1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

(Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo

74 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Cấu trúc

  • Page 1

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ MINH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CHẾ ĐỘ CẮT ĐẾN ĐỘ NHÁM BỀ MẶT CHI TIẾT BẰNG VẬT LIỆU SKS3 KHI GIA CƠNG TRÊN MÁYMÀI TRỊN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ - 60520103 SKC006682 Tp Hồ Chí Minh, tháng 05/2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ MINH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CHẾ ĐỘ CẮT ĐẾN ĐỘ NHÁM BỀ MẶT CHI TIẾT BẰNG VẬT LIỆU SKS3 KHI GIA CƠNG TRÊN MÁY MÀI TRỊN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ - 60520103 Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ MINH PHẠM THỊ MINH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CHẾ ĐỘ CẮT NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA CHẾ ĐỘ ĐẾNĐẾN ĐỘ NHÁM BỀ MẶT CHI CHI TIẾTTIẾT BẰNG VẬT CẮT ĐỘ NHÁM BỀ MẶT BẰNG LIỆU SKS3 KHI GIA CƠNG MÀI TRỊN VẬT LIỆU SKS3 KHI GIATRÊN CƠNGMÁY TRÊN MÁY MÀI TRỊN NGÀNH: KỸ THUẬT CƠ KHÍ - 60520103 Hướng dẫn khoa học: NGÀNH: THUẬT PGS.TS PHẠMKỸ HUY TUÂN CƠ KHÍ - 60520103 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS PHẠM HUY TUÂN Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2020 Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2020 QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI i ii iii iv v vi LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: Phạm Thị Minh Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 20/04/1980 Nơi sinh: Nam Định Quê quán: Nam Định Dân tộc: Kinh Chức vụ, đơn vị công tác trước học tập, nghiên cứu: Giáo viên – Trường Cao đẳng Kỹ thuật Công nghệ Bà Rịa – Vũng Tàu Chỗ riêng địa liên lạc: 1004 seaview2 – Phường 10 – TP.Vũng Tàu Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng:0395.890.730 Fax: E-mail:minhpt@bctech.edu.vn II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Chính quy 9/2002 Thời gian đào tạo từ 9/1999 đến Nơi học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Nam Định Ngành học: Cơ khí chế tạo máy Đại học: Hệ đào tạo: Tại chức 11/2007 Thời gian đào tạo từ 11/2005 đến Nơi học : Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM Ngành học: Kỹ thuật khí Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Các môn thi tốt nghiệp ( Công nghệ chế tạo máy, Thực hành tiện) Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Trường Cao Đẳng Cộng Đồng Người hướng dẫn: vii Hình 4.5: Biểu đồ mối quan hệ Ra với t Sd Đối với hình 4.5 ta tăng chiều sâu cắt (t) lượng chạy dao (Sd) đến giá trị trung bình ta giá trị độ nhám Ra cao tức chất lượng bề mặt Nhưng tăng tiếp chiều sâu cắt (t) lượng chạy dao (Sd) đến giá trị cao giá trị Ra lại giảm xuống đến mức mức trung bình, chất lượng bề mặt đạt mức bình thường 39 Hình 4.6: Biểu đồ mối quan hệ Ra với t Vct Đối với hình 4.6 ta tăng chiều sâu cắt (t) tốc độ quay trục (Vct) giá trị Ra tăng lên, đồ hình 4.4 chiều sâu cắt (t) tăng đến giá trị trung bình giá trị Ra đạt cao Vct tăng đến giá trị trung bình thí Ra tăng mức bình thường tiếp tục tăng Vct lên giá trị Ra tiếp tục tăng đến Vct gia trị cực đại Ra lại cho giá trị nhỏ nhất, nghĩa chất lượng bề mặt tốt Nhưng t sau tăng đến giá trị trung bình ta tiếp tục tăng t Ra lại giảm đến t tăng đến giá trị cao giảm mức 40 Hình 4.7: Biểu đồ mối quan hệ Ra với Sd Vct Đối với hình 4.7 nghĩa ta tăng tốc độ quay trục (Vct) lên Ra tăng lượng chạy dao (Sd) ta tăng lượng chạy dao lên giá trị chất lượng bề mặt Ra hình 4.8 Tối ưu hóa Phương trình hồi quy có hàm mục tiêu Min Ra: Ra = 0,9739 + 0,06663 0,092125 + 0,011775 + 0,000053 - 0,333101 - 0,105322 - 0,051500 Với điều kiện biến 0,002 ≤ ≤ 0,02 3,2 ≤ ≤ 4,8 40 ≤ ≤ 60 - 0,441225 Kết tối ưu phương pháp đáp ứng bề mặt 41 - 0,312875 – (a) (b) Hình 4.8: (a) đồ thị tối ưu hóa (b) số liệu kết tối ưu hóa Kết tối ưu hóa phương pháp đáp ứng bề mặt cho thấy đồ thị hình 4.8(a), giá trị biến thể cột (t, Sd Vct), bao gồm giá trị thấp giá trị cao Gía trị biến hàm mục tiêu ký hiệu Cur (Current) Qua phân tích RSM chế độ mài tối ưu dải thí nghiệm nhằm đạt mục tiêu độ nhẵn bóng bề mặt (target) 0,1µm, thấp 0,05 µm cao 0,5 µm minh họa hình 4.8b Trên hình 4.8 cho ta thấy, lời giải tối ưu tìm thấy cho Ra đạt giá trị 0.1001µm, giá trị xấp xỉ giá trị mong muốn 0,1 đạt mức kỳ vọng 99.96% (composite desirability = 0,999653) giá trị kỳ vọng tốt Vậy kết tối ưu Ra = 0.1001 µm t = 0.002 (mm), Sd = 3.2 (mm/vòng), Vct = 53.1313 (m/ph) Kết phân tích cho thấy chế độ mài tối ưu có thơng số (t, Sd Vct) (t = 0.002, Sd = 3.2, Vct = 53.1313) Các kết tối ưu hóa RSM dùng làm sở để chọn chế độ cắt phù hợp cho việc gia công vật liệu thép SKS3 hay vật liệu có độ cứng tương đương, nhằm nâng cao chất lượng bề mặt chi tiết gia công nâng cao suất trình sản xuất 42 Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận  Nghiên cứu lý thuyết toán tối ưu hóa đa mục tiêu q trình mài thép SKS3 máy mài trịn ngồi  Đã kết nối hệ thống trang thiết bị máy mài trịn ngồi với thiết bị đo đảm bảo tính khoa học độ xác tin cậy phục vụ cho nghiên cứu thực nghiệm  Đánh giá mức ảnh hưởng thông số đầu vào chiều sâu cắt, lượng chạy dao tốc độ quay trục đến độ nhám bề mặt chi tiết q trình mài trịn ngồi phương pháp Đáp ứng bề mặt (RSM) Xác định biến điều khiển chế độ cắt vật liệu gia cơng để làm sở cho việc xây dựng mô hình tốn học  Đã xây dựng mơ hình tốn học biểu diễn mối quan hệ thực nghiệm chiều sâu cắt, lượng chạy dao tốc độ quay trục đến độ nhám bề mặt chi tiết gia công vật liệu SKS3 mài máy trịn ngồi với độ cứng thép trước nhiệt 190-217HB  Ứng dụng sử dụng phần mềm minitap để sử lý thí nghiệm đưa hệ số phương trình hồi quy bảng phương sai, đồ liên quan thơng số đầu vào đến độ nhám bề mặt, hệ số phương trình hồi quy sử dụng liệu chưa mã hóa đồ thị ảnh hưởng chuẩn hóa biến Cũng từ phần mềm minitab tìm số tối ưu cho trình nghiên cứu  Ứng dụng phần mềm matlab để đưa biểu đồ mối liên quan thông số đầu vào thông số đầu  Thiết kế ma trận thí nghiệm kiểu Box-Behnken tìm số thực nghiệm khảo sát kiểu Central Composite Designs (CCD)  Kết cho phép xác định chế độ cắt tối ưu mài trịn ngồi thép SKS3 ứng dụng cho loại thép có độ cứng tương tự ví dụ thép NAK 40 43 Và làm sở để lựa chọn chế độ cắt cho số loại thép có độ cứng khác 5.2 Kiến nghị  Nghiên cứu chế độ cắt hợp lý cho cho vật liệu khác mài máy mài trịn ngồi  Tiếp tục nghiên cứu xây dựng mơ hình nhiệt cắt, mơ hình mịn đá mài nhằm tiến đến hồn thiện mơ hình q trình mài trịn ngồi  Xây dựng phần mềm điều khiển thích nghi thơng số q trình mài trịn ngồi loại thép hợp kim  Hợp tác với chuyên gia nhật để phần mài phát triển chế tạo máy đánh bóng bề mặt 44 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Minh Đạo, Trần Anh Tuấn (2010) giáo trình mài NXB Lao Động [2] M.S HEWIDY (2004), Journal of Materials Processing Technology 169 (2005) 328–336 Department of Production Engineering and Machine Design, Faculty of Engineering, Menoufiya University, Shebin