Nghiên Cứu Phương Pháp Giảm Rung Tích Cực Bằng Ngoại Lực Cưỡng Bức Trong Quá Trình Tiện

• Tác giả: Hồ Ngọc Thế Quang
• Người hướng dẫn: PGS. Đỗ Thành Trung
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ khí
• Đề tài: Nghiên cứu phương pháp giảm rung tích cực bằng ngoại lực cưỡng bức trong quá trình tiện
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG NGHỆ
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 5. CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY TRONG NHẬN DIỆN VÀ DỰ ĐOÁN RUNG ĐỘNG
• 6. CHƯƠNG 6: NGHIÊN CỨU GIẢM RUNG BẰNG NGOẠI LỰC CƯỠNG BỨC
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Phương pháp giảm rung tích cực bằng ngoại lực cưỡng bức

Luận án nghiên cứu phương pháp giảm rung trong quá trình tiện bằng cách sử dụng ngoại lực cưỡng bức. Phương pháp này tập trung vào việc áp dụng lực từ trường để kiểm soát rung động của dao tiện. Kết quả cho thấy, khi lực từ đạt 140 N, hiệu quả giảm rung đạt mức tối ưu, giúp cải thiện đáng kể chất lượng bề mặt sản phẩm. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, việc sử dụng lực từ từ hai hướng mang lại hiệu quả cao hơn so với lực từ đơn hướng hoặc ba hướng.

1.1. Nguyên lý giảm rung bằng lực từ

Nguyên lý của phương pháp giảm rung tích cực dựa trên việc tạo ra một lực từ trường tác động lên cán dao. Khi dao chịu tác động của lực cắt, dao động xảy ra. Lực từ tác động sẽ kéo dao về một hướng nhất định, giúp tiêu hao năng lượng dao động và giảm rung nhanh chóng. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các quá trình tiện lỗ sâu, nơi độ cứng vững của cán dao đóng vai trò quan trọng.

1.2. Ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã chứng minh tiềm năng ứng dụng lớn của phương pháp giảm rung trong công nghiệp. Việc sử dụng lực từ trường không chỉ giúp giảm rung mà còn cải thiện độ nhám bề mặt sản phẩm. Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao năng suất và chất lượng gia công cơ khí, đặc biệt là trong các ngành đòi hỏi độ chính xác cao như hàng không, ô tô và điện tử.

II. Quá trình tiện và các yếu tố ảnh hưởng đến rung động

Luận án phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rung động trong quá trình tiện, bao gồm độ cứng vững của phôi, độ cứng vững của dao, sóng bề mặt phôi và chế độ cắt. Kết quả mô phỏng cho thấy, trong quá trình tiện trụ và tiện mặt bích, độ cứng vững của phôi là yếu tố chính ảnh hưởng đến rung động. Trong khi đó, với tiện lỗ sâu, độ cứng vững của cán dao đóng vai trò quyết định.

2.1. Độ cứng vững của phôi và dao

Độ cứng vững của phôi và dao là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rung động trong quá trình tiện. Nghiên cứu chỉ ra rằng, khi chiều dài cán dao vượt quá 60 mm, chất lượng bề mặt sản phẩm giảm đáng kể. Điều này cho thấy sự cần thiết của việc tối ưu hóa thiết kế cán dao để giảm thiểu rung động.

2.2. Ảnh hưởng của chế độ cắt

Chế độ cắt, bao gồm vận tốc cắt và bước tiến dao, cũng có tác động lớn đến rung động. Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc điều chỉnh chế độ cắt phù hợp có thể giảm thiểu rung động và cải thiện chất lượng bề mặt sản phẩm. Đặc biệt, vận tốc cắt và bước tiến dao cần được điều chỉnh đồng thời để đạt hiệu quả tối ưu.

III. Ứng dụng học máy trong nhận diện rung động

Luận án ứng dụng học máy để nhận diện rung động trong quá trình tiện. Các mô hình RNN và LSTM được sử dụng để dự đoán lực cắt và phát hiện rung động. Kết quả cho thấy, độ chính xác của mô hình đạt tới 98% khi kết hợp dữ liệu âm thanh và hình ảnh. Điều này mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc phát triển các thiết bị giảm rung thông minh.

3.1. Mô hình RNN và LSTM

Các mô hình RNN và LSTM được sử dụng để dự đoán lực cắt theo thời gian. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình LSTM đạt độ chính xác cao hơn so với RNN, đặc biệt khi xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng của các mô hình học máy trong việc giám sát và điều khiển quá trình gia công.

3.2. Kết hợp âm thanh và hình ảnh

Việc kết hợp dữ liệu âm thanh và hình ảnh giúp nâng cao độ chính xác của mô hình nhận diện rung động. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi sử dụng cả hai loại dữ liệu, độ chính xác đạt 97%, cao hơn so với việc chỉ sử dụng âm thanh hoặc hình ảnh riêng lẻ. Điều này khẳng định tính hiệu quả của phương pháp kết hợp dữ liệu đa phương thức.