Ứng dụng kỹ thuật EAMR để xác định bộ thông số sửa đá mài tối ưu khi mài bề mặt trụ trong thép SKD11
15 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.FEE.2024.171-176Từ khóa:
Mài lỗ; Mài bề mặt trụ trong; Phương pháp EAMR; Phương pháp Entropy; Nhám bề mặt; Tuổi bền; Thép SKD11.Tóm tắt
Bài báo tiến hành nghiên cứu về việc áp dụng kỹ thuật ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) trong quá trình gia công mài mặt trụ trong thép công cụ SKD11. Mục đích là xác định các thông số quá trình đầu vào tối ưu cho quá trình mài để giảm độ nhám bề mặt (SR) và tăng tối đa tuổi bền đá mài (Lw). Phương pháp EAMR được sử dụng để giải quyết nhiệm vụ MCDM, trong khi phương pháp Entropy được sử dụng để xác định trọng số của tiêu chí. Thực nghiệm gồm phân tích 06 thông số đầu vào của quá trình mài: chiều sâu sửa đá thô, số lượt sửa đá thô, chiều sâu sửa đá tinh, số lần sửa đá tinh, số lần sửa đá siêu tinh và lượng chạy doa khi sửa đá. Thí nghiệm được thực hiện bằng cách sử dụng ma trận L16 và phương pháp Taguchi. Tuổi bền bền của đá mài và độ nhám của bề mặt chi tiết gia công được xác định và phân tích trong bài toán MCDM. Các kết quả của nghiên cứu đã xác định bộ thông số sửa đá mài tối ưu cho quá trình mài trụ trong.
Tài liệu tham khảo
[1]. Liu, Y., et al., “Investigation of different grain shapes and dressing to predict surface roughness in grinding using kinematic simulations”. Precision Engineering. 37(3): p. 758-764, (2013). DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2013.02.009
[2]. Hong, T.T., et al. “Multi-criteria optimization of dressing parameters for surface grinding 90CrSi tool steel using taguchi method and grey relational analysis”. Materials Science Forum. Trans Tech Publ, (2020). DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/MSF.998.61
[3]. Le, H.-A., et al., “Determining the best dressing parameters for external cylindrical grinding using MABAC method”. Applied Sciences. 12(16): p. 8287, (2022). DOI: https://doi.org/10.3390/app12168287
[4]. L.M. Kozuro, A.A.P., E.I. Remizovski, P.S. Tristosepdov, “Handbook of Grinding” (in Russian). Minsk: Publish Housing of High-education, (1981).
[5]. Nguyen, H.-Q., et al., “A comparative study on multi-criteria decision-making in dressing process for internal grinding”. Machines. 10(5): p. 303, (2022). DOI: https://doi.org/10.3390/machines10050303
[6]. Tran, T.H., et al. “Optimizing dressing conditions for minimum flatness tolerance when grinding SKD11 tool steel”. Materials Science Forum. Trans Tech Publ. (2021). DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/MSF.1020.83
[7]. Tung, L.A., et al. “Optimization of dressing parameters of grinding wheel for 9CrSi tool steel using the taguchi method with grey relational analysis”. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, (2019).
[8]. Hung, L.X., et al., “Multi-objective optimization of dressing parameters of internal cylindrical grinding for 9CrSi Aloy steel using taguchi method and grey relational analysis”. Materials Today: Proceedings. 18: p. 2257-2264, (2019). DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.07.007
[9]. Tu, H.X., et al. “Influence of dressing parameters on surface roughness of workpiece for grinding hardened 9XC tool steel”. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing. (2019).
[10]. Hong, T.T., et al. “Multi response optimization of dressing conditions for surface grinding SKD11 steel by HaiDuong grinding wheel using grey relational analysis in Taguchi method”. International Conference on Engineering Research and Applications. Springer, (2020). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-64719-3_62
[11]. Amiri, M.; Antucheviciene, J. “Evaluation by an area-based method of ranking interval type-2 fuzzy sets (EAMRIT-2F) for multi-criteria group decision-making”. Transform. Bus. Econ, 15, 39, (2016).
[12]. Hieu, T.T.; Thao, N.X.; Thuy, L. “Application of MOORA and COPRAS Models to Select Materials for Mushroom Cultivation. Vietnam”. J. Agric. Sci, 17, 32–2331, (2019).
