Nghiên cứu, thiết kế, tối ưu hóa và chế tạo bộ định vị 01 bậc tự do sử dụng cơ cấu mềm định hướng ứng dụng cho hệ thống định vị kiểm tra độ cứng vật liệu

Tính mới và sáng tạo: i Thiết kế mới kết cấu bộ định vị mềm 01 bậc tự do ii Một giải thuật kết hợp mới được đề xuất sử dụng trong tối ưu hóa đa mục tiêu cho các đặc tính chất lượng của

TỔNG QUAN

Tổng quan tình hình nghiên cứu

Thiết bị kiểm tra độ cứng vật liệu được thiết kế để đo độ cứng, mô đun đàn hồi và độ dão

Hệ thống có thể được triển khai để xác định đặc tính của vật liệu hữu cơ, vô cơ, vật liệu cứng và vật liệu mềm Đo độ cứng có thể thực hiện trong vòng chưa đầy 3 phút mà không cần chờ ổn định nhiệt, nhờ kỹ thuật tham chiếu bề mặt giúp quá trình đo nhanh và ổn định Do đó, một quá trình định vị phải có độ chính xác cao để xác định đúng đặc tính của vật liệu Vật liệu có thể được kiểm tra ở nhiều loại, từ mô và tế bào sinh học đến vật liệu nano bán dẫn, quang học, khoa học vật liệu, cơ học sinh học, hệ thống cơ điện tử và điện tử Các tài liệu tham khảo liên quan bao gồm Hu et al 2013; O'Brien et al 2005; Nohava et al 2009.

Trong quá trình kiểm tra độ cứng vật liệu, nhiều kính hiển vi được dùng để ghi lại hình ảnh mẫu trước và sau thử nghiệm nhằm mô tả đường cong dịch chuyển theo tải khi mẫu được đưa vào dưới kính, và để có chất lượng hình ảnh tốt cần một bộ định vị chính xác, vì vậy định vị là một cơ cấu quan trọng của hệ thống kiểm tra độ cứng Tuy nhiên, khi thương mại hóa, toàn bộ hệ thống khó đạt được độ chính xác vị trí cao do sử dụng động cơ servo, vít bi và khớp cứng, dẫn tới những bất lợi như ma sát và mài mòn Để khắc phục nhược điểm của công nghệ truyền thống, một bộ định vị bằng cơ cấu mềm được đề xuất nhằm cải thiện độ phân giải hệ thống nhờ các ưu điểm nổi bật như không hao mòn, ma sát tự do, cấu trúc nguyên khối, trọng lượng nhẹ, chi phí thấp, không cần bôi trơn, độ chính xác cao và kích thước nhỏ gọn (Xu et al 2014; Lu et al 2014; Lai et al 2017; Polit et al 2011; Song et al 2010; Dao et al 2017; Fung et al 2009) Giống như các ứng dụng khác, hệ thống kiểm tra độ cứng vật liệu đòi hỏi một hành trình làm việc lớn với hệ số an toàn cao để thực hiện các nhiệm vụ định vị khác nhau.

Trong vài năm gần đây, liên quan đến một chuyến công tác nghiên cứu lớn, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện, tập trung vào việc sử dụng các bộ khuếch đại khác nhau (Ling et al., 2016) Một hệ thống định vị lớn với các bộ khuếch đại đã được thiết kế (Dao et al., 2017) Yong và cộng sự (2009) đã phát triển các cần khuếch đại cho định vị ở tỉ lệ nano nhanh Kang và cộng sự (2005) đề xuất cơ cấu khuếch đại chuyển vị tích hợp các cơ cấu song song, sử dụng cơ cấu mềm Kim et al (2012) sử dụng bộ khuếch đại dịch chuyển kép cho hệ thống định vị ba bậc Xu et al (2011) trình bày tối ưu hóa của một cơ cấu khuếch đại cầu tích hợp Zhu và cộng sự (2018) thiết kế một bộ khuếch đại kết hợp cơ cấu Scott–Russell và cơ cấu nửa cầu cho giai đoạn định vị nano hai bậc tự do.

Không giống với các nghiên cứu trước đây, bộ định vị được lấy cảm hứng từ sự linh hoạt cao trong chuyển động của bọ cánh cứng, nhằm đạt được chuyển động với hành trình nhỏ Sau đó, một bộ khuếch đại dịch chuyển đa cần đối xứng được tích hợp bên trong bộ định vị để tạo ra một hành trình làm việc lớn Tuy nhiên, việc đạt được một sự dịch chuyển lớn đồng thời đảm bảo độ bền là một thách thức trong quá trình thiết kế Như đã biết, hai yêu cầu chất lượng thường xung đột với nhau, do đó cần giải pháp tối ưu hóa đa mục tiêu để cân bằng giữa hiệu suất và độ bền.

PGST.TS Lê Hiếu Giang, TS Đào Thanh Phong, ThS Đặng Minh Phụng 2

Trong lĩnh vực tối ưu hóa đa mục tiêu, nhiều công trình đã kết hợp các phương pháp mô phỏng và tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất bộ định vị XY mềm Huang và cộng sự năm 2016 tối ưu hóa bộ định vị XY mềm bằng cách sử dụng phân tích phần tử hữu hạn (FEA) và phương pháp đáp ứng bề mặt (RSM) Xiao và cộng sự năm 2011 tối ưu hóa độ cứng, trình tự làm việc và hệ số an toàn bằng thuật toán di truyền kết hợp với mạng chức năng cơ sở bán kính Gần đây, Dao và cộng sự năm 2017 đã phát triển một thuật toán tìm kiếm lai Taguchi-Cuckoo nhằm tối ưu đồng thời các đáp ứng chất lượng cho bộ định vị dựa trên khớp mềm Một cách tiếp cận kết hợp giữa phân tích quan hệ xám, Taguchi, RSM và phép đo entropy đã được Huang và cộng sự thực hiện năm 2016 RSM được tích hợp với nhiều kỹ thuật tối ưu hóa khác nhằm nâng cao hiệu quả thiết kế.