El-Kom, Egypt [3] Myers R.H., Montgomery D.C., and Anderson-Cook C.M C.M., (2016) Response Surface Methodology – Process and Product Optimization using Designed Experiments, Wiley [4] Box G.E and Hunter J.S., “Multifactor experimental designs,” Ann Math Stat (1957) 28–195 [5] Nguyễn Trọng Hùng, Phùng Xuân Sơn (2016) “Giáo trình thiết kế thực nghiệm chế tạo máy” NXB xây dựng [6] Douglas C Montgomery, George C Runger”Applied Statistics and Probability for Engineers” Arizona State University [7] Getting Started with Minitab 18 [8] PGS Hà Văn Vui(2003) Dung Sai Và Lắp Ghép NXB khoa học kỹ thuật Hà Nội [9] M.S Hewidy, T.A El-Taweel ∗, M.F El-Safty, Modelling the machining parameters of wire electrical discharge machining of Inconel 601 using RSM-Journal of Materials Processing Technology 169 (2005) 328–336 [10] Minitab User Manual, Release 13.2., Making Data Analysis Easier,MINITAB Inc.; 2001 [11] K Wegener (3)a,*, H.-W Hoffmeister b, B Karpuschewski (1)c, F Kuster (3)a, W.-C Hahmann b, M Rabiey a, Conditioning and monitoring of grinding wheels, CIRP Annals - Manufacturing Technology 60 (2011) 757–777 [12] DOUGLAS C MONTGOMERY Design and Analysis of Experiments, Arizona State University [13] Ngoc Le Chau1 · Minh‑Quan Nguyen2 · Thanh‑Phong Dao3,4 · 45 [14] Shyh‑Chour Huang5 · Te‑Ching Hsiao5 · Du Dinh‑Cong6,7 · Van Anh Dang1 Optimization and Engineering, Received: 16 March 2018 / Revised: December 2018 / Accepted: December 2018 46 47 48 49 50 51 52 ... GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ... TP.Vũng Tàu Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng:0395.890.730 Fax: E-mail:minhpt@bctech.edu.vn II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Chính quy 9/2002 Thời gian đào tạo từ 9/1999... dung, số liệu sử dụng phân tích luận văn có nguồn gốc rõ ràng, công bố theo quy định Các kết nghiên cứu luận văn tự tìm hiểu, phân tích cách trung thực, khách quan phù hợp với điều kiện nơi làm

Ngày đăng: 02/12/2021, 09:10

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.2: Cấu tạo của đá mài - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 1.2 Cấu tạo của đá mài (Trang 26)
Hình 1.4: độ nhẵn bề mặt phụ thuộc vào các yếu tố(Vct, Sd, t) - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 1.4 độ nhẵn bề mặt phụ thuộc vào các yếu tố(Vct, Sd, t) (Trang 28)
Hình 2.1: Độ nhấp nhô của bề mặt mài - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 2.1 Độ nhấp nhô của bề mặt mài (Trang 33)
Hình 2.2: Lực cắt khi mài Py >P z >P x - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 2.2 Lực cắt khi mài Py >P z >P x (Trang 34)
XÂY DỰNG MỘT SỐ MÔ HÌNH TOÁN HỌC KHI MÀI TRÒN NGOÀI THÉP SKS3  - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
3 (Trang 37)
Hình 3.2: Đá mài - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 3.2 Đá mài (Trang 38)
Hình 3.3: Sửa đá mài bằng đầu kim cương - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 3.3 Sửa đá mài bằng đầu kim cương (Trang 39)
Hình 3.4: Kích thước của thí nghiệm - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 3.4 Kích thước của thí nghiệm (Trang 39)
Hình 3.6: Máy đo độ nhám Mitutoyo - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 3.6 Máy đo độ nhám Mitutoyo (Trang 40)
Bảng 3.2: Các mức cho yếu tố đầu vào khi thí nghiệm. - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 3.2 Các mức cho yếu tố đầu vào khi thí nghiệm (Trang 43)
Bảng 3.3: Bảng ma trận mã hóa thí nghiệm Box-Behnken 3 yếu tố - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 3.3 Bảng ma trận mã hóa thí nghiệm Box-Behnken 3 yếu tố (Trang 44)
