M Ở ĐẦU
4.3.3.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu
Trong chương 3 đã xây dựng được mô hình toán học quan hệlượng mòn mặt sau của dao (∆Hs) với chế độ cắt và thời gian gia công khác nhau khi phay khô và phay ướt. Và mô hình toán học quan hệđộnhám bề mặt và chếđộ cắt. Hàm mục tiêu mô hình tối ưu hóa chế độ cắt tại các thời điểm khác nhau trong quá trình gia công
đảm bảo hàm thích nghi nhỏ nhất với hai mục tiêu là độ nhám (Ra) và lượng mòn mặt sau của dao (∆Hs).
Vấn đề tối ưu hóa đã được giải quyết bằng nhiều phương pháp khác nhau. Tuy vậy, trong công nghệ chế tạo máy đặt ra khi gia công mức độ yêu cầu đối với từng mục tiêu khác nhau tùy theo điều kiện công nghệvà chi tiết yêu cầu. Đối với gia công cao tốc vấn đềmòn dụng cụ cắt và chất lượng độnhám bề mặt chi tiết gia công là hai trong nhiều mục tiêu được quan tâm. Trên cơ sở sự cần thiết giải bài toán đa mục tiêu hàm thích nghi nhỏ nhất với hai mục tiêu là độ nhám và lượng mòn dao.
Theo tác giả Abimbola M. Jubril [70] phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu bằng phương pháp trọng số.
Minx∈X f(x) = [f1(x), f2(x), . . , fp(x)] (4.24) S.t. X = {x ∈Rn: g(x) ≤0, h(x) = 0}
Trong đó: X: điều kiện ràng buộc và miền giới hạn -x: Miền giới hạn bài toán
- g(x) hàm ràng buộc bất phương trình - h(x) hàm ràng buộc phương trình
Hàm thích nghi cho các mục tiêu tối ưu với phương pháp trọng sốnhư sau:
∅(𝑥, 𝑤) = ∑ 𝑤𝑖. 𝑓𝑖(𝑥)
𝑝 𝑖=1
Trong đó:
- p là số mục tiêu của hàm thích nghi
- wilà trọng sốđánh giá mức độảnh hưởng của hàm fi(x)trong hàm thích nghi
∑ 𝑤𝑖 1 𝑣à 𝑤𝑖 > 0 𝑖 = 1 … 𝑝. 𝑤𝑖 = [0,1]
𝑝 𝑖=1
Đặt ra bài toán trong gia công hợp kim nhôm luôn mong muốn chất lượng độ nhám bề mặt tốt nhất (Ra nhỏ nhất) và lượng mòn nhỏ nhất (∆Hs nhỏ nhất). Hàm thích nghi cho bài toán tối ưu hóa là:
𝐴 = 𝑊1.𝑅𝑎𝑅𝑎
0+ 𝑊2.∆𝐻𝑠∆𝐻𝑠
0 Nhỏ nhất (4.27)
Trong đó: W1 + W2=1 với Ra0, ∆Hs0 là giá trị giới hạn trên độ nhám và lượng mòn dao.
Điều kiện rằng buộc và miền giới hạn của bài toán tối ưu đa mục tiêu thêm vào điề ệ ớ ạn độnhám và lượng mòn mặ ủ
(4.25)
{ 𝑅𝑎 ≤[𝑅𝑎] = 𝐺8
∆𝐻𝑠 ≤ [∆𝐻𝑠] = 𝐺9 (4.28)
Nếu mức độưu tiên của các biến không giống nhau, trọng số của biến nào lớn hơn sẽ cho thấy biến đó quan trọng hơn. Tùy vào mục đích của bài toán, có thể yêu cầu đạt mức độkhác nhau tùy theo từng yêu cầu của bài toán công nghệ trọng sốw1
và w2 có thể được chọn khác nhau.