GA (Álvarez et al 2009, Bahloul et al 2013), ANFIS và Jaya (Suraj et al 2016), GA và tối ưu hóa đàn kiến (Zukhri et al 2013)

Vào năm 2019, Ling và cộng sự đề xuất một phương pháp tối ưu hóa dựa trên động học cho cơ cấu định vị nguyên khối 2 bậc sử dụng cơ cấu mềm Thông thường, các thuật toán tối ưu hóa dựa trên dân số yêu cầu tham số ban đầu có thể điều chỉnh, trong khi tối ưu hóa dựa trên dạy học (TLBO) có thể tối ưu hóa nhanh đa mục tiêu với ít tham số hơn, vì vậy TLBO được đề xuất để thực hiện tối ưu hóa đa mục tiêu cho bộ định vị đề xuất Trước khi triển khai lập trình TLBO, cần thiết lập tốt các phương trình toán học hoặc mô hình thay thế cho cả chuyển vị và hệ số an toàn, vì bộ định vị mềm là một kỹ thuật cơ khí phi truyền thống nên các mô hình toán học rất phức tạp; nếu các phương trình này sai, các giải pháp tối ưu hóa sẽ không đúng Đối với một bộ định vị mềm thực sự, mối quan hệ giữa các biến thiết kế và đáp ứng chất lượng rất khó xác định một cách chính xác, dẫn tới những giải pháp tối ưu hóa không chính xác Như đã biết, RSM được coi là mô hình thay thế có thể xấp xỉ mô hình hồi quy nhưng độ chính xác dự đoán của RSM phụ thuộc rất nhiều vào các hệ số xác định Để khắc phục hạn chế này, trí tuệ nhân tạo đã được phát triển cho các lĩnh vực khác nhau, trong đó hệ thống suy luận mờ dựa mạng thần kinh thích nghi (ANFIS) được xem là một trong những ứng dụng hiệu quả nhất và được coi là một hộp đen hiệu quả thông qua việc tích hợp logic mờ và mạng lưới thần kinh.

Vì vậy, ANFIS được ứng dụng rộng rãi cho bộ định vị đề xuất Dù ANFIS vẫn hữu ích cho nhiều bài toán khác nhau, cấu trúc cơ bản của ANFIS phụ thuộc vào bốn tham số có thể kiểm soát chính: (1) số lượng hàm thành viên đầu vào (MF) của hệ mờ, (2) loại MF đầu vào, (3) phương pháp đào tạo như lai hay backpropagation, và (4) loại MF đầu ra Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu trước đây xem các tham số này như mặc định và không xem xét xác định các tham số phù hợp cho cấu trúc ANFIS với một vấn đề cụ thể Để xác định tham số thích hợp cho ANFIS, phương pháp Taguchi được sử dụng để tối ưu sai số bình phương tối thiểu (MSE), một chỉ số đặc trưng của ANFIS.

Dựa trên các tham số tối ưu hóa của ANFIS, một mô hình thay thế được thiết lập tốt cho bộ định vị Trong tối ưu hóa đa mục tiêu, hệ số trọng số (WF) cho mỗi đáp ứng là khác nhau và thường được xác định dựa trên kinh nghiệm hoặc nhu cầu của khách hàng Khác với các nghiên cứu trước đây, WF có thể xác định chính xác mức độ ưu tiên của từng đáp ứng, từ đó cải thiện hiệu quả tổng thể của hệ thống.

PGST.TS Lê Hiếu Giang, TS Đào Thanh Phong, ThS Đặng Minh Phụng 3 xác thông qua việc thiết lập tập hợp các phương trình thống kê vì WF phụ thuộc vào độ nhạy của các biến thiết kế đối với các đáp ứng

Nghiên cứu nhằm phát triển một phương pháp tiếp cận tích hợp cho thiết kế tối ưu hóa đa tiêu chí của bộ định vị dựa trên biên dạng chân bọ cánh cứng Một cơ cấu chuyển vị đa cần đối xứng được thiết kế để khuếch đại hành trình làm việc và độ nhạy của các biến thiết kế được phân tích Nguyên tắc tối ưu hóa được triển khai qua các giai đoạn sau: dữ liệu số được thu thập bằng cách tích hợp FEA và RSM; trọng số các biến được tính toán chính xác dựa trên các phương trình thống kê; các tham số điều khiển phù hợp cho cấu trúc ANFIS được tối ưu hóa bằng thuật toán TM; sau khi cải thiện cấu trúc ANFIS, các mối quan hệ giữa các biến thiết kế và mục tiêu chất lượng được liên kết và cải tiến bởi mô hình ANFIS; cuối cùng, thuật toán TLBO được sử dụng để giải quyết tối ưu hóa đa mục tiêu Một nguyên mẫu đã được chế tạo và thử nghiệm để xác nhận các kết quả dự đoán.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Cơ cấu mềm và phạm vi ứng dụng

Hiện nay, nhờ những ưu điểm nổi bật của cơ cấu mềm, chúng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y học, MEMS và robot, đồng thời cải thiện thiết kế và hiệu suất của các thiết bị Trong đời sống hàng ngày, có một số lượng lớn thiết bị phổ biến dựa trên cơ cấu mềm nhờ tính linh hoạt và khả năng thích nghi với nhiều môi trường, như được minh họa trong Hình 2.1.

Hình 2.1 Các thiết bị sử dụng cơ cấu mềm phổ biến: kẹp giấy, chốt ba lô, dụng cụ uốn lông mi và kéo cắt móng tay [41] b Trong y học: cơ cấu mềm vì cấu trúc nguyên khối, không bị mài mòn, không ma sát và không bôi trơn Nó phù hợp với môi trường bên trong cơ thể Do đó, các cơ cấu mềm đã được nghiên cứu để sử dụng trong lĩnh vực y tế, như được mô tả trong Hình 2.2

Hình 2.2 Các ứng dụng của các cơ cấu mềm trong y học: (a) Nguyên mẫu của dụng cụ kẹp sử dụng cơ cấu mềm [42], (b) Thiết bị phục hồi chức năng mắt cá chân [43] Ngoài ra, các cơ cấu mềm đã được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp robot sinh học, như trong Hình 2.3, và áp dụng hệ thống mắt cá chân 02 bậc tự do sử dụng cơ cấu mềm được lấy cảm hứng từ ứng xử cơ sinh học cho robot hình người, như được chỉ ra trong Hình 2.4

Hình 2.3 Bàn tay robot dựa trên cơ cấu mềm [44]

Hình 2.4 Hệ thống chân-mắt cá chân 2- bậc tự do dựa trên cơ cấu mềm [45] c Hệ thống vi cơ điện tử (MEMS):

MEMS là một công nghệ tích hợp được dùng để chế tạo các thiết bị hoặc hệ thống tích hợp các thành phần điện và cơ khí Các thành phần MEMS có thể được chế tạo bằng các kỹ thuật xử lý hàng loạt mạch tích hợp (IC), với kích thước từ vài micromet đến milimet Nhờ kích thước nhỏ, cơ cấu mềm là lựa chọn phù hợp cho nhiều ứng dụng MEMS Hình 2.5 minh họa một thiết bị MEMS dựa trên cơ cấu mềm.

