tóm tắt luận văn thạc sĩ kỹ thuật optimization of cutting parameters(duong xuan truong DHKTCN)

- Xác định được các thông số công nghệ S, V, t tối ưu với các hàm mục tiêu đã đề ra và kiểm nghiệm kết quả nghiên cứu thông qua phân tích cơ chế mòn của dụng cụ cắt TiAlN khi phay vật l

1.2.2 Tối ưu động 13

1.2 Các mô hình nghiên cứu tối ưu hoá quá trình gia công 15

1.2.1 Mô hình nghiên cứu lực cắt 16

1.2.1.1 Mô hình lực cắt với các phương pháp gia công có góc φ = 90o 18

1.2.1.2 Mô hình lực cắt đối với các phương pháp gia công có θ ≠ hằng số 20

1.2.2 Mô hình nghiên cứu mòn và tuổi bền của dụng cụ cắt 23

1.2.3 Mô hình nghiên cứu nhám bề mặt gia công 28

1.3 Các ứng dụng về nghiên cứu chế độ cắt trên các máy CNC 31

CHƯƠNG 2 TỐI ƯU HOÁ CHẾ ĐỘ CẮT KHI PHAY VẬT

LIỆU SKD61 BẰNG MẢNH DAO PHỦ PVD TiAlN

35

2.2 Những định hướng khi nghiên cứu tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật

liệu SKD61 bằng mảnh dao phủ PVD-TiAlN

3.1.1 Sơ đồ sử lý kết quả thí nghiệm 40

3.1.3 Quy hoạch thí nghiệm trực giao toàn phần dạng 2k 433.1.4 Quy hoạch thí nghiệm trực giao bậc hai (quy hoạch Box-Wilson) 453.1.5 Bài toán tối ưu không có điều kiện ràng buộc 483.2 Hệ thống công nghệ 52

3.2.3 Dụng cụ cắt thí nghiệm 54

3.3.1 Xác định ma trận thí nghiệm 55

3.3.2 Tiến hành thí nghiệm 573.3.2.1 Chương trình thí nghiệm 573.3.2.2 Thực nghiệm gia công trên máy VMC-85S/CNC 593.3 Quy hoạch thực nghiệm và sử lý kết quả nghiên cứu 623.3.1 Xây dựng thuật toán quy hoạch thực nghiệm 62

3.3.3 Xác định hàm mục tiêu tối ưu 65

3.3.4.3 Đồ thị Nhám bề mặt 71

CHƯƠNG 4

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ VÀ TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG

75

4.1 Phân tích kết quả nghiên cứu

4.1.1 Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến mòn dụng cụ cắt 754.1.1.1 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và lượng chạy dao 754.1.1.2 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và chiều sâu cắt 764.1.1.3 Ảnh hưởng của chiều sâu cắt và lượng chạy dao 784.1.2 Ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến nhám bề mặt 794.1.2.1 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và lượng chạy dao đến nhám bền mặt 804.1.2.2 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và chiều sâu cắt đến nhám bền mặt 814.1.2.3 Ảnh hưởng của lượng chạy dao và chiều sâu cắt đến nhám bền mặt 82

4.3 Kết quả và bàn luận 834.4 Triển khai ứng dụng vào thực tế sản xuất 844.4.1 Sản phẩm ứng dụng 84

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DÙNG TRONG LUẬN VĂN

CMM Coordinate Measuring Machine Máy đo toạ độ 3 chiều

CIM Computer Integrated Manufacturing Sản xuất tích hợp CIM

RE Reverse engineering Kỹ thuật tái tạo ngược

VMC Vertical machining center Trung tâm gia công đứng

CAD Computer Aided Design Thiết kế với trợ giúp của máy tính CAM Computer Aided Manufacturing Sản xuất có trợ giúp của máy tính CNC Computer Numerical Control Điều khiển số bằng máy tính

CAP Computer Aided Planning Lập kế hoạch sản xuất có trợ giúp

của máy tính DNC Direct Numerical Control Điều khiển số trực tiếp

CBN Cubic Bonitrit Vật liệu Cubic Bonitrit

TiN Titan Nitrit Vật liệu Titan Nitrit

TiCN Titan Cacbon Nitrit Titan Cacbon Nitrit

TiAlN Titan Aluminum Nitrit Vật liệu Titan Aluminum Nitrit

RA Regression Analysis Phân tích hồi quy

BNN Bayesian Neural Network Mạng neural

PVD Physical Vapor Deposition Phủ bay hơi vật lý

CVD Chemical Vapor Deposition Phủ bay hơi hoá học

SEM Scanning Electron Microscope Scan ảnh trên kính hiển vi điện tử

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Các phương pháp tối ưu hoá quá trình gia công

Hình 1.2 Mô hình tối ưu hoá động khi phay

Hình 1.3 Mô hình lực tạo phoi

Hình 1.4 Mô hình phân tích các thành phần lực cắt khi phay

Hình 1.5 Ảnh hưởng của góc trước γ đến hệ số kγi

Hình 1.6 Ảnh hưởng của tốc độ cắt tới lực cắt đơn vị

Hình 1.7 Mô hình lực cắt đối với góc θ ≠ hằng số

Hình 1.8 Ảnh hưởng của vận tốc cắt V và chiều sâu cắt t đến lực cắt

Hình 1.9 Ảnh hưởng của vận tốc V và lượng chạy dao S đến lực cắt

Hình 1.10 Mô hình mòn dụng cụ cắt

Hình 1.11 Đồ thị mòn theo thời gian

Hình 1.12 Quan hệ giữa tuổi bền T và vận tốc cắt V

Hình 1.13 Phạm vi sử dụng của mô hình tuổi bền T = Cv.Vk

Hình 1.14 Quá trình mòn theo thời gian

Hình 1.15 Ảnh hưởng của vận tốc V tới tuổi bền T

Hình 1.16 Ảnh hưởng của lượng chạy dao S tới tuổi bền T

Hình 1.17 Mài mòn do khuếch tán

Hình 1.18 Mài mòn do chảy dẻo

Hình 1.19 Sự hình thành các vết nứt mảnh dao

Hình 1.20 Mô hình tối ưu hoá theo chỉ tiêu nhám bề mặt

Hình 1.21 Quan hệ giữa lượng chạy dao và chiều sâu cắt với nhám bề mặt

Hình 1.22 Quan hệ giữa vận tốc và chiều sâu cắt với nhám bề mặt

Hình 1.23 Quan hệ giữa lượng chạy dao và vận tốc cắt với nhám bề mặt

Hình 1.24 Giao diện phần mềm Secocut

Hình 1.25 Thư viện Dụng cụ cắt

Hình 1.26 Thư viện các vật liệu gia công

Hình 2.1 Mô hình hoá quá trình gia công

Hình 3.1 Sơ đồ sử lý kết quả đo

Hình 3.2 Sơ đồ khối xác định hàm hồi quy một biến

Hình 3.3 Sơ đồ khối xác định hàm hồi quy nhiều biến

Hình 3.4 Sơ đồ khối thuật toán gradient

Hình 3.5 Thông số hình học mảnh dao phủ TiAlN

Hình 3.6 Thiết lập chương trình thí nghiệm

Hình 3.7 Thí nghiệm gia công trên máy VMC-85S

Hình 3.8 Hệ thống đo mòn dụng cụ cắt trên máy CMM-C544/CNC

Hình 3.9 Đo nhám bề mặt

Hình 3.10 Chụp ảnh SEM trên kính hiển vi điện tử TM-1000

Hình 3.11a Quan hệ của năng suất với V, S (ttối ưu = 0.8540mm)