Trong trường hợp cần ưu tiên độnhám bề mặt cao thì chọn trọng sốđộ nhám lớn hơn trọng sốlượng mòn (∆Hs). Theo phương trình thích nghi chúng ta biết rằng nếu trọng số w1tăng thì giá trị của Ra giảm và giá trị của ∆Hs tăng. Giá trị của Ra
giảm một đơn vịvà ∆Hs sẽtăng bao nhiêu vấn đềnày cần phải phân tích trọng số của hàm thích nghi đểtìm ra mức độảnh hưởng của từng mục tiêu đơn.
Theo tác giải Hua Zuo và Guoli Zhang [71] đưa ra phương pháp phân tích và đánh giá trọng số bằng giải pháp tối ưu hóa Pareto.
Giả sửw1 có giá trịw* và x* là nghiệm tối ưu cho hàm thích nghi ứng với giá trị trọng sốw*. Rồi sau đó tăng w1 đến w** (w* < w**) khi đó giải bài toán tối ưu hóa hàm thích nghi với trọng sốw** có nghiệm là x**. Khi đó x* và x** là các giá trị cho giải pháp tối ưu hóa Pareto
∆𝑅𝑎
∆𝐻𝑠=∆𝐻𝑠(𝑥𝑅𝑎(𝑥∗∗∗∗)− ∆𝐻𝑠(𝑥)−𝑅𝑎(𝑥∗)∗) (4.29)
Được gọi là phương pháp cân bằng trọng số từ w* đến w**. Với sự thay đổi trọng số cho ra kết quả của độ nhám bề mặt RaU, RaK và lượng mòn dao HsU,
∆HsKkhi đó có thể xây dựng được đồ thị quan hệ giữa trọng số W1 và kết quả độ nhám bề mặt RaU, RaK và lượng mòn dao HsU, ∆HsK. Khi đó đánh giá mức độ một hàm mục tiêu đơn tăng thì hàm mục tiêu khác giảm tương ứng với từng giá trị trọng số. Từđồ thị giúp cho người kỹ thuật nhìn nhận, đánh giá và lựa chọn sự cải tiến mức độ ảnh hưởng của hàm mục tiêu đơn tương ứng với trọng số của từng mục tiêu đơn. Thường thì giá trị trọng sốw1thay đổi từ0,05 ÷ 0,95.
Trong trường hợp này giả sử xét bài toán mức độ trọng số cần thiết của độ nhám và lượng mòn như nhau khi đó bài toán tự tối ưu có trọng sốw1=w2.
Khi đó ta có phương trình hàm thích nghi nhỏ nhất để tự tối ưu hóa chếđộ cắt theo sự thay thời gian trong quá trình gia công là:
𝐴 = 0,5.𝑅𝑎𝑅𝑎
0+ 0,5.∆𝐻𝑠∆𝐻𝑠
0 (4.30)
Ứng dụng giải thuật di truyền (GA) có sẵn trong Optimzation tool của phần mềm Matlab để tối ưu hóa hàm mục tiêu thích nghi (A) nhỏ nhất.
Theo (Hình 4.20) trong mục Solver chọn phương pháp giải là: gamultiobj- Multiobjective Optimization using Genetic Algorithm (tối ưu hóa đa mục tiêu sử
dụng giải thuật di truyển). Fitness function (hàm thích nghi): chọn tên chương trình đã lập trình.
Ví dụ: @objmul (chương trình lập trình phần phụ lục)
Kết quảđộ nhám bề mặt và lượng mòn dao tương ứng với mỗi lần chạy dao ra kết quả chếđộ cắt tối ưu như sau:
Sau thời gian gia công 90 phút.
Trong trường hợp xét bài toán mức độ trọng số cần thiết của độ nhám và lượng mòn như nhau khi đó bài toán tự tối ưu có trọng số w1=w2 cho thấy lượng mòn dao khi không sử dụng dung dịch trơn nguội có xu hướng tăng nhanh, độ nhám bề mặt chi tiết gia công tăng nhanh.