Hình 2.5 Các ứng dụng của các cơ cấu mềm trong MEMS [46]: Công tắc MEMS kích hoạt bằng nhiệt độ

PGST.TS Lê Hiếu Giang, TS Đào Thanh Phong, ThS Đặng Minh Phụng 5 d Các bộ định vị mềm

Hơn nữa, các cơ cấu mềm đã được sử dụng rộng rãi trong các bộ định vị micro-/nano, như được minh họa trong Hình 2.6

Hình 2.6 Bộ định vị XY sử dụng cơ cấu mềm [47].

Khớp mềm

Khớp mềm là chi tiết cơ khí quan trọng nhất trong lĩnh vực cơ chế tuân thủ, cho phép quay tương đối giữa các phần tử cứng dựa trên khả năng uốn của nó thay vì dùng khớp quay truyền thống Nhờ đặc tính uốn cong và đàn hồi, khớp mềm cho phép phân bổ lực tác động một cách mềm mại và giảm ma sát, từ đó nâng cao độ tin cậy và phạm vi làm việc của cơ chế Trong những năm gần đây, nhiều loại khớp mềm linh hoạt đã được nghiên cứu và cải tiến về thiết kế và vật liệu Paro et al [49] đề xuất các công thức tính mềm và các phương trình kỹ thuật để ước lượng cho khớp mềm đối xứng tròn và đối xứng tròn phải, được công bố vào năm 1965.

Dựa trên kết quả nghiên cứu của Paros et al và Smith, các khớp mềm hình elip và hình tròn được đề xuất dựa trên sự điều chỉnh kết quả ban đầu của Paros và cộng sự, trong khi Lobontiu và cộng sự đã đưa ra các công thức mềm chính xác để tính toán khớp mềm bo góc đối xứng Các loại khớp mềm khác nhau đã được nghiên cứu trong những năm gần đây, và một giới thiệu ngắn về phân loại khớp mềm được thể hiện dựa trên nguyên tắc chức năng và cấu hình hình học liên quan Ngoài ra, Lobontiu et al đề xuất một cách tiếp cận để tính toán và thiết kế một khớp mềm bằng cách tính toán góc quay, độ chính xác quay và độ phân tán ứng suất Nói chung, khớp mềm có thể được chia thành hai lớp: khớp mềm đơn giản và khớp mềm phức tạp, như được minh họa trong hình 2.7 Để biết chi tiết, khớp mềm trục đơn có tiết diện hình chữ nhật với chiều rộng cố định và chiều cao thay đổi.

Khớp mềm có thể được phân loại dựa trên hình dạng mặt cắt ngang của chúng, nổi bật với khớp mềm kiểu notch và các khớp mềm phức tạp Khớp mềm kiểu notch đã được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống chính xác ở quy mô macro, micro và nano Các dạng khớp mềm notch bao gồm khớp mềm hình tròn, khớp mềm bo cong góc, khớp mềm hình chữ V, khớp mềm hình elip, khớp mềm hình parabolic và khớp mềm hình hyperbol.

Hình 2.7 Các loại chính của khớp mềm

(a) Khớp hình tròn (b) Khớp lá bo góc (c) Khớp hình elip

(d) Khớp hình chữ V (e) Khớp hình Hyperbol (f) Khớp hình parabolic

Hình 2.8 Khớp mềm kiểu notch

(a) Khớp mềm dải chéo, (b) Khớp mềm kiểu bánh xe, (c) Khớp mềm dạng lá, (d) Khớp mềm Hyperbol

Hình 2.9 Khớp mềm phức tạp Mỗi loại khớp mềm có phạm vi sử dụng riêng, tùy thuộc vào cấu trúc và phạm vi hoạt động của nó Ngày nay, khớp mềm, đặc biệt là khớp mềm kiểu notch được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong các bộ định vị và hệ thống MEMS.

Bộ truyền động

Thiết bị truyền động áp điện (PEA) là một loại thiết bị dựa trên hiệu ứng áp điện ngược của tinh thể ion Khi một trường điện ngoài được áp dụng, vật liệu áp điện sẽ kéo dài hoặc co lại, tạo ra biến dạng cơ học và từ đó điều chỉnh điện trường bên trong để đối phó với sự thay đổi Quá trình này cho phép chuyển đổi tín hiệu điện thành động cơ học với độ chính xác cao, được ứng dụng trong các hệ thống điều khiển vị trí và lực.

Hình 2.9 trình bày hiệu ứng áp điện ngược của một lớp vật liệu áp điện và cho thấy hai hình thức của PEA là ngăn xếp và phim Hiện nay, PEA dựa trên ngăn xếp được sử dụng chủ yếu cho truyền động vì cấu trúc ghép nhiều lớp vật liệu áp điện cho phép lực đầu ra lớn và hành trình tương đối dài Bên cạnh đó, tính dễ sử dụng của PEA khiến nó trở thành thiết bị truyền động phổ biến nhất trong định vị micro-/nano.

