Báo cáo đề tài PPTN Phương pháp Taguchi trong thiết kế thí nghiệm

Các bước thực hiện B1: Chọn các nhân tố độc lập Factors, biến điều khiển Control Variable và biến đáp ứng Response – thông số đầu ra, hàm mục tiêu Objective Function B2: Xác định miền g

Báo cáo đề tài PPTN

Phương pháp Taguchi trong thiết kế thí nghiệm

Nhóm 3 ME-GU

Nguyễn Văn Đạt – k64

Ngô Dương Trường – k64

Hoàng Văn Cường – k64

I Nội dung

2

I Giới thiệu chung

II Phương pháp Taguchi III.Ví dụ thực tế

I Giới thiệu chung

3

1.1 Genichi Taguchi

Genichi Taguchi( 1924 – 2012 )

- Chuyên môn : Kĩ thuật và thống kê

- Sự nghiệp :

- Từng theo học tại cao đẳng công nghệ dệt may Kiryu

- Là thành viên của Electrical Communications Lab của

Nippon Telegraph and Telephone Corporation

- Được biết đến : Taguchi methods ( Phương pháp áp

dụng số liệu thống kê để nâng cao chất lượng )

- Toyota là công ty đầu tiên áp dụng ý tưởng của ông

I Giới thiệu chung

- Phương pháp Taguchi sử dụng dãy số trực

giao trong quy hoạch

- Do đó: Cho phép sử dụng tối thiểu các thí

nghiệm cần nghiên cứu về các ảnh hưởng Từ

đó nhanh chóng điều chỉnh các thông số tiến

đến tối ưu nhanh nhất

I Giới thiệu chung

5

1.2 Taguchi methods

- Phương pháp Taguchi bổ sung cho 2 phương pháp quy hoạch thực nghiệm toàn phần (TNT) và riêng phần (TRT)

- Phương pháp Taguchi dựa trên ma trận thực nghiệm trực giao xây dựng trước và phương pháp

để phân tích đánh giá kết quả

- Các nhân tố có thể 2, 3, 4, 5,….8 giá trị

- Phương pháp Taguchi sử dụng tốt nhất với số nhân khảo sát từ 3 đến 50, số tương tác ít và khi chỉ có một số ít nhân tố có ý nghĩa

II Phương pháp Taguchi

- Với: n, s, ȳ lần lượt là số thí nghiệm lặp, độ

lệch chuẩn và giá trị trung bình Trong mọi

- Nếu giá trị đáp ứng yi cần đạt “Đánh giá

ảnh hưởng của các nhân tố”

II Phương pháp Taguchi

7

2.2 Các bước thực hiện

B1: Chọn các nhân tố độc lập (Factors), biến

điều khiển (Control Variable) và biến đáp ứng

(Response – thông số đầu ra), hàm mục tiêu

(Objective Function)

B2: Xác định miền giá trị các nhân tố ảnh

hưởng đến mục tiêu (đáp ứng), các quan hệ có

thể có giữa các nhân tố (bậc tự do - Degree of

Freedom) và phân bố toàn bộ miền giá trị của

các nhân tố thành các mức (Level), ví dụ như

Bảng 3.1 và Hình 3.3

II Phương pháp Taguchi

8

1.2 Các bước thực hiện

B3: Tạo (chọn) dạng ma trận quy hoạch thực

nghiệm tùy vào số nhân tố và số mức giá trị, ví

dụ L9 như Bảng 3.2: cột là các nhân tố, hàng là

các thí nghiệm (n) trên Mục 7.2, phụ thuộc số

mức giá trị và số nhân tố

B4: Tiến hành thực nghiệm để thu thập số liệu

các giá trị đáp ứng (thông số đầu ra) Trong

một số trường hợp trong mỗi thực nghiệm ta

lặp n lần Phân tích thống kê dữ liệu thực

nghiệm

II Phương pháp Taguchi

9

1.2 Các bước thực hiện

B5: Phân tích số liệu theo tỉ số S/N, phụ thuộc

vào mục tiêu “lớn hơn tốt hơn -

Higher-the-better”, “Nhỏ hơn tốt hơn - Lower-the-better”

hoặc “Đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố” ta

sử dụng Công thức (7.1) đến (7.3) Sau đó xác

định giá trị thí nghiệm tối ưu của các nhân tố

B6: Để xác định ảnh hưởng của các nhân tố

đến kết quả đầu ra ta sử dụng phân tích giá trị

trung bình (ANalysis of Mean - ANOM) và

phân tích phương sai (ANalysis of Variance -

ANOVA), xác định mức độ ảnh hưởng của các

nhân tố đến kết quả đầu ra Kết quả bước này

được trình bày tương ứng trong Bảng 7.3

B7: Tính toán lại hàm mục tiêu theo bộ giá trị

nhân tố tối ưu và kiểm chứng bằng thực nghiệm Đây là bước bổ sung, vì bước 5 đã tính đến ảnh hưởng của các nhân tố theo tỷ số S/N

các nhân tố cùng mức giá trị (Level)

