Luận án Nghiên cứu nâng cao hiệu quả của quá trình mài phẳng khi mài tinh

cần nghiên cứu và cần xây dựng kế hoạch nghiên cứu thực nghiệm. Các thông số này là các biến độc lập, kiểm tra được và điều khiển được; Các thông số không điều khiển được là các nhiễu; Kết quả (đầu ra) là các chỉ tiêu đánh giá đối tượng nghiên cứu. Mục đích của quá trình nghiên cứu thực nghiệm là xây dựng mối quan hệ giữa thông số đầu vào và đầu ra, từ đó có thể điều khiển được quá trình hoặc dự đoán được kết quả đầu ra theo thông số đầu vào dưới dạng các mô hình toán học. Các mô hình đó là cơ sở để giải bài toán xác định chế độ công nghệ tối ưu cho quá trình mài tương ứng với các điều kiện gia công cụ thể. Ngoài ra, dựa vào các mô hình đó có thể lựa chọn các tín hiệu hợp lý để tiến hành tự động hóa nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế trên cơ sở đảm bảo chất lượng yêu cầu của nguyên công. 2.3.2. Lựa chọn thông số đầu vào Việc lựa chọn các thông số đầu vào cần thỏa mãn các yêu cầu sau: (1) Là các biến độc lập, điều chỉnh được, điều này cho phép nhận được các ước lượng riêng biệt của các hệ số hồi qui; (2) Là các thông số định lượng; (3) Có ảnh hưởng đến các hàm mục tiêu lớn hơn nhiều so với mức độ ảnh hưởng của nhiễu. Việc lựa chọn thông số đầu vào dựa vào các cơ sở sau: (1) Từ quan sát hiện tượng thực tế hoặc tài liệu tham khảo; (2) Ý kiến của chuyên gia; (3) Kết quả nghiên cứu lý 48 thuyết; (4) Tiến hành thực nghiệm thăm dò, thực nghiệm sàng lọc để kiểm tra những yếu tố ảnh hưởng nghi ngờ. Các thông số ảnh hưởng đến chỉ tiêu đánh giá nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế và kỹ thuật của quá trình mài phẳng gồm: - Chi phí giờ máy và chế độ cắt: Vận tốc bàn (VB), lượng chạy dao dọc (Sd), chiều sâu cắt (fd), thời gian cắt (tc), lượng dư gia công (ae,tot), chi phí giờ máy (Cm,h). - Chi tiết gia công: Độ cứng của phôi (HRC), dung sai yêu cầu (), mật độ xếp phôi (Mp). - Đá mài: Đường kính đá ban đầu (D0), bề rộng đá (Wgw), lượng mòn đá sau mỗi chu kỳ tuổi bền (Wpd), giá mua một viên đá mài (Cđm), tuổi bền (Tw). - Chế độ công nghệ sửa đá: Chiều sâu sửa đá (aed), lượng chạy dao sửa đá (S), số lần sửa đá (n). - Chế độ công nghệ bôi trơn làm mát: Loại dung dịch, phương pháp đưa dung dịch trơn nguội vào vùng cắt, nồng độ dung dịch (ND), lưu lượng dung dịch (LL). Các tham số quá trình mài phẳng rất đa dạng và có thể phân thành các loại sau: +) Các tham số điều khiển được: Các tham số điều khiển được trong quá trình mài phẳng được đưa vào trong quá trình phân tích chi phí quá trình mài. Các tham số này được xác định bằng thực nghiệm, thường nhận được giá trị không đổi, bao gồm: Thời gian gá đặt và thay chi tiết (tlu); thời gian mài hết hoa lửa (tsp); thời gian thay đá (tcw); thời gian sửa đá (td). Đây đều là các thông số kinh tế, ảnh hưởng tới năng suất gia công. +) Các tham số nhiễu: Trong mài phẳng các yếu tố nhiễu rất nhiều và ảnh hưởng đáng kể đến kết quả đầu ra. Khi nghiên cứu cần xác định các yếu tố này và tìm