Hình 3.11b Quan hệ của năng suất với t, S (Vtối ưu = 358.6m/ph)

Hình 3.11c Quan hệ của năng suất với V, t (Stối ưu = 0.4210mm/vg)

Hình 3.12a Quan hệ của mòn dụng cụ cắt với S, t (Vtối ưu = 309.996 m/ph)

Hình 3.12b Quan hệ của mòn dụng cụ cắt với S, V (ttối ưu = 0.246mm)

Hình 3.12c Quan hệ của mòn dụng cụ cắt với V, t (Stối ưu = 0.2944mm/vg)

Hình 3.13a Quan hệ của nhám bề mặt Rz với V, S (ttối ưu = 0.2460mm)

Hình 3.13b Quan hệ của nhám bề mặt Rz với t, S (Vtối ưu = 358.6m/ph)

Hình 3.13c Quan hệ của nhám bề mặt Rz với V, t (Stối ưu = 0.1780mm/vg)

Hình 4.1 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và lượng chạy dao đến mòn dụng cụ

Hình 4.2 Ảnh SEM mòn Trên lưỡi cắt chính

Hình 4.3 Ảnh hưởng của vận tốc và chiều sâu cắt đến mòn dụng cụ

Hình 4.4 Hiện tượng nứt tách và phá huỷ lưỡi dao

Hình 4.5 Ảnh hưởng của lượng chạy dao và chiều sâu cắt đến mòn dụng cụ

Hình 4.6 Hiện tượng khuếch tán vật liệu gia công

Hình 4.7 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và lượng chạy dao đến nhám bề mặt

Hình 4.8 Ảnh hưởng của vận tốc cắt và chiều sâu cắt đến nhám bề mặt

Hình 4.9 Ảnh hưởng của lượng chạy dao và chiều sâu cắt đến nhám bề mặt

Bảng 3.1 Thành phần hoá học của vật liệu SKD61

Bảng 3.2 Miền giới hạn chế độ cắt thực nghiệm

Bảng 3.3 Các cận trên và dưới của ma trận thí nghiệm

Bảng 3.4 Ma trận quy hoạch thí nghiệm

Bảng 3.5 Kết quả thí nghiệm gia công thép SKD61

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Hiện nay ngành chế tạo và gia công khuôn mẫu để phục vụ các ngành công nghiệp khác ở Việt Nam đang phát triển và rất được quan tâm Mặc dù trên thế giới đã

có nhiều đề tài và công trình nghiên cứu về chế độ gia công cắt gọt và tối ưu hoá chế

độ cắt trên các máy CNC Tuy nhiên, đa số các công trình nghiên cứu liên quan đến vấn đề này, thường được thực hiện trên một hệ thống công nghệ cụ thể với các vật liệu

và dụng cụ cắt xác định Do đó khi ứng dụng kết quả nghiên cứu này gia công khuôn mẫu ở Việt Nam vẫn cho năng suất và chất lượng chưa cao, vì quá trình gia công khuôn mẫu trong nước thường sử dụng rất nhiều loại vật liệu và dụng cụ cắt có xuất sứ khác nhau trên các hệ thống công nghệ không đồng bộ Do đo, để nâng cao hiệu quả kinh tế và chất lượng gia công khuôn mẫu thì cần phải có nghiên cứu xác định chế độ cắt hợp lý cho từng quá trình gia công cụ thể trong các điều kiện xác định

Vì vậy việc định hướng nghiên cứu "Tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật liệu SKD61 bằng mảnh dao phủ PVD-TiAlN" là rất cấp thiết đối với các ngành công

nghiệp nói chung và ngành công nghiệp khuôn mẫu nói riêng

2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật liệu SKD61 bằng mảnh dao TiAlN, trên cơ sở đó quá trình nghiên cứu cần đạt được các mục tiêu cụ thể như sau:

- Xây dựng được mô hình nghiên cứu tối ưu hoá chế độ cắt khi phay và các phương trình hồi quy toán học với các chỉ tiêu tối ưu hoá cụ thể

- Thiết lập được chương trình quy hoạch thực nghiệm để giải bài toán tối ưu hoá, tìm được cực trị tối ưu các hàm mục tiêu về năng suất cắt cao nhất, mòn dụng cụ cắt và nhám bề mặt gia công nhỏ nhất

- Xác định được các thông số công nghệ (S, V, t) tối ưu với các hàm mục tiêu đã

đề ra và kiểm nghiệm kết quả nghiên cứu thông qua phân tích cơ chế mòn của dụng cụ cắt TiAlN khi phay vật liệu SKD61 trên ảnh SEM

3 Nội dung nghiên cứu

Để đạt mục tiêu nghiên cứu của đề tài, nội dung nghiên cứu gồm các phần sau

- Lý thuyết tổng quan về tối ưu hoá chế độ gia công cắt gọt

- Xây dựng mô hình nghiên cứu và hệ thống quy hoạch thực nghiệm

- Thu thập các dữ liệu về chế độ gia công vật liệu SKD61 và khảo sát thực tế để tìm ra khoảng thực nghiệm đạt mục tiêu của đề tài

- Phân tích dữ liệu để quy hoạch thực nghiệm

- Lập chương trình quy hoạch thực nghiệm, tối ưu hoá các hàm mục tiêu, tìm các điểm cực trị và miền tối ưu hoá

- Nghiên cứu, phân tích cơ chế mòn của dụng cụ cắt thông qua ảnh SEM để kiểm nghiệm và đánh giá kết quả nghiên cứu

- Triển khai ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế sản xuất

4 Phương pháp nghiên cứu

Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và phân tích các công trình nghiên cứu liên quan đến lĩnh vự của đề tài, kết hợp với quy hoạch thực nghiệm để tìm cực trị và miền tối ưu hoá các mục tiêu đã đề ra Đề tài này sử dụng phương pháp nghiên cứu suy diễn

lý thuyết kết với với phương pháp thực nghiệm

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

5.1 Ý nghĩa khoa học của đề tài

Dựa trên cơ sở lý thuyết về tối ưu hoá chế độ gia công cắt gọt, nghiên cứu xây dựng được mô hình tối ưu hoá chế độ cắt khi phay và giải các phương trình hồi quy toán học để tìm cực trị và miền tối ưu hoá theo các chỉ tiêu về kinh tế và kỹ thuật, xác định được mối quan hệ giữa các thông số công nghệ với mòn dụng cụ và chất lượng bề mặt khi phay vật liệu SKD61 Kết quả nghiên cứu được phân tích và đánh giá khách quan thông qua nghiên cứu cơ chế mòn của dụng cụ cắt TiAlN trên ảnh SEM Đây là những đóng góp chính về khoa học của luận văn này

