THỂ LỆ VỀ CÔNG BỐ CÔNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ ĐĂNG ...

THỂ LỆ VỀ CÔNG BỐ CÔNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ

ĐĂNG BÀI BÁO KHOA HỌC TRÊN TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM

1. Khái quát về Tạp chí Cơ khí Việt Nam: TạpchíCơkhíViệtNamlàcơquanbáochíthựchiệnngônluận-lýluậncủaTổnghộiCơkhíViệtNam,đồngthờilàtiếngnói,kênhthôngtinchínhthốngcủangànhCơkhíViệtNam.Tạpchícũngcònlàdiễnđànnghiêncứukhoahọccủacácnhàquảnlý-khoahọc-chuyêngia-nghiêncứusinh,họcviêncaohọc,…trêncảnước,dođóđãđượcBộ Khoa học và Công nghệ cấp ISSN 2615 - 9910 (mã số chuẩn quốc tế đối với xuất bản phẩm nhiều kỳ) và Hội đồng Chức danh Giáo sư Nhà nước công nhận tính điểm công tình khoa học-bài báo khoa học. TạpchíCơkhíViệtNamcónhiệmvụtuyêntruyền,phổbiếnchủtrươngchínhsáchcủaĐảng,phápluậtcủaNhànướcvàđịnhhướngpháttriển,hoạtđộngcủangànhCơkhíViệtNam;côngbốcôngtrìnhkhoahọc,kếtquảnghiêncứuvàchuyểngiaocôngnghệ,chuyênđềkhoahọcvàcôngnghệcóhàmlượngkhoahọcvàgiátrịthựctiễncaocủanhàquảnlý-khoahọc-chuyêngia,giảngviên,nghiêncứusinh,họcviêncaohọc,…trongngànhCơkhívàliênquanđếnlĩnhvựcCơkhí.Ngoàira,Tạpchícũngcònlànơicôngbốnhữngphátminh,sángchế,kếtquả,thànhtích,điểnhìnhtiêntiếntronghoạtđộngnghiêncứukhoahọc,quảnlý,đàotạovàsảnxuất,kinhdoanhlĩnhvựcCơkhíởtrongvàngoàinướctớiđôngđảobạnđọc.

2. Việc công bố công trình khoa học/ đăng bài báo khoa học trong ngành Cơ khí và liên quan đến lĩnh vực Cơ khí trên Tạp chí Cơ khí Việt Nam: TạpchíCơkhíViệtNamnhậncôngbốcôngtrìnhkhoahọc/đăngbàibáokhoahọctrongngànhCơkhívàliênquanđếnlĩnhvựcCơkhícủanhàquảnlý-khoahọc-chuyêngia-nghiêncứucứusinh,họcviêncaohọc,…trênTạpchíCơkhíViệtNam(bảningiấy),gồm:1Cơ khí Chế tạo máy, 2Cơ khí Quốc phòng, 3Cơ khí Giao thông, 4Cơ khí Nông-lâm nghiệp, 5Cơ khí Xây dựng, 6Cơ khí Thủy sản, 7Cơ khí Địa chất, 8Cơ khí Hóa chất, 9Cơ khí Bảo quản và chế biến nông lâm thủy sản, 10Cơ khí Động lực, 11Cơ khí Ô tô - Máy kéo, 12Cơ khí Máy thủy khí, 13Công nghệ nhiệt lạnh, máy năng lượng, 14Cơ khí Công nghệ dệt, 15Cơ khí Công nghệ cắt may, 16Cơ khí Cơ-điện tử, 17Cơ khí đào tạo nguồn nhân lực và nghiên cứu chuyển giao.

3. Thể lệ về công bố công trình khoa học/ đăng bài báo khoa học trong ngành Cơ khí và liên quan đến lĩnh vực Cơ khí trên Tạp chí Cơ khí Việt Nam. Do đó, công trình khoa học/ bài báo khoa học khi được đăng trên Tạp chí Cơ khí Việt Nam phải đảm bảo các yêu cầu, như sau:

3.1. Yêu cầu chung: Côngtrìnhkhoahọc/bàibáokhoahọcđăngtrênTạpchíCơkhíViệtNamphảilàkếtquảnghiêncứugốc;bàibáotổngquanhoặcbàiviếtthôngtinkhoahọc(short communications).

