a, Thiết kế thí nghiệm
Phương pháp thiết kế thí nghiệm Taguchi sử dụng ma trận thí nghiệm đơn giản, đã được ứng dụng có hiệu quả trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Nhiều nghiên cứu và ứng dụng từ những năm 1970 đã chỉ ra rằng phương pháp Taguchi có thể sử dụng cho nghiên cứu hàn lâm, cũng như cho những ứng dụng trong sản xuất, và đặc biệt phù hợp cho những người có hiểu
Các bảng Taguchi có thể được tạo ra bằng tay (với các bảng nhỏ) hoặc bằng các thuật toán thông qua các phần mềm. Việc lựa chọn các bảng được dựa theo số lượng các thông số khảo sát và các mức giá trị thay đổi của chúng. Phân tích phương sai (ANOVA) dựa vào dữ liệu từ các ma trận thí nghiệm của Taguchi có thể được sử dụng để lựa chọn các thông số mới để tối ưu hóa các kết quả đầu ra. Dữ liệu từ các bảng có thể được phân tích bằng biểu đồ, hình ảnh, ANOVA và hệ số kiểm tra fisher (F). Do đó phương pháp này cho phép sử dụng tối thiểu các thí nghiệm cần thiết để để nghiên cứu ảnh hưởng của các thông số lên một đặc tính được lựa chọn nào đó của một quá trình/sản phẩm từ đó nhanh chóng điều chỉnh các thông số tiến đến tối ưu nhanh nhất. Như vậy, có thể sử dụng phương pháp Taguchi để tìm tổ hợp các thông số công nghệ ảnh hưởng tới các yếu tố cơ bản của quá trình cắt trong mô hình thí nghiệm đơn lưỡi cắt.
b, Xây dựng ma trận thí nghiệm
Thông số đầu vào và các mức của các thông số
Với mục đích khảo sát ảnh hưởng của các thông số công nghệ tới biến dạng chi tiết và nhám bề mặt khi phay chi tiết thành mỏng bằng hợp kim nhôm sử dụng dao phay carbide không phủ, thí nghiệm lựa chọn các thông số khảo sát bao gồm: Vận tốc cắt, lượng chạy dao, chiều sâu cắt và chiều rộng cắt với các mức giá trị khảo sát như trong bảng 3.3.
Bảng 3.3 Các thông số khảo sát và mức giá trị tương ứng
TT Yếu tố khảo sát Ký hiệu Mức giá trị
1 2 3
1 Vận tốc cắt (m/phút) A 250 300 350 2 Lượng chạy dao
(mm/phút)
B 0.02 0.04 0.06
3 Chiều sâu cắt C 0.3 0.6 1.2
Sự tương tác giữa các yếu tố
Việc lựa chọn sự tương tác giữa các thông số trong nghiên cứu phụ thuộc vào sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các các thông số đến kết quả nghiên cứu. Trong phạm vi nghiên cứu, tương tác giữa các yếu tố được xem xét nghiên cứu.
Bậc tự do của ma trận thí nghiệm
Bậc tự do của ma trận thí nghiệm được xác định bằng tổng bậc tự do của các thông số với bậc tự do các sự tương tác, bảng 3.4:
Bậc tự do của một thông số: dof=K-1; với K là số mức giá trị của thông số. Bậc tự do của mỗi tương tác giữa các thông số: dof(AxB)=(KA-1).(KB-1) với KA, KB là số mức giá trị của thông số A, B.
Bảng 3.4 Bậc tự do của ma trận thí nghiệm
Thông số A B C D Tổng
dof 2 2 2 2 8
Như vậy ma trận thí nghiệm này có bậc tự do là 8 và bảng ma trận thí nghiệm của Taguchi được lựa chọn phải lớn hơn hoặc bằng 8.
Ma trận thí nghiệm
Như vậy, Với các thông số khảo sát với vận tốc cắt (A), lượng chạy dao (B), chiều sâu cắt (C) và chiều rộng cắt (D) có 3 mức giá trị, thiết kế thí nhiệm L9 (như bảng 3.5) được lựa chọn để phân tích ảnh hưởng của các thông số A, B, C và D tới các yếu tố đầu ra. Từ đó thành lập được ma trận thí nghiệm như bảng 3.6. Bảng 3.5 Thiết kế thí nghiệm L9 STT A B C D 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 3 1 3 3 3 4 2 1 2 3 5 2 2 3 1 6 2 3 1 2 7 3 1 3 2 8 3 2 1 3 9 3 3 2 1
Bảng 3.6 Ma trận thí nghiệm
STT
Vận tốc cắt (m/ph)
Lượng chạy dao (mm/răng) Chiều sâu cắt (mm) Chiều rộng cắt (mm) 1 250 0.02 0.3 8 2 250 0.04 0.6 12 3 250 0.06 1.2 16 4 300 0.02 0.6 16 5 300 0.04 1.2 8 6 300 0.06 0.3 12 7 350 0.02 1.2 12 8 350 0.04 0.3 16 9 350 0.06 0.6 8 c, Chỉ tiêu đánh giá
Mô hình thí nghiệm được thiết lập với mục đích đánh ảnh hưởng của các thông số công nghệ tới biến dạng chi tiết và độ nhám bề mặt khi. Vì vậy biến dạng chi tiết và nhám bề mặt là hai chỉ tiêu chính được lựa chọn trong mô hình thí nghiệm.