cách hạn chế ảnh hưởng của chúng. Các tham số nhiễu gồm: (1) Sai số của phôi thí nghiệm (độ chính xác, cơ tính); (2) Rung động từ môi trường gia công; (3) Sai số trong đo kiểm (phương pháp đo, dụng cụ đo); (4) Sai số do máy và thiết bị công nghệ trong quá trình thí nghiệm; (5) Do quá trình tự mài sắc lại của đá mài. +) Các thông số đầu ra: Các thông số đầu ra phụ thuộc vào mục tiêu của nghiên cứu. Ở chương 1 đã phân tích, nhám bề mặt, lực cắt là các chỉ tiêu được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm do dễ đo kiểm. Do vậy, luận án cũng lựa chọn nhám bề mặt và lực cắt là hai chỉ tiêu đánh giá về mặt kỹ thuật. Ngoài ra, dung sai độ phẳng là một chỉ tiêu rất quan trọng đối với quá trình mài phẳng cũng được luận án lựa chọn. Về chỉ tiêu kinh tế, luận án lựa chọn tuổi bền, năng suất gia công và đặc biệt là đường kính thay đá tối ưu làm mục tiêu đầu ra. 49 2.3.3. Các giải pháp nâng cao hiệu quả quá trình mài phẳng Hình 2.19. Mô hình nâng cao hiệu quả của quá trình mài phẳng Từ các phân tích trên, một mô hình nghiên cứu nâng cao hiệu quả của quá trình mài phẳng đã được đưa ra, được thể hiện trên Hình 2.19. Từ mô hình này, để nâng cao hiệu quả của quá trình mài phẳng, có thể sử dụng ba giải pháp sau: (1) Mài với chế độ bôi trơn làm mát và chế độ cắt hợp lý giúp giảm nhám bề mặt gia công, giảm lực cắt qua đó làm tăng tuổi bền của đá; (2) Mài với đá được sửa đá bằng chế độ sửa đá hợp lý nhằm giảm nhám bề mặt, tăng tuổi bền đá mài, tăng năng suất gia công và giảm dung sai độ phẳng; (3) Mài với tuổi thọ của đá tối ưu (hay thay đá ở đường kính thay đá tối ưu) để tăng năng suất dẫn đến giảm chi phí mài. Các giải pháp này sẽ được giải quyết trong các chương tiếp theo của luận án. Hình 2.20. Quan hệ giữa tuổi thọ của đá với chi phí mài Trong ba giải pháp được đề xuất của mô hình nâng cao hiệu quả của quá trình mài phẳng, hai giải pháp đầu đã được một số nghiên cứu giải quyết trong các bài toán cụ thể với các mức độ khác nhau như trong chương 1 tổng hợp. Giải pháp thứ ba – mài với tuổi M¸y mµi Chi tiÕt §¸ mµi ChÕ ®é c¾t Dông cô söa ®¸ Dung dÞch tr¬n nguéi * Th«ng sè c«ng nghÖ (Sd, VB, fd, D0, Wgw, Wpd, HRC, Mp, aed, S, n, ND, LL) * Th«ng sè yªu cÇu kü thuËt:  Th«ng sè kü thuËt * Chi phÝ (Cmh, C®m) * Thêi gian: tc, tlu, tsp, td,p, tcw,p Th«ng sè kinh tÕ Th«ng sè ®Çu vµo m« h×nh tèi ­u hãa chÕ ®é B«i tr¬n lµm m¸t chÕ ®é Söa ®¸ Tuæi thä ®¸ mµi (thêi ®iÓm thay) N©ng cao chÊt l­îng gia c«ng: - Gi¶m nh¸m bÒ mÆt - Gi¶m lùc c¾t - Gi¶m dung sai ®é ph¼ng N©ng cao hiÖu qu¶ kinh tÕ: - T¨ng tuæi bÒn ®¸ mµi - T¨ng n¨ng suÊt gia c«ng - Gi¶m chi phÝ mµi ®Çu ra 50 thọ tối ưu của đá hay xác định đường kính đá mài thay đá tối ưu còn chưa được nhiều nhà khoa học quan tâm. Hình 2.20 được dùng để minh họa cho cơ sở của giải pháp này. Hình này biểu diễn mối quan hệ giữa tuổi thọ của đá tính theo giờ (h) với chi phí mài một chi tiết Cp,t. Chi phí này bằng tổng chi phí đá mài khi mài một chi tiết Cđm,p và chi phí cho máy Cmh bao gồm cả lương