3.2. Bản thảo:BàibáođăngtrênTạpchíCơkhíViệtNam,gồmcócácphần: 1.Tênbàibáo(bằngtiếngViệtvàbằngtiếngAnh). 2.Têntácgiả,đồngtácgiả(kèmtheoghichúvềchứcdanhkhoahọc,họchàm,họcvị,têncơquancôngtác,email). 3.TómtắtbàibáobằngtiếngViệtvàtiếngAnhkhôngquá350từ(baogồmcótừkhóatiếngViệtvàtiếngAnh,đốivớicụmtừkhóacókhoảng5-15từkhóa). 4.Đặtvấnđề. 5.Vậtliệuvàphươngphápnghiêncứu. 6.Kếtquảvàthảoluận(cóthểtáchthành2phầnriêngbiệt:Kếtquả,Thảoluận). 7.Kếtluận. 8.Tàiliệuthamkhảo(tríchdẫntheođúngquyđịnhbàibáoquốctế). Bảothảođượcsoạntrênmáyvitính,sửdụngUnicode,kiểuchữTimeNewRoman,cỡchữ14,trêngiấyA4-mộtmặt,chếđộdãndòng:“1.5linesspacing”,cănlềtráiphảimỗibên:3cm,cănlềtrêndưới:2,5cm,chếđộlề:“justified”.Dunglượngmỗibàibáokhoảng1.600-2.500từ.Cácđồthị,hìnhvàảnhcầntrìnhbàyrõràng. CácthuậtngữkhoahọcnếuchưađượcViệthóathìưutiêndùngnguyênbảntiếngAnh.Cáckýhiệuviếttắtcầnphảigiảithíchkhixuấthiệnlầnđầu. Thứtựbảngvàhìnhđượcđánhsốtheotrìnhtựtrongbài,khôngđánhtheothứtựđềmục.Khôngđượcviếttắtcáctiểumục,tênbảng,hìnhvẽ.Tênbảngđượcghibêntrênbảng,tênhìnhvẽđượcghibêndướihình.Chúthíchinnghiêng. Chỉcónhữngtàiliệuđượctríchdẫnthựcsựtrongnộidungbàiviếtmớiđưavàophầntàiliệuthamkhảo.Tàiliệuthamkhảođượcsắpxếptheothứtựtríchdẫn(tàiliệutiếngnướcngoàiđượcsắpxếptheohọcủatácgiả,tàiliệutiếngViệtsắpxếptheotêntácgiả)vàtheotrìnhtự:têntácgiả,nămxuấtbảntrongngoặcđơn(…),tênsách,tênnhàxuấtbản,nơixuấtbản(đốivớisách),hoặctênbàibáo,têntạpchí,tập,số(đốivớibàibáo),trangđầuvàtrangcuốicủatàiliệu.Đốivớinhữngtàiliệukhôngcótácgiảthìxếptheochữcáicủatừđầutiêncủacơquanbanhànhtàiliệu.Trongbảnthảo,ởnhữngnộidungtácgiảđãthamkhảohoặcsửdụngkếtquảnghiêncứutừcáctàiliệukhoahọckhác,cầnđánhdấubằngsố(đặttrongdấu[…])-làsốthứtựcủatàiliệuxếptrongdanhmụccáctàiliệuthamkhảo.Tàiliệuthamkhảocầnghitheongônngữgốc,khôngphiênâm,khôngdịch.

3.3. Gửi hoặc nộp bài: Bảnthảogồm2bảninvà1bảnđiệntử.Khiđăngkínộpbài,cáctácgiảcóthểđềxuất2phảnbiện.ViệcchọncácphảnbiệnchuyênmônphùhợpthuộcquyềncủaHộiđồngBiêntậpTạpchíCơkhíViệtNam.

3.4. Phản biện: SaukhinhậnbàiviếtgửiđăngđúngvớiThểthứcquyđịnhcủaTạpchíCơkhíViệtNam,HộiđồngBiêntậpsẽgửibàiviếtchocácphảnbiện.

Nhữngbàiviếtđượcchấpnhậnđăng,cáctácgiảsẽnhậnđượcthưphảnhồicủaHộiđồngBiêntậpvớithờigiansửachữađượcyêucầutùytheochấtlượngcủabàiviết.Bảnsửachữalầncuốicủatácgiảsẽđượccoilàbảngốc. BảnthảocóthểnộptrựctiếphoặcgửiquaE-mailcủaTạpchí. Quýtácgiảmuốnbiếtthêmthôngtin,xinvuilòngliênhệvớiTÒA SOẠN TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM

Địa chỉ: Số4PhạmVănĐồng(trongViệnNghiêncứuCơkhí),MaiDịch,CầuGiấy,HàNộiĐiện thoại:(024)37920650-0904177637/0982254465

Email:[email protected]* Website: cokhivietnam.vn/tapchicokhi.com.vn

ISSN 2615 - 9910TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM, Số7năm2021

cokhivietnam.vn / tapchicokhi.com.vn

TỔNG BIÊN TẬPDƯƠNG THANH BÌNH

PHÓ TỔNG BIÊN TẬPNGUYỄN CHỈ SÁNGHÀ DUY KHÁNHVŨ NGỌC PI

HỘI ĐỒNG BIÊN TẬPTS.ĐỖ HỮU HÀO(Chủtịch)GS,TSKH.BÀNH TIẾN LONG(P.Chủtịch)KS.TẠ QUANG MAI(P.Chủtịch)TSKH.PHAN XUÂN DŨNGPGS,TS.HÀ MINH HÙNGPGS,TS. TRƯƠNG VIỆT ANHGS,TS. ĐINH VĂN CHIẾNGS,TSKH.PHẠM VĂN LANGPGS,TS.TRẦN ĐỨC QUÝTS. LƯƠNG VĂN TIẾNPGS,TS.VŨ NGỌC PIGS,TS.CHU VĂN ĐẠTPGS,TS.TRẦN VĨNH HƯNGPGS,TS.ĐÀO QUANG KẾPGS,TS.NGUYỄN VĂN BÀYPGS,TS.ĐÀO DUY TRUNGPGS,TS.LÊ THU QUÝPGS,TS. BÙI TRUNG THÀNHPGS,TS. PHẠM VĂN HÙNGPGS,TS. LÊ VĂN ĐIỂMGS,TS. LÊ ANH TUẤNPGS,TS. NGUYỄN HỮU LỘCPGS,TS.DƯƠNG VĂN TÀIPGS,TS.LÊ MINH LƯTS.NGUYỄN ĐĂNG THUẬNTS. PHAN ĐĂNG PHONGTS.TẠ NGỌC HẢITS.NGUYỄN PHI HÙNG

