Luận án Nghiên cứu xây dựng hệ thống trợ giúp thiết kế quy trình công nghệ gia công chi tiết trên máy phay cnc

h o a n - M 4 T a p p e d H o le 1 M F 1 1 - L ỗ r e n - M 4 T a p p e d H o le 1 M F 1 2 - L ỗ k h o a n - M 3 T a p p e d H o le 1 M F 1 3 - L ỗ r e n - M 3 T a p p e d H o le 1 M F 1 4 - L ỗ t h ô n g - H o le 1 M F 1 5 - L ỗ k h o é t m iệ n g l o e - H o le 1 M F 1 6 - L ỗ k h o a n - f 4 D ia m e te r H o le 2 M F 1 7 - V á t c ạ n h n g o à i - C h a m fe r1 M F 1 8 - V á t c ạ n h n g o à i - C h a m fe r2 N h ậ n d ạ n g đ ố i tƣ ợ n g g ia c ô n g T 0 1 - W E X 2 0 5 0 F - A C P 3 0 0 T 0 2 - G M F 8 6 1 2 0 - M G H M T 0 3 - W E X 2 0 2 0 E L - A C P 3 0 0 T 0 4 - C E S 4 0 6 0 0 A - S 2 2 0 T 0 5 - C E S M 2 0 2 0 0 A - S 2 2 0 T 0 6 - L IS T 5 0 0 -4 0 H S S - H S S T 0 7 - L IS T 5 0 0 -3 3 H S S - H S S T 0 8 - T G N -M 4 -7 0 -G T 5 - H S S -E T 0 9 - L IS T 5 0 0 -2 5 H S S - H S S T 1 0 - T G N -M 3 -5 0 -G T 5 - H S S -E T 1 1 - L IS T 5 0 0 -1 2 5 H S S - H S S T 1 2 - E H E 1 8 0 4 0 - E H E -N S P h iế u d ụ n g c ụ c ắ t M O 0 1 - P h a y m ặ t đ ầ u , th ô - ( M 0 9 , 2 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 0 M O 0 2 - P h a y m ặ t đ ầ u , ti n h - ( M 0 9 , 2 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 0 M O 0 6 - P h a y m ặ t c ạ n h , th ô - ( M 0 9 , 2 , T 0 2 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 4 M O 0 4 - P h a y m ặ t c ạ n h , th ô - ( M 0 9 , 2 , T 0 2 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 2 M O 0 7 - P h a y m ặ t c ạ n h , th ô - ( M 0 9 , 2 , T 0 2 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 5 M O 1 4 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 9 , 2 , T 0 7 ) - M 4 T a p p e d H o le 1 M O 1 5 - T a ro - ( M 0 9 , 2 , T 0 8 ) - M 4 T a p p e d H o le 1 M O 1 2 - P h a y r ã n h , th ô - ( M 0 9 , 3 , T 0 3 ) - C u t- E x tr u d e 2 M O 0 5 - P h a y m ặ t đ ầ u , th ô - ( M 0 9 , 3 , T 0 9 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 3 M O 1 6 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 9 , 3 , T 1 0 ) - M 3 T a p p e d H o le 1 M O 1 7 - T a ro - ( M 0 9 , 5 , T 0 9 ) - M 3 T a p p e d H o le 1 M O 0 3 - P h a y m ặ t đ ầ u , th ô - ( M 0 9 , 5 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 1 M O 2 3 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 9 , 5 , T 0 6 ) - f 4 D ia m e te r H o le 2 M O 0 8 - P h a y h ố c , th ô - ( M 0 9 , 5 , T 0 3 ) - C u t- E x tr u d e 1 M O 0 9 - P h a y h ố c , ti n h - ( M 0 9 , 5 , T 0 2 ) - C u t- E x tr u d e 1 M O 1 0 - P h a y p h ầ n t h ừ a , g ó c c ạ n h - ( M 0 9 , 5 , T 0 4 ) - C u t- E x tr u d e 1 M O 1 1 - P h a y p h ầ n t h ừ a , g ó c c ạ n h - ( M 0 9 , 5 , T 0 5 ) - C u t- E x tr u d e 1 M O 1 3 - K h o a n , tạ o l ỗ - (M 0 9 , 5 , T 0 6 ) - Ø 4 .0 ( 4 ) D ia m e te r H o le 1 M O 1 8 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 9 , 5 , T 0 6 ) - H o le 1 M O 1 9 - K h o a n , m ở r ộ n g l ỗ - ( M 0 9 , 5 , T 1 1 ) - H o le 1 M O 2 0 - P h a y h ố c t rò n , m ở r ộ n g l ỗ - ( M 0 9 , 5 , T 0 2 ) - H o le 1 M O 2 1 - P h a y h ố c t rò n , ti n h - ( M 0 9 , 5 , T 0 2 ) - H o le 1 M O 2 2 - P h a y v á t c ạ n h , th ô - ( M 0 9 , 5 , T 1 2 ) - H o le 1 M O 2 3 - P h a y v á t c ạ n h , th ô - ( M 0 9 , 5 , T 1 2 ) - C h a m fe r1 M O 2 4 - P h a y v á t c ạ n h , th ô - ( M 0 9 , 5 , T 1 2 ) - C h a m fe r2 P h iế u c ô n g n g h ệ c h ỉ d ẫ n g ia c ô n g - K è m t h ô n g s ố c h ế đ ộ c ắ t M ô h ìn h C A D 3 D - S o lid W o rk s ( .s ld p rt ) V ậ t liệ u g ia c ô n g : S 4 5 C P h ƣ ơ n g p h á p c h ế t ạ o p h ô i: D ạ n g t ấ m P h ƣ ơ n g p h á p x ử l ý n h iệ t: K h ô n g D ạ n g s ả n x u ấ t: Đ ơ n c h iế c T h ƣ v iệ n d ụ n g c ụ c ắ t: M E K A M IC T h ƣ v iệ n m á y g ia c ô n g : M E K A M IC D ữ l iệ u đ ầ u v à o B K C A P P - S O L ID W O R K S B K C A P P B K C A P P Đ ộ n h á m - R a , R z S a i lệ c h k íc h t h ƣ ớ c l ỗ - D im _ D ia m e te r Đ ộ k h ô n g s o n g s o n g - I G T O L -P A R A Đ ộ p h ẳ n g - I G T O L -F L A T M ặ t c h u ẩ n g ố c - D a tu m N h ậ n d ạ n g y ê u c ầ u k ỹ t h u ậ t C 0 - B a o t o à n b ộ ( d ạ n g c ắ t) C 2 - B a o t h e o h a i h ƣ ớ n g ( d ạ n g c ắ t) C 3 - B ị b a o t h e o h a i h ƣ ớ n g ( d ạ n g c ắ t) C 5 - B a o t h e o m ộ t h ƣ ớ n g l ẫ n ( d ạ n g c ắ t) T 0 - G ia o m ặ t c h u y ể n t iế p Đ ặ c đ iể m g ia o n h a u M 0 9 - M a k in o M S A 4 0 D a n h s á c h m á y M O 2 s a u M O 1 M O 1 6 s a u M O 5 M O 1 9 s a u M O 1 8 M O 2 3 s a u M O 0 3 .. . R à n g b u ộ c t h ứ t ự Hình 5.14 Dữ liệu đầu vào, đầu ra của quá trình thiết lập QTCN (Thử nghiệm 02) 5.3.3 Kết quả gia công từ thực tế Chi tiết đƣợc gia công theo QTCN đã thiết lập tại Công ty MEKAMIC. Hình 5.15 và Hình 5.16 thể hiện một số bƣớc gia công và đo kiểm chi tiết sau gia công. LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 114 Chi tiết đƣợc gia công tại công ty MEKAMIC và đã đƣợc đo kiểm đạt yêu cầu kỹ thuật. MF01 – Ra 2.5 MF08 – Rz 40 MF04 – Ra 2.5 MF07 – Ra 2.5 f20 +0.05 Hình 5.15 Đo kiểm chi tiết MO17 – T11MO3 – T01 Hoàn thành Sản phẩm MO21 – T12 Hình 5.16 Quá trình gia công và sản phẩm hoàn thiện 5.3.4 Đánh giá kết quả 5.3.4.1 Thời gian chuẩn bị sản xuất Thời gian dành để trích xuất và nhận dạng đối tƣợng gia công trong SolidWorks là 19s và toàn bộ việc lựa chọn phƣơng pháp gia công và thiết kế QTCN đƣợc thực hiện trên phần mềm BKCAPP trong thời gian 13.4s. Bảng 5.1 thể hiện một số so sánh về