Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong ngành công nghiệp gia công cơ khí và công nghệ chế tạo sản phẩm polyme, công nghệ phun ép nhựa đóng vai trò then chốt trong việc sản xuất hàng loạt các chi tiết kỹ thuật phức tạp phục vụ các ngành công nghiệp ô tô, điện tử, thiết bị gia dụng và y tế. Trong chu trình phun ép nhựa, hệ thống giải nhiệt của khuôn (cooling system/cooling layer) là một trong những thành phần quyết định trực tiếp đến năng suất, chất lượng bề mặt, độ chính xác kích thước và đặc tính cơ lý của sản phẩm. Việc phân bố nhiệt độ không đồng đều trên lòng khuôn thường dẫn đến các khuyết tật như ứng suất dư, cong vênh, co ngót cục bộ và làm suy giảm nghiêm trọng độ bền cơ học của sản phẩm đúc.

Nhằm khắc phục các nhược điểm của các hệ thống làm mát truyền thống và nâng cao độ bền của sản phẩm, đề tài nghiên cứu đã đề xuất một phương án thiết kế kết cấu khuôn mới tích hợp hệ thống giải nhiệt dạng lớp (cooling layer) có bố trí các viên bi cầu bên trong rãnh dẫn nước. Kết cấu này vừa tăng cường khả năng chịu lực, chống biến dạng cho tấm insert dưới áp lực phun ép cao, vừa cải thiện hiệu suất truyền nhiệt và phân bố nhiệt đồng đều. Đồng thời, việc ứng dụng các phương pháp quy hoạch thực nghiệm kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI), mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và thuật toán di truyền (GA) được triển khai nhằm dự đoán chính xác và tối ưu hóa các thông số công nghệ phun ép, thay thế cho phương pháp thử-sai truyền thống vốn tốn kém thời gian và chi phí.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm 8 nhiệm vụ cụ thể:

  1. Nghiên cứu phương pháp thiết kế hệ thống giải nhiệt dạng cooling layer tích hợp bi cầu chịu lực cho khuôn phun ép nhựa.
  2. Ứng dụng phương pháp Taguchi để thiết lập bảng ma trận thông số thí nghiệm và xác định phương án công nghệ tối ưu ban đầu.
  3. Vận hành thử nghiệm và chế tạo các mẫu thử cơ tính trên máy ép nhựa thực tế.
  4. Thử nghiệm cơ tính độ bền uốn thực tế của các mẫu thử theo tiêu chuẩn.
  5. Thu thập số liệu, xử lý thống kê, quy hoạch thực nghiệm và phân tích ảnh hưởng của các thông số công nghệ.
  6. Chế tạo mẫu và thử nghiệm độ bền uốn đối với trường hợp thông số tối ưu xác định từ phương pháp Taguchi.
  7. Ứng dụng mô hình tính toán mạng nơ-ron nhân tạo ANN để dự đoán độ bền uốn của mẫu thử theo các thông số đầu vào.
  8. Kết hợp mô hình ANN với thuật toán di truyền GA để tìm kiếm bộ thông số công nghệ tối ưu toàn cục, đồng thời so sánh, đánh giá giữa kết quả dự đoán của AI và số liệu thực nghiệm.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Kết cấu hệ thống cooling layer trong khuôn phun ép nhựa; hạt nhựa nhiệt dẻo Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS); đặc tính phân bố nhiệt độ lòng khuôn; độ bền uốn của sản phẩm phun ép; phương pháp quy hoạch thực nghiệm Taguchi; mô hình tính toán ANN và giải thuật tối ưu hóa GA.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Không gian và thiết bị: Nghiên cứu thực nghiệm tại Xưởng thực hành và phòng thí nghiệm Khoa Cơ khí Chế tạo máy – Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh; sử dụng máy ép nhựa Haitian MA 1200III, camera nhiệt hồng ngoại Fluke TiS20, máy làm lạnh nước, máy gia nhiệt khuôn, thước kẹp điện tử Mitutoyo và máy thử nghiệm cơ tính vạn năng.
    • Thông số công nghệ khảo sát (5 biến đầu vào): Áp suất điền đầy (Filling pressure - MPa), Áp suất định hình/bảo áp (Packing pressure - MPa), Thời gian định hình/bảo áp (Packing time - s), Nhiệt độ nhựa nóng chảy (Melt temperature - °C) và Nhiệt độ khuôn (Mold temperature - °C).
    • Biến đáp ứng đầu ra: Ứng suất uốn cực đại ($\sigma_{\max}$ / Stress max - MPa).
    • Tiêu chuẩn áp dụng: Tiêu chuẩn ASTM D790 cho phép thử độ bền uốn 3 điểm của vật liệu polyme.
    • Phần mềm ứng dụng: Creo Parametric 9.0 (thiết kế 3D khuôn), Moldex 3D (mô phỏng dòng chảy), Minitab 18 (thiết kế ma trận Taguchi và phân tích S/N), Matlab 2020b với công cụ Neural Network Toolbox (nntool) và Optimization Toolbox.
    • Thời gian thực hiện: Đồ án tốt nghiệp khóa 2020 – 2024, bảo vệ tháng 07/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên nền tảng lý thuyết chuyên ngành công nghệ chế tạo máy, nhiệt động lực học trong khuôn đúc polyme, cơ học vật liệu và khoa học dữ liệu ứng dụng.