THIẾT KẾ MỸ THUẬTNGÂNGIANG

Giá: 50.000 đồngTạp chí Cơ khí Việt Nam phát hành qua mạng lưới Bưu điện Việt Nam

1. Tại TP. Hồ Chí Minh: -PGS,TS. Bùi Trung Thành PhòngT4.0,NhàT,TrườngĐạihọcCôngnghiệpTP.HồChíMinhSố12NguyễnVănBảo,phường4,quậnGòVấp,TP.HồChíMinhĐiện thoại:0913921407Email:[email protected]

-PGS,TS. Nguyễn Hữu LộcPhòng205,NhàB11,TrườngĐạihọcBáchkhoa,ĐạihọcQuốcgiaTP.HồChíMinh,số268LýThườngKiệt,phường14,Quận10,TP.HồChíMinh.Điện thoại:0913603264Email:[email protected]

2. Tại tỉnh Quảng Ninh: -TS. Hoàng Minh ThuậnTrườngCaođẳngCôngnghiệpvàXâydựng,LiênPhương,PhươngĐông,UôngBí,QuảngNinhĐiện thoại: 0904116189Email: [email protected]

3. Tại Thái Nguyên: -PGS,TS.Vũ Ngọc PiSố234PhúXá,TP.TháiNguyên,tỉnhTháiNguyênĐiện thoại:0974905578Email:[email protected]

Văn phòng đại diện:

Phóng viên thường trú:1. Tại Hải Phòng:-TS.Lương Văn TiếnĐiện thoại:0913267366Email: [email protected]

TÒA SOẠN TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM Số4PhạmVănĐồng(trongViệnNghiêncứuCơkhí),P.MaiDịch,CầuGiấy,HàNội

Điện thoại:(024)37920650Hotline: 0904177637-0982254465Email:[email protected]

Website: cokhivietnam.vn/tapchicokhi.com.vn***

Giấy phép hoạt động Tạp chí in và Tạp chí Điện tử của Bộ Thông tin và Truyền thôngSố378/GP-BTTTT,ngày22tháng6năm2021

***In tại: NhàinKhoahọcCôngnghệHàNội

2ISSN 2615 - 9910

TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM, Số7năm2021cokhivietnam.vn / tapchicokhi.com.vn

