Phương pháp thực nghiệm Taguchi [16], [17], [18]

CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG HÀM QUAN HỆ TOÁN HỌC, ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA GÓC NGHIÊNG VÀ CHẾ ĐỘ CẮT ĐẾN CHẤT LƢỢNG BỀ MẶT BẰNG THỰC NGHIỆM

4.1. Ảnh hưởng của chế độ cắt và góc nghiêng dao đến chất lượng bề mặt bằng phương pháp thực nghiệm Taguchi

4.1.1. Phương pháp thực nghiệm Taguchi [16], [17], [18]

Phương pháp Taguchi là phương pháp thực nghiệm được đưa ra bởi Taguchi - một giáo sư người Nhật Bản và được sử dụng rộng rãi trong thiết kế công nghiệp. Phương pháp Taguchi thiết kế đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố chính trong quá trình làm việc và các yếu tố nhiễu (yếu tố không điều khiển đƣợc) tác động làm sai lệch đi kết quả mong muốn đầu ra: rung động từ bên ngoài, sai số ngẫu nhiên của thiết bị đo…Bản chất của quá trình thu nhận được các giá trị đầu ra quan tâm bị ảnh hưởng bời nhiễu nên giá trị đầu ra thực yi phân bố xung quanh giá trị trung bình ytb với một độ phân tán .

Phương pháp Taguchi không sử dụng giá trị trung bình ytb cho các tính toán như phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) mà thay vào đó là tính theo giá trị tỷ số S/N (Signal to noise-độ sạch của tín hiệu). Tỷ số S/N có đơn vị là đêxiben (db) và đƣợc tính:

) ( log 10

/N 10 MSD

S  (4.1)

Trong đó:

MSD là độ lệch trung bình bình phương và tính cho các trường hợp khác nhau:

- Nếu giá trị đầu ra mà là đại lƣợng có tính chất càng nhỏ càng tốt: độ nhám bề mặt, bước nhám, lực cắt, mòn dao…thì MSD được tính bằng công thức:

 2

1

1 



 m

j ij

i y

MSD m

(4.2) - Nếu giá trị đầu ra mà là đại lƣợng có tính chất càng lớn càng tốt: năng suất gia công thì MSD đƣợc tính bằng công thức:

58



 m

j ij

i m y

MSD

1 2

1

1 (4.3)

- Nếu giá trị đầu ra cần đảm bảo một giá trị danh nghĩa hoặc một giá trị cần y0 nào đó thì MSD đƣợc tính bằng công thức:

 2

1

0

1 





 m

j ij

i y y

MSD m (4.4)

Trong phân tích Taguchi sử dụng tỷ số S/N thay cho giá trị trung bình để quá trình đánh giá kết quả chính xác hơn:

- Sử dụng tỷ số S/N sẽ giúp lựa chọn đƣợc bộ thông số tối ƣu dựa trên cơ sở độ phân tán ít nhất của các giá trị xung quanh giá trị mong muốn và giá trị trung bình gần nhất với giá trị mong muốn.

- Sử dụng tỷ số S/N giúp so sánh cả hai thông tin về giá trị trung bình gần nhất với giá trị mong muốn và độ lệch của các giá trị quanh giá trị mong muốn.

Hình 4.1. Phân bố đầu ra thực và giá trị đích

Nếu tổng độ lệch trung bình bình phương MSD càng lớn thì các giá trị yi càng xa xung quanh giá trị đích mong muốn và giá trị tỷ số S/N càng nhỏ. Điều này có thể

y0 ytb

Giá trị đầu ra Tần suất

59

khẳng định nếu nhiễu ít thì giá trị S/N càng lớn và ngƣợc lại. Vì vậy có thể dùng giá trị tỷ số S/N để đánh giá cho mức độ ảnh hưởng của các yếu tố không điều khiển được, tỷ số S/N có ý nghĩa về độ sạch tín hiệu thu đƣợc của một đầu ra quan tâm đối với các tín hiệu nhiễu. Thực tế giá trị đầu ra mong muốn là giá trị y0 (giá trị đích)-giá trị mong muốn không có nhiễu nhƣ trong hình 4.1. Những yếu tố nhiễu làm tản mát gía trị đích và dịch chuyển các giá trị đầu ra trượt khỏi giá trị đích gây ra sai lệch ảnh hưởng của các yếu tố chế độ cắt đến yếu tố đầu ra.