Hình minh họa cho kiểu thiết kế Box-Behnken - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình minh họa cho kiểu thiết kế Box-Behnken (Trang 44)
Bảng 3.4: Thiết kế ma trận thí nghiệm Box-Behnken theo Minitab - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 3.4 Thiết kế ma trận thí nghiệm Box-Behnken theo Minitab (Trang 45)
Hình 3.9: Cách kiểm tra độ nhám của chi tiết sau khi thí nghiệm - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 3.9 Cách kiểm tra độ nhám của chi tiết sau khi thí nghiệm (Trang 46)
Hình 3.10: Các chi tiết sau khi thí nghiệm - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 3.10 Các chi tiết sau khi thí nghiệm (Trang 46)
Bảng 3.5: Thông số đầu vào và đầu ra của Ratb, Rztb - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 3.5 Thông số đầu vào và đầu ra của Ratb, Rztb (Trang 47)
Bảng 3.6: Thông số đầu vào và đầu ra của Ra, cần đưa vào sử lý - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 3.6 Thông số đầu vào và đầu ra của Ra, cần đưa vào sử lý (Trang 48)
Bảng 4.1: Hệ số hồi quy Ra cho các biến chuẩn hóa được tìm từ Minitab Term           Coef  SE Coef        T      P  - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 4.1 Hệ số hồi quy Ra cho các biến chuẩn hóa được tìm từ Minitab Term Coef SE Coef T P (Trang 50)
Bảng 4.5: Các hệ số của phương trình hồi quy khi sử dụng dữ liệu chưa mã hóa. - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 4.5 Các hệ số của phương trình hồi quy khi sử dụng dữ liệu chưa mã hóa (Trang 52)
Bảng 4.4: Các hệ số hồi quy Ra sử dụng dữ liệu chưa chuẩn hóa - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 4.4 Các hệ số hồi quy Ra sử dụng dữ liệu chưa chuẩn hóa (Trang 52)
Bảng 4.6: Phân tích thí nghiệm theo phương sai cho Ra( Analysis of Variance for Ra) Source          DF   Seq SS   Adj SS    Adj MS       F      P  - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Bảng 4.6 Phân tích thí nghiệm theo phương sai cho Ra( Analysis of Variance for Ra) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P (Trang 54)
Hình 4.1: Đồ thị Histogram các ảnh hưởng của các biến - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.1 Đồ thị Histogram các ảnh hưởng của các biến (Trang 56)
Hình 4.2: Đồ thị ảnh hưởng chuẩn hóa của các biến - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.2 Đồ thị ảnh hưởng chuẩn hóa của các biến (Trang 57)
Hình 4.3: Đồ thị ảnh hưởng của các biến t, Sd, Vct - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.3 Đồ thị ảnh hưởng của các biến t, Sd, Vct (Trang 58)
Hình 4.4: Đồ thị tương tác ảnh hưởng của các biến - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.4 Đồ thị tương tác ảnh hưởng của các biến (Trang 59)
Hình 4.5: Biểu đồ mối quan hệ giữa Ra vớ it và Sd - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.5 Biểu đồ mối quan hệ giữa Ra vớ it và Sd (Trang 60)
Hình 4.6: Biểu đồ mối hiện quan hệ giữa Ra vớ it và Vct - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.6 Biểu đồ mối hiện quan hệ giữa Ra vớ it và Vct (Trang 61)
Hình 4.7: Biểu đồ mối quan hệ giữa Ra với Sd và Vct - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.7 Biểu đồ mối quan hệ giữa Ra với Sd và Vct (Trang 62)
Hình 4.8: (a) đồ thị tối ưu hóa và (b) số liệu kết quả tối ưu hóa - (Luận văn thạc sĩ) giám sát trạng thái bất thường trên lưới điện tích hợp dùng trí tuệ nhân tạo
Hình 4.8 (a) đồ thị tối ưu hóa và (b) số liệu kết quả tối ưu hóa (Trang 63)
w