TrangMỤC LỤC

TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM SỐ 7/2021

NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI (5 -114)1.ThS. Nguyễn Đức Trung:XâydựngchươngtrìnhchẩnđoánđộngcơôtôsửdụnggiắcchẩnđoánchipSTN1170........................................................................................................................................2.ThS.Đỗ Khắc Sơn:Môphỏngđộnglựchọckéoôtôsửdụngtruyềnlựcvôcấp............................3.Tăng Bá Đại, Nguyễn Văn Bằng:Ảnh hưởng hàm lượngmno2,Tio2, Sio2 trong thành phầntrợdunggốmhệxỉAluminate-rutileđếnđộcứngvàtổchứccủamốihàngiápmối............................4.Huỳnh Đỗ Song Toàn, Lê Minh Tài, Võ Thanh Tăng, Trần Phú:Ảnhhưởngcủanhiệtđộkhuônvànhiệtđộnhựađếnđộcorútcủasảnphẩmphunépnhựa…...............................................................5.TS.Vũ Hải Quân,TS.Nguyễn Anh Ngọc,TS.Vũ Hoa Kỳ:Phântíchvàmôphỏnghệthốngtreochủđộngchomôhình¼xesửdụngbộđiềukhiểnPIDvàLQR…......................................................6.Nguyễn Trọng Hiếu, Nguyễn Văn Sơn:Nghiêncứuđặctínhtruyềnnhiệtcủathiếtbịhồinhiệttronghệthốnglạnhco2bằngphươngphápmôphỏng….......................................................................7.PGS,TS. Lương Đình Thi,KS. Lê Đình Hoàng:Ảnhhưởngcủahydrođếntínhnăngkỹthuậtvàphátthảicủađộngcơdieseltàuthủy..................................................................................................8.TS.Phạm Thanh Nhựt:Tínhtoánđộbềntấmvỏtàucompositenhiềulớpbằngphươngphápgiảitích…...............................................................................................................................................9. Phạm Văn Sáng:Nghiêncứumôphỏngsốbiếndạngcủacánhngầmtàucaotốcvàảnhhưởngcủabiếndạngtớilựcnângcủacánh…..........................................................................................................10.Nguyễn Tiến Dũng, Lê Quang Thắng, Nguyễn Thị Nam:Ảnhhưởngtíchhợpcủavậntốcxevàtầnsốđánhláiđếnổnđịnhcủađoànxesơmirơmoóckhichuyểnlànđườngđơn..........................11.Hoàng Thị Kim Dung: Nghiêncứumôphỏngsốsựhìnhthànhtiếngồncónguồngốckhíđộng…..12.Trần Văn Đua, Phạm Đức Cường, Phạm Văn Đông, Nguyễn Xuân Chung, Nguyễn Quang Định:NghiêncứuảnhhưởngcủahàmlượngkhínitơđếnđặctínhlớpmàngcứngTiNchếtạobằngphươngphápphúnxạDC…................................................................................................................................13.Lê Thị Tuyết Nhung, Vũ Đình Quý:Môphỏngtấmcompositechịuvachạmcósửdụngphầntửkeo14.Phạm Văn Sáng:Nghiêncứumôphỏngsốđộnglựchọctàucaotốccỡnhỏ….............................15.Bùi Long Vịnh, Nguyễn Ngọc Kiên: NghiêncứuxâydựngtrìnhbiêndịchNC-codetừhệfanucsanghệsinumerikđểgiacôngtrênmáytiệnCNCconceptturn450…...................................................16.Trần Văn Đăng, Không Vũ Quảng, Trần Đăng Quốc, Lê Đăng Duy:NghiêncứuxâydựngmôhìnhmôphỏngxehybridbằngphầnmềmAVL-Cruise…................................................................17.Bùi Long Vịnh, Nguyễn Ngọc Kiên: NghiêncứuxâydựngphầnmềmchuyểnđổimãlệnhNCđểgiacôngtrênmáyphayCNCUCP600……..........................................................................................18.Dao Van Duong, Lai Anh Tuan, Do Tien Lap, Pham Van Tuan, Nguyen Tai Hoai Thanh, Le Cong Doan, Ngo Tan Loc: Optimizationofcuttingparametersinhigh-speedmillingofhardenedalloysteelsSKD11toimprovethesurfaceroughness….....................................................................................19. Pham Van Bach Ngoc, Dam Hai Quan, Bui Trung Thanh, Le Van Dam:Optimizationand3Ddesignofa3-DOFtranslationalparallelrobotinsurgeryapplication…...........................................

DOANH NGHIỆP – DOANH NHÂN (115 -116)-KhốiKhoángsảnTKV:“Lửathửvàng,giannanthửsức”……...........................................................

VĂN HÓA - XÃ HỘI (117- 120)-Hàngngànngườilaođộngđượchỗtrợlươngổđịnhcuộcsống...........................................................

78

512

17

22

29

36

42

47

51

5864

70

83

90

94

99

103

109

115

117


cokhivietnam.vn / tapchicokhi.com.vn3

DANH SÁCHNHÀ KHOA HỌC THAM GIA PHẢN BIỆN KHOA HỌC CÁC BÀI BÁO

KHOA HỌC ĐĂNG TẢI TRÊN CHUYÊN MỤC NGHIÊN CỨU – TRAO ĐỔITẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM, SỐ 7/2021

TT HỌC HÀM, HỌC VỊ; HỌ VÀ TÊN ĐƠN VỊ CÔNG TÁC

1 PGS,TS.Trần Văn Như

TrườngĐạihọcGiaothôngVậntải2 PGS,TS. Nguyễn Thành Công

3 TS.Nguyễn Thiết Lập

4 TS.Phạm Tất Thắng

5 GS,TS.Trần Văn ĐịchViệnCơkhí,TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

6 TS.Lê Văn Tuân

7 TS.Lê Đăng Đông TrườngĐạihọcSưphạmKỹthuậtHưngYên

8 PGS,TS.Đào Quang Kế TrườngĐạihọcCôngnghệĐôngÁ

9 PGS,TS.Phạm Sơn Minh TrườngĐạihọcSưphạmTP.HồChíMinh

10 TS.Nguyễn Trường Giang TrườngĐạihọcĐiệnlực

11 PGS,TS.Lê Thị Thái

ViệnCơkhíĐộnglực,TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội12 TS.Hoàng Thị Kim Dung

13 TS.Phạm Thị Thanh Hương

14 TS. Dương Xuân Biên

HọcviệnKỹthuậtQuânsự15 TS.Nguyễn Hà Hiệp

16 TS.Nguyễn Quốc Quân

17 TS.Huỳnh Lê Hồng Thái TrườngĐạihọcNhaTrang

18 TS.Tạ Tuấn Hưng TrườngĐạihọcCôngnghệGiaothôngVậntải

19 TS.Đặng Văn Trường TrườngĐạihọcCôngnghiệpHàNội

4ISSN 2615 - 9910

TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM, Số7năm2021cokhivietnam.vn / tapchicokhi.com.vn

XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH CHẨN ĐOÁN ĐỘNG CƠ Ô TÔ SỬ DỤNG GIẮC CHẨN ĐOÁN CHIP STN1170

DESIGNAPROGRAMTODIAGNOSECARENGINESUSINGSTN1170CHIPDIAGNOSTICINTERFACE

ThS.Nguyễn Đức TrungTrườngĐạihọcGiaothôngVậntải

TÓM TẮT

Trên các ô tô ngày nay, tỷ lệ các phần điện- điện tử ngày càng chiếm tỷ lệ lớn. Một xe ô tô hiện đại có thể có trên 30 hệ thống điều khiển, những hệ thống này được điều khiển bởi các hộp điều khiển được gắn ở các vị trí khác nhau trên ô tô. Để sửa chữa hư hỏng các hệ thống điều khiển này, việc chẩn đoán bằng máy chẩn đoán ngày càng quan trọng. Đề tài xây dựng một phần mềm chẩn đoán trên ngôn ngữ Visual Basic. Phần mềm chẩn đoán hoạt động cùng với giắc chẩn đoán OBD2 sử dụng chíp STN1170, dùng để chẩn đoán hệ thống điều khiển động cơ. Phần mềm có giao diện tiếng Việt và có khả năng thực hiện một số chế độ chẩn đoán OBD2.

Từ khóa: Elm327; STN1170; OBDII.

ABSTRACT

Nowaday, the proportion of electrical-electronic parts in a car is increasingly taking up a large proportion. A modern car can have more than 30 control systems, which are controlled by control units mounted in different locations on the car. To repair failures of these control systems, diagnostic using diagnostic scanner are very important. The project builds a diagnostic software on Visual Basic language. The diagnostic software works with the OBD2 diagnostic connector using the STN1170 chip, which is used to diagnose the engine control system. The software has a Vietnamese interface and is capable of performing several OBD2 diagnostic modes.

Keywords: Elm327; STN1170; OBDII.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Trêncácô tôhiệnđạingàynay, tỷ lệcácthànhphầncơđiệntửngàycàngchiếmtỷtrọnglớn.Đểchẩnđoánsửachữahệthốngđiệntrênxeyêucầusửdụngmáychẩnđoánvàphầnmềmchẩn đoán để giao tiếp với hệ thống tựđộngchẩnđoántrênxe.Trênthếgiới,hiệncó

rấtnhiềucôngtynghiêncứuchếtạomáychẩnđoán,cũngnhưpháttriểncácphầnmềmchẩnđoánchocácdòngxe.Cácsảnphẩmhọchếtạovàpháttriểnsauđóđượcbánratrêntoànthếgiớiđểphụcvụcôngviệcchẩnđoánôtôtrongcácxưởngsửachữa.Cácsảnphẩmthươngmạinàycógiáthànhrấtcao,phầnmềmpháttriểnđượcđónggói,bảovệđểbảovệbảnquyềntrí

5

NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI



6ISSN 2615 - 9910

TẠP CHÍ CƠ KHÍ VIỆT NAM, Số 7 năm 2021 cokhivietnam.vn / tapchicokhi.com.vn


tuệ.PhầnmềmchẩnđoánphầnlớnchỉhỗtrợngônngữtiếngAnh,vàmộtsốngônngữcủamột sốnướccóngànhcôngnghiệpô tôpháttriển.Đâylàhạnchếrấtlớncủaphầnmềmdoởnướcta,đaphầncáckỹthuậtviênsửachữaôtôkhôngthànhthạotiếngAnh,cũngnhưtiếngAnhchuyênngànhôtô.

Từ các vấn đề trên, việc nghiên cứuvàpháttriểnphầnmềmchẩnđoánlàrấtcóýnghĩa,docóthểgiảmchiphíđángkểchođầutưmáychẩnđoán.Giáthànhgiảmdochỉcầnmuamộtchípchẩnđoángiáthànhrẻvàtựpháttriểnphầnmềmchẩnđoántheonhucầu.Phầnmềmchẩnđoáncóthểtùybiếnbởingườipháttriển,saochophùhợpvớimụcđíchsửdụng.Phầnmềmcóthểdễdàngchỉnhsửagiaodiện,nâng cấp các chứcnăng theoýmuốn.Cơ sởdữliệuchẩnđoándễdàngcậpnhậthàngnămkhicócácdòngxemới.PhầnmềmchẩnđoánpháttriểnthiếtkếvớingônngữtiếngViệt,thânthiệnhỗtrợđángkểsốlượnglớncáckỹthuậtviênsửachữaôtôởViệtNamkhảnăngtiếngAnhkhôngtốt.

2. HỆ THỐNG TỰ CHẨN ĐOÁN OBD

- Lịch sử phát triển:

Hệ thốngchẩnđoánOBDviết tắtcủathuật ngữOn-BoardDiagnostics, nghĩa là hệthốngtựchẩnđoán.HệthốngchẩnđoánOBDban đầu được phát triển với mục đích chẩnđoáncácvấnđềliênquanđếnkhíxả-dosựcháykhônghoànthiệntrongđộngcơôtô.Hiệntại,hệthốngchẩnđoánOBDđãpháttriểnquahaithếhệlàOBDIvàOBDII.