Hình 2.9 Bộ truyền động áp điện (PEA)

THIẾT KẾ VÀ PHÂN TÍCH TĨNH BỘ ĐỊNH VỊ

Bộ định vị mềm

Lấy cảm hứng từ sự linh hoạt di chuyển của bọ cánh cứng, một bộ định vị mới (CPP) được thiết kế để đạt được chuyển động tuyến tính đồng thời giảm chuyển động theo, như mô tả tại Hình 3.1(a) và (b) Do cơ thể và chân bọ cánh cứng nằm ở gần cùng một mặt phẳng và độ linh hoạt của chân rất cao, cơ cấu này phù hợp để xây dựng cơ chế chuyển động trong một mặt phẳng Hình 3.1(a) cho thấy hình ảnh của một con bọ cánh cứng thật; dựa trên hình dạng mỗi chân, có thể đề xuất chia một chân thành năm phần, một cấu trúc hình học có thể được bắt chước để phát triển cơ chế sinh ra chuyển động tuyến tính Vì vậy, một mô hình CPP với năm phân đoạn được đề xuất như trong Hình 3.1(b), gồm các liên kết cứng và khớp mềm, với chuyển động dựa trên khớp mềm.

Do đó, các thông số hình học của các khớp mềm đóng góp phần lớn vào các đặc tính của bộ định vị

Hình 3.1 Mô hình bộ định vị lấy cảm hứng từ bọ cánh cứng: (a) Động vật bọ cánh cứng, (b) Bộ định vị mềm

Cơ cấu dựa trên biên dạng bọ cánh cứng đảm bảo chuyển động tuyến tính theo phương dọc và triệt tiêu chuyển động theo phương ngang Các đặc tính tổng thể của bộ định vị được đánh giá dựa trên khả năng dịch chuyển lớn, chuyển động tinh vi và hệ số an toàn cao, phù hợp với yêu cầu về độ chính xác và độ tin cậy trong ứng dụng cơ khí Một chuyển động nhỏ có thể đạt được bằng một thiết kế trực tiếp, nhưng sự dịch chuyển lớn và hệ số an toàn cao đòi hỏi tối ưu hóa đa mục tiêu ở mức độ cao hơn.

Cơ cấu khuếch đại chuyển vị

Theo truyền thống, một cơ cấu cần được sử dụng để khuếch đại giá trị của lực hoặc chuyển vị Cấu trúc của cần bao gồm một thanh hoặc thanh cứng được đặt trên một bản lề cố định hoặc điểm tựa, như được minh họa trong hình 2 (a) Điểm O là một bản lề cố định là tâm xoay của đòn bẩy, điểm A là đầu vào và điểm B là vị trí đầu ra Nguyên lý hoạt động của cơ cấu cần được minh họa như sau: khi xác định vị trí dịch chuyển dọc  l 1 trên điểm đầu vào A, đòn bẩy sẽ xoay một góc so với trục z Kết quả là, điểm B di chuyển đến B ’ , và sự dịch chuyển đầu ra  l 2có thể đạt được theo hướng dọc (trục y), như được minh họa trong Hình 2 (b) Trước hết, một cơ cấu cần có thể được sử dụng để khuếch đại dịch chuyển đầu ra

Tuy nhiên, cơ cấu này dễ dàng tạo ra chuyển động theo lớn Vì vậy, một cơ cấu hai cần được thiết kế để khuếch đại dịch chuyển đầu ra và đảm bảo chuyển động theo nhỏ dựa trên cấu trúc đối xứng của nó, như trong Hình 3 (b) Ngoài ra, để khuếch đại dịch chuyển đầu ra lớn hơn, bộ khuếch đại dịch chuyển bốn đòn bẩy đã được đề xuất trong bài viết này, như được mô tả trong Hình 3 4

Hình 3.2 Sơ đồ: (a) Nguyên lý hoạt động của cơ cấu đòn bẩy, (b) tỷ lệ khuếch đại

Hình 3.3 Mô hình bộ khuếch đại đòn bẩy: (a) cơ cấu một cần, (b) cơ cấu hai cần

Hình 3.4 Mô hình đề xuất của bộ khuếch đại dịch chuyển bốn cần

Dựa trên sơ đồ nguyên lý (xem hình 2 (b)), tỷ lệ khuếch đại của đòn bẩy có thể đạt được xấp xỉ như:

Phương trình của bộ khuếch đại dịch chuyển đa đòn bẩy được giả định như sau:

2 1 4 3 r T l l l l (2) trong đó r T là tỷ lệ khuếch đại của bộ khuếch đại chuyển vị của bốn cần.

Bộ định vị dựa trên biên dạng của bọ cánh cứng với bộ khuếch đại

Nguyên lý hoạt động của CPP dựa trên biến dạng đàn hồi của khớp mềm, cho phép hấp thụ và phân phối lực tác dụng một cách ổn định để tăng độ chính xác định vị Trong nghiên cứu này, vật liệu Al T73-7075 được chọn làm vật liệu cho bộ định vị do độ bền cao và khả năng chịu tải vượt trội, nhằm tăng cường độ tin cậy và hiệu suất liên kết Sự kết hợp giữa biến dạng đàn hồi của khớp mềm và đặc tính của vật liệu Al T73-7075 cho phép CPP tối ưu hóa cơ cấu định vị với độ chính xác cao và tuổi thọ dài Do đó, thiết kế CPP tập trung vào tận dụng đặc tính cơ học của vật liệu và tính mềm dẻo của khớp mềm để cải thiện hiệu suất làm việc của hệ thống.

Các tham số vật liệu của bộ định vị được cho như sau: mô-đun đàn hồi E = 71.700 MPa, tỉ trọng ρ = 2.810 kg/m³ và hệ số Poisson ν = 0,33 Đặc điểm kỹ thuật của bộ định vị được giả định với độ dịch chuyển đầu vào là 0,13 mm, như đã nêu trong Bảng 1 Nhìn vào Hình 5, hệ thống bao gồm hai yếu tố chính: (i) mười hai lỗ cố định để định vị bộ định vị trên bàn chống rung nhằm kiểm tra đặc tính của nó, (ii) một vít tịnh tiến (vít định vị) được dùng để tạo ra sự dịch chuyển đầu vào cho bộ định vị bằng cách kết nối trực tiếp với cơ cấu dựa trên biên dạng giống bọ cánh cứng.

Kích thước tổng thể của mô hình là khoảng 230 mm × 222 mm × 6 mm Các tham số hình học của bộ định vị được trình bày trong Bảng 1 Theo các đặc tính tĩnh tối ưu cho hệ thống định vị, bộ định vị được đề xuất nhằm đồng thời đạt được mức dịch chuyển lớn và hệ số an toàn cao.

