Viện Nghiên cứu Cơ khí dự kiến tổ chức Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Viện cho nghiên cứu sinh Nguyễn Quang Vinh vào đầu tháng 12 năm 2024. Viện đăng tải thông tin luận án tiến sĩ của NCS như sau:

Họ tên nghiên cứu sinh: Nguyễn Quang Vinh

Tập thể người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Ngọc Hiền và PGS.TS Nguyễn Văn Cường

Ngành: Kỹ thuật Cơ khí - Mã số: 9520103

Cơ sở đào tạo: Viện Nghiên cứu Cơ khí - Bộ Công Thương

Tên đề tài luận án: “Nghiên cứu tối ưu hóa động một số thông số công nghệ để đảm bảo nhám bề mặt chi tiết gia công trên trung tâm phay CNC”

Tóm tắt kết luận mới của luận án

1. Ý nghĩa khoa học:

- Luận án đã xây dựng một mô hình tối ưu hóa động trong quá trình gia công, đặc biệt tập trung vào việc kiểm soát nhám bề mặt và rung động trong quá trình gia công trên máy CNC. Cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quy trình gia công, cung cấp các phương pháp khoa học để điều chỉnh các tham số cắt nhằm đảm bảo chất lượng sản phẩm.

- Luận án đã nghiên cứu và phát triển một hệ thống điều khiển tự tối ưu hóa cho máy CNC, tối ưu hóa liên tục các thông số gia công trong quá trình sản xuất.

- Nghiên cứu đã phân tích ảnh hưởng của các tham số cắt (tốc độ cắt, lượng tiến dao, chiều sâu cắt) đến nhám bề mặt và lực cắt. Những kết quả này giúp hệ thống gia công tự động điều chỉnh dựa trên các yếu tố thực tế, góp phần đảm bảo chất lượng sản phẩm ổn định và giảm thiểu sai số trong quá trình sản xuất

- Luận án đã phát triển hệ thống điều khiển tự tối ưu (Self-HSM), hệ thống có khả năng tự động điều chỉnh các chế độ cắt thông qua việc dự đoán độ mòn của dụng cụ cắt và kiểm soát nhám bề mặt. Hệ thống này có ý nghĩa khoa học quan trọng, mở ra hướng đi mới trong điều khiển và giám sát quy trình gia công thông minh, đáp ứng yêu cầu của công nghiệp 4.0

2.Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả nghiên cứu làm cơ sở để áp dụng tại nhà máy, phân xưởng gia công nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm:

- Hệ thống điều khiển tự điều chỉnh (Self-HSM) cho phép tối ưu hóa các thông số cắt trong quá trình gia công, đảm bảo nhám bề mặt và độ chính xác cao mà không cần can thiệp từ con người.

- Với khả năng tự điều chỉnh và tối ưu hóa động, hệ thống giúp giảm thời gian dừng máy để kiểm tra và điều chỉnh thủ công, tăng năng suất, giảm thời gian sản xuất và cải thiện hiệu quả vận hành.

- Hệ thống dự đoán mòn dao và tối ưu hóa chế độ cắt giúp giảm tiêu hao dụng cụ, tiết kiệm chi phí bảo trì và thay thế dụng cụ cắt, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, giảm lãng phí vật liệu và nâng cao hiệu quả kinh tế của quy trình gia công.

- Hệ thống điều khiển tự tối ưu là một phần của giải pháp sản xuất thông minh, đáp ứng yêu cầu tự động hóa và tự tối ưu trong Công nghiệp 4.0. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống gia công mở ra hướng phát triển mới, giúp doanh nghiệp dễ dàng chuyển đổi và ứng dụng công nghệ thông minh, tăng cường khả năng sản xuất linh hoạt và đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu từ thị trường.

3. Những đóng góp mới của luận án

- Từ nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm luận án đã xác định rõ ràng ảnh hưởng của các tham số công nghệ (tốc độ cắt - v_c, lượng chạy dao răng - f_z, và chiều sâu cắt - a_r) đến chất lượng gia công, bao gồm nhám bề mặt, rung động, và mòn dao. Kết quả nghiên cứu cho thấy lượng chạy dao là tham số có ảnh hưởng lớn nhất đến nhám bề mặt, tiếp theo là tốc độ cắt. Chiều sâu cắt là thông số có ảnh hưởng lớn nhất đến lực cắt, tiếp theo là ảnh hưởng của vận tốc cắt và lượng chạy dao. Phương trình hồi quy nhám bề mặt:

-  Luận án đã ứng dụng thành công trí tuệ nhân tạo để dự đoán mòn dao trong quá trình gia công. Bằng cách sử dụng các cảm biến và dữ liệu từ lực cắt, tốc độ cắt, lượng chạy dao, thông minh nhân tạo (AI) có thể dự đoán chính xác mức độ mòn của dao sau một khoảng thời gian gia công nhất định. Mạng trí tuệ nhân tạo cần phải được huấn luyện sơ bộ, sau đó sẽ hoạt động một cách tự động. Cấu trúc mạng trí tuệ nhân tạo để dự đoán mòn dao là 6-10-1. Cấu trục mạng trí tuệ nhân tạo để sinh lượng chạy dao tối ưu là 3-9-9-1.

-  Hệ thống Self-HSM đã được phát triển thành công với khả năng tự động điều chỉnh các thông số cắt (tốc độ cắt, lượng chạy dao, chiều sâu cắt) dựa trên điều kiện gia công. Điều này đảm bảo quá trình gia công diễn ra liên tục và hiệu quả mà không cần sự can thiệp từ con người. Hệ thống đã được thử nghiệm trên máy CNC tốc độ cao HS Super MC500, cho kết quả nhám bề mặt của chi tiết gia công ban đầu đạt R_a = 0,388 μm khi sử dụng chế độ cắt tối ưu (v_c = 595 m/phút; f = 2500 mm/phút; a_r = 0,3 mm). Sau 5,4 phút gia công, khi dao mòn đạt 0,06 mm, hệ thống đã tự động điều chỉnh thông số cắt mới (v_c = 595 m/phút; f = 2452 mm/phút; a_r = 0,3 mm) để đảm bảo chất lượng gia công tiếp tục ổn định. Nhờ khả năng điều chỉnh thông số cắt tự động, hệ thống Self-HSM đã giúp duy trì chất lượng bề mặt gia công ổn định với độ nhám bề mặt đạt R_a = 0,388 μm trong suốt quá trình gia công, ngay cả khi dao cắt bị mòn.

- Luận án đã phát triển một hệ thống sản xuất thông minh dựa trên hệ thống vật lý mạng (CPS), cho phép hệ thống tự điều chỉnh điều kiện cắt tùy theo chất lượng dao và các yếu tố gia công khác. Hệ thống CPS này thể hiện khả năng tự chủ và linh hoạt trong gia công CNC, đồng thời góp phần phát triển các giải pháp sản xuất thông minh trong Cách mạng Công nghiệp 4.0

Thông tin chi tiết của luận án xem chi tiết tại đây