công nhân và quản lý phí khi mài một chi tiết. Từ đồ thị này dễ thấy rằng tồn tại một tuổi thọ tối ưu của đá mài (hay đường kính đá tối ưu khi thay) mà tại đó chi phí mài là nhỏ nhất. Do vậy cần thiết phải xác định tuổi thọ tối ưu hay đường kính đá mài khi thay tối ưu. 2.4. Xây dựng mô hình hệ thống thí nghiệm và lựa chọn thiết bị nghiên cứu Với mục tiêu xác định đường kính thay đá tối ưu, chế độ sửa đá, chế độ trơn nguội và chế độ cắt bằng thực nghiệm thông qua việc đánh giá năng suất và chất lượng của sản phẩm sau khi mài. Các thông số được luận án lựa chọn để đánh giá quá trình mài phẳng bao gồm: Nhám bề mặt, lực cắt, tuổi bền của đá, năng suất gia công và dung sai độ phẳng. Do vậy, việc xây dựng mô hình thí nghiệm và lựa chọn thiết bị phù hợp là cần thiết. 2.4.1. Yêu cầu chung đối với hệ thống thí nghiệm Hệ thống thí nghiệm phải thỏa mãn những yêu cầu sơ bản sau: - Máy mài phẳng phải cho phép điều chỉnh các thông số đầu vào theo kế hoạch định trước; độ chính xác phù hợp... - Mẫu thí nghiệm là vật liệu được dùng phổ biến trong sản xuất; có hình dáng, kích thước thống nhất và phù hợp với khả năng công nghệ của máy mài... - Hệ thống đo đảm bảo độ chính xác, độ tin cậy và độ ổn định; việc thu tập, lưu trữ và xử lý các số liệu thực nghiệm thuận lợi... - Đảm bảo tính khả thi và kinh tế. 2.4.2. Sơ đồ kết nối các thiết bị thí nghiệm 1- Phôi thí nghiệm; 2- Đầu đo lực cắt; 3- Bộ chuyển đổi; 4- Van điều chỉnh lưu lượng; 5- Thiết bị đo lưu lượng; 6- Thùng đựng dung dịch trơn nguội; 7- Bàn từ; 8- Máy tính; 9- Tấm gá Kistler 9257BA Hình 2.21. Sơ đồ kết nối các thiết bị thí nghiệm V S 1 2 3 7 6 5 4 8 9 d B fd 51 Hình 2.22. Kết nối các thiết bị thí nghiệm Hình 2.23. Khu vực mài trong kết nối thiết bị thí nghiệm Với mục tiêu như trên, sơ đồ kết nối các thiết bị thí nghiệm được thể hiện như trên Hình 2.21. Kết nối các thiết thí nghiệm thể hiện như hình Hình 2.22 và Hình 2.23. Sơ đồ này được sử dụng thống nhất cho tất cả các thí nghiệm của luận án. 2.4.3. Lựa chọn thiết bị và phôi thí nghiệm 2.4.3.1. Máy mài Để thực hiện thí nghiệm, luận án sử dụng máy mài phẳng MOTO – YOKOHAMA – Nhật Bản sản xuất, với những đặc tính như Bảng 2.2. Bảng 2.2. Các thông số kỹ thuật của máy mài phẳng MOTO – YOKOHAMA STT Thông số kỹ thuật 1 Kích thước bàn máy (mm) 510x250 2 Hành trình X (mm) 300 3 Hành trình Y (mm) 300 4 Hành trình Z (mm) 150 5 Đường kính đá (mm) 300 6 Tốc độ lớn nhất của trục chính (vg/ph) 1700 7 Công suất động cơ trục chính (kW) 1,5 8 Khối lượng máy (tấn) 2 9 Kích thước DxRxC (m) 1,8x1,65x1,35 52 2.4.3.2. Phôi thí nghiệm Thép 90CrSi là loại thép hợp kim dụng cụ hiện được sử dụng rất phổ biến làm các chi tiết dạng đĩa mỏng và dạng tấm và dụng cụ cắt như: Van máy nén khí, lá ly hợp, phanh đĩa, khuôn dập, khuôn ép, chày - cối dập viên nén, dụng cụ cắt cắt và chấn tôn góc Các chi tiết và dụng cụ này thường được tôi cứng để đáp ứng được yêu cầu chống mài mòn và gia công mài phẳng mài tinh là nguyên công gia công tinh lần cuối không thể thay thế. Do đó, luận án lựa chọn phôi thí nghiệm là thép 90CrSi có kích thước (mm) 100 x 60 x 25 qua tôi đạt độ cứng 58÷60 HRC như thể hiện trên Hình 2.24. 