-HệthốngOBDI:HệthốngOBDIđượcpháttriểnvàphêduyệtbởibatổchứcCARB,EPA,SAE,đếnnăm1988làyêucầubắtbuộcphảicótrênmọixeđượcbántạiCalifornia.Hệ

thốngchẩnđoánOBDIkhôngtiêuchuẩnhóavềhìnhdạnggiắcchẩnđoán.Bởivậy,cácgiắcchẩnđoánOBDIcónhiềuhìnhdạngkhácnhautùy nhà sản xuất, năm vàmẫu xe. Hệ thốngchẩnđoánOBDIcũngkhôngtiêuchuẩnhóavềvịtríđặtgiắcchẩnđoán.Vịtrígiắccóthểbốtríbấtcứđâutrongkhoangxe,trongkhoangđộngcơ…tùynhàsảnsuất.

-Hệ thống chẩn đoán OBDII: ĐượcpháttriểnkếthợpbởicáctổchứcCARB,SAE,ISOvàEPA.Từnăm1996,làyêucầubắtbuộcđốivớimọixeđượcbántạithịtrườngMỹ.ĐốivớihệthốngchẩnđoánOBDII,hìnhdạnggiắcchẩn đoán OBD được quy chuẩn, dạng hìnhthang,có16chân(Hình1).

Hình 1. Giắc chẩn đoán OBDII

Vị trí giắc chẩn đoán cũng được quychuẩn,giắcchẩnđoánbắtbuộcphảinằmtrongkhoangxe,phạmvixungquanhcột lái,dướivànhtaylái.

- Các giao thức chẩn đoán OBDII:

Có 5 giao thức truyền thông trong hệthốngchẩnđoánOBDIIlà:ISO9141-2,SAEJ-1850 PWM, SAE J-1850 VPM, Keyword2000,CAN.

+GiaothứctínhiệuSAEJ1850VPW:LàtiêuchuẩngiaothứctínhiệuđượcsửdụngbởihãngGeneralMotors.Giaothứcnàycóđộrộngxungtínhiệuthayđổi,tốcđộtruyền10.4kbit/s.Giaothứctruyềntínhiệutrênchân2của

7ISSN 2615 - 9910



giắcchẩnđoánOBDII,mứcđiệnápcao7V,độdàitínhiệugiớihạnởmức12byte.

+GiaothứcSAEJ1850PWM:làtiêuchuẩngiaothứctínhiệuđượcsửdụngbởihãngFord,làloạiđiềubiếnđộrộngxung,cótốcđộtruyền là 41,6 kbit/s.Việc gửi, nhận tín hiệuqua chân2 (bus+), chân10 (bus -) củagiắcchẩnđoánOBDII,mứcđiệnápcao+5V,độdàitínhiệugiớihạnởmức12byte.

+Giao thức ISO9141-2:Là loạigiaothức tínhiệudữ liệunối tiếpkhôngđồngbộ,tốc độ truyền là 10.4 kbit/s. Giao thức nàytương tự nhưRS-232, tuy nhiên cácmức tínhiệulạikhácvàsựgiaotiếpsẽdiễnratrênmộtđườngtruyềnhaichiềuđơnlẻmàkhôngcócáctín hiệu khác được bổ sung. ISO9141-2 chủyếuđược sửdụng trêncácdòngxeChrysler,châuÁvàchâuÂu.Chântruyền,nhậntínhiệulàchân7-đườngtruyềnK-line,chân15-đườngtruyềnL-line,trongđóđườngtruyềnL-linelàtùychọn.Độdàitínhiệuởmức260byte.

+ Giao thức ISO 14230 KWP2000:Giaothứcnàytruyền,nhậnquachân7-đườngtruyền K-line, chân 15- đường truyền L-line( tùy chọn).Mức điện áp cao: +12V, tốc độtruyền,nhậndữliệu1.2–10.4kbit/s.Độdàitínhiệucóthểtới255byte.

+ Giao thức ISO 15765 CAN: GiaothứcCANđượcBoschphát triểnchoô tôvàcôngnghiệp.KhônggiốngvớinhữnggiaothứcOBD khác, các biến thể được sử dụng rộngrãibênngoàingànhcôngnghiệpôtô.Từnăm2008,tấtcảcácxebántảitạiMỹđềuphảicàiđặtgiaothứcCAN.Giaothứctruyềnvànhậntínhiệuqua2chân,chân6-CANhight,chân14-CANlow.TrênchânCAN-H,mứcđiệnápcao +3.5V, trong khi trên chânCAN-Lmứcđiệnápcaolà1.5V.

SauđâylàbảngkíhiệusơđồchâncácgiaothứctrêngiắcchẩnđoánOBDII.

Chân giắc Mô tả chức năngChân1 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân2 SAEJ1850bus+Chân3 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân4 MasskhungxeChân5 TínhiệumassChân6 Candatabus,high–ISO

15765-4Chân7 K–lineISO9141-2/ISO

14230-4Chân8 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân9 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân10 SAEJ1850bus-Chân11 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân12 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân13 TùythuộcvàonhàsảnxuấtChân14 CANdatabus,low–ISO

15765-4Chân15 L–line–ISO9141-2/ISO

14230-4Chân16 Dươngắcquy

- Các chế độ chẩn đoán OBDII:

+Chếđộ$01:Chếđộyêucầudữliệuchẩnđoán;

+Chếđộ$02:Chếđộnàyyêucầudữliệulưutứcthờiđượclưucùngmãlỗi;