thời gian chuẩn bị sản xuất giữa phƣơng pháp thủ công đang áp dụng ở nhà máy MEKAMIC và phƣơng pháp thiết lập tự động quy trình công nghệ cho thấy hiệu quả của hệ thống BKCAPP. Qua bảng so sánh cho thấy, để chuẩn bị sản xuất ra một chi tiết, ngƣời công nhân phải mất khoảng 42 phút, trong khi đó với hệ thống Thử nghiệm 02 115 BKCAPP thì thời gian xử lý tổng cộng chƣa đầy 3 phút cho toàn bộ công việc khởi động hệ thống, cài đặt thông số đầu vào, tính toán và hình thành phiếu công nghệ. Nhƣ vậy, thời gian xử lý của hệ thống cho phép giảm thời gian chuẩn bị sản xuất đi tới 14 lần. Bảng 5.1 So sánh thời gian chuẩn bị sản xuất của hai phương pháp STT Các bước chuẩn bị SX Sản xuất thủ công (MEKAMIC) Tự động hóa thiết kế (BKCAPP) 1 Đọc bản vẽ để nắm các yêu cầu kỹ thuật quan trọng của chi tiết 10 phút 19 giây 2 Hình thành phƣơng án gia công cho mỗi đối tƣợng gia công 12 phút 14 giây 3 Kiểm tra sự tồn tại của các dụng cụ cắt trong kho dụng cụ và thay thế nếu không có 13 phút 4 Tra cứu chế độ cắt của dụng cụ cắt từ catalog và hiệu chỉnh thích hợp 7 phút 5 Thiết lập phiếu dụng cụ cắt 6 phút 8 giây 6 Thiết lập phiếu công nghệ chỉ dẫn gia công 13 phút 7 Khởi động hệ thống và cài đặt thông số đầu vào - 2 phút Tổng cộng 42 phút - 61 phút 2 phút 37 giây Một ƣu điểm nữa khi có sự trợ giúp của BKCAPP trong thiết kế QTCN là có hệ thống quản lý dụng cụ, khi đó việc cập nhật dụng cụ mang tính chất hệ thống và dữ liệu đƣợc cập nhật ngay vào trong QTCN thiết lập. Trong khi đó nếu không sử dụng hệ thống quản lý dụng cụ thì không phải kỹ sƣ nào trong nhà máy cũng nắm đƣợc toàn bộ dụng cụ có trong nhà máy và trạng thái của nó dẫn tới trƣờng hợp sử dụng dụng cụ trong QTCN không hợp lý. Do đó BKCAPP với hệ thống quản lý dụng cụ cho phép giảm thời gian tìm kiếm dụng cụ cần thiết cho quá trình gia công từ đó nâng cao mức độ quản lý và tự động hóa trong nhà máy. LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 116 5.3.4.2 Quy trình công nghệ QTCN mà phần mềm BKCAPP đƣa ra có một số bƣớc/NC khác so với QTCN đang áp dụng tại nhà máy ở bƣớc lựa chọn phƣơng pháp gia công và loại dụng cụ cắt thể hiện trong Bảng 5.2. Kết quả về sự khác biệt về thời gian gá đặt và thời gian gia công giữa hai phƣơng án QTCN đƣợc mô tả nhƣ Bảng 5.3. Với QTCN đƣợc xuất tự động từ phần mềm BKCAPP cho phép giảm số lần gá đặt đi 2 lần. Do đó cho phép giảm thời gian gá đặt đi đƣợc 32% so với QTCN áp dụng tại công ty MEKAMIC. Mặc dù số lƣợng dụng cụ và số lần thay dụng cụ cắt đều tăng thêm 1 nhƣng thời gian gia công giảm đi đƣợc 17% chủ yếu là trong nguyên công gia công rãnh. Bảng 5.2 So sánh phương án thiết kế QTCN STT Đặc điểm của QTCN thay đổi QTCN (MEKAMIC) QTCN (BKCAPP) Kết quả 1 Phƣơng án lựa chọn loại dụng cụ cắt (Gia công mặt bên - MO04, MO06, MO07) Dao phay mặt đầu (Phay mặt đầu) Dao phay ngón liền khối (Phay mặt cạnh chiều sâu nhỏ) Giảm số lần gá đặt 2 Phƣơng án lựa chọn loại dụng cụ cắt (Gia công mặt rãnh - MO12) Dao phay ngón liền khối 12 Dao phay ngón răng chắp 20 Giảm thời gian gia công thô 3 Thứ tự nguyên công (Hai đối tƣợng gia công các lỗ 4 khác nhau) Gia công liền nhau Tách biệt nhau Tăng thời gian thay dụng cụ cắt Giảm thời gian chạy máy Tránh cắt không liên tục Bảng 5.3 Thời gian gia công và gá đặt giữa hai phương án thiết kế QTCN STT Mục so sánh QTCN (MEKAMIC) QTCN (BKCAPP) 1 Số lần gá đặt chi tiết gia công 5 3 2 Tổng thời gian gá đặt 27 phút 17 phút 3 Số lƣợng dụng cụ cắt 11 12 Thử nghiệm 03 117 4 Số lần thay dụng cụ cắt 15 16 5 Thời gian gia công 3 mặt cạnh 0,6 1,6 6 Thời gian gia công rãnh MF08 3,9 0,7 7 Tổng thời gian gia công 13,6 11,2 5.4 Thử nghiệm 03 5.4.1 Đặc điểm Mục đích thử nghiệm:  Kiểm tra khả năng nhận dạng đối tƣợng tạo hình dạng khối và đặc điểm giao phức tạp đặc biệt có dạng giao vát C6 và có hai dạng giao chuyển tiếp khác nhau là T0 và T1 (Hình 5.17, Hình 5.18).  Kiểm tra tốc độ xử lý giữa hai loại CSDL khác nhau về số lƣợng và đặc điểm dữ liệu.  Kiểm tra khả năng thiết lập thứ tự nguyên công với chi tiết đòi hỏi gia công trên nhiều mặt. Hình 5.17 Chi tiết yêu cầu gia công (Thử nghiệm 03) Đặc điểm gia công: 10 65 10 42.5 42.5 25 5 5 15+0.0185.5 2 0 4xØ9.5 4xØ14.5 8 .5 4 0 1 0 1 0 19 5 2 M10Ø23 Ø16 0.5 60° 2 6 4 5 Ø6.8 M 8 7.5 15.7 22.5±0.1 Rz40 1 .6 1 .6 1 .6 3.2 1 .6 1 .6 5 8° 2.5 2.5 Ø4.5 LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 118  Dạng sản xuất: Hàng loạt nhỏ  Vật liệu gia công: SKD61  Phƣơng pháp chế tạo phôi: Phôi tấm  Xử lý nhiệt: Không xử lý Hai cơ sở dữ liệu đƣa ra có sự khác nhau rất nhiều về số lƣợng và chủng loại. CSDL1 Thƣ viện máy: MEKAMIC Thƣ viện dụng cụ cắt: MEKAMIC ( 100 dụng cụ cắt) CSDL2 Thƣ viện máy: BKCNC Thƣ viện dụng cụ cắt: SANDVIK ( 1500 dụng cụ cắt) Boss-Extrude1_0 Boss-Extrude1_4 Boss-Extrude1_5 Boss-Extrude1_1 Boss-Extrude1_2 Boss-Extrude2 Hole1 (x4) Hole2 Ø4.5 (4.5) Diameter Hole1 M8 Tapped Hole1 M10 Tapped Hole1 Chamfer1 (x4) Chamfer2Chamfer3 Cut-Extrude1 Đối tƣợng bị khuất Đối tƣợng không bị khuất Boss-Extrude: Đối tượng tạo hình dạng khối kéo Cut-Extrude: Đối tượng tạo hình dạng cắt kéo Diameter Hole: Đối tượng tạo hình lỗ cơ bản Hole: Đối tượng tạo hình lỗ tự tạo Tapped Hole: Đối tượng tạo hình lỗ taro Chamfer: Đối tượng tạo hình dạng vát mép Hình 5.18 Mô hình vật thể rắn 3D trong SolidWorks (Thử nghiệm 03) 5.4.2 Kết quả thiết lập quy trình công nghệ Kết quả thiết lập quy trình công nghệ đƣợc thể hiện trong Hình 5.19. Với đối tƣợng gia công dạng khối thì mặt trên (Boss-Extrude1_1) không chỉ đơn thuần là một mặt phẳng mà là một mặt trên có khối. Sở