25 mm là chiều dày phổ biến của khuôn ép vỉ, các dụng cụ cắt tôn và chấn tôn góc. Hai lỗ 10 để gá phôi lên đầu đo lực. Thành phần và chế độ nhiệt luyện được thể hiện lần lượt trong Bảng 2.3 và Bảng 2.4. Hình 2.24. Kích thước và hình ảnh phôi thí nghiệm của luận án Bảng 2.3. Thành phần hóa học của thép 90CrSi [8] Mác vật liệu Thành phần hóa học (%) C Si Mn P≤ S≤ Cr≤ Mo≤ Ni≤ V≤ W≤ Nguyên tố khác 90CrSi 0,85  0,95 1,2  1,6 0,3  0,6 0,03 0,03 0,95  1,25 0,2 0,35 0,15 0,2 Cu≤0,3; Ti≤0,03 Bảng 2.4. Chế độ nhiệt luyện thép 90CrSi [8] Mác thép Nhiệt độ ủ (0C) Độ cứng sau ủ (HB) Tôi (0C) Làm nguội Độ cứng sau tôi (HRC) Ram (0C) Độ cứng sau ram (HRC) 90CrSi 790810 241197 850880 Dầu 6165 150200 6563 200300 6359 300400 5954 400500 5447 500600 4739 7 5 Ø10 6 0 12 25 9 0 R a 1 ,2 5 R a 1 ,2 5 100 53 2.4.3.3. Đá mài Trong nghiên cứu cũng như trong sản xuất thực tế, ba loại đá mài nhận được quan tâm nhiều nhất là đá mài kim cương [30, 35], đá CBN [48, 59] và đá mài truyền thống [1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 16, ]. Đá mài kim cương và đá mài CBN hiện đang nhận được nhiều quan tâm do năng suất cao và chất lượng bề mặt tốt. Tuy nhiên, chi phí ban đầu cao và thường sử dụng trên các máy mài chuyên dụng và máy mài cao tốc. Ở Việt Nam, đá mài truyền thống, đặc biệt là đá mài Hải Dương - loại đá mài có tính năng cắt gọt tốt, chi phí ban đầu hợp lý và được xuất khẩu nhiều hiện đang được sử dụng phổ biến trên các máy mài phẳng vạn năng. Đối với đá mài truyền thống, độ hạt, độ xốp của đá, độ cứng đá mài và chất kết dính là các thông số quan trọng của đá ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng cắt của đá mài cũng như chất lượng bề mặt chi tiết mài sau gia công. Theo kết quả nghiên cứu của S. J. Pande và các cộng sự [63], độ hạt 46 của đá cho hiệu quả gia công cao nhất với tốc độ bóc tách vật liệu cao nhất và độ mòn nhỏ nhất. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trong nước hiện nay hầu hết đều sử dụng đa mài Hải Dương. Hình 2.25. Đá mài Hải Dương Cn46TB2GV1.300.32.127.30 m/s Hình 2.26. Bút sửa đá kim cương nhiều hạt Do đó, luận án lựa chọn đá mài Hải Dương có độ hạt 46 trong tất cả các thí nghiệm có ký hiệu Cn46TB2GV1.300.32.127.30 m/s (Hình 2.25). 2.4.3.4. Dụng cụ sửa đá Dụng cụ sửa đá được lựa chọn trong nghiên cứu thực nghiệm là bút sửa đá kim cương nhiều hạt 3908-0088C, kiểu 02 do Nga sản xuất, thể hiện như Hình 2.26. 