CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ MÁY GIA CÔNG BẰNG DÒNG HẠT MÀI (AFM) Giới thiệu phương pháp gia công tinh bằng dòng hạt mài (Abrasive flow machining - AFM) Phương pháp AFM (phương pháp gia công bằng dòng hạt mài) là một quá trình gia công phi truyền thống được sử dụng năng lượng hạt mài để loại bỏ ba-via (hình 1.1) , cải thiện bề mặt, loai bỏ nhiệt của các lớp cắt, đánh bóng hoàn thiện các biên dạng phức tạp bên trong, ví dụ như cải thiện các đường dẫn khí bên trong các van, đường ống, các tấm phân phối lưu lượng, đầu phun,…bằng dung dich hạt mài. Mục tiêu của phương pháp gia công này là gia công ở cấp độ nano các chi tiết nhưng nó cần thời gian dài. Extrude Hone Tổng công ty của Mỹ vào năm 1960 phát triển khái niệm về AFM để gia công tinh các chi tiết trong lĩnh vực không gian vũ trụ với độ chính xác yêu cầu. Ngày nay gia công dòng hạt mài được coi là một trong những phương pháp tốt nhất cho việc gia công tinh các biên dạng hình học phức tạp mà không thể đạt được bằng các công cụ của các phương pháp gia công truyền thống như hình 1.1 Nguyên lý gia công bằng dòng hạt mài 1 Hình 1.2 Các bước gia công của phương pháp bằng dòng hạt mài Các dạng máy gia công tinh bằng dòng hạt mài Các thành phần chính của máy làm sạch bavia bằng dòng hạt mài bao gồm máy chính, dụng cụ và môi trường mài mòn.
Cơ chế loại bỏ vật liệu bao gồm ba dạng biến dạng : biến dạng đàn hồi, biến dạng dẻo hoặc sự bào mòn và cắt nhỏ vật liệu. Các chế độ biến dạng này phụ thuộc nhiều vào cường độ cắt của các lực tác động lên từng hạt mài mòn và độ sâu mép của việc làm mòn phôi.3 cho thấy cơ chế loại bỏ vật liệu của quá trình AFM [1] Hình 1.3 Cơ chế bóc vật liệu của gia công bằng dòng hạt mài Dựa trên chuyển động của môi trường mài mòn, các máy gia công bằng dòng hạt mài mòn được phân thành ba loại: 2 1. One – way AFM: AFM một chiều: Vật liệu mài mòn được đẩy theo một hướng như thể hiện trong hình 1. Two – way AFM:AFM hai chiều: môi trường mài mòn có thể thay đổi chiều tới hoặc lùi như thể hiện trong hình 1.
Orbital AFM: Rung động quỹ đạo nhỏ được áp dụng cho phôi như thể hiện trong hình 1. a) AFM một chiều b) AFM hai chiều c) AFM rung động Hình 1.4 Các loại máy gia công bằng dòng hạt mài Các phương pháp gia công mở rộng có ứng dụng phương pháp gia công bằng dòng hạt mài Các nhà nghiên cứu tại viện nghiên cứu kỹ thuật Madras của Ấn Độ đã báo cáo AFM là một quá trình chậm vì tổng thời gian để đạt được độ tinh của bề mặt gia công là dài và tỷ lệ loại bóc vật liệu thấp (MRR). Để nâng cao hiệu suất của quá trình AFM, nhiều nhà nghiên cứu đã phát triển các quy trình gia công hỗn hợp, trong đó các quy trình gia công khác nhau được kết hợp với quy trình gia công AFM để đạt được MRR cao hơn và yêu cầu bề mặt hoàn thiện trong thời gian ngắn hơn. Một số sự phát triển gần đây trong quá trình lai AFM được trình bày trong phần này [1] Các nhà nghiên cứu đã phát triển phương pháp gia công dòng hạt mài có từ tính (MAFM) để cải thiện tỷ lệ loại bỏ vật liệu và giảm độ nhám bề mặt bằng cách áp dụng một từ trường xung quanh phôi.