Bảng 4.10.Giá trịRa và ∆Hs phay không có dung dịch trơn nguội sau 90 phút
TT V(m/phút) S(mm/phút) t(mm) Ra(µm) ∆Hs(µm)
Lần 1 188 800 1.5 0.33181 14.3671
Lần 2 188 800.003 1.5 0.33181 14.3672
Lần 3 188 800.002 1.5 0.33181 14.3672
Trung Bình 0.33181 14.367
Bảng 4.11. Giá trị Ra và ∆Hs phay có dung dịch trơn nguội sau 90 phút
TT V(m/phút) S(mm/phút) t(mm) Ra(µm) ∆Hs(µm)
Lần 1 188 800 1.5 0.3095 14.5417
Lần 2 188 800.003 1.5 0.3095 14.5417
Lần 3 188.005 799.98 1.5 0.30949 14.5415
Trung Bình 0.3095 14.542
Bảng 4.12. Giá trịRa và ∆Hs phay không có dung dịch trơn nguội sau 180 phút
TT V(m/phút) S(mm/phút) t(mm) Ra(µm) ∆Hs(µm)
Lần 1 188 800 1.5 0.2422 22.3348
Lần 2 188 800 1.5 0.2422 22.3348
Lần 3 187.85 800.002 1.5 0.2422 22.3350
Trung Bình 0.2422 22.334
Bảng 4.13. Giá trị Ra và ∆Hs phay có dung dịch trơn nguội sau 180 phút
TT V(m/phút) S(mm/phút) t(mm) Ra(µm) ∆Hs(µm)
Lần 1 188 800 1.5 0.2537 24.1015
Lần 2 188 800 1.5 0.2537 24.1015
Bảng 4.14. Giá trịRa và ∆Hs phay không có dung dịch trơn nguội sau 270 phút TT V(m/phút) S(mm/phút) t(mm) Ra(µm) ∆Hs(µm) Lần 1 188 800 1.5 1.4513 63.7759 Lần 2 188 800.052 1.499 1.4510 63.7698 Lần 3 188 800 1.5 1.4513 63.7759 Trung Bình 1.451 63.774
Bảng 4.15. Giá trị Ra và ∆Hs phay có dung dịch trơn nguội sau 270 phút
TT V(m/phút) S(mm/phút) t(mm) Ra(µm) ∆Hs(µm) Lần 1 188 800 1.5 0.9929 38.2729 Lần 2 188 800 1.5 0.9929 38.2729 Lần 3 188 800.032 1.5 0.9929 38.2733 Trung Bình 0.993 38.273 4.4 Kết luận chương 4
Chương 4 đã phân tích các thông số đầu ra của quá trình phay khô hợp kim nhôm A7075 và so sánh với các thông sốđầu ra khi phay ướt. Từđó đánh giá những ưu điểm, cơ sở để lựa chọn chếđộ cắt hợp lý khi gia công khô và gia công ướt. Mối quan hệ của các thông số đầu ra cũng được phân tích, là cơ sở đểxác định điều kiện cắt phục vụ tối ưu hóa quá trình phay. Cuối cùng, các bài toán tối ưu hóa đơn mục tiêu và đa mục tiêu cũng được giải quyết. Các kết quảđạt được cụ thểnhư sau:
1. Sựthay đổi về lực cắt khi gia công ướt và gia công khô với các chếđộcông nghệ khác nhau trong các khoảng thời gian gia công khác nhau là không đáng kể. Như vậy, dung dịch trơn nguội không có tác dụng làm giảm lực cắt trong quá trình phay hợp kim nhôm A7075; Lực cắt ổn định và thay đổi không đáng kể trong khoảng thời gian 90 phút, 180 phút và 270 phút;