-Chếđộ$03:chếđộnàyyêucầuhiệnmãlỗi.MãlỗitronghệthốngOBDIIlàmãlỗi5chữsố,trongđóchữsốđầutiênlàchữcái,cácchữ tiếp theo làchữsố.Chữcáiđầu tiênthểhiệnhệthốngmàlưutrữmãlỗi.NếuchữđầutiênlàP-Chỉthịhưhỏngliênquanđếnhệthốngtruyềnđộng;làC-Chỉthịhưhỏngliênquanđếnhệthốnggầm;làB-Chỉthịhưhỏng

8ISSN 2615 - 9910



liên quan đến điện thân xe; làU-Chỉ thị hưhỏngliênquanđếnđườngtruyềnmạngtrênxe;

-Chếđộ$04:Chếđộnàyyêucầuxóamãlỗivàlàmtắtđènbáolỗiđộngcơ;

-Chếđộ$05:Chếđộnàyyêucầuhiểnthịkếtquảkiểmtracảmbiếnoxy;

-Chếđộ$06:Chếđộchẩnđoánnângcao;

-Chếđộ$07:Chếđộnàyyêucầuhiểnthịcáckếtquảkiểmtracácgiámsáttronghệthốngđiềukhiểnđộngcơ;

-Chếđộ$08:Chếđộnàyyêucầukíchhoạtcáccơcấuchấphànhtronghệthốngđiềukhiểnđộngcơ;

-Chếđộ$09:Chếđộnàyyêucầuhiểnthịthôngtinxe;

-Chếđộ$0A:Chếđộnàylưucácmãlỗichỉcóthểxóakhihệthốngđiềukhiểnđộngcơđượcsửachữa.

3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH CHẨN ĐOÁN HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG CƠ

- Giắc chẩn đoán STN1170:

Để xây dựng phần mềm chẩn đoán,tácgiảlựachọngiắcchẩnđoánsửdụngchípSTN1170(Hình2).ChípchẩnđoánnàyđượcpháttriểnbởicôngtyScantool.net.Đâylàcôngtychuyênchếtạovàpháttriểngiắcchẩnđoán,phầnmềmchẩnđoánOBDchoôtô.

ChípSTN1170làICbiêndịchtừgiaotiếp OBD thành giao tiếp UART (giao tiếptruyềnnhậndữliệunốitiếp)[1].ChípSTN1170cócácđặctínhchúýsau:

+HỗtrợtấtcảgiaothứcOBDII;

+HỗtrợcácgiaothứcđộcquyềnnhưCAN dây đơn GM, CAN tốc độ trung bìnhFord;

+TươngthíchđầyđủcáctậplệnhATtrênchípELM327;

+HỗtrợtậplệnhSTmởrộng.

Hình 2. Chip STN1170

- Sơ đồ thuật toán chương trình phầnmềm chẩn đoán OBDII: Chương trình phầnmềm chẩn đoán xây dựng có khả năng thựcmộtsốchếđộchẩnđoánOBDIIbaogồm:ĐọcsốVINxe,đọcmãlỗi,xóamãlỗi,đọcdữliệuchẩn đoán.Toàn bộ phầnmềm đã đượcViệthóaragiaodiệntiếngViệt.Đâylàmộtsốthuậttoánchínhđểxâydựngchươngtrình:

+Thuậttoánkếtnốimáychẩnđoán:

9ISSN 2615 - 9910



Hình 3. Sơ đồ thuật toán kết nối máy chẩn đoán

+ThuậttoánđọcmãVIN:

Hình 4. Sơ đồ thuật toán đọc mã VIN

+Thuậttoánđọcmãlỗi:

Hình 5. Sơ đồ thuật toán đọc mã lỗi

4. CHẠY THỬ CHƯƠNG TRÌNH CHẨN ĐOÁN

Đểkiểmnghiệmsựlàmviệccủachươngtrìnhxâydựng,tácgiảđãtạoramộtmôhìnhthựcnghiệm.Môhìnhthựcnghiệmbaogồm:một giắc chẩn đoán sử dụng chíp STN1170mualắpsẵn,mộthộpđiềukhiểnđộngcơPCM,mộtbộnguồn12V,mộtgiắcchẩnđoánOBDIIkéodài,mộtlaptophệđiềuhànhWindows,vàphầnmềmchẩnđoánđãxâydựng.

Hình 6. Giắc chẩn đoán sử dụng chíp STN1170

10ISSN 2615 - 9910



Để chohộpđiềukhiểnđộng cơPCMhoạtđộng,vàcóthểthựchiệncácchứcnăngtựchẩnđoánOBD,hộpđiềukhiểnđộngcơsẽđượccấpnguồn,mátquabộnguồn12V.CácchânchẩnđoánOBDsẽđượcnốiđếngiắcchẩnđoánOBD kéo dài theo sơ đồ chân của hộpđiềukhiểnđộngcơ.Giắc chẩnđoán sửdụngchíp STN1170 được nối với giắc chẩn đoánOBDII kéo dài qua giắc 16 chân. Giắc chẩnđoánđượcnốikếtvớimáytínhWindowsquanốikếtkhôngdâyBluetooth.