Kỹ thuật ANOVA đã được sử dụng để xác định các thông số quan trọng nhất - mật độ chuyển biến của từ, tốc độ dòng chảy, số chu kỳ, lượng dòng chảy trung bình, kích thước hạt mài mòn, nồng độ hạt mài và tỷ lệ giảm. Cải thiện độ bóng bề mặt và MRR được quan sát thấy trong MAFM so với AFM. Sơ đồ mạch của MAFM được thể hiện trong hình 1.5(a) 3 Theo như nghiên cứu của tác giả Singh và Shan đã khám phá tính lưu biến của quá trình gia công tinh bằng dòng hạt mài có từ tính (MRAFF) để gia công tinh các hình dạng bên trong các chi tiết phức tạp như thể hiện trong hình 1. Trong quá trình này, chất làm bóng nhờ do từ tính bao gồm bột cacbonyl sắt và chất mài mòn silicon carbide được trộn với dung dịch mỡ bazơ có tính nhớt và dầu khoáng dùng để gia công tinh các chi tiết bằng thép không rỉ.
Không cải thiện khi gia công bề mặt tại điều kiện từ trường bằng không và đã cải thiện 30% khi gia công tinh bề mặt tại cường độ từ trường cao. Hai nhà nghiên cứu Jha và Jain đã cố gắng để cải thiện hiệu suất của quá trình AFM bằng cách áp dụng lực ly tâm trên môi trường hạt mài bằng cách đưa lực quay ly tâm quay tạo thành hình trụ khi di chuyển qua đoạn phôi.Quá trình này được gọi là gia công dòng hạt mài có hỗ trợ lực ly tâm (CFAAFM) như thể hiện trong hình 1.5(c) (a) Sơ đồ của MAFM (b) Sơ đồ của MRAFF (c) Sơ đồ của CFAAFM Hình 1.5 Các phương pháp gia công dòng hạt mài mở rộng Nhóm nghiên cứu gồm Dabrowski và các cộng sự đã phát triển quá trình gia công điện hóa (Electro-Chemical) hỗ trợ cho gia công bằng dòng hạt mài (ECAFM) bằng cách sử dụng các chất điện phân polyme để làm phẳng các bề mặt phẳng như thể hiện trong hình 1. Độ dẫn ion của chất điện phân trong quá trình này thấp hơn độ dẫn của các chất điện phân được sử dụng trong quá trình gia công điện hóa thông thường ECM). Việc bổ sung các chất vô cơ lên các chất điện phân ở dạng mài mòn làm giảm độ dẫn điện nhiều hơn.
Những cân nhắc này giải thích tại sao khoảng cách giữa các điện cực qua chất điện phân polyme bị ép phải nhỏ. Điều này dẫn đến kết quả là điện trở dòng chảy lớn hơn của chất điện phân polyme, có dạng chất lỏng bán lỏng. Các chất điện phân 4 polymer như các chất đặt polyme và nước dựa trên acryloamide được sử dụng cho các cuộc thực nghiệm Để tăng cường hiệu suất của phương pháp gia công bằng dòng hạt mài. Shankar và các cộng sự đã giới thiệu một khái niệm về môi trường quay dọc theo trục của nó để đạt được tốc độ gia công tinh và loại bỏ vật liệu cao hơn và quá trình này được gọi là Drill-Bit Guided-Abrasive Flow Finishing (DBG-AFF) process như thể hiện trong hình 1.