Khung lý thuyết và mô hình ứng dụng

  • Lý thuyết công nghệ khuôn phun ép nhựa: Cấu trúc khuôn hai nửa (khuôn âm - cố định và khuôn dương - di động); phân loại các hệ thống khuôn (khuôn 2 tấm, khuôn 3 tấm, khuôn nhiều tầng sử dụng kênh dẫn nóng, khuôn tháo chốt ngang slider/cam pin); quy trình thiết kế khuôn 14 bước từ xác định nhu cầu sản phẩm, bố trí lòng khuôn, thiết kế hệ thống dẫn nhựa, làm nguội, thoát khí đến mô phỏng CAE và kiểm tra bền.
  • Lý thuyết truyền nhiệt và hệ thống làm mát khuôn: Phân tích đặc tính truyền nhiệt của các dạng kênh làm mát truyền thống (kiểu vách ngăn - baffle, vòi phun - fountain, lỗ góc, xoắn ốc, lỗ từng bước) và nguyên lý của lớp làm mát bề mặt (cooling layer) kết hợp vật chèn bi cầu nhằm gia tăng diện tích truyền nhiệt đối lưu và dẫn nhiệt.
  • Lý thuyết độ bền uốn vật liệu polyme: Định nghĩa khả năng chống biến dạng của vật liệu dưới tải trọng uốn; tiêu chuẩn ASTM D790 quy định về kích thước hình học mẫu thử uốn thanh chữ nhật và phương pháp thí nghiệm uốn 3 điểm để xác định ứng suất uốn cực đại trên bề mặt ngoài của mẫu.
  • Phương pháp quy hoạch thực nghiệm Taguchi: Sử dụng bảng ma trận trực giao (Orthogonal Arrays) để tinh giản số lượng phép thử thực nghiệm; ứng dụng hàm tổn thất chất lượng và phân tích tỷ số tín hiệu trên nhiễu (Signal-to-Noise Ratio - S/N) theo tiêu chí "càng lớn càng tốt" (Larger-is-Better) đối với độ bền uốn: $$\eta = -10 \log_{10} \left( \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{1}{y_i^2} \right)$$
  • Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN): Mô hình mạng truyền thẳng nhiều lớp (Multilayer Feedforward Neural Network) với thuật toán học lan truyền ngược (Backpropagation), sử dụng dữ liệu thực nghiệm để ánh xạ mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa 5 thông số công nghệ đầu vào và 1 chỉ tiêu ứng suất đầu ra.
  • Thuật toán di truyền (GA): Thuật toán tìm kiếm tối ưu hóa toàn cục mô phỏng quy luật tiến hóa tự nhiên (chọn lọc, lai ghép, đột biến) tích hợp với hàm mục tiêu được xây dựng từ mạng ANN đã huấn luyện.

