Ứng dụng mạng noron nhân tạo trong việc tối ưu hóa chế độ cắt khi tiện thép 9XC đã tôi

Nguyễn Văn Tùng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 23 - 28

23

ỨNG DỤNG MẠNG NORON NHÂN TẠO TRONG VIỆC TỐI ƯU HÓA

CHẾ ĐỘ CẮT KHI TIỆN THÉP 9XC ĐÃ TÔI

Nguyễn Văn Tùng2

, Nguyễn Quốc Tuấn

1

,

*

Nguyễn Hoài Nam2

, Đặng Văn Thanh2

1

Đại học Thái Nguyên, 2

Trường ĐH Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT

Lựa chọn chế độ cắt tối ưu là một việc làm hết sức quan trọng trong quá trình gia công, nó góp

phần làm tăng năng suất, chất lượng và giảm chi phí gia công. Hiện nay, trên thế giới và trong

nước đã có nhiều nghiên cứu để lựa chọn điều kiện cắt tối ưu trên máy CNC. Tuy nhiên, những

nghiên cứu này thường sử dụng các phương pháp phổ biến như: phương pháp vi phân [3], phương

pháp phân tích hồi quy [4], phương pháp quy hoạch tuyến tính [1, 5], phương pháp chỉ tiêu bề mặt

[2, 5]. Bài báo này đưa ra một hướng nghiên cứu dụng mạng nơron nhân tạo (artificial neural

networks) để tối ưu hóa đa mục tiêu. Các mục tiêu đó là: chất lượng bề mặt (Ra), chi phí sản xuất

(Cp), thời gian gia công (Tp). Kết hợp nghiên cứu thực nghiệm để lựa chọn chế độ cắt tối ưu khi

tiện thép hợp kim 9XC sau tôi bằng mảnh dao PCBN.

Từ khóa: Tối ưu hóa, điều kiện cắt, mạng nơron nhân tạo.

GIỚI THIỆU

*

Lựa chọn các thông số cắt hợp lý đã được

nghiên cứu nhiều về mặt lý thuyết và được hỗ

trợ từ các số liệu thực nghiệm của các nhà sản

xuất dụng cụ. Trong thực tế nó chưa thể mang

lại những phân tích cụ thể, chưa đầy đủ cho

các loại vật liệu chi tiết gia công trong thực

tế. Để tối ưu hóa các hoạt động của máy, các

phương pháp định lượng đã được phát triển

với sự xét đến tối ưu đơn mục tiêu, hoặc tối

ưu hoá đa mục tiêu [1, 2] để tìm cực trị và

miền tối ưu hoá theo các chỉ tiêu đã đề ra. Đã

có nhiều nghiên cứu về tối ưu hóa đơn mục

tiêu được nghiên cứu như: phương pháp vi

phân [3], phương pháp phân tích hồi quy [4],

phương pháp quy hoạch tuyến tính [1, 5],

phương pháp bề mặt chỉ tiêu [2, 5] và mô

phỏng máy tính. Tuy nhiên, trong thực tế ứng

dụng, các nhà sản xuất thường gặp phải các

vấn đề là tối ưu hóa đồng thời nhiều mục tiêu,

các mục tiêu thường mâu thuẫn nhau và

không thể so sánh, hoặc mất rất nhiều thời

gian để cho kết quả, dẫn đến chi phí tăng vì

vậy nó chỉ phù hợp với sản xuất loạt lớn,

hàng khối. Mà xu hướng ngày nay đã bắt đầu

quay lại thời kỳ sản suất loạt vừa và nhỏ để

đáp ứng những thay đổi liên tục của nhu cầu

thị trường.

*

Tel: 0913364889

Mạng nơron nhân tạo có thể được ứng dụng

để tối ưu hóa chế độ cắt trong những trường

hợp như vậy.

Cho đến nay trên thế giới đã có nhiều nghiên

cứu về ứng dụng mạng nơ ron vào sản xuất

tích hợp máy tính và nhất là trong ngành gia

công cơ khí như: Điều khiển thích nghi quá

trình cắt [6]; dự đoán độ nhám bề mặt, lực

cắt, rung động, hình dạng phoi [7]; dự đoán

về mòn dụng cụ và phá hủy dụng cụ; giải

quyết các vấn đề tối ưu hóa. Ở Việt Nam đã có

những nghiên cứu về mạng nơ roron nhân tạo.

Tuy nhiên những nghiên cứu sử dụng phương

pháp mạng nơ ron nhân tạo chỉ mới ứng dụng

trong các nghiên cứu về dự đoán, nhận dạng,

phân loại [9]; Có rất ít nghiên cứu về mạng nơ

ron nhân tạo vào trong ngành cơ khí.

Bài báo này trình bày việc ứng dụng mạng

nơron nhân tạo để tối ưu hóa đa mục tiêu các

điều kiện cắt. Các bước thực hiện được đưa ra

để giải các bài toán tối ưu đa mục tiêu một

cách tương đối chính xác và nhanh chóng trên

máy tính. Do có tốc độ xử lý nhanh, tốn ít tài

nguyên của máy tính, đảm bảo tối ưu hóa các

điều kiện cắt trong thời gian ngắn; nó rất phù

hợp với quá trình sản suất loạt nhỏ với các

sản phẩm đa dạng và thay đổi liên tục.