dĩ phải phân biệt cụ thể nhƣ vậy vì hai loại đối tƣợng gia công này khác nhau vì hình thức gia công cũng khác nhau. Thử nghiệm 03 119 Phiếu dụng cụ cắt đƣợc thiết lập với hai CSDL khác nhau. Do thiếu dụng cụ cắt trong CSDL1 nên các dụng cụ cắt mã T08, T09 và T12 không tìm đƣợc và không thể sử dụng dụng cụ cắt khác trong CSDL1 để thay thế nên kết quả tìm kiếm là “Không xác định”. Lúc này hệ thống chỉ đƣa ra đặc điểm hình học cơ bản của dụng cụ cắt này và đƣa ra yêu cầu mua. Để gia công chi tiết này cần trải qua 25 bƣớc/NC. Vì có dạng khối nên đối tƣợng gia công mặt trên có khối không dùng phƣơng pháp phay mặt phẳng để gia công mà dùng phƣơng pháp gia công mặt bậc (MO03). LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 120 M F 0 1 - M ặ t đ á y - B o s s -E x tr u d e 1 _ 0 M F 0 2 - M ặ t tr ê n c ó k h ố i - B o s s -E x tr u d e 1 _ 1 M F 0 3 - M ặ t c ạ n h - B o s s -E x tr u d e 1 _ 2 M F 0 4 - M ặ t b ê n t rê n - B o s s -E x tr u d e 1 _ 3 M F 0 5 - M ặ t c ạ n h - B o s s -E x tr u d e 1 _ 4 M F 0 6 - M ặ t b ê n t rê n - B o s s -E x tr u d e 1 _ 5 M F 0 7 - K h ố i c a o - B o s s -E x tr u d e 2 M F 0 8 - R ã n h t h ô n g - C u t- E x tr u d e 1 M F 0 9 - L ỗ t h ô n g - H o le 1 M F 1 0 - L ỗ k h o é t m iệ n g v u ô n g - H o le 1 M F 1 1 - L ỗ t h ô n g - H o le 2 M F 1 2 - L ỗ k h o é t m iệ n g v u ô n g - H o le 2 M F 1 3 - L ỗ k h o a n - M 8 T a p p e d H o le 1 M F 1 4 - L ỗ r e n - M 8 T a p p e d H o le 1 M F 1 5 - L ỗ t h ô n g - f 4 .5 D ia m e te r H o le 1 M F 1 6 - L ỗ t h ô n g - M 1 0 T a p p e d H o le 1 M F 1 7 - L ỗ r e n - M 1 0 T a p p e d H o le 1 M F 1 8 - V á t c ạ n h n g o à i - C h a m fe r1 M F 1 9 - V á t c ạ n h n g o à i - C h a m fe r2 M F 2 0 - V á t c ạ n h n g o à i - C h a m fe r3 N h ậ n d ạ n g đ ố i tƣ ợ n g g ia c ô n g T 0 1 - W E X 2 0 5 0 F - A C P 3 0 0 T 0 2 - G M F 8 6 1 2 0 - M G H M T 0 3 - W E X 2 0 2 0 E L - A C P 3 0 0 T 0 4 - L IS T 5 0 0 -8 7 H S S - H S S T 0 5 - C E S 4 0 6 0 0 A - S 2 2 0 T 0 6 - C E S 2 1 0 0 0 A - S 2 2 0 T 0 7 - L IS T 5 0 0 -1 2 5 H S S - H S S T 0 8 - M ũ i k h o a n l iề n k h ố i f 6 .8 ( M u a ) T 0 9 - M ũ i ta ro M 8 ( M u a ) T 1 0 - L IS T 5 0 0 -4 5 H S S - H S S T 1 1 - L IS T 5 0 0 -8 5 H S S - H S S T 1 2 - M ũ i ta ro M 1 0 ( M u a ) P h iế u d ụ n g c ụ c ắ t M O 0 1 - P h a y m ặ t đ ầ u , th ô - ( M 0 5 , 2 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 0 M O 0 2 - P h a y m ặ t đ ầ u , b á n t in h - ( M 0 5 , 2 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 0 M O 0 4 - P h a y m ặ t c ạ n h , th ô - ( M 0 5 , 2 , T 0 3 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 2 M O 0 7 - P h a y m ặ t c ạ n h , th ô - ( M 0 5 , 3 , T 0 3 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 4 M O 0 5 - P h a y m ặ t đ ầ u , th ô - ( M 0 5 , 3 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 3 M O 0 6 - P h a y m ặ t đ ầ u , b á n t in h - ( M 0 5 , 3 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 3 M O 1 8 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 5 , 3 , T 0 8 ) - M 8 T a p p e d H o le 1 M O 1 9 - T a ro - ( M 0 5 , 3 , T 0 9 ) - M 8 T a p p e d H o le 1 M O 2 0 - P h a y m ặ t đ ầ u , th ô - ( M 0 5 , 3 , T 1 0 ) - f 4 .5 D ia m e te r H o le 1 M O 2 1 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 5 , 3 , T 1 1 ) - M 1 0 T a p p e d H o le 1 M O 2 2 - T a ro - ( M 0 5 , 3 , T 1 2 ) - M 1 0 T a p p e d H o le 1 M O 0 3 - P h a y b ậ c , th ô - ( M 0 5 , 5 , T 0 2 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 1 M O 0 9 - P h a y m ặ t c ạ n h , ti n h - ( M 0 5 , 5 , T 0 3 ) - B o s s -E x tr u d e 2 M O 1 2 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 5 , 5 , T 0 4 ) - H o le 1 M O 1 3 - P h a y h ố c t rò n , th ô - ( M 0 5 , 5 , T 0 5 ) - H o le 1 M O 1 4 - P h a y h ố c t rò n , th ô - ( M 0 5 , 5 , T 0 6 ) - H o le 1 M O 2 3 - P h a y v á t c ạ n h - ( M 0 5 , 5 , T 1 3 ) - C h a m fe r1 M O 0 8 - M ặ t b ê n t rê n - (M 0 5 , 6 , T 0 1 ) - B o s s -E x tr u d e 1 _ 5 M O 1 5 - K h o a n , tạ o l ỗ - ( M 0 5 , 6 , T 0 7 ) - H o le 2 M O 1 6 - P h a y h ố c t rò n , th ô - ( M 0 5 , 6 , T 0 2 ) - H o le 2 M O 1 7 - P h a y h ố c t rò n , th ô - ( M 0 5 , 6 , T 0 2 ) - H o le 2 M O 1 0 - P h a y r ã n h , th ô - ( M 0 5 , 2 , T 0 2 ) - C u t- E x tr u d e 1 M O 1 1 - P h a y r ã n h , ti n h - ( M 0 5 , 2 , T 0 2 ) - C u t- E x tr u d e 1 M O 2 4 - P h a y v á t c ạ n h , th ô - ( M 0 5 , 5 3 , T 0 3 ) - C h a m fe r2 M O 2 5 - P h a y v á t c ạ n h , th ô - ( M 0 5 , 5 , T 1 3 ) - C h a m fe r3 P h iế u c ô n g n g h ệ c h ỉ d ẫ n g ia c ô n g - K è m t h ô n g s ố c h ế đ ộ c ắ t M ô h ìn h C A D 3 D - S o lid W o rk s ( .s ld p rt ) V ậ t liệ u g ia c ô n g : S K D 6 1 P h ƣ ơ n g p h á p c h ế t ạ o p h ô i: D ạ n g t ấ m P h ƣ ơ n g p h á p x ử l ý n h iệ t: K h ô n g D ạ n g s ả n x u ấ t: H à n g l o ạ t n h ỏ T h ƣ v iệ n d ụ n g c ụ c ắ t: M E K A M IC T h ƣ v iệ n m á y g ia c ô n g : M E K A M IC D ữ l iệ u đ ầ u v à o B K C A P P - S O L ID W O R K S B K C A P P B K C A P P Đ ộ n h á m - R a , R z S a i lệ c h k íc h t h ƣ ớ c l ỗ - D im _ D ia m e te r M ặ t c h u ẩ n g ố c - D a tu m N h ậ n d ạ n g y ê u c ầ u k ỹ t h u ậ t B 0 - B a o t o à n b ộ ( d ạ n g k h ố i) C 0 - B a o t o à n b ộ ( d ạ n g c ắ t) C 2 - B a o t h e o h a i h ƣ ớ n g ( d ạ n g c ắ t) C 3 - B ị b a o t h e o h a i h ƣ ớ n g ( d ạ n g c ắ t) C 6 - G ia o d ạ n g v á t (d ạ n g c ắ t) T 0 , T 1 - G ia o m ặ t