Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hiện đại, công nghệ gia công bằng máy điều khiển số (CNC) đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm cơ khí. Theo ước tính, việc gia công các bề mặt cong tự do bằng máy CNC với tốc độ cao đang ngày càng phổ biến trong các ngành công nghiệp ô tô, hàng không và khuôn mẫu. Tuy nhiên, một thách thức lớn là sự sai khác giữa đường chạy dao lập trình và đường chạy dao thực tế do đặc tính kiểm soát tăng/giảm tốc của máy công cụ, cùng với biến dạng dao do lực cắt tác động. Những sai số này dẫn đến sai lệch hình dạng bề mặt gia công so với thiết kế, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển phương pháp dự đoán đường chạy dao thực tế và cải thiện độ chính xác của đường chạy dao dựa trên việc xác định các đặc điểm kiểm soát tăng tốc/giảm tốc của máy công cụ CNC. Nghiên cứu tập trung vào mô hình hóa sự thay đổi vận tốc tiến dao, dự đoán quỹ đạo chạy dao thực tế và đề xuất phương pháp bù trừ sai số nhằm nâng cao độ chính xác gia công. Phạm vi nghiên cứu được giới hạn trong điều khiển hai trục trong mặt phẳng XY, sử dụng máy CNC 5 trục Amada MX150 với bộ điều khiển FANUC F31iB tại Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP. Hồ Chí Minh, trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2023.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc giảm thiểu sai số gia công, nâng cao chất lượng bề mặt sản phẩm và tối ưu hóa quy trình gia công CNC, góp phần thúc đẩy ứng dụng công nghệ CNC tiên tiến trong sản xuất công nghiệp hiện đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết động học và động lực học cơ cấu: Áp dụng các định luật Newton và nguyên lý bảo toàn năng lượng để phân tích chuyển động và lực tác dụng trong quá trình gia công CNC. Các đại lượng như vận tốc dài ($v$), gia tốc ($a$), mô men xoắn ($M$) được sử dụng để mô hình hóa sự thay đổi vận tốc tiến dao và lực tác động lên dao cắt.

  • Mô hình điều khiển máy CNC: Nghiên cứu đặc tính điều khiển tăng/giảm tốc (acceleration/deceleration - Acc/Dec) của bộ điều khiển FANUC F31iB, bao gồm các thông số kỹ thuật như hằng số thời gian tăng/giảm tốc, tốc độ tăng tốc tối đa, và chênh lệch tốc độ tiến dao tối đa cho phép. Mô hình này giúp dự đoán vận tốc tiến dao thực tế và đường chạy dao thực tế.

  • Khái niệm đường chạy dao (toolpath) và sai số gia công: Đường chạy dao thực tế bị ảnh hưởng bởi đặc tính điều khiển Acc/Dec và biến dạng dao do lực cắt, gây ra sai số giữa đường chạy dao lập trình và thực tế. Việc dự đoán và bù trừ sai số này là yếu tố then chốt để nâng cao độ chính xác gia công.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ thực nghiệm trên máy CNC Amada MX150 với bộ điều khiển FANUC F31iB tại phòng thí nghiệm Công nghệ thiết kế và Gia công tiên tiến, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP. Hồ Chí Minh. Các thông số vận hành, tọa độ và tốc độ tiến dao được ghi nhận bằng phần mềm Fanuc Servo Guide.

  • Phương pháp phân tích: Sử dụng mô hình toán học dựa trên các thông số điều khiển Acc/Dec (số hiệu 1660, 1783, 1772, 1769, 1622) để mô phỏng sự thay đổi vận tốc tiến dao. Phân tích hồi quy và thống kê được áp dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình dự đoán so với dữ liệu thực nghiệm.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2023, bao gồm các giai đoạn: thu thập dữ liệu, mô hình hóa, thực nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mô hình dự đoán vận tốc tiến dao thực tế hiệu quả: Mô hình dựa trên các thông số điều khiển Acc/Dec của bộ điều khiển FANUC F31iB đã dự đoán chính xác vận tốc tiến dao thực tế với sai số trung bình dưới 5% so với dữ liệu thực nghiệm. Khi sử dụng chức năng kiểm soát đường biên dạng độ chính xác cao (AI), sai số giảm thêm khoảng 2%.

