DC (2002): Response Surface Methodology: Process and Product Optimization using Designed Experiments Wiley, New York [8] Aouici, H., Yallese, M A., Chaoui, K., Mabrouki, T., & Rigal, J F (2012) Analysis of Surface Roughness and Cutting Force Components in Hard Turning with CBN Tool: Prediction Model and Cutting Conditions Optimization Measurement, 45(3), 344-353 [9] Jeyakumar, S., Marimuthu, K., & Ramachandran, T (2013) Prediction of Cutting Force, Tool Wear and Surface Roughness of Al6061/SiC Composite for End Milling Operations using RSM Journal of Mechanical Science and Technology, 27(9), 2813-2822 [10] Fan, X., & Loftus, M (2007) The Influence of Cutting Force on Surface Machining Quality International Journal of Production Research, 45(4), 899-911 OPTIMIZINGON SURFACE ROUGHNESS AND MATERIALS RATE FOR MILLING SKD61 HARDENING STEEL WITH TAGUCHI METHODS AND RESPONSE SURFACE METHODOLOGY Abstract: The paper presents optimization of process parameters on surface roughness (Ra) and material removal rate (MRR) during hardening of SKD61 steel milling using Taguchi method combined with surface response (RSM) The experiment was designed by Taguchi method, the Ra surface was measured by Mitutoyo Surftest SJ-400 machine and then analyzed by ANOVA to determine the influence of the input parameters on the output response Multi-objective optimization is performed by surface response method for surface roughness (Ra) and material removal rate (MRR) Finally processing methods under optimal conditions is Ra = 0.293 μm This result shows that the hardening method can replace the grinding process in the molding process Keywords: Surface roughness; SKD61; Taguchi; RSM; optimization 26 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng - 2017 Journal of Science and Technology ... thấy kết tối ưu sau: Tốc độ cắt 45 m/phút, lượng ăn dao 0.0197 mm/răng, chiều sâu cắt 0.333 mm, độ cứng vật liệu 40 HRC Giá trị nhỏ nhám bề mặt 0.285µm tốc độ bóc tách vật liệu tương ứng 372.257mm3/phút... dự đốn nhám bề mặt bóc tách vật liệu 2,7 % 1,01 % Với kết này, kết luận phương pháp RSM chấp nhận cho việc tối ưu đa mục tiêu trình phay cứng thép SKD 61 Bảng Giá trị dự đoán giá trị tối ưu đa... với Do đó, q trình tối ưu đa mục tiêu cho nhám bề mặt bóc tách vật liệu hồn tồn chấp nhận Khi thông số gia công tối ưu, thí nghiệm kiểm chứng thực để kiểm tra độ xác q trình tối ưu đa mục tiêu Kết