c h u y ể n t iế p ( 2 d ạ n g ) Đ ặ c đ iể m g ia o n h a u M 0 5 - S p e e d io R 4 5 0 X 1 D a n h s á c h m á y M O 2 s a u M O 1 M O 1 2 s a u M O 3 M O 1 9 s a u M O 1 8 M O 2 4 s a u M O 0 9 .. . R à n g b u ộ c t h ứ t ự Hình 5.19 Dữ liệu đầu vào và đầu ra của quá trình thiết lập QTCN (Thử nghiệm 03 - CSDL1) Các thử nghiệm khác 121 Với CSDL2 thì để gia công chi tiết này, hệ thống tìm ra đƣợc tất cả các loại dụng cụ cắt, số lƣợng dụng cụ cắt trong danh sách cũng nhiều hơn. Chủng loại dụng cụ cắt của một số dụng cụ cắt cũng khác so với CSDL1. Vì có thể tìm kiếm trong một hệ CSDL nhiều chủng loại nên kết quả lựa chọn dụng cụ cắt sẽ gần với loại dụng cụ ƣu tiên hơn. 5.4.3 Đánh giá kết quả QTCN đã đƣợc thiết kế với hai CSDL khác nhau. Thời gian thiết kế QTCN tƣơng ứng với hai CSDL này đều ngang nhau vào khoảng 11s chƣa tính tới thời gian trích xuất và nhận dạng đối tƣợng gia công. Điều này cho thấy phƣơng pháp loại dụng cụ theo thứ tự ƣu tiên và thuật toán lựa chọn dụng cụ cắt hoạt động tốt với các loại CSDL khác nhau, kể cả CSDL lớn. Mặc dù không có sự khác biệt về thời gian xử lý nhƣng có sự khác nhau trong kết quả lựa chọn. Sự khác nhau của kết quả của hai CSDL này là việc lựa chọn dụng cụ cắt và thông số chế độ cắt tƣơng ứng với mỗi đối tƣợng gia công khác nhau. Với CSDL Sandvik kết quả thiết kế QTCN có nhiều dụng cụ cắt hơn so với CSDL MEKAMIC, trong khi số lƣợng bƣớc/NC giảm đi. Với CSDL MEKAMIC do chỉ có một loại dụng cụ cắt để phay mặt đầu nên toàn bộ các nguyên công từ thô tới tinh đều sử dụng dụng cụ này để gia công trong khi đó với CSDL Sandvik có nhiều chủng loại dụng cụ cắt với các kích thƣớc khác nhau, vật liệu cắt tƣơng ứng thô với tinh khác nhau nên số lƣợng dao tăng lên theo hƣớng chi tiết và cụ thể hơn. Bảng 5.4 So sánh kết quả thiết lập QTCN giữa hai CSDL Đặc điểm CSDL MEKAMIC CSDL SANDVIK Số lượng dụng cụ cắt 12 18 Số lượng dụng cụ cắt cần phải mua 3 0 Số lượng bước/NC 25 23 Thời gian xử lý 10.9s 10.3s 5.5 Các thử nghiệm khác Một số thử nghiệm khác đƣợc tiến hành và kết quả thiết lập QTCN đƣợc thể hiện trong phụ lục E. LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 122 5.5.1 Đặc điểm Mỗi thử nghiệm có mục đích riêng chủ yếu đề kiểm tra khả năng nhận dạng một số đối tƣợng gia công mới đề xuất, kiểm tra khả năng tƣơng tác của ngƣời sử dụng. Thống kê đặc điểm của ba thử nghiệm nhƣ trong Bảng 5.5. Bảng 5.5 Đặc điểm của các thử nghiệm Tên Mô hình vật thể rắn 3D Thông tin về chi tiết Mục đích thử nghiệm Thử nghiệm 04 Vật liệu: Thép cacbon trung bình Thƣ viện: Sandvik Xử lý nhiệt: Ủ Phôi: Dập Dạng SX: Loạt nhỏ Nguồn: Mekamic Kiểm nghiệm khả năng tƣơng tác hiệu chỉnh của ngƣời sử dụng Thử nghiệm 05 Vật liệu: Thép hợp kim cao Thƣ viện: Mekamic Không xử lý nhiệt Phôi: Dập Dạng SX: Loạt lớn Nguồn: Mekamic Kiểm nghiệm nhận dạng một số đối tƣợng gia công dạng thông 5.6 Thống kê kết quả thử nghiệm Kết quả thiết kế QTCN trong hệ thống BKCAPP hiển thị trên phần mềm SolidWorks đƣợc thể hiện trong phụ lục E. Bảng 5.6 thống kê một số kết quả của việc kiểm nghiệm bao gồm số lƣợng các loại đối tƣợng, số bƣớc/nguyên công và số dụng cụ cắt. Về cơ bản thời gian thiết lập QTCN ngắn. Tổng cộng hai bƣớc nhận dạng đối tƣợng gia công và thiết lập QTCN chƣa đầy 1 phút. Kết luận chƣơng 5 123 Bảng 5.6 Thống kê kết quả thử nghiệm Tên Số đối tượng gia công Số bước/NC Số dụng cụ cắt Thời gian xử lý Thử nghiệm 04 14 17 15 Nhận dạng đối tƣợng gia công (17s) Thiết kế QTCN trong BKCAPP (11s) Thử nghiệm 05 11 16 8 Nhận dạng đối tƣợng gia công (16s) Thiết kế QTCN trong BKCAPP (12s) Kết luận chƣơng 5 Từ những kết quả thử nghiệm vừa tiến hành, có thể kết luận một số điểm nổi bật của hệ thống BKCAPP nhƣ sau: 1. Với dữ liệu đầu vào là mô hình CAD 3D với đầy đủ yêu cầu kỹ thuật và đầu ra là phiếu công nghệ chỉ dẫn gia công, giao diện CAD/CAPP (BKCAPP) cho phép giảm thời gian chuẩn bị sản xuất tới hơn 10 lần khi thiết kế QTCN gia công các chi tiết gia công trên máy phay/khoan 3D. Có mẫu thực nghiệm cho thấy QTCN đề xuất cho phép giảm thời gian gá đặt đi tới 30% và thời gian gia công 15%. 2. Hệ thống BKCAPP tạo ra dòng tích hợp giữa CAD/CAPP góp phần giải quyết thành công một trong những vấn đề phức tạp của CAPP. 3. Hệ thống BKCAPP xây dựng với hai chế độ tƣơng tác ở cấp độ quản lý và cấp độ ngƣời sử dụng cho phép ngƣời quản lý có thể hiệu chỉnh, mở rộng CSDL mặc định còn ngƣời sử dụng có tƣơng tác nhất định để hiệu chỉnh các dữ liệu của bƣớc trung gian, góp phần tạo ra một hệ thống khả sinh nhƣng vẫn tăng cƣờng khả năng tƣơng tác. 4. Hệ thống BKCAPP đƣợc xây dựng độc lập với CSDL nên cho phép thay đổi linh hoạt với các CSDL khác nhau và cụ thể của từng nhà máy sản xuất. 5. Thuật toán lựa chọn dụng cụ cắt khi áp dụng vào hệ thống BKCAPP đảm bảo thời gian xử lý nhanh ngay cả với CSDL lớn. 6. Thực nghiệm ứng dụng hệ thống BKCAPP trong thực tế sản xuất đã mở ra hƣớng ứng dụng hiệu quả trong lĩnh vực gia công cơ khí của đề tài. LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 124 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Từ những kết quả nghiên cứu của luận án có thể rút ra các kết luận nhƣ sau: Những điểm mới trong nghiên cứu mang ý nghĩa khoa học của Luận án: Đã xây dựng đƣợc một phƣơng pháp nhận dạng đối tƣợng gia công mới trên cơ sở các luật cho phép mở rộng phạm vi nhận dạng sang nhiều loại đối tƣợng gia công trực tiếp từ mô hình vật thể rắn 3D thiết kế trong phần mềm CAD thƣơng mại. Phƣơng pháp phân tích thứ bậc AHP đã đƣợc phát triển ở mức cao hơn bằng cách xây dựng thêm