Trên cơ sở miền thiết kế và khả năng của phương pháp gia công cắt dây, các thông số thiết kế ban đầu của cấu trúc được đề xuất nhằm đảm bảo độ dịch chuyển đầu ra cao và khả năng chế tạo bằng phương pháp gia công cắt dây Trong nghiên cứu này, các tham số hình học như chiều dài, chiều rộng và bán kính của khớp mềm ảnh hưởng đến chuyển động tuyến tính của cấu trúc; tuy nhiên, so với các tham số hình học khác của cơ cấu chân bọ cánh cứng, độ dày của khớp mềm là tác động đáng kể nhất đối với chuyển động tuyến tính và đầu ra dịch chuyển theo lý thuyết Euler-Bernoulli và lý thuyết về cơ cấu mềm Vì vậy, nghiên cứu xem xét độ dày của khớp mềm như một tham số thiết kế chính để thiết lập các biến thiết kế và bỏ qua các tham số hình học khác.

(b) Hình 3.5 Mô hình: (a) bộ định vị dựa trên biên dạng bọ cánh cứng, (b) tham số thiết kế

Bảng 1 Các thông số vật liệu và cấu trúc của bộ định vị Density Poison’s ratio Young’s modulus Yield’s strength

Parameters Value Unit Parameters Value Unit a 6.84 mm h 18≤h≤21 mm b 48≤b≤53 mm t 0.9≤t≤1.1 mm c 8 mm m 102 mm d 30 mm n 230 mm e 76 mm p 222 mm f 6 mm q 70 mm g 5 mm k 0.67≤k≤0.74 mm

Một ứng dụng cơ bản cho hệ thống kiểm tra độ cứng vật liệu

Nguyên lý làm việc của bộ định vị được đề xuất dựa trên biến dạng đàn hồi của vật liệu

Thiết bị tuân thủ định luật Hooke và hoạt động trong giới hạn đàn hồi, đảm bảo độ chính xác của quá trình kiểm tra độ cứng vật liệu Bộ định vị được dùng để xác định và cố định vị trí mẫu vật liệu trong hệ thống kiểm tra, và trước khi di chuyển xuống để thử nghiệm, nó sẽ dịch chuyển tuyến tính theo hướng ngang để xác định vị trí mẫu so với vị trí tham chiếu ban đầu Đồng thời, một loạt kính hiển vi được sử dụng để chụp ảnh và giám sát các đặc điểm ban đầu của mẫu Sau đó, đầu kiểm tra độ cứng được đưa vào ở một độ sâu nhất định để tiến hành thử nghiệm Tiếp theo, bộ định vị quay trở lại vị trí tham chiếu để chuẩn bị cho lần thử nghiệm tiếp theo Một ứng dụng cơ bản cho thiết bị kiểm tra độ cứng được đề xuất trong Hình 6.

Hình 3.6 Thiết bị dự kiến ứng dụng kiểm tra độ cứng vật liệu

Phân tích các đặc tính ban đầu và sai số chuyển động theo

Trong phần này, mô hình 3D của bộ định vị được thiết kế bằng Inventor Professional 2018 và sau đó được mô phỏng thông qua phân tích phần tử hữu hạn (FEA) trên ANSYS 18.2 Quá trình mô phỏng nhằm dự báo dịch chuyển đầu ra theo trục y, từ đó đánh giá khả năng chịu tải và hiệu suất làm việc của bộ định vị dưới các điều kiện làm việc khác nhau.

Bài viết trình bày về phân tích hệ thống định vị PGST.TS Lê Hiếu Giang, TS Đào Thanh Phong và ThS Đặng Minh Phụng 12 cùng với hệ số an toàn bộ định vị Để thực hiện phân tích, phương pháp chia lưới tự động được áp dụng và sau đó các khớp mềm được tinh chỉnh nhằm nâng cao độ chính xác phân tích, như được minh họa ở Hình 3.7 Các điều kiện biên được đề xuất gồm việc cố định bộ định vị tại các lỗ Sau khi thiết kế một bộ định vị phát thảo, độ dịch chuyển đầu ra của mô hình được nghiên cứu bằng cách thay đổi độ dịch chuyển đầu vào của vít dịch từ 190 μm đến 220 μm để kiểm tra giới hạn phá hủy tĩnh và giới hạn chuyển vị đầu vào tối đa cho giai đoạn định vị ban đầu. -**Support Pollinations.AI:** -🌸 **Ad** 🌸Powered by Pollinations.AI free text APIs [Support our mission](https://pollinations.ai/redirect/kofi) to keep AI accessible for everyone.

Hình 3.7 mô tả sơ đồ tạo lưới cho bộ định vị, cung cấp nền tảng cho việc đánh giá giới hạn phá hủy biến dạng dẻo và xác định phạm vi dịch chuyển đầu vào của bộ định vị đề xuất Trong quá trình thử nghiệm, độ dịch chuyển đầu vào từ quá trình tịnh tiến được điều chỉnh từ 190 mm đến một giá trị cao hơn nhằm xác định ngưỡng chịu lực và phạm vi làm việc của bộ định vị, từ đó tối ưu hóa thiết kế và hiệu suất hoạt động.

Trong thí nghiệm được ghi lại, sự dịch chuyển đầu ra tương ứng là 3,8193 mm so với độ dịch chuyển đầu vào là 220 mm Kết quả từ Bảng 2 cho thấy độ dịch chuyển đầu ra này đi kèm với hệ số an toàn nhỏ hơn 1 và ứng suất kết quả khoảng 503,13 MPa, vượt quá giới hạn hoặc ứng suất cho phép của vật liệu (503 MPa) Vì vậy, bộ định vị có thể dẫn đến phá hủy do biến dạng dẻo.