2.4.3.5. Dung dịch trơn nguội Qua khảo sát ảnh hưởng của một số loại dung dịch trơn nguội Caltex Aquatex 3180, Avantin300, Avantin361 và Jpway [23] đến nhám bề mặt và lực cắt cho thấy, dung dịch trơn nguội Caltex Aquatex 3180 của hãng CALTEX có những ưu điểm như: Chi phí hợp lý hơn so với 3 loại dung dịch còn lại; Dầu gốc đặc biệt cùng các chất nhũ hóa cao cấp, các tác nhân liên kết đã được nhiệt hóa phù hợp nhất với khí hậu tại Việt Nam. Có được hệ nhũ bền vững cho ra khả năng gia công tốt, tính năng tẩy rửa, chống lại các vi sinh vật gây mùi khó chịu có thể xảy ra trong quá trình sử dụng; đảm bảo được nhám bề mặt, độ chính xác cao khi sử dụng dầu; ít tạo bọt giúp quá trình gia công mài mòn hiệu quả nhờ hàm lượng chất tẩy rửa cao; khả năng chống vi sinh vật tốt nhờ thành phần diệt khuẩn hữu hiệu. Theo thống kê của các nhà cung cấp dầu cắt gọt, hiện Caltex 54 Aquatex 3180 là một trong năm loại dầu cắt gọt bán chạy nhất và đang được sử dụng rộng rãi tại Việt Nam, là một trong ba loại dầu cắt gọt tốt nhất cùng với các loại dầu cắt gọt như PV Cutting Oil, Cantex Aquatex 3180, SHL SAMSOL. Vì vậy, trong toàn bộ các thí nghiệm của luận án, dung dịch trơn nguội được sử dụng là Caltex Aquatex 3180. 2.4.3.6. Các dụng cụ đo kiểm * Dụng cụ đo lực cắt là Kistler 9257BA do Thụy Sỹ sản xuất (Hình 2.27). Hình 2.27. Đầu đo lực Kistler 9257BA * Dụng cụ đo nồng độ dung dịch trơn nguội là Thước đo nồng độ dầu REF-511 do hãng Extech – Mỹ được sản xuất và được thể hiện như Hình 2.28. Hình 2.28. Thước đo nồng độ dầu REF-511 * Dụng cụ đo lưu lượng dung dịch trơn nguội là Đồng hồ đo lưu lượng Z-5615 Panel Flowmeter của hãng Pako Engineering – Thái Lan sản xuất (Hình 2.29). Hình 2.29. Đồng hồ đo lưu lượng Z-5615 Panel Flowmeter * Dụng cụ đo nhám bề mặt là máy đo độ nhám SJ-201 của hãng Mitutoyo – Nhật Bản (Hình 2.30). * Thiết bị đo dung sai độ phẳng là máy đo tọa độ 3 chiều CMM 544 – hãng Mitutoyo –Nhật Bản (Hình 2.31) có các thông số kỹ thuật như sau: + Kích thước trục: trục X là 505mm; trục Y là 405mm; trục Z là 405mm. + Chi tiết đo: kích thước cao nhất là 545 mm; trọng lượng tối đa là 180 kg. + Làm việc trong điều kiện nhiệt độ tiêu chuẩn là (1626)C. + Độ phân giải: 0,1 µm. 55 + Tốc độ đo (CNC): 1  8 mm/s. + Tốc độ điều khiển bằng Joystick với di chuyển nhanh là 80mm/s và chậm nhất 0,05mm/s. + Bàn đo: vật liệu là đá Granite (kích thước 638 x 860 mm). + Đầu đo TP20 của hãng RENISHAW kèm theo máy đo. + Phần mềm điều khiển: MCOSMOS24. Hình 2.30. Máy đo độ nhám SJ-201 của hãng Mitutoyo – Nhật Bản Hình 2.31. Máy đo tọa độ CMM 544, Hãng Mitutoyo Hình 2.32. Dung sai độ phẳng bề mặt [24] Hình 2.33. Kính hiển vi kỹ thuật số VHX - 6000 Để xác định độ phẳng F1, luận án sử dụng máy đo tọa độ CMM. Theo TCVN5906- 2007 [24], dung sai độ phẳng là miền giới hạn bởi hai mặt phẳng song song cách nhau một khoảng Fl thể hiện như Hình 2.32. * Máy chụp Tophography của bề mặt đá mài là kính hiển vi kỹ thuật số VHX – 6000, do hãng Keyence sản xuất (Hình 2.33). 