hai tiêu chí lựa chọn cho phép lựa chọn loại dụng cụ cắt nhằm thỏa mãn đa tiêu chí, phù hợp sự thay đổi linh hoạt của dữ liệu đầu vào. Phƣơng pháp ghép nhóm đƣợc tích hợp thêm thủ tục sàng lọc các phƣơng án trƣớc khi ghép nhóm nên đảm bảo rút ngắn thời gian xử lý, cho phép thiết lập đƣợc thứ tự gia công với mục tiêu tối ƣu hóa chi phí gia công nhƣng vẫn đảm bảo đƣợc các ràng buộc thứ tự. Đã thiết kế đƣợc hệ CSDL trợ giúp cho việc quản lý hệ thống dữ liệu trong thiết kế QTCN, từ đó đảm bảo hệ thống có thể cập nhật dễ dàng độc lập với các chƣơng trình máy tính, tăng khả năng tƣơng tác với ngƣời sử dụng. Đã xây dựng đƣợc một số bộ luật nhận dạng và lựa chọn trợ giúp trong việc ra quyết định khi thiết kế QTCN, góp phần hƣớng tới xây dựng một hệ thống thiết kế QTCN tự động toàn diện. Tính khoa học và hiệu quả của nghiên cứu đƣợc kiểm chứng thông qua hệ thống BKCAPP, một giao diện CAD/CAPP với thời gian xử lý nhanh ngay cả với khối lƣợng CSDL lớn. Phần mềm BKCAPP có độ tin cậy và tính ứng dụng trong môi trƣờng sản xuất thực tiễn, cho phép giảm thời gian chuẩn bị sản xuất lên tới hơn 10 lần. Mẫu thử nghiệm thực tế cho phép giảm thời gian gá đặt tới 30%, thời gian gia công giảm 15%. Ý nghĩa thực tiễn của luận án: Thiết lập nhanh chóng phiếu công nghệ chỉ dẫn gia công một cách tự động, trực tiếp từ mô hình vật thể rắn 3D trên cơ sở dữ liệu đa dạng của nhà máy. Có ý nghĩa lớn khi gia công các chi tiết trong một cụm máy đã đƣợc thiết kế 3D. Làm cơ sở để phát triển dòng tích hợp CAD/CAPP/CAM và CNC. Đƣợc sử dụng để hỗ trợ trong đào tạo và thực tế sản xuất Kiến nghị 125 Kiến nghị Kết quả của luận án đã trợ giúp một số khâu cơ bản trong thiết lập QTCN trên máy CNC nhờ máy tính. Tuy nhiên, luận án vẫn tồn tại một số hạn chế: - Vấn đề nhận dạng kích thƣớc và hình dạng phôi mới xử lý ở bƣớc cơ bản - Các đối tƣợng tạo hình nhận dạng đƣợc đa phần ở dạng các đối tƣợng tạo hình dạng khối, còn các đối tƣợng dạng bề mặt còn chƣa xử lý đƣợc đầy đủ Luận án đề xuất một số hƣớng phát triển đề tài nhƣ sau: - Xây dựng mô-đun cho phép tự động hình thành kích thƣớc phôi và phƣơng pháp chế tạo phôi trên cơ sở chi tiết gia công. - Cần mở rộng nhận dạng các đối tƣợng gia công 2.5D và 3D sang các đối tƣợng nhiều trục ở mức chi tiết và cụ thể hơn - Phát triển thêm mô-đun tích hợp với phần mềm CAM để tạo ra dòng tích hợp CAD/CAPP/CAM - Phát triển mô-đun cho phép hình thành phƣơng án gá đặt chi tiết trên cơ sở các hƣớng gá đặt sơ bộ đã thiết lập để đƣa ra các ràng buộc và QTCN phù hợp. LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 126 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Lê Văn Vĩnh, Hoàng Tùng, Trần Xuân Việt, Phí Trọng Hảo (2004) Thiết kế & quy hoạch công trình công nghiệp cơ khí. Nhà xuất bản KHKT [2] Nguyễn Đắc Lộc (2004) Sổ tay công nghệ chế tạo máy (Tập 1). Nhà xuất bản KHKT [3] Nguyễn Đăng Bình, Nguyễn Phú Hoa (2007) Tự động hóa thiết kế QTCN. Nhà xuất bản KHKT [4] Nguyễn Phú Hoa, Trần Văn Địch, Nguyễn Đăng Bình (2012) Xây dựng hệ thống thiết kế tối ưu QTCN gia công cắt gọt có trợ giúp máy tính. Luận án Tiến sĩ kỹ thuật [5] Ninh Đức Tốn (2004) Dung sai và lắp ghép. Nhà xuất bản Giáo dục Việt Nam. [6] Phan Hữu Phúc (2006) Điều khiển số & CAM - Sản xuất chế tạo có máy tính trợ giúp. Nhà xuất bản KHKT [7] Trần Anh Vàng, Nguyễn Ngọc Bình (2015) Tối ưu hóa tiến trình công nghệ trong CAPP trên cơ sở thuật toán đàn kiến. Kỷ yếu hội nghị khoa học công nghệ toàn quốc về cơ khí lần thứ 4 [8] Trần Xuân Việt, Chu Đức Hoà (2008) Ứng dụng công nghệ nhóm trong tự động hoá thiết kế QTCN chế tạo có sự trợ giúp của máy tính. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, pp. 53-56 [9] Vƣơng Sĩ Kông, Trần Xuân Việt (2011) Xây dựng phương pháp tự động hóa thiết kế QTCN trong sản xuất cơ khí. Tạp chí cơ khí Việt Nam. Tiếng Anh [10] Abdelilah, Elmesbahi, Ahmed Rechia (2012) Optimized-automated choice of cutting tool machining manufacturing features in milling process. 11th World Congress on Computational Mechanics [11] Alessio Ishizaka, Ashraf Labi (2011) Review of the main developments in the analytic hierarchy process. Expert Systems with Application , Vol. 38, pp. 14336-14345 [12] Alireza Mokhtar, Alireza Tavakoli-Bina (2007) Approaches and challenges in machining feature-based. Bath, United Kingdom, 4th International Conference on Digital Enterprise Technology [13] Andrew Kusiak (2000). Computational Intelligence in Design and Manufacturing. John Willey & Sons, Inc DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 127 [14] B. Arezoo, K. Ridgway, A.M.A. Al-Ahmari (2000) Selection of cutting tools and conditions of machining operations using an expert system. Computer in Industry, Vol. 42, pp. 43-58 [15] CATIA Help (2010) Prismatic Machining Preparation Assistant (V5R21) [16] Chalapathi, P. V. (2012) Complete design of cellular manufacturing systems. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 3, pp. 67-71 [17] Chun-Fong You, Bor-Tyng Sheen, Tzu-Kuan Lin (2007) Selecting optimal tools for arbitrarily shaped pockets. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 32, pp. 132-138 [18] D Manafi, MJ Nategh, H Parvaz (2016) Extracting the manufacturing information of machining features for computer-aided process planning systems. Proc IMechE Part B: Journal of Engineering Manufacture, p. 1-12. [19] David K. Harrison, David J. Petty (2002) Systems for Planning and Control in Manufacturing. Newnes [20] E. Chlebus, K. Krot (2016) CAD 3D models decomposition in manufacturing processes. Archives of Civil and mechanical engineering, Vol. 16, p. 20-29. [21] F. T. S Chan, R. W. L. Ip, H. Lau. (2001) Integration of expert system with analytic hierarchy process for the design of material handling equipment selection system. Journal of Materials Processing Technology, Vol. 116, pp. 137- 145 [22] Farouq Alhourani (2015) Clustering algorithm for solving group technology problem with multiple process routings. Computers & Industrial Engineering, Vol. 66, pp. 781-790 [23] FikriDweiri, SameerKumar, SharfuddinAhmedKhan, Vipul Jain (2016) Designing an integrated AHP based decision support system for supplier selection in automotive industry. Expert Systems With Applications. Vol. 62, p. 273–283. [24] G. Jayakrishnan Nair (1998) CASE: A clustering algorithm for cell formation with sequence data. International Journal Production Research, 36(1), pp. 157- 179 [25] G. Krishna, K. M. Rao (2006) Optimisation of operations sequence in CAPP using an ant colony algorithm. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 29, pp. 159-164 [26] Gideon Halevi, Roland D. Weill (1995) Principles of process planning: A logical approach. Chapman & Hall. [27] H. B. Marri, A. Gunasekaran, R. J. Grieve (1998) Computer-aided process planning: A state of art. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 14(4), p. 261–268. [28] H.C.W. Lau, C.K.M. Lee, B. Jiang, I.K. Hui, K.F. Pun (2005) Development of a computer-integrated system to support CAD to CAPP. International Journal Advanced Manufacturing Technology, Vol. 26, p. 1032–1042. [29] Hamid Seifoddini, Chen-Pang Hsu (1994) Comparative study of similarity coefficients and clustering algorithmts in cellular manufacturing. Journal of LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 128 Manufacturing Systems, 13(2), pp. 119-127. [30] J. A. Qudeiri, H. Yamamoto, R. Ramli (2007) Optimization of operation sequence in CNC machine tools using genetic algorithm. Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 1(2), pp. 272-282 [31] M. Sadaiah, D. R. Yadav, P. V. Mohanram, P. Radhakrishnan (2002) A generative computer-aided process planning system for prismatic components. International Journal of Advanced Manufacturing Technology , pp. 709-719. [32] M. Selim Akturk, Selcuk Avci (1996) An Integrated Process Planning Approach for CNC Machine Tools. International Journal Advanced of Manufacturing Technology, Vol. 12, pp. 221-230. [33] M.T. Hayasi, B. Asiabanpour (2009) Extraction of manufacturing information from design-by-feature solid model through feature recognition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 44(11), pp. 1191-1203. [34] Mahapatra S. S., R. Sudhakara Pandian, (2007). Genetic cell formation using ratio level data in cellular manufacturing systems. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 4, pp. 618-630. [35] Mokhtar, X. Xu (2011) Machining precedence of 2.5D interacting features in a feature-based data model. Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 22(2), pp. 145-161. [36] Mujin Kang, Gyungha Kim, Taemoon Lee, Chang Ho Jung, Kwangho Eum, Myon Woong Park3, Jae Kwan Kim (2016) Selection and Sequencing of Machining Processes for Prismatic Parts using Process Ontology Model. International Journal of Precision engineering and manufacturing Vol. 17, No. 3, p. 387-394. [37] Nguyen Thi Hong Minh (2005) Automatic tool selection and dimensional accuracy verification in computer aided process planning for sheet metal bending. PhD Thesis. [38] P. S. Srinivas, V. Ramachandra Raju, C.S.P Rao (2012) Optimization of process planning and scheduling using ACO and PSO algorithms. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, Vol. 2 , pp. 343-354 [39] S Anderberg, T Beno, L Pejryd (2009) CNC machining process planning productivity - a qualitative survey. Proceedings of the International 3'rd Swedish Production Symposium, SPS 09. 2009, pp. 228-235 [40] S. M. Amaitik (2005) Development of a STEP feature-based intelligent process planning system for prismatic parts. PhD Thesis [41] S. M. Amaitik, S. E. Kilic (2005) STEP-based feature modeller for computer- aided process planning. International Journal of Production Research, Vol. 43(15), pp. 3087-3101 [42] S. S. Mahapatra, R. Sudhakara Pandian (2007) Genetic cell formation using ratio level data in cellular manufacturing systems. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 4, pp. 618-630 [43] Saleh M. Amaitik, S. Engin Kilic (2007) An intelligent process planning system for prismatic parts using STEP features. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 31, pp. 978-993 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 129 [44] Sandvik Coromant (2005) Metalcutting technique guide [45] Sandvik Coromant (2012) Sandvik catalogue [46] Shankar Chakraborty, Sammilan Dey (2006) Design of an analytic-hierarchy- process-based expert system for non-traditional machining process selection. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 31, pp. 490- 500 [47] T. Limy, J. Corney, J. M. Ritchiey, D. E. R. Clarkz (2001) Optimizing tool selection. International Journal of Production Research, 39(6), pp. 1239-1256 [48] Tong Yifei, Li Dongbo, Li Changbo, Yu Minjian (2008) A feature-extraction- based process-planning system. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 38, pp. 1192-1200 [49] V.B. Sunil, R. Agarwal, S.S. Pande (2010) An approach to recognize interacting features from B-Rep CAD models of prismatic machined parts using a hybrid (graph and rule based) technique. Computers in Industry , Vol. 61, pp. 686-701 [50] Vukelica, D. (2011) System for computer-aided selection of cutting tools. Bulletin of Engineering, pp. 89-92 [51] W. D. Li , S. K. Ong, A. Y. C. Nee (2004) Optimization of process plans using a constraint-based tabu search approach. International Journal of Production Research, Vol. 42(10), pp. 1955-1985 [52] X. Y. Li, X. Y. Shao, L. Gao (2008) Optimization of flexible process planning by genetic algorithm. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 38, p. 143-153 [53] X. Zhou, Y. Qiu, G. Hua, H.Wang, X. Ruan (2007) A feasible approach to the integration of CAD and CAPP. Computer Aided Design, Vol. 39(4), pp. 324-338. [54] Xiao-jun Liu, Hong Yi, Zhong-hua Ni (2013) Application of ant colony optimization algorithm in process planning optimization. Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 24, pp. 1-13 [55] Xun Xu, Lihui Wang, Stephen T. Newman (2011) Computer-aided process planning – A critical review of recent developments and future trends. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 24(1), p. 1–31 [56] Y. M. Kyoung, ILK. Cho, C. S. Jun (1997) Optimal tool selection for pocket machining in process planning. Computers Industrial Engineering , Vol 33 (3-4), pp. 505-508 [57] Younis M. A, Wahab A.M.A. (1997) A CAPP Expert System for rotational components. Computers and Industrial Engineering, Vol. 33(3-4), pp. 509-512 [58] Yuliang Su, Xuening Chu, Dongping Chen, Xiwu Sun (2015) A genetic algorithm for operation sequencing in CAPP using edge selection based encoding strategy. Journal of Intelligent Manufacturing, pp. 1-20 [59] Yusri Yusof, Kamran Latif (2014) Survey on computer-aided process planning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology Vol. 75, p. 77–89 LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT 130 [60] Z. Liu, L. Wang (2007) Sequencing of interacting prismatic machining features for process planning. Computers in Industry, Vol. 58, p. 295–303 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 131 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [1] Phung Xuan Lan, Hoang Vinh Sinh (2014). An improved method of automatic machining feature recognition from 3D solid model. Tạp chí khoa học & công nghệ các trƣờng đại học kỹ thuật (Số 100). [2] Phung Xuan Lan, Hoang Vinh Sinh (2015). Automatic Recognition of Multi- axis Machining Features based on Machining Process from 3D Solid Model. 6th International Conference on Mechanical, Industrial, and Manufacturing Technologies (MIMT 2015), 3/2015, Malaysia, published in Applied Mechanics and Materials Journal - Manufacturing Science and Technology VI, Vol 789-790. [3] Phung Xuan Lan, Hoang Vinh Sinh, Truong Hoanh Son (2015). An expert system based on analytical hierarchy process for automatic cutting tool selection. Tạp chí khoa học & công nghệ các trƣờng đại học kỹ thuật (Số 108). [4] Phùng Xuân Lan, Hoàng Vĩnh Sinh, Trƣơng Hoành Sơn, Trần Văn Địch (2015). Nghiên cứu và xây dựng hệ thống tự động nhận dạng phương pháp gia công từ mô hình vật thể rắn 3D. Hội nghị khoa học công nghệ toàn quốc về cơ khí lần thứ IV, 10/2015, TP.HCM [5] Phùng Xuân Lan, Hoàng Vĩnh Sinh, Trần Văn Địch (2016). Xây dựng phương pháp thiết lập thứ tự gia công trong thiết kế QTCN linh hoạt. Hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - động lực lần thứ V, 10/2016, Hà Nội [6] Bùi Ngọc Tâm, Phùng Xuân Lan (2016). Sử dụng giải thuật tối ưu để dạy học (training) mạng Nơ-ron và ứng dụng để lựa chọn dụng cụ cắt trên máy phay CNC. Hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - động lực lần thứ V, 10/2016, Hà Nội. [7] Lan Xuan Phung, Dich Van Tran, Sinh Vinh Hoang, Son Hoanh Truong (2017). Effective method of operation sequencing in CAPP based on clustering algorithm. Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing (Manufacturing System) Vol. 11 No.1 (SCIE). PHỤ LỤC 1 PHỤ LỤC A. Giới thiệu phần mềm BKCAPP A.1 Tab Đối tƣợng gia công Trong tab này, toàn bộ thông tin trích xuất và nhận dạng đối tƣợng gia công bao gồm dữ liệu nhận dạng hình học và thông tin điều kiện kỹ thuật Hình A.1 Hình A.1 Dữ liệu nhận dạng đối tượng gia công trong BKCAPP A.2 Tab Dụng cụ cắt Trong Tab Dụng cụ cắt, thông tin bên trái là về chi tiết gia công, các nút bấm bên phải là các chức năng lựa chọn tự động từng phần mà qua đó ngƣời sử dụng sẽ phải nhập thông số đầu vào, hệ thống sẽ tự động tính toán để đƣa ra danh sách các dao cho phù hợp. Việc lựa chọn dao này cũng tiến hành với thƣ viện dụng cụ cắt ở Tab Lựa chọn ban đầu đã xác định. Bảng dƣới cùng trong tab này là danh sách các dụng cụ cắt cần sử dụng PHỤ LỤC 2 để gia công chi tiết mong muốn với đầy đủ thông số cơ bản nhƣ mác dụng cụ, mác chíp dao nếu có và các thông số hình học cần thiết khác Hình A.2 Hình A.2 Danh sách các dụng cụ cắt sử dụng Hình A.3 Giao diện lựa chọn các thông số ban đầu PHỤ LỤC 3 Hình A.3 mô tả giao diện lựa chọn thông số ban đầu cho phƣơng pháp AHP. Khi liên kết với mô-đun nhận dạng đối tƣợng gia công thì các thông số ban đầu này sẽ đƣợc tự động hình thành qua quá trình nhận dạng. Với dạng phay mặt bậc, có 4 thông số ban đầu cần lựa chọn, các thông số này có thể thay đổi với các phƣơng pháp phay khác. Hình A.4 Lựa chọn các phương án khả thi để đánh giá Hình A.5 Xây dựng bộ tiêu chí đánh giá và ma trân so sánh giữa chúng Bƣớc tiếp theo trong xây dựng CSDL cho phƣơng pháp AHP tùy ngƣời sử dụng là lựa chọn các phƣơng án dụng cụ cắt