Do đú, chuyển vị đầu vào tối đa phải nhỏ hơn 220 àm Trong khi đú, khi độ dịch chuyển đầu vào là 190 àm, ứng suất thu được xấp xỉ 434,52 MPa, thấp hơn ứng suất cho phộp của vật liệu Hệ số an toàn là khoảng 1,15 Trong nghiên cứu này, hệ số an toàn trên 1,5 được mong muốn để đảm bảo cuộc sống làm việc tốt cho bộ định vị Kết quả là, sự dịch chuyển đầu vào đó được đề xuất trong phạm vi từ 10 àm đến 180 àm Bằng cỏch thay đổi độ dịch chuyển đầu vào từ 10 àm đến 180 àm, độ dịch chuyển đầu ra theo hướng X và Y và sai số chuyển động theo được tính bằng Eq (3) Như được đưa ra trong Bảng 3, sai số chuyển động theo là tương đối nhỏ

Kết quả cũng cho thấy ứng suất tương đương là 297,31 MPa, hệ số an toàn là 1,6969, tỷ lệ khuếch đại (AR) là 17.3608 Tuy nhiên, tất cả các kết quả không đáp ứng yêu cầu đề xuất (AR là hơn 18) Do đó, một quá trình tối ưu hóa sẽ được tiến hành sau

Bảng 2 Chuyển vị đầu ra Chuyển vị đầu vào (mm)

Chuyển vị đầu vào (mm)

Hệ số an toàn Ứng suất tương đương (MPa)

Khi bộ định vị di chuyển dọc theo trục y, đồng thời có một phần chuyển động dọc theo trục x nên sinh ra sai số chuyển động theo trục x Sai số này được gọi là sai số chuyển động theo và các phân tích tương tự cho kết quả mô phỏng cho thấy sai số chuyển động theo trục x rất nhỏ, chỉ khoảng 0,01515% (nhỏ hơn 1%), như được minh họa ở Bảng 3 Có thể kết luận rằng sai số chuyển động theo không ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của dịch chuyển đầu ra và bộ định vị đề xuất đạt được một chuyển động tuyến tính tốt Sai số chuyển động theo được xác định theo công thức (3), thể hiện dưới dạng phần trăm.

Trong đó e là sai số chuyển động theo, x và y lần lượt là các chuyển vị đầu ra dọc theo trục x và trục y

Bảng 3 Kết quả chuyển vị đầu ra và sai số chuyển động theo Chuyển vị đầu vào

Chuyển vị đầu ra theo phương y (mm)

Chuyển vị đầu ra theo phương x (mm)

Sai số chuyển động theo (%)

PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU

Tuyên bố vấn đề tối ưu hóa

Vì bộ định vị được thiết kế theo biến dạng đàn hồi của khớp mềm nên nó bị ảnh hưởng đáng kể bởi kích thước hình học của khớp mềm, được xác định từ chiều dài của cần đầu tiên, khoảng cách giữa hai cần và độ dày của khớp mềm Để nâng cao chất lượng đáp ứng của bộ định vị, các tham số hình học chủ chốt cần được tối ưu hóa thông qua thiết kế tối ưu Các mục tiêu thiết kế bao gồm: chuyển động nhỏ để tăng độ chính xác trong chuyển động tuyến tính; dịch chuyển đầu ra lớn để mở rộng khả năng định vị và kiểm tra các đặc tính của vật liệu mẫu; hệ số an toàn cao để đảm bảo tuổi thọ của bộ định vị.

Sai số chuyển động nhỏ có thể đạt được nhờ thiết kế cấu trúc tối ưu, như được trình bày trong Phần 3 Tuy nhiên, dịch chuyển và hệ số an toàn lại khó có thể đồng thời đáp ứng qua quy trình thiết kế thông thường, nên cần được tăng cường thông qua tối ưu hóa bổ sung Vì hệ số an toàn thường xung đột với dịch chuyển đầu ra, việc cân bằng hai mục tiêu này đòi hỏi một phương pháp tiếp cận hiệu quả song song Trong nghiên cứu này, một phương pháp lai mới đã được phát triển để đồng thời giảm sai số chuyển động và nâng cao hệ số an toàn bằng cách tích hợp tối ưu hóa hai yếu tố mấu chốt.

Thông qua một số mô phỏng FEA để kiểm tra các đặc điểm ban đầu, kết quả cho thấy kích thước hình học của khớp mềm đóng góp đáng kể vào hệ số dịch chuyển và độ an toàn của cấu trúc Trong nghiên cứu này, bốn biến thiết kế được xem xét gồm chiều dài của đòn bẩy đầu tiên, khoảng cách giữa hai đòn bẩy và độ dày của bản lề uốn Các vectơ biến thiết kế được mô tả là X = [t, h, b, k]ᵀ Điều kiện giới hạn cho các biến thiết kế được thiết lập dựa trên kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm thiết kế và điều kiện gia công, được thể hiện bằng các giới hạn thiết kế tương ứng cho từng biến.

19 mm  h  22.5 mm, 0.9 mm  t  1.1 mm 0.67 mm  k  0.74 mm

Trong đó t, h, b, k là độ dày của khớp mềm (cơ cấu khuếch đại), khoảng cách giữa hai cần, chiều dài của cần đầu tiên, độ dày của khớp mềm (cơ cấu chân bọ cánh cứng), tương ứng

Các chức năng đa mục tiêu được xem xét gồm hai hàm mục tiêu chính: (i) hàm mục tiêu đầu tiên nhằm tối đa hóa hệ số an toàn để đảm bảo độ bền của bộ định vị, với yêu cầu hệ số an toàn càng cao càng tốt; (ii) hàm mục tiêu thứ hai nhằm tối ưu hóa chuyển vị đầu ra dọc theo trục y, mong muốn càng lớn càng tốt để mở rộng phạm vi hoạt động của hệ thống.

PGST.TS Lê Hiếu Giang, TS Đào Thanh Phong và ThS Đặng Minh Phụng trình bày 16 khả năng di chuyển của nền tảng nhằm kiểm tra các đặc tính của mẫu vật liệu Vấn đề tối ưu hóa được mô tả chi tiết, nhấn mạnh việc tối ưu tham số để nâng cao độ lặp lại và độ chính xác của quá trình phân tích vật liệu Bài viết nêu rõ cách kết hợp động học của nền tảng, hệ thống cảm biến và phần mềm xử lý dữ liệu để đánh giá nhanh chóng và hiệu quả các đặc tính vật liệu, từ đó tạo nền tảng cho tối ưu hóa quy trình nghiên cứu và sản xuất.