2.5. Phương pháp thiết kế thí nghiệm và quy hoạch thực nghiệm 2.5.1. Lựa chọn phương pháp Hầu hết các nghiên cứu trong kỹ thuật đều gắn với thực nghiệm. Nghiên cứu thực nghiệm trong kỹ thuật có mục đích xác định các quan hệ giữa các thông số đầu vào với 56 một hay nhiều giá trị đầu ra của đối tượng. Hiểu rõ quan hệ này có thể giúp cải thiện hay tối ưu hóa đối tượng nghiên cứu. Nghiên cứu thực nghiệm cần được thực hiện theo kế hoạch. Lý thuyết về xây dựng kế hoạch thí nghiệm còn được gọi là “Quy hoạch thực nghiệm” hay “Thiết kế thí nghiệm” (Design Of Experiments – DOE). DOE giúp nhà nghiên cứu có thể thực thi ít thí nghiệm nhất nhưng lại thu được nhiều thông tin hữu ích nhất về đối tượng được nghiên cứu . Hiện nay có rất nhiều dạng thiết kế thí nghiệm như thí nghiệm một yếu tố, thí nghiệm đa yếu tố (thí nghiệm đa yếu tố tổng quát, thí nghiệm hai mức đầy đủ, thí nghiệm hai mức riêng phần, thí nghiệm Plackett-Burman), thí nghiệm Taguchi [45, 52, 68], thí nghiệm bề mặt chỉ tiêu RSM [32, 33],. Và có nhiều thuật toán đã được sử dụng, thuật toán di truyền bậc II NSGA-II [32], thuật toán bầy đàn PSO [27, 39, 56], phương pháp phần tử hữu hạn [37]. Trong [28], các tác giả đã so sánh việc sử dụng các thuật toán GA, phương pháp lập trình bậc hai QP và PSO, so sánh RSM với NSGA-II [32]. Kết quả cho thấy, sự sai khác kết quả khi sử dụng các phương pháp quy hoạch và thuật toán khác nhau là không nhiều. Trong các phương pháp thiết kế thí nghiệm và quy hoạch thực nghiệm, phương pháp Taguchi liên quan đến việc sử dụng các ma trận trực giao (OA) để tổ chức các thông số ảnh hưởng đầu vào đến quá trình và các mức mà tại đó chúng sẽ được thay đổi. Phương pháp Taguchi cho phép để thu thập các dữ liệu cần thiết nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị đầu ra của các đối tượng nghiên cứu với số lượng thí nghiệm ít nhất trong khi khảo sát được nhiều thông số đầu vào, mỗi thông số có thể có nhiều mức khác nhau, do đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Phân tích phương sai trên các dữ liệu thu thập được từ các thiết kế thực nghiệm Taguchi có thể được sử dụng để chọn các giá trị thông số mới nhằm tối ưu hóa các đặc tính hiệu suất. Ưu điểm chính của các thiết kế theo phương pháp Taguchi nằm ở sự đơn giản, dễ áp dụng với các thiết kế và quy hoạch thực nghiệm phức tạp có nhiều các yếu tố đầu vào trong khi mỗi yếu tố lại có các mức khác nhau. Bện cạnh đó, thiết kế này cũng có số lượng thử nghiệm ít nhất và với sự lại kết quả vẫn cung cấp độ chính xác đầy đủ. Bảng 2.5. So sánh số lượng thí nghiệm giai thừa đầy đủ và thiết kế thí nghiệm OA [45]. Số thông số Số mức Số lượng thí nghiệm Giai thừa đầy đủ Taguchi 3 2 8 4 7 2 128 8 15 2 32.768 16 4 3 81 9 13 3 1.594.323 27 Sự khác biệt về số lượng thí nghiệm được thực hiện giữa thiết kế thí nghiệm OA và thí nghiệm giai thừa đầy đủ được nêu trong Bảng 2.5. Dễ nhận thấy, số thí nghiệm sử dụng theo lý thuyết Taguchi là rất nhỏ. 57 Do đó, luận án lựa chọn phương pháp thiết kế thí nghiệm và quy hoạch thực nghiệm theo phương pháp Taguchi. Phần mềm Minitab®18 được lựa chọn để lập kế hoạch và phân tích kết quả thí nghiệm. 