5.1 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Kết quả nghiên cứu này có thể làm cơ sở để tiến hành các nghiên cứu tiếp theo

về tối ưu hoá chế độ gia công cắt gọt, đồng thời ứng dụng kết quả nghiên cứu này vào thực tế sản xuất chế tạo khuôn mẫu sẽ nâng cao năng suất gia công và chất lượng của sản phẩm

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ TỐI ƯU HOÁ 1.1 Lý thuyết tổng quan về tối ưu hoá

Tối ưu hoá quá trình gia công cắt gọt là phương pháp xác định chế độ cắt tối ưu thông qua việc xây dựng mối quan hệ toán học giữa hàm mục tiêu về kinh tế hoặc kỹ thuật của quá trình gia công với các thông số của chế độ cắt tương ứng với một hệ thống công nghệ xác định, nhằm đạt được các mục tiêu về kinh tế hoặc kỹ thuật của quá trình gia công Như vậy, thực chất của việc xác định chế độ cắt tối ưu là giải bài toán tối ưu hoá bằng phương pháp thực nghiệm [2] với các bước cơ bản như sau:

- Xây dựng mô hình hoá quá trình nghiên cứu

- Xây dựng hàm mục tiêu của nghiên cứu

- Xác định miền giới hạn của bài toán

- Nghiên cứu xác định các kết quả tối ưu của quá trình cắt

Tối ưu hoá chế độ cắt được thực hiện theo hai phương pháp là tối ưu hoá tĩnh và tối ưu hoá động như sơ đồ hình 1.1

1.1.1 Tối ưu hoá tĩnh

Tối ưu hoá tĩnh là quá trình nghiên cứu và giải quyết bài toán xác định chế độ cắt tối ưu dựa trên mô hình tĩnh của quá trình gia công [1], tức là xác định chế độ cắt trước khi gia công thông qua mối quan hệ toán học giữa hai mục tiêu và các giới hạn (các hàm ràng buộc) [2] Nhược điểm cơ bản của phương pháp này là không chú ý đến động lực học của quá trình cắt, nghĩa là không chú ý tới các đặc điểm mang tính ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian như:

- Độ cứng của vật liệu gia công không đồng nhất

- Lượng dư gia công không đồng đều

- Lượng mòn của dụng cụ cắt thay đổi theo thời gian

Tuy nhiên, tối ưu hoá tĩnh vẫn được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi vì phương pháp nghiên cứu này đơn giản và không cần tới đo lường chủ động mà vẫn đạt được hiệu quả mong muốn trong nhiều trường hợp

1.1.2 Tối ưu động

Tối ưu hoá động là nghiên cứu dựa trên mô hình động của quá trình cắt, do đó trong quá trình nghiên cứu có chú ý tới đặc điểm mang tính ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian như: Lượng dư không đều, độ không đồng nhất của vật liệu, lượng mòn của dao thay đổi theo thời gian hình 1.2

Trên hình 1.2 ta thấy, trong quá trình cắt người ta đo các đại lượng xuất hiện trong quá trình gia công như: Kích thước, chiều cao nhấp nhô bề mặt, sai số hình dạng của bề mặt gia công, độ mòn dao, lực cắt, nhiệt cắt, rung động của hệ thống công nghệ ; sau đó bộ phận sử lý nhanh chóng xác định chế độ cắt tối ưu và chuyển kết quả cho bộ phận điều khiển để tiến hành tự động điều chỉnh máy làm việc theo chế độ công nghệ tối ưu tương ứng với thời điểm đó

Hình 1.2 Mô hình tối ưu hoá động khi phay

Trong quá trình làm việc, mặc dù xuất hiện các yếu tố ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian như: Độ cứng của vật liệu cũng như lượng dư gia công không đều, lượng mòn của dao thay đổi theo thời gian Nhưng nhờ có các tín hiệu do hệ thông đo lường chủ động cung cấp nên hệ thống sử lý nhanh luôn xác định được chế độ cắt hợp lý ở các thời điểm tương ứng để cung cấp kịp thời cho hệ thống điều khiển tự động, đảm bảo cho máy luôn luôn làm việc với chế độ tối ưu

Như vậy, khác với tối ưu hoá tĩnh, ở tối ưu hoá động thì chế độ gia công không những được điều chỉnh trước mà còn được tự động điều chỉnh ngay trong quá trình cắt

Do đó tối ưu hoá động giải quyết vấn đề triệt để hơn so với tối ưu hoá tĩnh và do tính hiệu quả của nó, tối ưu hoá động sẽ được phát triển rất mạnh trong tương lai Tuy nhiên, tối ưu hoá động phức tạp hơn tối ưu hoá tĩnh rất nhiều vì phương pháp này phải gắn liều với đo lường chủ động và điều khiển thích nghi

Hiệu quả của tối ưu hoá phụ thuộc vào mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu

so với quá trình cắt thực và mức độ chính xác của mô hình toán học được xây dựng để

mô tả quá trình khảo sát Do đó, muốn thực hiện tối ưu hoá quá trình gia công cắt gọt phải xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các điều kiện công nghệ cụ thể Về mặt thực tiễn, nếu xét được càng nhiều yếu tố ảnh hưởng tới quá trình gia công thì vấn đề được giải quyết càng toàn diện và triệt để Tuy nhiên, về mặt toán học thì quá trình nghiên cứu càng phức tạp và khó áp dụng vào thực tế sản xuất Ngược lại, nếu bỏ qua nhiều yếu tố ảnh hưởng tới quá trình gia công thì kết quả thu được không chính xác, hiệu quả kinh tế của việc áp dụng tối ưu hoá sẽ thấp

Như vậy, trước hết cần dựa vào các thông tin dự báo kỹ thuật hoặc các nghiên cứu thăm dò để xác định được mức độ ảnh hưởng của các thông số công nghệ tới hàm mục tiêu nhằm giới hạn bài toán, nghĩa là sau khi nghiên cứu thăm dò chỉ nên giữ lại các yếu tố ảnh hưởng mạnh, bỏ qua các yếu tố ít ảnh hưởng để bài toán đơn giản và dễ