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và nguồn dữ liệu

  • Phương pháp mô phỏng số: Thiết kế mô hình 3D trên Creo Parametric 9.0 và chuyển đổi sang phần mềm Moldex 3D để phân tích dòng chảy, kiểm tra thời gian điền đầy, phân bố áp suất, vị trí rỗ khí (air trap), đường hàn nối (weld line) và vết lõm co ngót (sink mark).
  • Phương pháp đo ảnh nhiệt hồng ngoại: Sử dụng camera nhiệt Fluke TiS20 để ghi nhận trường phân bố nhiệt độ trên bề mặt tấm insert khuôn khi vận hành cấp nước ở các nhiệt độ 30°C, 60°C và 80°C trong chu kỳ 20 giây.
  • Phương pháp chế tạo mẫu thực nghiệm: Vận hành máy ép Haitian MA 1200III theo ma trận trực giao 25 thí nghiệm do Minitab 18 thiết lập; kiểm soát nghiêm ngặt 5 biến công nghệ; đo kiểm kích thước hình học mẫu bằng thước kẹp điện tử Mitutoyo.
  • Phương pháp kiểm tra cơ tính phá hủy: Tiến hành thử nghiệm uốn 3 điểm trên thiết bị đo cơ tính vật liệu chuyên dụng, xuất dữ liệu biểu đồ Ứng suất - Biến dạng (Stress - Strain) và trích xuất giá trị ứng suất cực đại $\sigma_{\max}$.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thông số kỹ thuật hạt nhựa ABS POLYLAC PA-709S của nhà sản xuất; dữ liệu ảnh nhiệt từ Fluke TiS20; dữ liệu đo lực và biến dạng từ máy thử cơ tính; kết quả tính toán và tối ưu hóa từ phần mềm Minitab 18 và Matlab 2020b.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập tổng thể cấu trúc nghiên cứu của đề tài. Tác giả phân tích tính cấp thiết của việc cải tiến hệ thống giải nhiệt cho khuôn ép nhựa, nhấn mạnh rằng cooling layer không chỉ rút ngắn thời gian chu kỳ ép mà còn kiểm soát đồng đều trường nhiệt độ, giảm thiểu biến dạng cong vênh và tăng cường cơ tính của sản phẩm. Ý nghĩa khoa học của đề tài thể hiện qua việc cung cấp dữ liệu thực nghiệm về kết cấu cooling layer có bố trí bi cầu chịu lực, kết hợp với phương pháp phân tích số liệu hiện đại (Taguchi, ANN, GA). Ý nghĩa thực tiễn tập trung vào việc nâng cao chất lượng sản phẩm ép nhựa, tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí sản xuất. Chương này cũng công bố đầy đủ 8 mục tiêu nghiên cứu, xác định 5 biến công nghệ đầu vào và biến đầu ra ứng suất uốn cực đại, phạm vi thiết bị thực nghiệm và quy trình phương pháp luận gồm 6 giai đoạn logic.

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu đề tài

Chương 2 trình bày tổng quan lý thuyết về công nghệ phun ép nhựa và lược khảo các công trình nghiên cứu tiền nhiệm. Nội dung mô tả chi tiết cấu tạo máy ép nhựa (phễu vật liệu, trục vít gia nhiệt, đầu phun, cụm kẹp khuôn) và quy trình 4 giai đoạn ép nhựa. Tác giả phân tích ưu - nhược điểm của 5 dạng hệ thống làm mát khuôn thông dụng:

  • Hệ thống vách ngăn (Baffle): Sử dụng dải đồng ngăn dòng, giải nhiệt tương đối đều nhưng lưu lượng hạn chế.
  • Hệ thống vòi phun (Fountain): Cấp nước vào tâm và rẽ sang hai bên, năng suất giải nhiệt cao hơn dạng vách ngăn.
  • Hệ thống dạng lỗ góc: Gia công phức tạp, nguy cơ đọng phoi tại điểm giao nhau làm cản trở dòng chảy.
  • Hệ thống dạng xoắn ốc: Dẫn dòng môi chất xoắn quanh lõi insert, giải nhiệt tốt nhưng kết cấu chế tạo phức tạp.
  • Hệ thống lỗ từng bước: Dễ thiết kế, giải nhiệt tốt hơn lỗ góc nhưng phải bịt đầu ren, tiềm ẩn rủi ro rò rỉ lưu chất.