  2. Đường chạy dao thực tế khác biệt rõ rệt so với đường chạy dao lập trình: Kết quả thực nghiệm cho thấy đường chạy dao thực tế lệch so với đường chạy dao lập trình từ 0.1 đến 0.3 mm tại các điểm góc chuyển hướng 90°, 60°, 30°, tùy thuộc vào tốc độ tiến dao và góc chuyển hướng.

  3. Phương pháp bù trừ sai số góc rẽ cải thiện độ chính xác: Áp dụng phương pháp bù trừ sai số góc rẽ dựa trên mô hình dự đoán đã giảm sai số biên dạng tại các điểm góc từ khoảng 0.3 mm xuống dưới 0.1 mm, tương đương cải thiện độ chính xác gia công lên đến 70%.

  4. Ảnh hưởng của chức năng AI trong điều khiển: Khi bật chức năng AI, đường chạy dao thực tế gần với đường chạy dao lý tưởng hơn, giảm sai số biên dạng trung bình khoảng 15% so với khi không sử dụng chức năng này.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sai số đường chạy dao là do đặc tính điều khiển tăng/giảm tốc của máy CNC, trong đó gia tốc bị giới hạn bởi mô-men xoắn cực đại của động cơ servo. Mô hình dự đoán vận tốc tiến dao đã thành công trong việc mô phỏng quá trình này bằng cách sử dụng các thông số kỹ thuật của bộ điều khiển FANUC, phù hợp với các nghiên cứu trước đây nhưng có cải tiến khi tích hợp chức năng AI.

So sánh với các nghiên cứu trước, phương pháp dự đoán và bù trừ sai số trong luận văn này đơn giản hơn nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác cao, đồng thời cung cấp giải pháp thực tiễn để cải thiện chất lượng gia công. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh vận tốc tiến dao dự đoán và thực nghiệm, cũng như bảng tổng hợp sai số biên dạng trước và sau khi bù trừ.

Ý nghĩa của nghiên cứu là giúp các nhà sản xuất và kỹ sư gia công CNC có công cụ dự đoán và điều chỉnh đường chạy dao, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm phế phẩm và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng mô hình dự đoán vận tốc tiến dao trong lập trình CNC: Các doanh nghiệp nên tích hợp mô hình dự đoán này vào phần mềm CAM để tự động điều chỉnh đường chạy dao, giảm sai số gia công. Thời gian triển khai dự kiến trong vòng 6 tháng, do bộ phận kỹ thuật phần mềm thực hiện.

  2. Sử dụng chức năng kiểm soát đường biên dạng độ chính xác cao (AI): Khuyến nghị các nhà máy CNC nâng cấp hoặc sử dụng các bộ điều khiển có tích hợp chức năng AI để cải thiện độ chính xác gia công, đặc biệt với các chi tiết phức tạp. Chủ thể thực hiện là bộ phận bảo trì và đầu tư công nghệ, trong vòng 12 tháng.

  3. Đào tạo kỹ thuật viên và lập trình viên CNC về mô hình dự đoán và bù trừ sai số: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu nhằm nâng cao năng lực vận hành và lập trình CNC chính xác hơn. Thời gian đào tạo kéo dài 3 tháng, do phòng đào tạo kỹ thuật đảm nhiệm.

  4. Phát triển phần mềm hỗ trợ bù trừ sai số tự động: Đề xuất nghiên cứu và phát triển phần mềm tích hợp mô hình dự đoán và thuật toán bù trừ sai số để tự động hiệu chỉnh đường chạy dao trong quá trình gia công. Dự kiến hoàn thành trong 1 năm, phối hợp giữa viện nghiên cứu và doanh nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Kỹ sư lập trình và vận hành máy CNC: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mô hình dự đoán vận tốc tiến dao và phương pháp bù trừ sai số, giúp họ nâng cao hiệu quả lập trình và vận hành máy.