áp dụng vào thực tế

1.2 Các mô hình nghiên cứu tối ưu hoá quá trình gia công

Để điều khiển được quá trình gia công một cách hiệu quả nhất, trên cơ sở đảm bảo được độ chính xác yêu cầu, ta cần phải xây dựng được các mô hình của các đại lượng đặc trưng xuất hiện trong và sau quá trình cắt Mô hình lực tạo phoi và mô hình mài mòn dụng cụ cắt là hai mô hình quan trọng nhất trong các mô hình đó[1] Dựa trên

mô hình lực tạo phoi, người ta xác định được yêu cầu về năng lượng và tính chất biến dạng của hệ thống công nghệ, dựa trên mô hình mài mòn dụng cụ cắt sẽ xác định được tuổi bền của dụng cụ cắt, từ đó xác định được các thông số công nghệ hợp lý trong quá trình gia công

Thông thường người ta sử dụng hai phương pháp sau đây để xây dựng các mô hình dưới dạng các biểu thức giải tích:

- Phương pháp thứ nhất: Dựa trên các tiên đề rồi dùng phương pháp diễn giải để

mô tả cơ chế tác động cơ lý của quá trình tạo phoi, từ đó rút ra các biểu thức giải tích

mô tả các đại lượng xuất hiện trong và sau quá trình cắt Khi sử dụng phương pháp này, người ta phải đơn giản hoá các điều kiện biên của bài toán

- Phương pháp thứ hai: Nghiên cứu bằng thực nghiệm dựa trên cơ sở lý thuyết quy hoạch thực nghiệm kết hợp với sử lý số liệu theo phương pháp thống kê để rút ra các mô hình nghiên cứu phù hợp Nhược điểm của phương pháp này là mô hình không mang tính tổng quát mà chỉ có giá trị tương ứng với các điều kiện công nghệ cụ thể nhưng lại có ưu điểm là đạt được độ chính xác cao và dễ áp dụng vào thực tế sản xuất Đặc biệt, do sự tiến bộ của công nghệ đo lường và công nghệ thông tin, thời gian thí nghiệm và sử lý số liệu được rút ngắn đáng kể Vì vậy, phương pháp này vừa đàm bảo tính kinh tế trong quá trình nghiên cứu, vừa đạt được độ chính xác cao và dễ triển khai

áp dụng vào sản xuất Do đó, hiện nay phương pháp này còn được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu về nhiều lĩnh vực khác

Mô hình lực cắt, quá trình mài mòn và tuổi bền của dụng cụ cắt được thiết lập dựa trên bản chất Lý - Hoá của quá trình cắt cũng như dựa trên các tính chất đặc trưng của từng nguyên công Vì vậy, ta khảo sát các mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:

1.2.1 Mô hình nghiên cứu lực cắt

Dưới tác dụng của ngoại lực khi dụng cụ cắt tiến sâu vào phôi làm xuất hiện các biến dạng đàn hồi và tiếp theo là biến dạng dẻo Nếu dụng cụ cắt tiếp tục chuyển động

và tiến sâu hơn nữa vào phôi sẽ gây ra biến dạng phá huỷ và phoi được hình thành

Có thể coi lực cắt là tổng hợp

của các lực ma sát giữa phoi với mặt

trước của dao, giữa phôi với mặt sau

và lực cản xuất hiện trong vùng bán

kính cong của dụng cụ cắt hình 1.3

Như vậy, lực cắt là một véc tơ trong

không gian mà hướng của nó không

xác định và không thể đo trực tiếp

Hình 1.3 Mô hình lực tạo phoi [1]

Vì vậy, cần phân tích lực cắt ra các thành phần để nghiên cứu như hình 1.4

Hình 1.4 Mô hình phân tích các thành phần lực cắt khi phay [1]

Phân tích Fr

thành hai thành phần: Fr Fra Frp

+

= (1-1) Trong đó: Fra

Trong mặt phẳng làm việc Plv, FrP

Vuông góc với mặt phẳng làm việc và

đi qua tâm chi tiết

Trong mặt phẳng chứa trục dao ta phân tích Fra

thành hai thành phần

c hk

: Lực hướng kính đi qua tâm dao; FrC

: Lực cắt trùng với phương của tốc độ cắt Trong mặt phẳng làm việc ta phân tích Fra

thành hai thành phần

S N

Lực cắt là thành phần lực tạo phoi lớn nhất do đó được dùng để xác định công suất cắt và công suất động cơ chính của máy: PC = FC.VC (1-4)

Pđc = FC.Vc/η (1-5) Trong đó: η - Hiệu suất của máy

Lực tiến dao FS được dùng để xác định công suất tiến dao PTD

Trong đó: FS: Lực tiến dao; VS: Tốc độ tiến dao

Do tốc độ tiến dao VS rất nhỏ so với tốc độ cắt Vc nên công suất tiến dao PTD

rất nhỏ so với công suất cắt PC Vì vậy trong tính toán có thể bỏ qua công suất tiến dao

1.2.1.1 Mô hình lực cắt với các phương pháp gia công cắt gọt có góc φ = 90 o

Theo mô hình lực cắt của Kienzle-Victor [9] ta có: Fi = ki.A = ki.b.a (1-7) Trong đó: Chỉ số i để diễn tả các thành phần khác nhau của lực cắt, ki là lực cắt đơn vị Như vậy: Lực cắt đơn vị ki là lực tác dụng trên diện tích bằng 1mm2, ki phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như: Vật liệu gia công, chiều dày của phoi, thông số hình học của dụng cụ cắt, phương pháp gia công.v.v công trình nghiên cứu theo [9] đã chứng minh rằng: quan hệ giữa lực cắt đơn vị ki với chiều dày cắt a có dạng hàm mũ :

ki = k1i.a.k2i (1-8) Nếu xét ảnh hưởng của thông số hình học của dao, vận tốc cắt, phương pháp gia công đến lực cắt đơn vị thì lực cắt đơn vị có dạng: ki = k1i.ak2i.k3i.k4i (1-9) Trong đó

- k1i - Hệ số ảnh hưởng của vật liệu gia công đến lực cắt đơn vị

- k2i - Số mũ kể đến ảnh hưởng của chiều dày phoi a đến lực cắt đơn vị

Các kết quả nghiên cứu đã chứng minh rằng k2i < 0

- k3i - hệ số ảnh hưởng của thông số hình học dụng cụ cắt, vận tốc cắt đến lực cắt đơn vị, hệ số k3i được xác định theo công thức:

Trong đó:

+ kγi - hệ số xét tới ảnh hưởng của góc trước γ;

+ kλi - hệ số xét tới ảnh hưởng của góc nâng λ;

+ kϕi - hệ số xét tới ảnh hưởng của góc nghiêng chính ϕ

+ kVi là hệ số xét tới ảnh hưởng của tốc độ cắt vC

- k4i - Hệ số xét tới ảnh hưởng của phương pháp gia công (bào, xọc, khoan, khoét, chuốt) đến lực cắt đơn vị

Bằng thực nghiệm đã xác định được k4i ứng với các phương pháp gia công:

Mô hình lực cắt tổng quát có dạng: Fi = k1i.b.ak2i.k3i.k4i (1-11) Với dụng cụ cắt có nhiều lưỡi cắt (khoan, khoét, doa) thì lực cắt Fc được xác định bằng