2.5.2. Các bước thực hiện theo phương pháp Taguchi [45] Các bước cơ bản khi thực nghiệm theo phương pháp Taguchi được trình bày đầy đủ theo trong tài liệu [45]. Ở luận án này chỉ giới thiệu về một số ứng dụng của phương pháp Taguchi để giải bài toán tối ưu liên quan đến nội dung nghiên cứu. a) Xác định tỉ số S/N Trong các thí nghiệm được tiến hành của ma trận thí nghiệm, thí nghiệm nào có tỉ số S/N lớn nhất sẽ cho kết quả đáng tin cậy nhất và ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu nhất. Tỉ số này xác định mức đầu ra tối ưu và được tính như sau: (1) Đối với kết quả mong muốn Lớn hơn thì tốt hơn (Larger - the better) / () = −10( ) ∑ (2.25) Trong đó: n là số lần lặp ở mỗi thí nghiệm; yij là giá trị đo được ở lần đo thứ i = 1, 2, .n; j = 1,2, .k. Giá trị này được áp dụng cho các mục tiêu quan tâm mà mong muốn tìm kiếm được tối đa hoá các đặc tính chất lượng. (2) Đối với kết quả mong muốn Giá trị tiêu chuẩn (danh nghĩa) là tốt nhất (Nominal - the best) / () = 10( ) (2.26) Trong đó: = ⋯ (2.27) = ∑() (2.28) Đây được gọi là vấn đề loại danh nghĩa tốt nhất mà người ta cố gắng giảm thiểu sai số bình phương bình phương xung quanh giá trị mục tiêu cụ thể. Chuẩn hóa là một sự chuyển đổi được thực hiện trên một dữ liệu đầu vào duy nhất để phân phối dữ liệu đồng đều và biến nó thành một phạm vi chấp nhận được để phân tích thêm. (3) Đối với kết quả mong muốn Nhỏ hơn thì tốt hơn (Smaller - the - better) / () = −10( ∑ ) (2.29) Giá trị này được áp dụng cho các mục tiêu quan tâm mà mong muốn tìm kiếm được giá trị tối thiểu. b) Phân tích phương sai ANOVA - Tổng các bình phương (SS): Tổng các bình phương là thước đo độ lệch của dữ liệu thử nghiệm từ giá trị trung bình của dữ liệu. SST được xác định theo công thức sau: = ∑ ( − ) (2.30) 58 Trong đó: n là số lượng giá trị được kiểm tra; là giá trị trung bình các kết quả yi của đối tượng thứ i. - Tổng bình phương của thông số B (SSB) = ∑ − (2.31) Trong đó: Bi là giá trị tại mức i của thí nghiệm; nBi là số kết quả khảo sát ở điều kiện Bi; T là tổng các giá trị kiểm tra. - Tổng bình phương các lỗi (SSe): Phân bố bình phương của các giá trị khảo sát từ giá trị trung bình của trạng thái B. = ∑ ∑ ( − ) (2.32) - Phần trăm ảnh hưởng của thông số B: % = . 100(%) (2.33) c) Tối ưu hóa kết quả đầu ra Giá trị tối ưu (Em) được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được xác định theo công thức sau: = + ( − ) + ( − ) + ( − ) (2.34) Trong đó: là trị số trung bình của đặc trưng khảo sát; , , lần lượt là giá trị trung bình tại các mức thứ k, l và m. d) Khoảng phân bố của giá trị tối ưu: Khoảng phân bố của một tập mẫu CIm xác định bởi công thức: = ± ∝(,). (2.35) Trong đó: a là hệ số F ở mức tin cậy (1 – ) đối với DF = 1 và DF của lỗi fe; ve là trị số thay đổi của lỗi. = (2.36) Trong đó: DF là bậc tự do tổng của các thông số tính trị số trung bình; N là tổng số thí nghiệm khảo sát. 2.5.3. Các bước tối ưu hóa sử dụng phân tích quan hệ mờ (Grey Relational Analysis – GRA) [26] Bước 1: Xác định tỉ số S/N cho các mục tiêu tương ứng theo các công thức từ (2.24) đến (2.28). Bước 2: yij được chuẩn hóa như Zij (0 ≤ Zij ≤ 1) theo công thức sau đây để tránh ảnh hưởng của việc sử dụng các đơn vị khác nhau và để giảm sự biến đổi. Cần phải chuẩn hóa dữ liệu ban đầu trước