Phần lược khảo tài liệu ghi nhận các công trình tiêu biểu:

  • Nghiên cứu trong nước của nhóm sinh viên Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM về kênh dẫn hỗn hợp (đo phân bố nhiệt 70°C, 80°C, 90°C từ 2s đến 20s); nghiên cứu của Quách Văn Thiêm và Trần Văn Chứ về ảnh hưởng của chế độ ép đến độ bền kéo và uốn của composite gỗ nhựa.
  • Nghiên cứu quốc tế của Hong-Seok Park và Đặng Xuân Phương về khuôn thông minh có kênh làm mát phù hợp (conformal cooling) dạng xoắn ốc chế tạo bằng công nghệ in 3D kim loại SLM giúp giảm 30% thời gian chu kỳ; nghiên cứu của Parag Chinchkhede và K. Ashtankar mô phỏng so sánh các hệ thống làm mát song song, nối tiếp, robust và conformal.

Chương 3: Cơ sở lý thuyết

Chương 3 cung cấp cơ sở lý thuyết toàn diện cho toàn bộ đề tài:

  • Vật liệu nhựa: Phân loại polyme theo nhiệt độ (nhựa nhiệt dẻo, nhựa nhiệt rắn, đàn hồi), theo ứng dụng (nhựa thông dụng PE, PP, PS, PVC, PET, ABS; nhựa kỹ thuật PC, PA; nhựa chuyên dụng PES). Phân tích chi tiết đặc tính của nhựa nhiệt dẻo kỹ thuật ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene).
  • Lý thuyết khuôn ép nhựa: Cấu tạo hai nửa khuôn (khuôn âm - cavity và khuôn dương - core); phân loại kết cấu khuôn 2 tấm (tiết kiệm kênh dẫn), khuôn 3 tấm (tự tách cuống phun), khuôn nhiều tầng dùng hot runner, khuôn tháo chốt ngang (slider/cam pin); 7 yêu cầu kỹ thuật và lưu đồ quy trình thiết kế khuôn chuẩn.
  • Quá trình nhiệt khuôn: Các phương pháp gia nhiệt khuôn (hơi nước, dầu nóng tuần hoàn, cảm ứng điện từ) và nguyên lý điều khiển nhiệt độ khuôn.
  • Độ bền uốn: Phân tích vai trò của độ bền uốn đối với độ dẻo dai, tính linh hoạt, khả năng chống va đập và tuổi thọ chi tiết nhựa đúc.
  • Phương pháp Taguchi: Lịch sử hình thành, đồ thị hàm tổn thất chất lượng Taguchi so với dung sai truyền thống, các bước thực hiện tối ưu hóa quy trình.
  • Mô hình tính toán ANN và GA: Lịch sử và cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo; ứng dụng công cụ nntool trong Matlab; nguyên lý kết hợp ANN - GA nhằm giải bài toán tối ưu hóa phi tuyến nhiều biến số.

Chương 4: Tổng quan về mẫu thử độ bền uốn và phương án thiết kế khuôn

Chương 4 tập trung vào thiết kế kết cấu bộ khuôn thực nghiệm và phân tích mô phỏng:

  • Thiết kế mẫu thử: Xác định kích thước mẫu thử uốn dạng thanh chữ nhật theo tiêu chuẩn ASTM D790.
  • Vật liệu chế tạo: Lựa chọn hạt nhựa nguyên sinh ABS POLYLAC PA-709S. Các thông số đặc tính vật liệu được hệ thống hóa qua các bảng tra cứu về cơ tính, nhiệt tính và chế độ gia công.
  • Phương án thiết kế khuôn: Xây dựng mô hình 3D trên Creo Parametric 9.0 cho bộ khuôn hai tấm dập dính tích hợp cả lòng khuôn mẫu thử kéo và mẫu thử uốn. Tấm khuôn dương được khoét rãnh giải nhiệt rộng (cooling layer) nằm ngay phía dưới tấm insert định hình sản phẩm. Bên trong rãnh cooling layer được xếp đầy các viên bi cầu kim loại. Cấu trúc bi cầu này có hai chức năng kỹ thuật: làm điểm tựa chống biến dạng uốn võng cho tấm insert mỏng khi chịu áp lực phun ép cực lớn, đồng thời tăng diện tích tiếp xúc truyền nhiệt và tạo dòng chảy rối giúp gia tăng tốc độ gia nhiệt/làm nguội.
  • Mô phỏng CAE bằng Moldex 3D: Tiến hành phân tích dòng chảy nhựa, đánh giá thời gian điền đầy, kiểm tra áp suất phun, xác định các vị trí rỗ khí (air trap), đường hàn nhựa (weld line) và kiểm tra vết lõm bề mặt (sink mark) nhằm hiệu chỉnh kết cấu cổng phun và kênh dẫn trước khi gia công cơ khí.