Trong đó:

- Fi - Lực cắt do 1 lưỡi cắt tạo ra cho ở biểu thức

- Zemax - số lưỡi cắt đồng thời tham gia cắt

Ảnh hưởng của một số hệ số đến lực cắt đơn vị

- Ảnh hưởng góc trước γ: Ảnh hưởng của góc trước γ đến hệ số kγi được xác định bằng

thực nghiệm theo công thức:

i i

C

k

γ γ

γ

γ −+

Trong đó: γ0 - góc trước ở điều kiện thí

nghiệm; γ - góc trước của dao đang dùng;

Cγi - là hằng số xét tới ảnh hưởng

của góc γ Chỉ số i để mô tả Cγ ứng với

các thành phần khác nhau của lực tạo

phoi như lực cắt FC, lực tiến dao FS, lực

bị động Fp Qua thực nghiệm xác định

được: Cγc = 66,7; Cγs = 20; Cγp = 25

Hình 1.5

Ảnh hưởng của góc trước γ đến hệ số kγi

- Ảnh hưởng của tốc độ cắt tới lực cắt đơn vị:

Qua thực nghiệm người ta xác định

được mối quan hệ giữa lực cắt đơn

Hình 1.7 Mô hình lực cắt đối với góc θ≠ hằng số

Gọi lực cắt trên 1 lưỡi cắt tại một vị trí tức thời trong vùng tiếp xúc là Fi* ta có:

0

2 /

0

2/

1

2

D

t S

2

k z

i tb itb itb

D

t S b k a b k

Với ϕ tính theo độ, ψ tính theo radian

Vậy lực cắt trung bình Fctb khi phay mặt đầu là:

Trong đó Zemax là số lưỡi cắt lớn nhất nằm trong vùng tiếp xúc:

360

2

max

dao dao

e

Z Z

Với ψ0 là góc tiếp xúc của dao với phôi đo bằng độ

Theo kết quả nghiên cứu [9] thí nghiệm bằng mảnh dao CBN khi gia công vật

liệu 20MnCr5 thì ảnh hưởng của vận tốc cắt V là thấp hơn so với ảnh hưởng của chiều

sâu cắt t; Khi cắt ở vận tốc V = 50 - 250m/ph với chiều sâu cắt t = 0.1 - 0.5 mm thì lực

cắt tăng dần theo chiều sâu cắt t là chủ yếu còn ảnh hưởng của vận tốc V là rất nhỏ như hình 1.8

Hình 1.8 Ảnh hưởng của vận tốc cắt V và chiều sâu cắt t đến lực cắt [9]

Tuy nhiên, ảnh hưởng của lượng chạy dao S tới lực cắt so với vận tốc cắt V là khá lớn, vận tốc cắt càng cao thì lực cắt càng giảm, như hình 1.9 ta thấy khi thay đổi vận tốc cắt khác nhau từ 90 - 150 m/ph thì các thành phần của lực cắt gần như không thay đổi với lượng chạy dao 0.05 - 0.3 mm/vòng

Hình 1.9 Ảnh hưởng của vận tốc V và lượng chạy dao S đến lực cắt [9]

Kết quả nghiên cứu cho thấy, chiều sâu cắt và lượng chạy dao là các thông số ảnh hưởng nhiều nhất đến lực cắt, vận tốc cắt càng cao thì lực cắt lại cảng giảm

1.2.2 Mô hình nghiên cứu mòn và tuổi bền của dụng cụ cắt

Các hiện tượng mòn xuất

.0 1

C C

V C

Với C0, C3, C4, C5 là các hệ số và số mũ phụ thuộc vào các điều kiện gia công cụ thể và được xác định bằng thực nghiệm

Quá trình mòn phụ thuộc chủ yếu vào thời gian cắt τ và tốc độ cắt v hình 1.11

Hình 1.11 Đồ thị mòn theo thời gian [1]

Khi lượng mòn dao hs = [hs] (lượng mòn dao cho phép) thì τ = T (tuổi bền của dao) Người ta cũng có thể biểu diễn tuổi bền T dưới các dạng sau:

T = A5.vA2.SA4.tA6 (1-27) Trong đó A1 ÷ A6 là các hệ số và số mũ phụ thuộc vào các điều kiện gia công cụ thể và được xác định bằng thực nghiệm Khi cắt kim loại ta luôn có:

A1, A3, A5 > 0

A2, A4, A6 < 0

6 4

A > >

Biểu thức (1-25) cho thấy tốc độ cắt có ảnh hưởng lớn nhất tới tuổi bền T như hình 1.12

Hình 1.12 Quan hệ giữa tuổi bền T và vận tốc cắt V [1]

Biểu thức (1-27) phản ánh đầy đủ ảnh hưởng của bước tiến dao và chiều sâu cắt tới tuổi bền của dụng cụ Tuy nhiên số mũ A6 thường rất nhỏ (A6 ≈ 0) do đó tA6

≈ 1 cho nên khi tính toán người ta bỏ qua ảnh hưởng của chiều sâu cắt tới tuổi bền của dao và thường lấy T theo biểu thức (1-26)

Hệ số A3 được biểu diễn như sau:

A3 = A30.A31.A32…A3pp (1-28) Trong đó A3i là các hệ số xét đến ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng cho các điều kiện cắt cụ thể tới tuổi bền T, ở đây đặc biệt chú ý tới ảnh hưởng của cặp vật liệu gia công - vật liệu dụng cụ cắt

A3pp là hệ số đặc trưng cho ảnh hưởng của phương pháp gia công tới tuổi bền T và được xác định bằng thực nghiệm

Biểu thức (1-25) có dạng hàm số mũ và là phương trình tính gần đúng của tuổi bền xác định bằng thực nghiệm Mặt khác từ kết quả xác định bằng thực nghiệm như hình 1.12 ta thấy hệ toạ độ logarit quan hệ giữa tuổi bền T và vận tốc cắt Vc là quan hệ tuyến tính, từ đồ thị ta có:

C LogT =log + log

T C

LogV c =log T + K1log

Hình 1.13 Phạm vi sử dụng của mô hình tuổi bền T = Cv.Vk [1]

Các mô hình (1-29), (1-30) được xác định trong khoảng Tmin < T < Tmax, Các hệ sốCv, CT và sốmũ k tương ứng với mỗi cặp vật liệu gia công, vật liệu dụng cụ cắt có ý nghĩa rất quan trọng trong việc sử dụng mô hình mài mòn khi tiến hành nghiên cứu tối

ưu hoá quá trình cắt gọt

Theo kết quả nghiên cứu [13], M Y Noordin và các đồng nghiệp nghiên cứu với dụng cụ cắt phủ PVD-TiAlN gia công thép không rỉ ở độ cứng 47-48 HRC với kết quả mòn theo thời gian như hình 1.14

Hình 1.14 Quá trình mòn theo thời gian Bảng 1.1 Tuổi bền của dụng cụ cắt [13]