khi phân tích chúng với lý thuyết liên quan đến Quan hệ mờ hoặc bất kỳ phương pháp luận nào khác. Một giá trị thích hợp sẽ được khấu trừ từ các giá trị trong mảng tương tự để làm cho giá trị của mảng này xấp xỉ 1. Khuyến nghị nên sử dụng giá trị tỉ số S/N khi chuẩn hóa dữ liệu trong phân tích Quan hệ mờ. 59 = (,,,,) ,,,, (,,,,) (2.37) (Sử dụng cho tỉ số S/N với mong muốn lớn hơn là tốt hơn) = ,,,, ,,,, (,,,,) (2.38) (Sử dụng cho tỉ số S/N với mong muốn nhỏ hơn là tốt hơn) = () (,,,,) ,,,, (,,,,) (2.39) (Sử dụng cho tỉ số S/N với mong muốn giá trị tiêu chuẩn là tốt nhất). Bước 3: Tính toán hệ số tương tác trong quan hệ mờ đối với các tỉ số S/N chuẩn hóa: c(), () = () (2.40) Trong đó: j = 1, 2,n là số thí nghiệm; k = 1, 2, .m là số mục tiêu đầu ra; y0(k) là giá trị trung bình đầu ra của các thí nghiệm; yj(k) là giá trị trung bình đầu ra ở thí nghiệm thứ j; Δ = () − () là giá trị tuyết đối của sai lệch giữa y0(k) và yj(k); Δ = min ∀∈ min ∀ () − () là giá trị nhỏ nhất của 0j; Δ = max ∀∈ max ∀ () − () là giá trị lớn nhất của 0j;  là hệ số phân biệt, được xác định trong khoảng 0 ≤  ≤ 1 (giá trị có thể điều chỉnh dựa trên yêu cầu thực tế của hệ thống). Bước 4: Xác định mức độ Quan hệ mờ theo công thức: c = ∑ c (2.41) Đây là giá trị trung bình của các tương tác trong quan hệ xám đã xác định ở Bước 3. k là số mục tiêu cần tối ưu. Bước 5: Xác định mức và giá trị tối ưu của các thông số khảo sát. Mối quan hệ mờ cao hơn hàm ý chất lượng sản phẩm tốt hơn. Do đó, dựa trên mức độ quan hệ mờ, có thể ước lượng tác động của yếu tố và mức độ tối ưu cho mỗi yếu tố có thể kiểm soát. Bước 6: Thực hiện phân tích phương sai (ANOVA) để xác định các yếu tố quan trọng. Mục đích là áp dụng một phương pháp thống kê để xác định tác động của từng yếu tố. Kết quả từ ANOVA có thể xác định rất rõ tác động của mỗi yếu tố đến kết quả của quá trình. Phương pháp thử nghiệm Taguchi không thể đánh giá ảnh hưởng của các thông số riêng lẻ trên toàn bộ quá trình. Do đó, phần trăm đóng góp bằng cách sử dụng ANOVA được sử dụng để bù đắp cho hiệu ứng này. Tổng số các độ lệch bình phương SST được phân chia thành hai nguồn: Tổng của độ lệch bình phương do mỗi tham số quá trình và tổng của các bình phương lỗi. Tỷ lệ phần trăm đóng góp ảnh hưởng của mỗi thông số quá trình trong tổng số các sai lệch SST bình phương có thể được sử dụng để đánh giá tầm quan trọng của việc thay đổi các thông số quá trình đối với các kết quả đầu ra. Thông thường, sự thay đổi của thông số quá trình có một ảnh hưởng đáng kể đến đặc tính hoạt động khi giá trị F lớn (F tính toán lớn hơn F tiêu chuẩn được tra bảng thì thông 60 số đó có ảnh hưởng mạnh đến kết quả đầu ra, còn nhỏ hơn thì tác động không đáng kể và được gọi là lỗi (error). Bước 7: Tính toán điều kiện tối ưu được dự đoán. Sau khi đã chọn mức độ tối ưu của các thông số thiết kế, bước cuối cùng là dự đoán và xác minh chất lượng bằng cách sử dụng mức tối ưu của các thông số thiết kế. Tỷ số S/N ước tính sử dụng mức tối ưu của các tha