Hình 4.2 minh họa cho quá trình thu nhận dữ liệu đầu ra ở 2 tập dữ liệu khác nhau nhƣng cùng một bộ thông số đầu vào. Về bản chất nếu không có các yếu tố nhiễu gây ra (điều kiện lý tưởng) thì với một bộ thông số đầu vào cụ thể sẽ có một giá trị đầu ra mong muốn duy nhất y0. Nhƣng quá trình thực tế luôn tồn tại yếu tố nhiễu gây sai lệch cho các giá trị thực xung quanh giá trị mong muốn y0. Trong hình 4.2, tập dữ liệu 2 ít bị nhiễu hơn tập 1 vì tỷ số S/N của tập 2 lớn hơn tập 1 nghĩa là quá trình thực hiện gia công và đo đạc trong điều kiện của tập số 2 sẽ tốt hơn tập số 1.

Hình 4.2. Ảnh hưởng của độ nhiễu lên kết quả đầu ra tính theo tỷ số S/N ytb2

ytb1 Giá trị đầu ra

Tần suất

y0

(S/N)2 (MSD)2

(S/N)1

(MSD)1 (S/N)1

(MSD)1

< (S/N)2

> (MSD)2

60

Khi sử dụng tỷ số S/N trong phân tích tính toán đã đem lại tính hiệu quả hơn:

- Số bậc tự do cho thực nghiệm giảm đi

- Tỷ số S/N đánh giá cả giá trị trung bình và độ lệch trung bình bình phương trong cùng một lúc. Ngoài ra nó còn đƣợc sử dụng để tính lại giá trị y ban đầu.

Từ hình 4.2 có thể thấy tỷ số S/N đặc trƣng cho khả năng tập trung xung quang giá trị đích y0. Do vậy dùng tỷ số S/N thay cho giá trị trung bình của tập số liệu liệu thí nghiệm sẽ cho đánh giá đúng bản chất hơn của ảnh hưởng các yếu tố chính điều khiển và các yếu tố nhiễu không điều khiển đƣợc.

 2 exp2

1

1 y y

MSD m

m

j

j 

 



(4.5) Công thức (4.5) sử dụng tính toán cho trường hợp các giá trị càng bé càng tốt.

Từ kết quả thực nghiệm ở bảng 2, tỷ số S/N đƣợc xác định theo bảng sau:

Bảng 4.1.Bảng tính tỷ số S/N

TT v S t ɵ

Rz

S/N (Yi) Lần

1

Lần 2

Lần 3

1 1 1 1 1 3,5 4 3,7 -11,51 2 1 2 2 2 4,3 3,7 4,1 -12,13 3 1 3 3 3 2,1 2,1 2,1 -6,4 4 1 4 4 4 3,9 4 3,3 -11,52 5 1 5 5 5 2,3 2,4 2,5 -7,69 6 2 1 2 3 3,1 2,5 2,1 -8,34

61

7 2 2 3 4 4,4 3,9 3,4 -11,84 8 2 3 4 5 2,6 2,2 2,1 -7,4 9 2 4 5 1 5,2 4,9 4,9 -14 10 2 5 1 2 4,6 4,4 4,2 -12,92 11 3 1 3 5 2,9 2,8 2,7 -8,91 12 3 2 4 1 5,4 5,8 5,1 -14,71 13 3 3 5 2 3,7 3,7 3,2 -10,93 14 3 4 1 3 3,2 3,8 3,2 -10,68 15 3 5 2 4 3,6 3,4 3,1 -10,59 16 4 1 4 2 3,4 3,5 3,5 -10,74 17 4 2 5 3 4 4,3 4,3 -12,47 18 4 3 1 4 2,1 2,3 2,2 -6,94 19 4 4 2 5 2,8 3 2,5 -8,97 20 4 5 3 1 5,5 5,2 5 -14,36 21 5 1 5 4 3,7 3,8 3,5 -11,29 22 5 2 1 5 3,2 3,4 2,9 -10,06 23 5 3 2 1 3,9 4 3,7 -11,75 24 5 4 3 2 4 4,2 3,8 -12,07 25 5 5 4 3 3,4 3,6 3,2 -10,67