Từ đường giới hạn mòn cho phép hình 1.14, nghiên cứu đã xác định được tuổi bền của dụng cụ cắt trong khoảng 2.5 đến 30.56 phút như bảng 1.1, kết quả trên bảng 1.1 cho thấy vận tốc cắt V và lượng chạy dao S càng nhỏ thì tuổi bền của dụng cụ cắt càng cao và được thể hiện chi tiết hơn trên đồ thị mối quan hệ giữa vận tốc cắt và lượng chạy dao với tuỏi bền của dụng cụ cắt như hình 1.15 và hình 1.16

Hình 1.15 Ảnh hưởng V tới tuổi bền T Hình 1.16 Ảnh hưởng S tới tuổi bền T

Kết quả nghiên cứu còn được tác giả phân tích cơ chế mòn của dụng cụ trên ảnh (SEM) như hình 1.17 và 1.8

Hình 1.17 Mài mòn do khuếch tán [13] Hình 1.18 Mài mòn do chảy dẻo [13]

Khi cắt ở vận tốc cao dưới tác dụng của lực cắt và nhiệt cắt đã gây biến dạng dẻo lớn nên đã xảy ra hiện tượng hoà tan lẫn nhau giữa vật liệu dụng cụ cắt và vật liệu gia công, kết quả là một phần vật liệu dụng cụ bị khuếch tán lẫn nhau trong quá trình cắt, từ đó hình thành các vết nứt tách rồi phá huỷ lưỡi dao [13] như hình 1.19 Đây là

cơ sở khoa học để kiểm nghiệm kết quả của nghiên cứu này

Hình 1.19 Sự hình thành các vết nứt mảnh dao [12]

Mô hình và kết quả nghiên cứu này đã xác định được chế độ cắt tối ưu theo chỉ tiêu về tuổi bền của dụng cụ cắt

1.2.3 Mô hình nghiên cứu nhám bề mặt gia công

Độ nhám bề mặt là một trong các chỉ tiêu quan trọng để đánh giá chất lượng gia công của sản phẩm, chiều cao nhấp nhô Rz và sai lệch profin trung bình cộng Ra của

lớp bề mặt là các thông số đặc trưng chính cho độ nhám bề mặt D.Bajié, và các đồng nghiệp [6] đã quy hoạch thực nghiệm để tìm cực trị với chỉ tiêu tối ưu là nhám bề mặt gia công như sơ đồ hình 1.20

Hình 1.20 Mô hình tối ưu hoá theo chỉ tiêu nhám bề mặt [6]

Với mô hình nghiên cứu này, tác giả đã xây dựng ma trận thí nghiệm và quy hoạch thực nghiệm trên phần mềm Design Expert 6.0 để tìm cực trị và tối ưu hoá Kết quả đo nhám bề mặt Ra được xác định bằng phương pháp phân tích hồi quy (regression analysis - RA) và mạng neural theo Bayesian (Bayesian neural network - BNN) dựa trên phương trình hồi quy toán học: Ra = - 5.947 + 0.08.Vc + 7.934.f + 1.876 ap - 0.0003 Vc2 + 15.801.f2 - 0.111 ap2 - 0.067.Vc.f - 0.006.Vc.ap - 2.859.f.ap (1-33)

Kết quả quy hoạch thực nghiệm trên hình 1.21 thể hiện độ nhám bề mặt khi sử dụng hai phương pháp xác định nhám Ra là (RA) và (BNN) khi thay đổi lượng chạy dao f, chiều sâu cắt ap khi cắt ở vận tốc V = 95m/ph

Hình 1.21 Quan hệ giữa lượng chạy dao và chiều sâu cắt với nhám bề mặt[6]

Kết quả cho thấy ảnh hưởng của chiều sâu cắt ap là rất nhỏ so với ảnh hưởng của lượng chạy dao f tới độ nhám bề mặt Ra Theo phương pháp BNN thì ảnh hưởng này phát triển đều và rõ hơn

Khi cố định lượng chạy dao f = 0.3 mm/răng, trên hình 1.22 thì nhám bề mặt phụ thuộc rất nhiều vào vận tốc và chiều sâu cắt, tuy nhiên theo BNN thì ảnh hưởng của chiều sâu cắt là rất nhỏ hình 1.21(b)

Hình 1.22 Quan hệ giữa vận tốc và chiều sâu cắt với nhám bề mặt [6]

Kết quả của vận tốc cắt cũng gần tương tự khi cố định chiều sâu cắt ap = 2mm như hình 1.23 Quan hệ giữa lượng chạy dao và vận tốc cắt với nhám bề mặt cho thấy

cả vận tốc cắt và lượng chạy dao đều có ảnh hưởng đến nhám bề mặt trong cả hai

trường hợp (RA) và (BNN) tuy nhiên ảnh hưởng của lượng chạy dao lại lớn hơn so với vận tốc cắt, vận tốc cắt càng cao thì nhám bề mặt lại càng giảm

Hình 1.23 Quan hệ giữa lượng chạy dao và vận tốc cắt với nhám bề mặt [6]

Kết quả quy hoạch thực nhiệm và giải phương trình hồi quy (1-33), các tác giả

đã tối ưu hoá độ nhám bề mặt gia công dựa theo (BNN) và tìm được cực trị

Ramin = 0.81μm với Vc = 110(m/ph); f = 0.19(mm/răng); ap = 0.82(mm)

Từ mô hình và kết quả nghiên cứu này ta thấy nghiên cứu đã quy hoạch thực nghiệm, giải bài toán tối ưu hoá và tìm được cực trị với chỉ tiêu là nhám bề mặt gia công theo phân tích hồi quy toán học và mạng neural, Tuy nhiên, nghiên cứu này mới chỉ đề cấp đến quan hệ giữa nhám bề mặt với các thông số công nghệ (V, f, ap) và so sánh các phương pháp xác định nhám bề mặt (RA) và (BNN) mà vẫn còn nhiều thông

số xuất hiện trong quá trình gia công chưa được khảo sát như: Mòn dụng cụ cắt, lực cắt, nhiệt cắt

Từ các mô hình nghiên cứu như đã phân tích và tổng hợp cho thấy: Lực cắt xuất hiện trong quá trình gia công và quá trình mòn dụng cụ cắt là các đại lượng có ảnh hưởng lớn tới quá trình gia công Khi cắt ở vận tốc cao thì ảnh hưởng của lực cắt có xu hướng giảm dần [9] và ảnh hưởng của mòn dụng cụ cắt lại tăng nhanh [13] Đây là cơ

sở khoa học quan trọng để đưa ra những định hướng nghiên cứu và xác định các thông

số công nghệ cần khảo sát nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận văn này

1.3 Các ứng dụng về nghiên cứu chế độ cắt trên các máy CNC

Hiện nay, mặc dù chưa có tài liệu khoa học chính thức nào về tra chế độ cắt cho các máy gia công CNC ở Việt Nam, tuy nhiên nhiều hãng sản xuất dụng cụ cắt lớn và nổi tiếng như: Seco, Sanvick, Misubishi, Nachi đều có tài liệu hướng dẫn và tra chế