II Phương pháp Taguchi

10

1.3 Ma trận quy hoạch

- So sánh phương pháp Taguchi với các phương pháp quy

hoạch thực nghiệm khác theo Bảng 4.1

II Phương pháp Taguchi

11

1.3 Ma trận quy hoạch

II Phương pháp Taguchi

12

1.3 Ma trận quy hoạch

III Ví dụ thực tế

13

3.1 Ví dụ thực tế

- Trong ví dụ này nghiên cứu ảnh hưởng các nhân tố

đến độ nhám bề mặt khi phay trên máy CNC

- Xác định các nhân tố, tiêu chí đánh giá chất

lượng.

- Các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng độ nhám bề

mặt là: Vân tốc cắt (V), lượng chạy dao (S) và chiều

sâu cắt (h) Ngoài 3 nhân tố trên, chất lượng bề mặt

còn chịu ảnh hưởng của nhân tố khác như: Vật liệu

gia công, đường kính dao cắt, các giá trị của dao,

kích thước dao, vật liệu sao, loại máy, độ cứng của

máy,…

- Nhân tố gây nhiễu : Chất lượng vật liệu được gia

công, yếu tố gá đặt, kẹp chặt, độ sạch của mâm cặp,

tay nghề người gia công…

- Đối với quy hoạch Taguchi ta chọn ma trận quy hoạch

trực giao L9 với N = 33-1 = 9 thí nghiệm Mỗi thí nghiệm

được lặp lại n = 5 lần đo độ nhám

- Việc đánh giá tỷ lệ S/N giúp các nhà công nghệ biết xu

hướng và mức độ ảnh hưởng của từng thông số đến độ

nhám gia công Từ các nhận biết đó giúp các nhà nghiên

cứu nhanh chóng tìm ra các thông số chế độ cắt và phạm

vi cần tác động để tìm thông số công nghệ gia công là tốt

nhất Đồng thời từ đó cũng đánh giá riêng lẻ các ảnh

hưởng của các thông số công nghệ tối ưu cho chất lượng

chi tiết sau gia công

- Theo đó tính giá trị trong cột S/N: Yêu cầu đặt ra

là sản phẩm sau quá trình gia công đạt độ nhám bề mặt là thấp nhất, do vậy công thức được chọn theo công thức:

S

III Ví dụ thực tế

15

3.2 Thực hiện trên Minitap

III Ví dụ thực tế

16

3.2 Thực hiện trên Minitap

Giá trị trung bình tại các mức giá trị các nhân tố trong Bảng 6.3 được xác định theo Công thức:

Nghiên cứu này mục đích tìm các thông số công nghệ cho

độ nhám bề mặt là nhỏ nhất v3s1h1 (Ra = 2.48889 µm) với vận tốc v = 75 m/min, lượng đưa phôi s = 0,18 mm/vg

và chiều sâu cắt h = 0,2 mm

III Ví dụ thực tế

17

3.2 Thực hiện trên Minitap Giá trị trung bình tại các mức giá trị các nhân tố trong Bảng 6.3 được xác định theo Công thức:

Nghiên cứu này mục đích tìm các thông số công nghệ cho

độ nhám bề mặt là nhỏ nhất v3s1h1 (Ra = 2.48889 µm) với vận tốc v = 75 m/min, lượng đưa phôi s = 0,18 mm/vg

và chiều sâu cắt h = 0,2 mm

III Ví dụ thực tế

18

3.2 Phương trình bậc nhất

III Ví dụ thực tế

19

3.2 Phương trình bậc hai

Để thu được PTHQ bậc 2 ta tiến hành thêm 2 thí nghiệm

ở tâm với các kết quả trung bình y10 = 6,1 µm và y11 =

6,2 µm

Xử lý trên Minitab ta có kết quả như sau:

Nhập ma trận quy hoạch và kết quả vào Minitab, sau đó

trên Stat menu chọn

DOE> Response Surface > Define Custom

Response Surface Design…

III Ví dụ thực tế

20

3.2 Phương trình bậc hai

độ nhám bề mặt Tương tự chiều sâu cắt tăng cũng làm gia tăng độ nhám bề mặt, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng này nhỏ (độ dốc nhỏ).

III Ví dụ thực tế

22

3.2 Phương trình bậc hai

Để tìm miền giá trị thông số công nghệ hợp

lý, ví dụ tìm miền thông số v và s khi h =

0,35mm để 5 µm ³ Ra ³ 2 µm (Hình 7.10)

trên Stat menu chọn DOE > Response

Surface > Overlaid Contour Plot…

CẢM ƠN CÔ VÀ CÁC BẠN ĐÃ

CHÚ Ý LẮNG NGHE!

24