có thể phù hợp với phƣơng pháp gia công đã lựa PHỤ LỤC 4 chọn ban đầu. Hình A.4 đƣa ra ví dụ về lựa chọn 4 phƣơng án dụng cụ khác nhau cho dạng phay mặt bậc vuông hở, thẳng. Hoàn thành bƣớc này, ta chuyển sang tab tiêu chí để xác định các tiêu chí cần đánh giá nhƣ Hình A.5. Ngƣời sử dụng có thể thay thế các trọng số của các tiêu chí trong mô hình AHP sao cho phù hợp với điều kiện sản xuất. Toàn bộ dữ liệu thay thế này sẽ cập nhật trực tiếp vào CSDL. Để thuận tiện cho ngƣời sử dụng, trong tab này hiển thị cây thƣ mục tiêu chí mặc định của chƣơng trình, ngƣời sử dụng có thể thay đổi hiệu chỉnh, thêm hay bớt các tiêu chí nếu cần sao cho phù hợp với tƣ duy công nghệ của ngƣời sử dụng. Kèm theo bộ tiêu chí đƣa ra, nếu không có thay đổi, dữ liệu mặc định về ma trận so sánh sẽ hiển thị, nếu không ngƣời sử dụng có thể thay đổi các cách đánh giá trọng số giữa các tiêu chí. Hình A.6 Kết quả đánh giá mức độ ưu tiên giữa các phương án lựa chọn Để kiểm tra độ nhất quán của ma trận so sánh, kích nút bấm kiểm tra, mức độ ƣu tiên hay trọng số của các tiêu chí sẽ hiển thị. Theo đó tiêu chí nào có trị số lớn hơn sẽ có mức độ ƣu tiên lớn hơn so với các tiêu chí khác. Trƣớc khi sang tab kết quả nhƣ Hình A.6 để hiển thị kết quả đánh giá mức độ ƣu tiên tổng hợp đa tiêu chí, cần hoàn thành toàn bộ các ma trận so sánh. Trong tab kết quả, 2 đồ thị đánh giá mức độ ƣu tiên của các phƣơng án theo từng tiêu chí và tổng hợp đa tiêu chí đƣợc đƣa ra. Dựa trên cơ sở đánh giá này, dữ liệu sẽ đƣợc tự động theo chu trình lựa chọn dụng cụ cắt từ CSDL dụng cụ sẵn lựa chọn ban đầu để ra kết quả dụng cụ cắt cuối cùng với đầy đủ thông số về hình học và chế độ cắt. Trong trƣờng hợp lựa chọn dụng cụ cắt cho gia công lỗ, ngƣời sử dụng có thể nhập dữ liệu đầu vào thì toàn bộ danh sách các dụng cụ sẽ đƣợc đƣa ra để gia công lỗ đó Hình A.7. Việc lựa chọn sẽ dựa trên thƣ viện dụng cụ cắt đã lựa chọn ở đầu vào. PHỤ LỤC 5 Hình A.7 Giao diện lựa chọn dụng cụ cắt và phương pháp gia công lỗ (Từng trường hợp cụ thể) A.3 Tab Máy gia công Hình A.8 Danh sách máy gia công được sử dụng Danh sách các máy gia công đƣợc sử dụng kèm theo các thông số cơ bản của máy sẽ đƣợc đƣa ra trong Hình A.8. Nếu ngƣời sử dụng chỉ muốn lựa chọn máy cho một PHỤ LỤC 6 nguyên công đơn lẻ thì bấm vào “Mô hình lựa chọn máy”. Thứ tự lựa chọn máy ƣu tiên có thể theo một trong hai hoặc cả hai tiêu chí sau: Tiêu chí giá thành gia công hoặc tiêu chí mức độ sử dụng máy Hình A.9. Hình A.9 Giao diện lựa chọn máy gia công (Từng trường hợp cụ thể) Â.4 Tab Phƣơng pháp gia công Hình A.10 Danh sách các bước/NC và các ràng buộc thứ tự (Hình thành tự động) PHỤ LỤC 7 Dựa vào danh sách dụng cụ cắt đã đƣợc thiết lập thì phƣơng pháp gia công tƣơng ứng sẽ đƣợc xây dựng kèm theo thông số về máy, dụng cụ cắt và TAD. Kèm theo đó các ràng buộc thứ tự cũng sẽ đƣợc tự động thiết lập. Toàn bộ hai dữ liệu này sẽ là đầu vào cho việc tối ƣu hóa thứ tự gia công ở tab tiếp theo Hình A.10 A.5 Tab Thứ tự gia công Bảng chi phí cho việc vận chuyển giữa hai máy gia công, hai cách gá đặt hay hai dụng cụ cắt khác nhau thay đổi thì thứ tự gia công sẽ thay đổi theo Hình A.11. Trong trƣờng hợp ngƣời sử dụng đã biết rõ toàn bộ về các bƣớc/NC cũng nhƣ các ràng buộc thứ tự, bấm “Lựa chọn thứ tự gia công”, hệ thống sẽ tự động thiết lập thứ tự nguyên công tối ƣu trên cơ sở đánh giá chi phí gia công. Ở chế độ tự động từng phần này, hai lựa chọn đầu vào đƣợc xây dựng là:  Lựa chọn cố định mà tại đó mỗi bƣớc/NC đã chỉ rõ các lựa chọn của máy, dụng cụ cắt và TAD Hình A.13  Lựa chọn linh hoạt là theo đó mỗi bƣớc/NC có nhiều phƣơng án lựa chọn máy, dụng cụ cắt và TAD khác nhau Hình A.14 Hình A.11 Danh sách thứ tự nguyên công PHỤ LỤC 8 Hình A.13 Thiết lập thứ tự gia công (Lựa chọn cố định - Trường hợp cụ thể) Hình A.14 Thiết lập thứ tự gia công (Lựa chọn linh hoạt - Trường hợp cụ thể) PHỤ LỤC 9 B. Kết quả các bƣớc xử lý trong hệ thống BKCAPP (Thử nghiệm 01) Hình B.1 Kết quả nhận dạng đối tượng gia công (SolidWorks - Thử nghiệm 01) Hình B.2 Kết quả nhận dạng đối tượng gia công (BKCAPP - Thử nghiệm 01) PHỤ LỤC 10 Hình B.3 Giao diện nhập thông số đầu vào của hệ thống (BKCAPP - Thử nghiệm 01) PHỤ LỤC 11 Hình B.4 Kết quả lựa chọn dụng cụ cắt (BKCAPP - Thử nghiệm 01) Hình B.4 Kết quả xác định bước/NC và ràng buộc thứ tự (BKCAPP - Thử nghiệm 01) PHỤ LỤC 12 Hình B.5 Kết quả phiếu công nghệ chỉ dẫn gia công (BKCAPP - Thử nghiệm 01) PHỤ LỤC 13 C. Kết quả các bƣớc xử lý trong hệ thống BKCAPP (Thử nghiệm 02) Hình C.1 Kết quả nhận dạng đối tượng gia công (SolidWorks - Thử nghiệm 02) Hình C.2 Thông tin chi tiết gia công (Xuất file Excel từ BKCAPP - Thử nghiệm 02) PHỤ LỤC 14 Hình C.3 Phiếu dụng cụ cắt (Xuất file Excel từ BKCAPP - Thử nghiệm 02) PHỤ LỤC 15 Hình C.3 Kết quả thiết lập phiếu CN chỉ dẫn gia công (Xuất file Excel từ BKCAPP - Thử nghiệm 02) PHỤ LỤC 16 D. Kết quả các bƣớc xử lý trong hệ thống BKCAPP (Thử nghiệm 03) Hình D.1 Kết quả nhận dạng đối tượng gia công (SolidWorks - Thử nghiệm 03) Hình D.2 Kết quả nhận dạng đặc điểm giao nhau (Lưu SQL Server - Thử nghiệm 03) PHỤ LỤC 17 Hình D.3 Kết quả lựa chọn dụng cụ cắt (Lưu SQL Server - Thử nghiệm 03 - CSDL2) PHỤ LỤC 18 PHỤ LỤC 19 Hình D.4 Kết quả thiết lập phiếu CN chỉ dẫn gia công (Lưu SQL Server - Thử nghiệm 03 - CSDL2) E. Kết quả thiết lập thứ tự nguyên công hiển thị trong SolidWorks (Thử nghiệm 04, 05) Hình E1. Kết quả thiết lập QTCN - Hiển thị trong SolidWorks (Thử nghiệm 04) PHỤ LỤC 20 Hình E2. Kết quả thiết lập QTCN - Hiển thị trong SolidWorks (Thử nghiệm 05)