độ cắt kèm theo khi bán dụng cụ Đặc biệt, hãng Seco còn thiết kế cả phần mềm tính toán và tra chế độ cắt chuyên dùng (phần mềm secocut) cho người sử dụng dụng cụ cắt

do hãng seco sản xuất, giao diện phần mềm secocut như hình 1.24

Hình 1.24 Giao diện phần mềm Secocut [11]

Trong phần mềm này đã tích hợp rất nhiều loại dụng cụ cắt và vật liệu gia công

theo các tiêu chuẩn khác nhau như hình 1.16, và hình 1.17

Hình 1.25 Thư viện Dụng cụ cắt Hình 1.26 Thư viện các vật liệu gia công

Khi tra chế độ cắt vật liệu SKD61và dụng cụ cắt phủ PVD-TiAlN ta được kết quả như bảng 1.2

Bảng 1.2 Chế độ cắt tra theo phần mềm secocut [11]

Quá trình nghiên cứu, tính toán chế độ cắt và viết phần mềm này, được thực hiện trên công nghệ và dụng cụ cắt của hãng Seco Tra chế độ cắt trên phần mềm này

ta thấy vẫn chưa có lựa chọn chế độ cắt ở các độ cứng khác nhau khi gia công cùng một loại vật liệu

Với mảnh dao phủ PVD-TiAlN (VP15TF) Hãng Mitsubishi cũng nghiên cứu và cung cấp tài liệu tra chế độ cắt cho người dùng như bảng 1.3

Theo bảng chế độ cắt này, người sử dụng chỉ tuỳ thuộc vào độ cứng của vật liệu gia công để chọn chế độ cắt phù hợp theo bảng mà không quan tâm đến loại vật liệu hoặc thành phần hoá học của vật liệu

Bảng 1.3 Chế độ cắt theo hãng Misubishi [5]

Thực tế sản xuất tại một số nhà máy cơ khí và thí nghiệm tại trường Đại học Kỹ thuật công nghiệp cho thấy, có thể gia công cắt gọt ở chế độ cắt khác cho năng suất và chất lượng cao hơn, hoặc chỉ cắt được ở vận tốc thấp hơn các tài liệu trên và tuỳ thuộc vào điều kiện gia công cụ thể Vì vậy, nghiên cứu về chế độ gia công của các hãng sản xuất dụng cụ cắt chỉ mang tính tổng quát nhằm phục vụ cho việc sử dụng dụng cụ cắt do hãng đó cung cấp Tuy nhiên, khi chưa có nhiều nghiên cứu về chế độ cắt cho các máy CNC như hiện nay thì đây vẫn là cơ sở rất tốt để tham khảo chế độ cắt

và xác định các điều kiện biên khi tiến hành các nghiên cứu về chế độ gia công

1.4 Kết luận chương 1

Nghiên cứu tổng quan về tối ưu hoá quá trình gia công và kết quả của một số nghiên cứu như đã phân tích và tổng hợp cho thấy, các nghiên cứu về tối ưu hoá chế độ cắt trên một hệ thống công nghệ cụ thể với các vật liệu và dụng cụ cắt xác định là rất quan trọng và cần thiết, nghiên cứu tổng quan này là cơ sơ khoa học và thực tiễn để

đưa ra những định hướng nghiên cứu "Tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật liệu SKD61 bằng mảnh dao phủ PVD-TiAlN" góp phần nâng cao chất lượng và hiệu quả chế tạo

và gia công vật liệu khuôn mẫu, từ đó nâng cao chất lượng và độ chính xác của sản phẩm

CHƯƠNG 2 TỐI ƯU HOÁ CHẾ ĐỘ CẮT KHI PHAY VẬT LIỆU SKD61

BẰNG MẢNH DAO PHỦ PVD-TiAlN 2.1 Mô hình hoá quá trình cắt khi phay

Tối ưu hoá quá trình gia công cắt gọt là phương pháp xác định chế độ cắt tối ưu thông qua việc xây dựng mối quan hệ toán học giữa hàm mục tiêu kinh tế hoặc kỹ thuật của quá trình gia công với các thông số của chế độ cắt tương ứng với một hệ thống các giới hạn về kỹ thuật, chất lượng và hiệu quả kinh tế của sản phẩm

Như vậy thực chất của việc xác định chế độ cắt tối ưu là giải bài toán tìm cực trị trong đó ít nhất có một điều kiện biên là một bất phương trình

Để nghiên cứu tối ưu hoá chế độ cắt một cách có hệ thống và logic, trên cơ sở nghiên cứu tổng quan, dựa vào kết quả nghiên cứu [1], [3], [6], [7], [9] ta xây dựng mô hình hoá quá trình cắt khi phay như hình 2.1

Hình 2.1 Mô hình tối ưu hoá quá trình cắt khi phay

Từ mô hình trên ta thấy, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quá trình phay như:

Độ cứng vững của hệ thống công nghệ, độ chính xác của máy, vật liệu và chất lượng của phôi gia công, chất lượng và thông số hình học của dụng cụ cắt, chế độ gia công s,

v, t , chúng có ảnh hưởng lớn đến các thông số đầu ra là các chỉ tiêu về kinh tế và kỹ thuật như: Năng suất, chất lượng và độ chính xác của bề mặt, mòn và tuổi bền của dụng cụ cắt

Thực tế tối ưu hoá chế độ gia công cắt gọt là một bài toán rất phức tạp, các mục tiêu cần tối ưu phụ thuộc vào nhiều thông số của quá trình cắt Vì vậy nội dung của bài toán là xây dựng mối quan hệ giữa hàm mục tiêu và các thông số công nghệ, sau đó khảo sát bài toán tìm cực trị, tìm miền tối ưu và xác định các phương án tối ưu cho quá trình cắt trong những điều kiện khác nhau Từ kết quả tối ưu hoá ta có thể xây dựng được mô hình và giải bài toán tối ưu theo các chỉ tiêu về kinh tế và kỹ thuật

2.2 Những định hướng khi nghiên cứu tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật liệu SKD61 bằng mảnh dao phủ PVD-TiAlN

Trên cơ sở nghiên cứu tổng quan những mô hình nghiên cứu về chế độ gia công cắt gọt (chương1) và dựa vào điều kiện thiết bị thí nghiệm hiện có tại Việt Nam đề tài xây dựng những điều kiện và nhiệm vụ nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật liệu SKD61 bằng mảnh dao phủ PVD-TiAlN theo những định hướng sau:

- Xây dựng mô hình hoá quá trình nghiên cứu và thực nghiệm nhằm đưa ra mô hình tổng quát quá trình nghiên cứu

- Phân tích những nghiên cứu cơ bản về chế độ cắt vật liệu SKD61 của một số hãng sản xuất dụng cụ và thực nghiệm sơ bộ để xác định khoảng chế độ cắt nghiên cứu