a, Biến dạng chi tiết
- Dụng cụ đo: dùng đồng hồ so có giá trị thang chia 0,001 mm - Phương pháp:
Để đảm bảo biến dạng chi tiết không bị ảnh hưởng bởi độ chính xác của phôi ban đầu, thì biến dạng chi tiết được đo ngay sau khi gia công trên máy phay CNC như hình 3.4.
Hình 3. 4 Đồng hồ so 1/1000 mm
b, Độ nhám bề mặt
Độ nhám bề mặt là một thông số đánh giá chất lượng lớp bề mặt, độ nhám thay đổi đáng kể khi dao bị mòn. Vì vậy lựa chọn độ nhám bề mặt sau gia công là một chỉ tiêu dùng để khảo sát trong thí nghiệm. Độ nhám bề mặt gia công được đo trên máy đo độ nhám SJ210 của bộ môn chế tạo máy như hình 3.5.
d, Phân tích kết quả Phân tích phương sai
Phân tích sự thay đổi:
- Tổng các bình phương (SS): đo độ lệch của dữ liệu thí nghiệm từ trị số trung bình của dữ liệu. Xét một hệ số A được khảo sát ta có:
(3.1) Trong đó:
N – Số lượng giá trị được kiểm tra
– Giá trị trung bình của các kết quả kiểm tra yi của đối tượng thứ i. - Tổng bình phương của hệ số A (SSA):
(3.2) Trong đó:
Ai – Giá trị tại mức i của thí nghiệm. NK – Số lượng kiểm tra tại trạng thái i. T – Tổng giá trị kiểm tra.
– Giá trị trung bình của các kết quả khảo sát. nAi – Số kết quả khảo sát ở điều kiện Ai.
- Tổng bình phương các lỗi (SSe): Phân bố bình phương của các giá trị khảo sát từ giá trị trung bình của trạng thái A.
(3.3) - Tổng bình phương của các tương tác (SSAxB):
(3.4) - Tổng bình phương cho các hệ số ở trạng thái lặp: giả sử có A1 và trạng thái thể hiện việc lặp lại là ta có:
(3.5)
(3.6) (3.7)
(3.8)
- Phần trăm phân bố sự thay đổi của thông số A:
(3.9)
Hệ số Fisher (F): Hệ số F được dùng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số khảo sát tới biến đầu ra. Thông số khảo sát có giá trị F lớn hơn sẽ có ảnh hưởng mạnh hơn đến kết quả đầu ra và F được xác định như sau [34]:
(3.10) Trong đó:
MSĐK – Giá trị trung bình bình phương cho điều kiện MSLĐK – Giá trị trung bình bình phương cho lỗi điều kiện
Hệ số S/N
Phương pháp Taguchi sử dụng tỷ số tín hiệu nhiễu S/N để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số ảnh hưởng tới giá trị đầu ra của sản phẩm. Quá trình đánh giá thông qua hệ số S/N cho kết quả tối ưu và ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu nhất. Hệ số S/N của các kết quả đầu ra được xác định theo các chỉ tiêu như sau Error! Reference source not found.:
-Giá trị lớn hơn là tốt hơn:
(S/N)HB=-10.log(MSDHB) (3.11) Trong đó:
r – Số lần kiểm tra trong một thí nghiệm yi – Các giá trị của thí nghiệm.
-Giá trị tiêu chuẩn là tốt nhất
(S/N)NB=-10.log(MSDNB) (3.12) Trong đó:
MSDNB – Sai lệch bình phương trung bình Y0 – Giá trị tiêu chuẩn hay giá trị mục tiêu
-Giá trị thấp hơn là tốt hơn:
(S/N)LB=-10.log(MSDLB) (3.13) Trong đó:
MSDLB – Sai lệch bình phương trung bình yi – Các giá trị của thí nghiệm.
Nghiên cứu này khảo sát hai kết quả đầu ra là biến dạng chi tiết và độ nhám Ra được xác định theo đặc trưng thấp hơn là tốt hơn, như hình 3.6.