Các thí nghiệm được tiến hành trên vật liệu phôi AISI 1040 và AISI 4340. Tốc độ gia công tinh và tỷ lệ loại bỏ vật liệu cao hơn được quan sát thấy trong Quá trình DBG- AFF so với quá trình gia công bằng dòng hạt mài (AFM) Shankar và các cộng sự đã phát triển quy trình gia công bằng dòng hạt mài quay Rotational-Abrasive Flow Finishing (R-AFF).Trong quá trình này một phôi được xoay ở tốc độ nhất định để tăng cường hiệu suất của quá trình gia công tinh. Các thí nghiệm đã được thực hiện bằng cách sử dụng (central composite rotatable design) thiết kế thực nghiệm và các phản ứng được vẽ bằng kỹ thuật mô phỏng bề mặt đáp ứng (RSM). Sơ đồ mạch của quá trình R-AFF như thể hiện trong hình 1.6(c) (a) Sơ đồ của ECAFM (b) Sơ đồ của DBG-AFF (c) Sơ đồ của R-AFF Hình 1.6 Các phương pháp gia công dòng hạt mài mở rộng Tiếp tục, Sharma và các cộng sự đã đưa ra quá trình gia công bằng dòng hạt mài có ứng dụng sóng siêu âm (UAAFM), trong đó phôi phải chịu sự rung động siêu âm vuông góc với hướng phương tiện.7(a) minh hoạ sơ đồ quy trình của UAAFM 5 Sau đó, Sharma và các cộng sự đã đề xuất quá trình gia công tinh bằng dòng hạt mài (RMRAFF) để nâng cao hiệu quả gia công tinh của phương pháp MRAFF.
Trong quá trình này, một chuyển động xoay và chuyển động qua lại được cung cấp cho môi trường mài bằng từ trường quay và bộ phận thủy lực như thể hiện trong hình 1. Mặt phẳng mịn và tính đối xứng giống như được quan sát trong cả hai mặt bằng thép không rỉ và bằng đồng. (a) Sơ đồ của UAAFM (b) Sơ đồ của R-MRAFF Hình 1.7 Các phương pháp gia công dòng hạt mài mở rộng Các nghiên cứu về phương pháp gia công bằng dòng hạt mài (AFM) Đầu tiên là thí nghiệm về sự lựa chọn tối ưu các điều kiện gia công bằng dòng hạt mài sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo do hai nhà nghiên cứu Rajendra Kumar Jain, Vijay Kumar Jain thực hiện năm 2000 [2] Bài báo này trình bày việc sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo cho mô hình hóa và lựa chọn tối ưu các thông số đầu vào của quá trình AFM. Thứ nhất, một mạng trí tuệ nhân tạo lan truyền tổng quát với bốn đầu vào, hai đầu ra và một lớp ẩn đã được sử dụng để thiết lập mô hình quy trình.
Một mạng thứ hai, xác định các thông số gia công tối ưu tương ứng bằng cách giảm thiểu một chỉ số hiệu năng phụ thuộc vào các ràng buộc hoạt động thích hợp. Kết quả mô phỏng xác nhận tính khả thi của cách tiếp cận này và thể hiện sự đồng thuận tốt với các kết quả thí nghiệm đối với nhiều điều kiện gia công. Để xác nhận kết quả tối ưu hóa của phương pháp tiếp cận mạng thần kinh, quá trình tối ưu hóa quá trình AFM cũng đã được thực hiện bằng thuật toán di truyền. 6 Mô hình hóa và tối ưu hóa quá trình là những vấn đề rất quan trọng trong kỹ thuật sản xuất.
Quá trình gia công thường quá phức tạp đối với sự đảm bảo mô hình phân tích thích hợp và hầu hết thời gian dài, các mô hình phân tích được phát triển dựa trên nhiều giả định mâu thuẫn với thực tế. Quan trọng hơn, đôi khi rất khó để điều chỉnh các thông số của mô hình theo tình hình thực tế của quy trình gia công. Do sự phức tạp của quá trình gia công, tối ưu hóa cũng như kiểm soát tối ưu là rất khó để thực hiện. Do đó, mạng trí tuệ nhân tạo có thể lập bản đồ các mối quan hệ đầu vào / đầu ra và có khả năng tính toán song song lớn, đã thu hút nhiều sự chú ý trong nghiên cứu về quá trình gia công.
Các nhà nghiên cứu đã trình bày mô hình mạng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng và xác định các điều kiện gia công tối ưu cho quá trình AFM. Thứ nhất, một mạng trí tuệ nhân tạo tổng quát được sử dụng để thiết lập mô hình quá trình.