2. Độ nhám bề mặt khi phay khô có cao hơn một chút so với khi phay ướt sau 90 phút gia công, độ tăng cao nhất là 5,8% ở thí nghiệm số 1. Tuy nhiên mức tăng này là rất nhỏvà không làm thay đổi cấp độ nhám của bề mặt chi tiết gia công. Sau thời gian gia công 180 phút và 270 phút, độnhám bề mặt khi gia công khô thấp hơn so với khi gia công ướt, độ giảm cao nhất là 9% ởthí nghiệm số 5. Kết quả so sanh sự thay đổi độ nhám theo thời gian gia công cho thấy, trong khoảng thời gian gia công từ 90 phút đến 180 phút thì độ nhám giảm. Nhưng từ phút thứ 180 đến 270 thì độ nhám lại có xu hướng tăng mạnh;
3. Lượng mòn dao mặt sau khi gia công khô và gia công ướt thay đổi không đáng kể tại tất cảcác thí nghiệm sau 90 phút và 180 phút gia công. Trong đó, tại thí nghiệm số7, lượng mòn khi gia công khô tăng nhiều nhất là 9% so với khi gia công ướt. Tuy nhiên mức chênh lệch này giảm chỉ còn 2,6% sau 270 phút gia công. Khi gia công khô, lượng mòn dao tăng mạnh sau 180 phút gia công;
4. Nếu nhà sản xuất lựa chọn tiêu chí bảo vệmôi trường và sức khỏe của người lao động thì nên chỉ sử dụng phương pháp gia công khô. Nếu nhà sản xuất lựa chọn tiêu chí giảm chi phí cho dụng cụ cắt thì nên sử dụng dung dịch trơn nguội sau 180 phút gia công;
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
KẾT LUẬN
Luận án nghiên cứu anh hưởng của dung dich trơn nguội và các thông số công nghệảnh hưởng đến các thông sốđầu ra như lực cắt, độnhám bề mặt và lượng mòn dao khi phay nhôm hợp kim A7075 đã đạt được một số kết quả mới như sau:
1. Đã phân tích, tổng hợp và làm rõ được cơ sở lý thuyết động lực học gia công nhôm hợp kim A7075 khi phay có dung dich trơn nguội và không có dung dịch trơn nguội
2. Từ các điều kiên trang thiết bị trong nước nghiên cứu cũng xây dựng sơ đồ thực nghiệmvà hệ thống thiết bị đo khoa học. Xây dựng các công thức hồi quy thực nghiệm biểu diễn mối quan hệ các thông sốcông nghệ đến: lực cắt, độ nhám bề mặt và lượng mòn dụng dao trong quá trình phay khô và phay ướt hợp kim nhôm A7075 ở ba khoảng thời gian gia công là 90 phút, 180 phút và 270 phút:
Gia công ướt Gia công khô
𝐹𝑈1 = 4,279. 𝑡0,196. 𝑆0,603. 𝑉−0,117 (N) 𝐹𝐾1 = 6,865. 𝑡0,217. 𝑆0,572. 𝑉−0,160(N) 𝐹𝑈2 = 4,368. 𝑡0,185. 𝑆0,572. 𝑉−0,078 (N) 𝐹𝐾2 = 7,009. 𝑡0,205. 𝑆0,571. 𝑉−0,164(N) 𝐹𝑈3 = 6,202. 𝑡0,215. 𝑆0,584. 𝑉−0,154 (N) 𝐹𝐾3 = 6,952. 𝑡0,224. 𝑆0,556. 𝑉−0,138(N) 𝑅𝑎𝑈1 = 0,634. 𝑡0,0375. 𝑆0,102. 𝑉−0,059 (m) 𝑅𝑎𝐾1= 0,0557. 𝑡0,140. 𝑆0,339. 𝑉−0,112(m) 𝑅𝑎𝑈2 = 0,055. 𝑡0,150. 𝑆0,445. 𝑉−0,295(m) 𝑅𝑎𝐾2 = 0,036. 