Chương 5: Thực nghiệm và đánh giá kết quả

Chương 5 là nội dung trọng tâm của khóa luận, bao gồm toàn bộ quá trình thực nghiệm, đo đạc và xử lý dữ liệu:

  • Thực nghiệm chụp ảnh phân bố nhiệt: Sử dụng camera nhiệt Fluke TiS20 chụp bề mặt lòng khuôn insert khi cấp nước ở 30°C, 60°C và 80°C trong khoảng thời gian 20 giây. Kết quả ảnh nhiệt chứng minh nhiệt độ phân bố rất đồng đều dọc theo chiều dài mẫu uốn nhờ lớp cooling layer chứa bi cầu.
  • Thực nghiệm ép mẫu và thử khuôn: Tiến hành lắp khuôn lên máy ép Haitian MA 1200III, thử khuôn (mold trial) để khắc phục lỗi không điền đầy (short shot), sau đó tiến hành ép hàng loạt mẫu thử uốn theo 25 chế độ công nghệ của bảng ma trận Taguchi.
  • Thử nghiệm cơ tính uốn: Tiến hành thử uốn 3 điểm cho 25 trường hợp thí nghiệm, ghi nhận đường cong Stress - Strain và ứng suất uốn cực đại.
  • Xử lý số liệu Taguchi: Sử dụng Minitab 18 phân tích tỷ số S/N, xác định mức độ ảnh hưởng của 5 thông số công nghệ đến ứng suất cực đại; xác định bộ thông số tối ưu theo Taguchi, tiến hành ép mẫu thực tế và thử uốn kiểm chứng.
  • Ứng dụng mô hình ANN: Nhập dữ liệu 25 trường hợp thí nghiệm vào công cụ nntool của Matlab 2020b để huấn luyện mạng. Kết quả huấn luyện đạt hệ số tương quan $R$ xấp xỉ 1 ($R \approx 1$). Khảo sát đáp ứng đầu ra của mạng ANN khi thay đổi từng biến đầu vào đơn lẻ (áp suất điền đầy, áp suất bảo áp, thời gian bảo áp, nhiệt độ nhựa, nhiệt độ khuôn).
  • Tối ưu hóa tích hợp ANN - GA: Chuyển mô hình mạng ANN sang hàm mục tiêu trong cửa sổ Workspace và thiết lập thông số trong Optimization Toolbox của Matlab để giải thuật di truyền tìm kiếm bộ thông số tối ưu toàn cục. So sánh kết quả dự đoán của ANN - GA với kết quả thực nghiệm tối ưu của Taguchi.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển của đề tài

Chương 6 tổng kết các đóng góp chính của đồ án: chế tạo thành công bộ khuôn có cooling layer chứa bi cầu hoạt động ổn định; hoàn thành 25 bộ thí nghiệm thực tế theo Taguchi và kiểm chứng mẫu tối ưu; xây dựng thành công mạng ANN dự đoán độ bền uốn với độ chính xác cao và tích hợp giải thuật GA tìm kiếm bộ thông số tối ưu. Hướng phát triển đề tài được định hướng mở rộng sang các dòng vật liệu kỹ thuật khác, tối ưu hóa kích thước hạt bi và mở rộng dự đoán cho các chỉ tiêu cơ tính kéo, va đập và độ cong vênh.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm và mô hình hóa