Biến thiết kế được xem xét như: X   t h b k , , ,  T

Trong bài toán tối ưu đa mục tiêu, hai đáp ứng được chuyển thành một hàm tiêu chí duy nhất bằng cách ghép chúng với các hệ số trọng số Sau đó, hai hàm mục tiêu được nhân với hệ số trọng số tương ứng và tổng hợp thành một hàm mục tiêu tích hợp, nhằm phản ánh sự đánh đổi giữa các mục tiêu ban đầu Hàm mục tiêu tích hợp này cho phép tối ưu hóa trên một hàm duy nhất và được khai báo như một khung chuẩn cho việc xử lý tối ưu đa mục tiêu.

  1 1   2 2  , y X   w y X w y X (7) trong đó w 1 và w 2 là các trọng số hai đáp ứng chất lượng

Nền tảng được đề xuất đã hoạt động trong một giới hạn đàn hồi của vật liệu được đề xuất, nó được yêu cầu hạn chế bởi:

  (8) trong đó  y là độ bền cho phép của vật liệu đề xuất; và SF là hệ số an toàn

Hệ số an toàn được mong đợi sẽ lớn hơn 1,5 như:

Sự dịch chuyển đầu ra được mong muốn hơn 2,3 mm như:

2 2.3 mm. y X  (10) trong đó y 1 và y 2 tương ứng là hệ số an toàn và chuyển vị.

Đề xuất phương pháp kết hợp

Để giải quyết tối ưu hóa đa mục tiêu, đã phát triển một quá trình tiếp cận kết hợp hiệu quả giữa RSM, TM, ANFIS cải tiến và TLBO cải tiến Dữ liệu thí nghiệm được thu thập bằng thiết kế RSM; ANFIS cải tiến được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến thiết kế và đáp ứng chất lượng, và ANFIS này được đạt được bằng cách sử dụng phương pháp TM Dựa trên việc tối thiểu hóa RMSE, phương pháp Taguchi được dùng để tìm kiếm các tham số điều khiển phù hợp cho cấu trúc ANFIS, các tham số đó bao gồm: (1) số lượng hàm thành viên đầu vào của logic mờ, (2) loại MF đầu vào.

ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) triển khai hai nhóm phương pháp đào tạo cho mô hình: thủ tục lai (hybrid) kết hợp tối ưu tham số của cấu trúc mờ với quá trình lan truyền ngược (backpropagation) để điều chỉnh các tham số của các hàm membership (MFs), và các phương pháp tối ưu hóa khác nhằm nâng cao độ chính xác dự báo Loại đầu ra của các MFs quyết định mức độ biểu diễn và kết quả dự báo của hệ thống, do đó việc lựa chọn loại MF phù hợp ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của ANFIS Chi tiết về ANFIS có thể tham khảo từ Cheng và Wei 2009; Linh et al 2018; Chau et al.

Cuối cùng, dựa trên mô hình thay thế được thiết lập từ ANFIS cải tiến, thuật toán TLBO đã được áp dụng để tiến hành tối ưu hóa đa mục tiêu, đồng thời Việc lập trình được thực hiện trong Matlab R2017 Lưu đồ cho quy trình tối ưu của bộ định vị được minh họa trong Hình 4.1 Quá trình tối ưu hóa được chia thành các giai đoạn chính như sau:

Giai đoạn 1: Thiết kế kỹ thuật hỗ trợ máy tính

Bước 1: Xác định vấn đề tối ưu hóa

Vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu cho bộ định vị đề xuất được xây dựng để đồng thời tăng cường hai đáp ứng chất lượng đã được đề cập Bằng cách form hóa dưới dạng một bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu, hệ thống nhắm tới cân bằng giữa độ chính xác định vị và hiệu suất tính toán, tối ưu hóa tổng thể cho bộ định vị Các mục tiêu này được xác định rõ và tích hợp trong một khung tối ưu hóa, cho phép đánh đổi giữa các yêu cầu chất lượng mà người dùng mong muốn Phương pháp này mang lại sự cải tiến đáng kể về độ tin cậy và hiệu quả của bộ định vị trong các ứng dụng thực tế.

Bước 2: Xác định các biến thiết kế và các hàm mục tiêu

Trong thiết kế, chiều dài của cần đầu tiên, khoảng cách giữa hai cần và độ dày của các khớp mềm được xác định là các biến đầu vào Các đặc tính chất lượng được xem xét bao gồm chuyển vị trục y đầu ra lớn và hệ số an toàn cao.

Bước 3: Tạo mô hình 3D và mô phỏng

Một mô hình 3D được thiết kế bằng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) nhằm phân tích đáp ứng của cấu trúc dưới tải trọng Trong quá trình phân tích, mối quan hệ giữa ứng suất và biến dạng được xác định một cách chặt chẽ thông qua các mô hình vật liệu và quan hệ đàn hồi, cho phép dự đoán hành vi cơ học của vật thể ở trạng thái làm việc Các kết quả cho thấy sự phụ thuộc giữa biến dạng và ứng suất tại từng phần tử, từ đó hỗ trợ tối ưu hóa thiết kế và đánh giá độ tin cậy của mô hình.

  E  (11) trong đó , E, ε là ứng suất, mô đun đàn hồi và biến dạng tương ứng

Bước 4: Kiểm tra các đặc tính chất lượng ban đầu bằng mô phỏng FEM

Các đặc tính chất lượng ban đầu đã được kiểm tra nhiều lần để giới hạn giới hạn trên và dưới của các biến thiết kế phù hợp và hai đáp ứng đầu ra chất lượng trước khi xây dựng thiết kế thí nghiệm

Bước 5: Xây dựng thiết kế thí nghiệm và thu thập dữ liệu bằng cách tích hợp RSM và FEM

Các thí nghiệm bằng số được thu thập dựa trên RSM và FEM Đầu tiên, dựa trên một mô hình 3D được thiết kế và kiểm tra trong FEM ở các bước 3 và 4 để đảm bảo tính đúng đắn của quá trình mô phỏng Sau đó, số lượng thí nghiệm số được thiết lập thông qua thiết kế hỗn hợp trung tâm tích hợp với RSM nhằm tối ưu hóa quy trình thử nghiệm và chi phí Các kết quả ước lượng cho các đáp ứng chất lượng đã được rút ra và phân tích để xây dựng mô hình hồi quy Số lượng thí nghiệm cần thiết được xác định theo phương trình sau:

Trong bài toán thiết kế này, N là tổng số điểm thiết kế, k là số biến thiết kế, f là số giai thừa (f = 0) và n_c = 1 là số lần lặp tại điểm trung tâm của không gian thiết kế Trong nghiên cứu này, k = 4 và f = 0 cho tình huống với bốn biến thiết kế Thay các giá trị này vào phương trình 12, ta sẽ có tổng cộng 25 điểm thiết kế cần thiết để thiết kế thí nghiệm.