𝑡0,151. 𝑆0,465. 𝑉−0,248(m) 𝑅𝑎𝑈3 = 0,694. 𝑡0,037. 𝑆0,110. 𝑉−0,076(m) 𝑅𝑎𝐾3 = 0,683. 𝑡0,033. 𝑆0,1067. 𝑉−0,069(m) 𝛥𝐻𝑠𝑈1 = 4,365. 𝑡0,0956. 𝑆0,308. 𝑉−0,173(m) 𝛥𝐻𝑠𝐾1 = 2,794. 𝑡0,0997. 𝑆0,322. 𝑉−0,109(m) 𝛥𝐻𝑠𝑈2 = 6,023. 𝑡0,114. 𝑆0,334. 𝑉−0,173(m) 𝛥𝐻𝑠𝐾2 = 3,204. 𝑡0,108. 𝑆0,400. 𝑉−0,1496(m) 𝛥𝐻𝑠𝑈3 = 5,051. 𝑡0,102. 𝑆0,327. 𝑉−0,0414(m) 𝛥𝐻𝑠𝐾3 = 1,783. 𝑡0,112. 𝑆0,578. 𝑉−0,068(m)
3. Trong quá trình gia công hợp kim nhôm A7075nghiên cứu đa phân tích ưu nhực điểm của quá trình phay khô và phay ướt đểgiúp cho nhà sản xuất có thể lựa chọn một trong 2 quá trình phay khô hoặc phay có dung dịch trơn nguộn
- Nếu lựa chọn quá trình phay ướt thì giảm được chi phí về dụng cụ cắt do tuổi thọ của dụng cụ cắt cao hơn 24% so với gia công khô, dẫn đến giảm được 24% chi phí của dụng cụ cắt. Tuy nhiên tốn về chi phí cho việc sử dụng dung dịch trơn nguội, làm anh hưởng đến sức khỏe người vận hành máy và đặc biệt là chi phí cho sửlý môi trường do dung dich trơn nguội đã qua sử dụng thải ra.
- Nếu lựa chọn quá trình phay khô thì chi phí dụng cụ cắt tăng lên 24% do tuổi thọ dụng cụ cắt giảm tuy nhiêm phương pháp này lại giảm được chi phí sự dụng dung ịch trơn nguội hơn nữ ảo đảm an toàn cho ngườ ận hành máy và bả ệmôi
trường đây là xu thế của sự phát triển hiện nay cũng như mong muốn của các quốc gia hiện nay.
4. Đã xây dựng được mô hình bài toán tối ưu hóa chế độ cắt khi phay khô và phay ướt hợp kim nhôm A7075 với dụng cụ cắt dao phay ngón HSSCo8 có phủ TiN. Đã ứng dụng giải thuật di truyền (GA) đề giải bài toán tối ưu đơn mục tiêu và đa mục tiêu qua đó giúp nhà công nghệ tham khảo áp dụng trong sản xuất như sau:
Chế độ cắt tối ưu độ nhám bề mặt t=0,5mm, S= 800mm/phút=0.02mm/rang, V=376m/phút. tại thời gian 90 phút Ra=0.256µm, tại thời gian 180 phút Ra=0,162µm, tại thời gian gia công 270 phút Ra=0,9µm
Chếđộ cắt tối ưu đa mục tiêu là độnhám bề mặt và lượng mòn dao là t=1,5mm,
S=800mm/phút=0.04mm/rang, V=188m/phút, tại thời gian 90 phút Ra=0.33µm, ∆H=14.10µm tại thời gian 180 phút Ra=0,254µm,∆H=24.10µm
tại thời gian gia công 270 phút Ra=0,993µm∆H=33,27µm
HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
1. Nghiên cứu ảnh hưởng của nhiệt cắt trong quá trình phay khô và ướt hợp kim nhôm.
2. Nghiên cứu ứng dụng giải thuật mới để giải bài toán tối ưu đơn và đa mục tiêu với số lượng nhiều biến đầu vào và đầu ra trong quá trình phay khô và phay ướt hợp kim nhôm.