Đồ án đã triển khai đầy đủ các bước thực nghiệm và tính toán, thu được các số liệu khoa học quan trọng:

Hạng mục thông số / Biến khảo sát Đơn vị Phạm vi / Giá trị thực nghiệm
Áp suất điền đầy (Filling pressure) MPa Biến thiên theo 5 mức trong ma trận Taguchi
Áp suất định hình (Packing pressure) MPa Biến thiên theo 5 mức trong ma trận Taguchi
Thời gian định hình (Packing time) s Biến thiên theo 5 mức trong ma trận Taguchi
Nhiệt độ nhựa nóng chảy (Melt temp) °C Khảo sát chế độ nhiệt gia công nhựa ABS
Nhiệt độ khuôn (Mold temp) °C Khảo sát theo các mức cấp nước làm mát
Số lượng thí nghiệm trực giao Taguchi Trường hợp 25 trường hợp (5 yếu tố $\times$ 5 mức)
Tiêu chuẩn mẫu thử độ bền uốn Tiêu chuẩn ASTM D790 (dạng thanh chữ nhật)
Hệ số tương quan mô hình huấn luyện ANN Hệ số $R$ Tiệm cận 1 ($R \approx 1$)
Thiết bị đo trường nhiệt Thiết bị Fluke TiS20 (30°C, 60°C, 80°C trong 20s)
Thiết bị ép phun thực nghiệm Model Haitian MA 1200III

Các kết quả chính ghi nhận từ đồ án:

  1. Hiệu quả của kết cấu cooling layer có bi cầu: Hình ảnh đo nhiệt từ camera Fluke TiS20 khẳng định cấu trúc rãnh cooling layer chứa bi cầu giúp trường nhiệt phân bố đồng đều trên bề mặt insert khuôn chỉ sau 20 giây cấp nhiệt, đồng thời các viên bi cầu giữ cho tấm insert không bị biến dạng uốn dưới áp lực phun ép của máy Haitian MA 1200III.
  2. Quy luật ảnh hưởng của thông số công nghệ: Dữ liệu thực nghiệm và phân tích S/N từ Minitab 18 cho thấy ứng suất uốn cực đại phụ thuộc phi tuyến vào cả 5 thông số. Việc tăng áp suất bảo áp và thời gian bảo áp trong giới hạn hợp lý giúp tăng mật độ vật liệu và nâng cao độ bền uốn; nhiệt độ khuôn và nhiệt độ nóng chảy cần được duy trì ở mức cân bằng tối ưu để tránh thoái hóa nhiệt hoặc ứng suất nhiệt dư thừa.
  3. Độ chính xác của mô hình ANN: Mạng nơ-ron nhân tạo huấn luyện qua nntool đạt hệ số hồi quy $R \approx 1$, có khả năng dự đoán chính xác ứng suất uốn cực đại và mô phỏng đường cong Stress - Strain tương ứng khi thay đổi từng biến đầu vào đơn lẻ.
  4. Hiệu quả tối ưu hóa của ANN - GA: Giải thuật di truyền kết hợp mạng ANN đưa ra bộ thông số tối ưu cho kết quả dự đoán độ bền uốn vượt trội, có sự tương thích cao khi so sánh đối chiếu với kết quả tối ưu hóa của phương pháp thống kê Taguchi.

Đóng góp mới của đề tài

  • Cải tiến kết cấu khuôn ép nhựa: Đề xuất và chế tạo thành công kết cấu hệ thống cooling layer dạng rãnh rộng chèn bi cầu kim loại. Đây là giải pháp kết cấu trung gian hiệu quả giữa kênh làm mát truyền thống (hiệu suất thấp) và kênh làm mát phù hợp conformal cooling chế tạo bằng in 3D kim loại SLM (chi phí gia công rất cao).
  • Quy trình kết hợp AI trong cơ khí chế tạo: Xây dựng hoàn chỉnh chuỗi phương pháp luận khép kín: Thiết kế 3D $\rightarrow$ Mô phỏng dòng chảy Moldex 3D $\rightarrow$ Quy hoạch Taguchi $\rightarrow$ Thực nghiệm ép mẫu $\rightarrow$ Kiểm tra phá hủy cơ tính ASTM D790 $\rightarrow$ Huấn luyện mạng nơ-ron ANN $\rightarrow$ Tối ưu hóa toàn cục bằng Genetic Algorithms.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên các nội dung và phạm vi nghiên cứu được trình bày trong văn bản đồ án, các hạn chế và hướng mở của đề tài bao gồm:

  • Hạn chế của nghiên cứu:
    • Nghiên cứu thực nghiệm mới tập trung vào một loại vật liệu duy nhất là hạt nhựa Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS POLYLAC PA-709S).
    • Chỉ tiêu cơ tính khảo sát trọng tâm là độ bền uốn (tiêu chuẩn ASTM D790); chưa tiến hành đo đạc đồng thời các chỉ tiêu cơ lý khác như độ bền kéo, độ bền va đập Charpy/Izod, độ co ngót và độ cong vênh tổng thể của chi tiết.
    • Số lượng tập dữ liệu dùng để huấn luyện mạng ANN gồm 25 trường hợp thực nghiệm từ bảng Taguchi.
    • Kết cấu lớp bi cầu trong rãnh cooling layer mới được bố trí theo một kích thước bi đồng nhất, chưa tiến hành khảo sát ảnh hưởng của đường kính bi, vật liệu chế tạo bi (như đồng hoặc thép hợp kim) và mật độ chèn bi.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng phạm vi thực nghiệm trên các loại nhựa nhiệt dẻo kỹ thuật khác như Polycarbonate (PC), Polyamide (PA) hoặc nhựa composite gia cường hạt/sợi.
    • Khảo sát tối ưu hóa đa mục tiêu (Multi-objective optimization): tối ưu đồng thời độ bền uốn, độ bền kéo, rút ngắn thời gian chu kỳ làm mát và giảm thiểu độ co ngót/cong vênh.
    • Nghiên cứu chuyên sâu về ảnh hưởng của kích thước, vật liệu bi dẫn nhiệt và lưu lượng dòng chất lỏng làm mát chảy qua lớp cooling layer.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo học thuật và ứng dụng kỹ thuật hữu ích cho các nhóm đối tượng:

  • Sinh viên, học viên cao học ngành Cơ khí Chế tạo máy, Công nghệ Kỹ thuật Cơ khí, Cơ điện tử và Kỹ thuật Vật liệu: Tài liệu cung cấp quy trình thiết kế khuôn ép nhựa chuẩn tắc, phương pháp tính toán hệ thống làm mát khuôn và kỹ năng vận hành máy ép nhựa công nghiệp kết hợp thiết bị đo cơ tính.
  • Kỹ sư thiết kế khuôn mẫu (Mold Designer) và kỹ sư công nghệ ép nhựa (Process Engineer): Tham khảo phương án kết cấu cooling layer chèn bi cầu để ứng dụng vào các bộ khuôn cần giải nhiệt nhanh cho chi tiết mỏng hoặc tấm insert phẳng mà không làm suy giảm độ cứng vững kết cấu.
  • Nhà nghiên cứu ứng dụng AI trong kỹ thuật: Tham khảo phương pháp chuyển đổi bài toán cơ khí thực nghiệm sang mô hình máy học, cách thức sử dụng Minitab 18 thiết lập ma trận Taguchi và cách ứng dụng Matlab (công cụ nntool và Optimization Toolbox) để xây dựng mạng ANN kết hợp giải thuật di truyền GA.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống cooling layer tích hợp bi cầu trong khuôn của đề tài có kết cấu và tác dụng kỹ thuật gì đặc biệt?

Hệ thống cooling layer được thiết kế dạng một rãnh dẫn nước giải nhiệt rộng nằm ngay bên dưới tấm insert định hình mẫu thử kéo và uốn của tấm khuôn dương. Bên trong rãnh nước này được sắp xếp các viên bi cầu kim loại. Cấu trúc này có hai tác dụng kỹ thuật chính:

  • Các viên bi cầu đóng vai trò như các gối đỡ phân bố đều, giúp tấm insert mỏng không bị uốn võng hoặc biến dạng dưới áp lực phun ép rất lớn của dòng nhựa nóng chảy.
  • Lớp bi cầu làm tăng diện tích tiếp xúc truyền nhiệt, tạo dòng chảy rối cho môi chất làm mát, từ đó đẩy nhanh tốc độ gia nhiệt và làm nguội khuôn, giúp phân bố nhiệt độ đồng đều trên toàn bộ lòng khuôn.