  2. Nhà quản lý sản xuất trong ngành cơ khí chính xác: Thông tin về cải thiện độ chính xác gia công và ứng dụng công nghệ AI trong điều khiển CNC giúp họ đưa ra quyết định đầu tư và nâng cấp thiết bị phù hợp.

  3. Nhà nghiên cứu và phát triển công nghệ gia công: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu tiếp theo về mô hình hóa quá trình gia công và phát triển các thuật toán điều khiển tiên tiến.

  4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành kỹ thuật cơ khí: Cung cấp kiến thức thực tiễn và lý thuyết về công nghệ CNC, mô hình hóa và phân tích dữ liệu thực nghiệm, hỗ trợ học tập và nghiên cứu chuyên sâu.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần dự đoán đường chạy dao thực tế trong gia công CNC?
    Dự đoán đường chạy dao thực tế giúp xác định sai số giữa đường chạy dao lập trình và thực tế do đặc tính tăng/giảm tốc và biến dạng dao, từ đó có thể bù trừ sai số để nâng cao độ chính xác gia công.

  2. Mô hình dự đoán vận tốc tiến dao dựa trên những thông số nào?
    Mô hình sử dụng các thông số kỹ thuật của bộ điều khiển FANUC như 1660 (tốc độ tăng tốc tối đa), 1783 (chênh lệch tốc độ tối đa), 1772 (thời gian thay đổi gia tốc), 1769 (hằng số thời gian tăng/giảm tốc), và 1622 (thời gian tăng/giảm tốc trong quá trình cắt).

  3. Chức năng AI trong điều khiển CNC có tác dụng gì?
    Chức năng AI giúp điều chỉnh tăng/giảm tốc và hiệu chỉnh đường chạy dao tự động, giảm sai số biên dạng và nâng cao độ chính xác gia công, đặc biệt hiệu quả với các chi tiết có biên dạng phức tạp.

  4. Phương pháp bù trừ sai số góc rẽ được thực hiện như thế nào?
    Phương pháp này dựa trên mô hình dự đoán vận tốc tiến dao và đường chạy dao thực tế để tính toán và điều chỉnh lại đường chạy dao tại các điểm góc rẽ, giảm sai số biên dạng đáng kể.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào sản xuất thực tế?
    Kết quả có thể được tích hợp vào phần mềm CAM hoặc hệ thống điều khiển CNC để tự động điều chỉnh đường chạy dao, đồng thời đào tạo kỹ thuật viên vận hành và lập trình để sử dụng hiệu quả mô hình và phương pháp bù trừ sai số.

Kết luận

  • Đã xây dựng thành công mô hình dự đoán vận tốc tiến dao thực tế dựa trên đặc tính điều khiển tăng/giảm tốc của máy CNC FANUC F31iB, với sai số dưới 5%.
  • Đã dự đoán và xác định được sai số đường chạy dao thực tế so với đường chạy dao lập trình, đặc biệt tại các điểm góc chuyển hướng.
  • Phương pháp bù trừ sai số góc rẽ được đề xuất đã cải thiện độ chính xác gia công lên đến 70%, giảm sai số biên dạng đáng kể.
  • Chức năng AI trong điều khiển CNC góp phần nâng cao độ chính xác và giảm sai số gia công.
  • Tiếp theo, cần phát triển phần mềm hỗ trợ tự động bù trừ sai số và mở rộng nghiên cứu cho điều khiển đa trục phức tạp hơn.

Call-to-action: Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong lĩnh vực gia công CNC nên áp dụng và phát triển tiếp các phương pháp dự đoán và bù trừ sai số để nâng cao chất lượng sản phẩm và hiệu quả sản xuất.