3. Nghiên cứu sựthay đổi tổ chức vật liệu khi phay khô và phay ướt.
4. Nghiên cứu đánh giá mức độ ảnh hưởng đến môi trường và kinh tế khi phay khô và phay ướt.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1. Le Nhu Trang, Xuan Thai - Tran, Nguyen Trong Hai & Nhu-Tung Nguyen (2020), “An investigation and analysis of surface roughness and tool wear in dry pocket milling of aluminum alloy AA7075”, International Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development (IJMPERD) ISSN(P): ISSN(P): 2249–6890; ISSN(E): 2249–8001, IMPACT FACTOR(JCC) (2019): 8.8746; INDEX COPERNICUS VALUE (ICV) - (2016): 60.6; NAAS RATING: 3.11; Vol. 10, Issue 2, Apr 2020, 1307–1320. 2. Nhu–Trang Le , Thai - Xuan Tran1, Hai – Trong Nguyen (2020), “An
Investigation and Analysis of Cutting Force and Tool Wear in Dry Pocket Milling of Aluminum Alloy Al7075”, International Journal of cientific Engineering and Science, ISSN (online): 2456-736, Volume 4, Issue 4, pp. 18- 23.
3. Lê Như Trang1, Trần Xuân Thái2, Nguyễn Trọng Hải2, Hoàng Tiến Dũng3 (2020), “Khảo sát lực cắt khi phay khô và phay ướt vật liệu hợp kim nhôm
AA7075”, Tạp chí khoa học và công nghệ - Trường đại học công nghiệp Hà Nội, P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619.
4. Lê Như Trang, Trần Xuân Thái, Nguyễn Trọng Hải (2020),“Nghiên cứu ảnh
hưởng của các thông số đến mài mòn dụng cụ cắt khi phay hợp kim nhôm
A7075”, Tạp chí cơ khí Việt Nam, Số 6 năm 2020, P 166 – 170, ISSN 2615- 9910.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] M. S. Swan (2012), “Incorporation of a general strain-to-falure fracture criteron into a stress-based plasticity model through a tiem - to - failure”, Thesis Mech. Eng. - Univ. Utah, USA., no.
[2] S. Finish (2014), “Surface Finish and Residual Stresses Induced by Orthogonal Dry Machining of AA7075-T651”, pp. 1603–1624.
[3] W. Jomaa, O. Mechri, J. Lévesque, V. Songmene, P. Bocher, and A. Gakwaya (2017), “Finite element simulation and analysis of serrated chip formation during high – speed machining of AA7075 – T651 alloy”, J. Manuf. Process., vol. 26, pp. 446–458.
[4] Z. Zhong, X. Ai, Z. Liu, and J. Liu (2015), “Surface morphology and microcrack formation for 7050-T7451 aluminum alloy in high speed milling”, pp. 281–296.
[5] B. Rao and Y. C. Shin (2010), “Analysis on high-speed face-milling of 7075- T6 aluminum using carbide and diamond cutters”, vol. 41, pp. 1763–1781. [6] N. Tosun and M. Huseyinoglu (2010), “Effect of MQL on Surface Roughness
in Milling of Effect of MQL on Surface Roughness in Milling of AA7075-T6”,
vol. 6914.
[7] L. Tan, C. Yao, W. Zuo, and D. Wu (2013), “Simulation on Cutting
Temperature During High-speed Milling Aluminum Alloy 7055”, vol. 328, pp. 486–490.
[8] R. K. Bhushan, S. Kumar, and S. Das (2010), “Effect of machining parameters
on surface roughness and tool wear for 7075 Al alloy SiC composite”, Int. J. Adv. Manuf. Technol., vol. 50, no. 5–8, pp. 459–469.
[9] Bành Tiến Long, Trần Thế Lục, Trần SỹTúy (2013), "Nguyên lý gia công vật liệu". NXB Khoa học kỹ thuật, Hà Nội.
[10] A. Vyas and M. C. Shaw (2008), “Mechanics of Saw-Tooth Chip Formation in
Metal Cutting”, J. Manuf. Sci. Eng., vol. 121, no. 2, p. 163.