Giai đoạn 2: Xác định trọng số

Hai đáp ứng chất lượng đang xung đột và có mức độ quan trọng khác nhau, vì vậy mỗi hàm mục tiêu có thể được gán một trọng số (WF) riêng Cho đến nay, WF được xác định dựa trên kinh nghiệm thiết kế và kiến thức chuyên môn; để tính toán WF một cách chính xác hơn, chúng tôi đã áp dụng các phương pháp của Dao et al (2017) để tính WF cho từng đáp ứng Độc giả có thể tham khảo Dao et al để biết chi tiết các phương trình tính toán WF.

2017 Mọi chức năng phản hồi được chuẩn hóa trong phạm vi [0, 1] WF được tính như sau:

(1) Tính tỷ lệ tín hiệu/nhiễu (S/N)

Tỷ lệ S/N được thiết lập bởi TM và nó minh họa khả năng tốt hơn tương ứng với giá trị tỷ lệ

S/N lớn hơn Cái lớn hơn tốt hơn được sử dụng cho hai đáp ứng trong nghiên cứu này, được thể hiện bởi:

   (13) trong đó n là số lần lặp lại của thí nghiệm thứ i, y là tính năng chất lượng

(1) Chuẩn hóa hóa tỷ lệ S/N

Các tỷ lệ S/N được chuẩn hóa của từng hàm đáp ứng được tính bằng: min , max min j j i j j z  

Trong đó η_i minh họa giá trị S/N; max η_i và min η_i lần lượt là giá trị cao nhất và thấp nhất của η_i z_i là giá trị S/N cho giá trị thử nghiệm của hàm đáp ứng, với j = 1, 2, , k, trong đó k là số lượng các chức năng đáp ứng được đánh giá.

(3) Tính giá trị trung bình của các tỷ lệ S/N được chuẩn hóa

Giá trị trung bình của tỷ lệ S/N được chuẩn hóa ở mỗi cấp cho các biến thiết kế đã được tính toán dựa trên các hàm đáp ứng Các giá trị tỷ lệ S/N đã chuẩn hóa và giá trị trung bình của tỷ lệ S/N chuẩn hóa có thể được xác định thông qua quá trình tính toán chuẩn hóa và tổng hợp dữ liệu ở từng cấp thiết kế, từ đó cung cấp cơ sở so sánh hiệu quả và hỗ trợ tối ưu hóa các hàm đáp ứng.

Trong khuôn khổ nghiên cứu, N_{Lji} là số lần lặp lại của lớp thứ i đối với hàm đáp ứng thứ j; z_{ij} là giá trị của tỷ lệ S/N ở cấp thứ i của hàm đáp ứng thứ j; và a_{Li} là giá trị trung bình của tỷ lệ S/N ở cấp thứ i đối với mỗi biến thiết kế của mọi hàm đáp ứng.

(4) Tính phạm vi của từng biến đầu vào

Phạm vi của mỗi mức của mỗi biến đầu vào được xác định như sau:

 , ,1 , ,2 , ,   , ,1 , ,2 , ,  , max , , , min , , , ij i j i j i j m i j i j i j m r  z z z  z z z (16) trong đó r ij là phạm vi (max-min) của giá trị S/N cho mỗi cấp của mỗi tham số,j1,2, q, qlà số lượng biến đầu vào, là số mức thử nghiệm của mỗi biến đầu vào

Trọng số (WF) được tính bằng:

Trong đó w i ( w i  0) là trọng số của mỗi hàm đáp ứng thứ i m OF là số lượng hàm đáp ứng

Nói chung, tổng trọng số cho tổng các hàm đáp ứng là 1 và phương trình được biểu thị bằng:

Hình 4.1 Sơ đồ tối ưu hóa đa mục tiêu cho bộ định vị mềm

Giai đoạn 3: Hệ thống suy luận mờ mạng thần kinh thích nghi

ANFIS là một mạng nhiều lớp, sử dụng tích hợp mạng thần kinh và các quy tắc lý luận mờ dựa trên điểm mạnh của cả logic mờ và mạng thần kinh nhân tạo Logic mờ dựa trên sự cân nhắc rằng mọi người thực hiện các quyết định theo thông tin không chính xác và không bằng số (Tsai et al 2015, Bhattacharyya et al 2015, Chau et al 2018) Việc triển khai kiến trúc ANFIS dựa trên hệ thống suy luận mờ Sugeno bậc một có hiệu quả và nhanh chóng hơn so với các phương pháp truyền thống như thuật toán lan truyền ngược phản hồi sai số Trong bài báo này, các quy tắc if-then mờ có thể được mô tả là:

1 1 2 1 f is and is , then 2 2 i x A x A y      p x q x r (19) Trong đó x 1 và x 2 là các đầu vào tương ứng tập hợp A 1 và A 2 , y là đầu ra, p, q, r là hằng số

Cấu trúc của ANFIS đại diện bao gồm năm lớp, thực hiện các hoạt động khác nhau trong ANFIS và được trình bày chi tiết dưới đây

(1) Lớp 1: Lớp này tiến hành làm mờ để tạo các cấp thành viên của các đầu vào Đầu ra của lớp này được xác định bởi:

Trong đó x là đầu vào cho nút i, và A i là nhãn ngôn ngữ được liên kết với chức năng nút này

M i là chức năng thành viên của A i

Định dạng
Số trang	55
Dung lượng	3,93 MB