62

4.1.2. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ đến độ nhám bề mặt bằng phương pháp thực nghiệm Taguchi [16], [17], [18]

Sử dụng tỷ số S/N cho quá trình phân tích số liệu trong bảng 4.2.Đối với Rz là chỉ tiêu chất lƣợng bề mặt nên Rz càng nhỏ càng tốt, do vậy tỷ số S/N đƣợc tính theo công thức:

) ) 1 (

( log 10 )

/

( 2

1

10 







 m

j ji i

i Rz

y m N S Tính phương sai tổng ST:

CF y S

n

i i

T  

1

2 =

n y y

n

i n i

i i

 



 1

1

2 = 121,17

Tính phương sai thành phần: nv = ns = nt = nɵ=5

2 2

1 1

1 5,91

k k

m n

V iv

k v i

S y T

n n

 

 

    

2 2

1 1

1 37,89

k k

m n

S is

k s i

S y T

n n

 

 

    

2 2

1 1

1 3, 04

k k

m n

t it

k t i

S y T

n n

 

 

    

2 2

1 1

1 65,59

k k

m n

i

k i

S y T

n n

 

  

 

    

Giá trị trung bình bình phương do yếu tố nhiễu gây ra là:

8, 75

e T v s t

S S    S S S S 

Mức độ ảnh hưởng của mỗi yếu tố chính và yếu tố nhiễu:

63

(%) 88 , 4 (%) 100 17. , 121

91 , (%) 5 100

.  



T v

v S

P S

37,89

.100(%) .100(%) 31, 27(%) 121,17

s s

T

P S

 S  

3, 04

.100(%) .100(%) 2,5(%)

121,17

t t

T

P S

 S  

65,59

.100(%) .100(%) 54,13(%) 121,17

T

P S S

    

8, 75

.100(%) .100(%) 7, 22(%)

121,17

e e

T

P S

 S  

Bảng 4.2.Bảng tổng hợp phương sai theo phương pháp Taguchi

ST Sv SS St SӨ Se Pv PS Pt PӨ Pe

121,17 5,91 37,89 3,04 54,59 8,75 4,88% 31,27% 2,5% 54,13% 7,22%

Như vậy, không kể đến các yếu tố lẫn của việc điều khiển thì thấy rằng ảnh hưởng của góc nghiêng dao là lớn nhất đên 54,13%, thứ hai là lƣợng tiến dao 31,27%, vận tốc cắt 4,88% và chiều sâu cắt 2,5%. Với mức độ ảnh hưởng như vậy thì tập trung điều khiển yếu tố góc nghiêng dao trong dải cắt với vật liệu thép SKD11 đã chọn sẽ cho hiệu quả cao nhất. Yếu tố lượng tiến dao cũng có ảnh hưởng tương đối lớn, là yếu tố nên ưu tiên điều khiển tiếp theo sau góc nghiêng dao. Còn hai yếu tố vận tốc cắt và chiều sâu cắt có ảnh hưởng không đáng kể so với hai yếu tố trên, do đó tùy theo điều kiện cắt thô hay cắt tinh mà lựa chọn điều khiển hai yếu tố này một cách hợp lý. Ngoài ra, yếu tố nhiễu cũng phải được quan tâm vì ảnh hưởng của nó đến chất lượng bề mặt gia công cũng đáng kể (7,22%). Những yếu tố nhiễu bao gồm các tác động từ bên ngoài, rung động, biến dạng đàn hồi của hệ thống công nghệ, mòn dao trong quá trình gia công, sai số khi đo đạc, thu thập dữ liệu…

64