2. Năm thông số công nghệ phun ép nào được chọn làm biến đầu vào để khảo sát độ bền uốn của mẫu thử?

Năm thông số công nghệ được lựa chọn làm biến đầu vào trong quy hoạch thực nghiệm và mô hình AI bao gồm:

  1. Áp suất điền đầy (Filling pressure - MPa).
  2. Áp suất định hình / bảo áp (Packing pressure - MPa).
  3. Thời gian định hình / bảo áp (Packing time - s).
  4. Nhiệt độ nhựa nóng chảy (Melt temperature - °C).
  5. Nhiệt độ khuôn (Mold temperature - °C).

3. Nhóm nghiên cứu sử dụng loại vật liệu nhựa nào và áp dụng tiêu chuẩn gì để kiểm tra độ bền uốn?

Nghiên cứu sử dụng vật liệu hạt nhựa nguyên sinh ABS với mã hiệu thương mại POLYLAC PA-709S. Mẫu thử độ bền uốn được thiết kế theo dạng thanh chữ nhật và thực hiện thí nghiệm uốn 3 điểm theo tiêu chuẩn quốc tế ASTM D790 trên thiết bị thử nghiệm cơ tính vạn năng để xác định ứng suất uốn cực đại ($\sigma_{\max}$).

4. Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo ANN được huấn luyện bằng công cụ nào và đạt độ tin cậy ra sao?

Mô hình ANN được xây dựng và huấn luyện trên phần mềm Matlab 2020b thông qua công cụ Neural Network Toolbox (nntool). Tập dữ liệu huấn luyện gồm 25 trường hợp thí nghiệm thực tế theo ma trận trực giao Taguchi. Sau quá trình huấn luyện, mạng nơ-ron đạt hệ số tương quan hồi quy tiệm cận 1 ($R \approx 1$), chứng minh mô hình có độ tin cậy rất cao trong việc mô phỏng và dự đoán đáp ứng ứng suất uốn cực đại khi thay đổi các thông số công nghệ đầu vào.

5. Việc kết hợp mạng ANN với thuật toán di truyền GA (Genetic Algorithms) giải quyết nhiệm vụ gì trong đồ án?

Mạng ANN sau khi huấn luyện thành công đóng vai trò là một hàm mục tiêu toán học phi tuyến (được gọi qua hàm funt trong Workspace của Matlab). Khi tích hợp mạng ANN này vào công cụ Optimization Toolbox để chạy thuật toán di truyền GA, hệ thống sẽ tiến hành tìm kiếm toàn cục trong không gian 5 biến công nghệ để xác định chính xác bộ thông số ép nhựa tối ưu nhằm đạt giá trị ứng suất uốn cực đại lớn nhất, vượt trội hơn so với việc chỉ khảo sát các điểm rời rạc trong ma trận Taguchi.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã nghiên cứu và chế tạo thành công kết cấu khuôn ép nhựa tích hợp hệ thống cooling layer chứa bi cầu, mang lại khả năng phân bố nhiệt đồng đều và nâng cao độ cứng vững cho insert lòng khuôn. Bằng việc kết hợp thực nghiệm cơ tính tiêu chuẩn ASTM D790 với phương pháp quy hoạch Taguchi, nhóm tác giả đã làm sáng tỏ quy luật ảnh hưởng của 5 thông số công nghệ phun ép then chốt đến độ bền uốn của vật liệu nhựa ABS PA-709S. Mô hình trí tuệ nhân tạo mạng nơ-ron ANN kết hợp giải thuật di truyền GA được xây dựng hoàn chỉnh trên Matlab, đạt hệ số tương quan tiệm cận 1 và chứng minh tính hiệu quả vượt trội trong việc dự đoán cũng như tối ưu hóa chế độ công nghệ ép nhựa.