- Thiết kế, chế tạo hệ thống thực nghiệm: Hệ thống đo mòn dụng cụ cắt, hệ thống

đo độ chính xác gia công, đo độ nhám bề mặt…

- Xác định ma trận thí nghiệm và xây dựng mô hình quy hoach thực nghiệm, từ

đó thiết lập chương trình quy hoạch để tìm điểm cực trị và miền tối ưu hoá quá trình gia công

- Các thông số được quan tâm tối ưu là vận tốc cắt V(m/ph), lượng chạy dao S(mm/vòng) và chiều sâu cắt t(mm), các thông số này được lựa chọn tối ưu dựa vào điều kiện gia công cụ thể

- Các hàm mục tiêu tối ưu là: Năng suất cắt, mòn và tuổi bền dụng cụ, độ nhám

- Kết quả quy hoạch thực nghiệm được phân tích khách quan bằng cách nghiên cứu và khảo sát cơ chế mòn của dụng cụ cắt TiAlN thông qua ảnh SEM chụp trên kính hiển vi điện tử

- Từ kết quả khảo sát tối ứu hoá, ta xác định được điểm cực trị và miền tối ưu cho từng thông số Từ đó đưa ra những kết luận và hướng dẫn cụ thể nhằm ứng dụng vào thực tế sản xuất cho quá trình phay vật liệu SKD61 trên các máy CNC

2.3 Mô hình hoá toán học tối ưu hoá quá trình cắt khi phay

Để thực hiện tối ưu hoá quá trình gia công và tìm cực trị, ta cần phải mô hình hoá toán học các hàm mục tiêu

Các hàm mục tiêu ở dạng tổng quát như sau: Y = f(s,v,t)

Trong đó Y là chỉ tiêu tối ưu hoá (thông số đầu ra), có thể là lực cắt, chất lượng

bề mặt (độ nhám bề mặt, độ sóng bề mặt, độ chính xác gia công), mòn và tuổi bền dụng cụ cắt… Các thông số S, V, t là các đại lượng nghiên cứu (lượng chạy dao, vận

tốc cắt và chiều sâu cắt khi phay) Các hàm mục tiêu được xây dựng trên cơ sở quá trình nghiên cứu thực nghiệm

Để phản ánh khách quan quá trình nghiên cứu ta cần khảo sát nhiều thông số ảnh hưởng tới quá trình gia công, khi đó vấn đề cần giải quyết sẽ triệt để và toàn diện hơn Tuy nhiên, về mặt toán học thì quá trình nghiên cứu đó sẽ càng phức tạp và khó

áp dụng vào thực tế sản xuất, nhưng nếu bỏ qua nhiều thông số ảnh hưởng thì mô hình

và kết quả nghiên cứu lại kém chính xác Do vậy, khi chọn hàm mục tiêu tối ưu hoá quá trình cắt ta cần giới hạn bài toán phù hợp với điều kiện gia công cụ thể, các giới hạn này là các điều kiện biên của hàm mục tiêu

Từ cơ sở của nghiên cứu tổng quan và những định hướng quá trình nghiên cứu

như trên, đề tài "nghiên cứu tối ưu hoá chế độ cắt khi phay vật liệu SKD61 bằng mảnh dao TiAlN" thực hiện trên hệ thống công nghệ cụ thể nhằm giải quyết đạt mục

đích về nâng cao năng suất, chất lượng bề mặt đồng thời giảm mòn và tăng tuổi bền của dụng cụ cắt Vì vậy cần nghiên cứu và khảo sát các hàm mục tiêu cụ thể như sau:

- Năng suất cắt : Q = f(s,v,t) → QMax

- Mòn dụng cụ cắt : hs = f(s,v,t) → hsMin

- Độ nhám bề mặt : Ra/Rz = f(s,v,t) → RaMin/RzMin

Mục tiêu của nghiên cứu tối ứu hoá chế độ gia công là cho năng suất cắt cao và chất lượng bề mặt tốt Vì vậy, việc khảo sát nhiều đại lượng như lực cắt, nhiệt cắt, rung động, mòn dụng cụ cắt, độ chính xác gia công… sẽ phản ánh đầy đủ và khách quan quá trình nghiên cứu khi phay

Trong phần tổng quan của đề tài đã tổng hợp một số công trình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài, ta thấy có nhiều thông số ảnh hưởng đến quá trình gia công như: Thông số hình học dụng cụ, vật liệu dụng cụ cắt, các thông số chế độ cắt và phương pháp bôi trơn làm mát… Trong nội dung nghiên cứu của đề tài ta cố định một

số thông số đầu vào như vật liệu gia công, dụng cụ cắt, phương pháp làm mát Các

thông số được quan tâm và khảo sát là: Vận tốc cắt, lượng chạy dao, và chiều sâu cắt vì đây là các thông số có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả nghiên cứu

2.4 Kết luận chương 2

Trên cơ sở nghiên cứu tổng quan, đề tài đã xây dựng được mô hình tối ưu hoá quá trình cắt khi phay và đưa ra những định hướng nghiên cứu nhằm đạt mục tiêu của

đề tài Từ đó, đã xây dựng được mô hình hoá toán học các hàm mục tiêu tối ưu về kinh

tế và kỹ thuật là: Năng suất cao nhất, mòn dụng cụ cắt và nhám bề mặt gia công nhỏ nhất

CHƯƠNG 3 HỆ THỐNG CÔNG NGHỆ VÀ QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM

3.1 Mô hình quy hoạch thực nghiệm:

Quy hoạch thực nghiệm là cơ sở phương pháp luận của nghiên cứu thực nghiệm hiện đại [2], đây là phương pháp nghiên cứu mới, trong đó công cụ toán học giữ vai trò tích cực, mà nền của lý thuyết quy hoạch thực nghiệm là toán học xác suất thống kê với hai lĩnh vực quan trọng là phân tích phương sai và phân tích hồi quy

3.1.1 Sơ đồ sử lý kết quả thí nghiệm:

Để đánh giá kết quả đo chính xác cần xác định các đặc trưng quan trọng nhất

Đó là giá trị trung bình xtb, độ lệch quân phương σ, hệ số biến sai Cv, sai lệch tuyệt đối

Stđ , độ không đều H và khoảng tin cậy Δx

tb i

n

x x

hst là hệ số phân bố Student, phụ thuộc vào sác xuất đáng tin cậy Pdt,số lượng phép đo n

và được xác định theo bảng (khi n > 20 thì tra bảng hệ số phân bố chuẩn hch)

Như vậy, kết quả đo xth nằm trong khoảng: xtb - Δx < xth < xtb - Δx (3- 7)

Quá trình tính toán các kết quả đo có thể thực hiện bằng tay hoặc thực hiện trên máy tính, thể hiện trên sơ đồ khối (hình 3.1) Chương trình được viết bằng ngôn ngữ Matlab