Hình 7. Mô hình thử nghiệm chẩn đoán PCM bằng giắc chẩn đoán STN1170 và phần mềm thiết kế

Sau khi khởi động chương trình phầnmềm, tiến hành kết nối với giắc chẩn đoánOBDII với cổng COM qua phím chức năng“Kếtnốivớixe”trêngiaodiện.

-Saukhikếtnốivớimáychẩnđoán,cóthểthựchiệncácchứcnăngnhưđọcsốVIN,đọcmãlỗi,xóamãlỗi.

Hình 8. Giao diện phần mềm khi kết nối thành công

-ThựchiệnđọcsốVIN,phầnmềmtrảvềsốVIN17chữsốcủađộngcơ.

Hình 9. Kết quả đọc số VIN từ hộp động cơ

-Thựchiệnchứcnăngđọcmãlỗi,phầnmềmtrảvề6lỗi:

Hình 10. Kết quả chức năng đọc mã lỗi

-Kếtquảxóalỗibằngphầnmềm:

Hình 11. Kết quả chức năng xóa mã lỗi

-Kếtquảđọcdữliệuchẩnđoánđộngcơ:

11ISSN 2615 - 9910



Hình 12. Kết quả chức năng đọc dữ liệu chẩn đoán động cơ

5. KẾT LUẬN

Đề tài đã xây dựng phần mềm chẩnđoánOBDIIđểchẩnđoánđộngcơôtôdựatrênchíp chẩnđoánSTN1170và các tập lệnhATcủachíp.Phầnmềmđượcviết trênngônngữlập trìnhVisualBasic, được biên dịch ra fileexeđểcóthểchạyđộclậptrênnềnWindows.

Phầnmềmcó giao diện tiếngViệt và có khảnăngthựchiệncácchếđộchẩnđoánOBDII,như đọcVIN, đọc, xóa lỗi, đọc dữ liệu chẩnđoán.Kết quả chạy thử, chứng tỏ phầnmềmhoạtđộngtrơntruvàchínhxác.

Nội dung của bài báo là kết quảmộtphầncủađềtàinghiêncứukhoahọccấptrường,mãsốT2021-CK-020.TácgiảxinchânthànhcảmơnTrườngĐạihọcGiaothôngVậntảilàcơquanđãtàitrợchođềtài.

Ngàynhậnbài:02/6/2021Ngàyphảnbiện:22/6/2021

Tài liệu tham khảo:

[1]. https://www.scantool.net/downloads/132/stn1170-ds.pdf,STN1170MultiprotocolOBDtoUARTInterpreterDatasheet.

[2]. https://www.elmelectronics.com/wp-content/uploads/2016/07/ELM327DS.pdf, ELM327OBDtoRS232Interpreter.

[3]. TracyMartin(2007);How to use Automotive Diagnostic Scanners,MotorbooksWorkshop.

[4].NguyễnThiệnBằng;Bước đầu làm quen lập trình Visual Basic 6.0, NXB.LaođộngXãhội.

[5].Đậu Quang Tuấn; Tự học lập trình Visual Basic 6.0 một cách hiệu quả và nhanh nhất,NXB.Trẻ.

[6]. Phạm Hữu Khang; Kỹ xảo lập trình VB6, NXB.LaođộngXãhội.

12ISSN 2615 - 9910



MÔ PHỎNG ĐỘNG LỰC HỌC KÉO Ô TÔ SỬ DỤNG TRUYỀN LỰC VÔ CẤP

SIMULATIONOFAUTOMOTIVEDYNAMICSWITHACONTINUOSLYVARIABLE

TRANSMISSION(CVT)

ThS.Đỗ Khắc SơnTrườngĐạihọcGiaothôngVậntải

TÓM TẮT

Hiện nay, phần lớn ô tô sử dụng hệ thống truyền lực cơ khí có cấp điều khiển thường hoặc tự động. Việc thay đổi dải tỉ số truyền của các hệ thống truyền lực dạng này được thông qua các cặp bánh răng ăn khớp, do đó sẽ có bước nhảy của tỉ số truyền giữa các tay số. Ngoài ra, quá trình chuyển số sẽ gây tiếng ồn và gây ra va đập cũng như tạo hiện tượng “giật” của ô tô. Để khắc phục hiện tượng này, người ta đã thay thế truyền lực có cấp bằng truyền lực vô cấp. Kết cấu của truyền lực vô cấp này sẽ ảnh hưởng đến động lực học kéo của ô tô. Bài báo trình bày phương pháp tính toán thiết kế hệ thống truyền lực vô cấp, đồng thời sử dụng phần mềm Matlab Simulink mô phỏng động lực học kéo của ô tô với truyền lực vô cấp.

Từ khóa: Truyền lực vô cấp; Động lực học; Mô phỏng; Ô tô; Matlab simulink.

ABSTRACT

Nowadays, most of mechanical or automatically gearing Transmissionsare used on vehicles. The ratio of those transmission changes through the pairs of gears. So they have to jumps between shifts, which can cause much noise and collisions as well as “shock” of vehicle. In response, gearing transmission can be replaced by continuously variable transmission (CVT). Structures of CVT affect the automotive dynamics. The article presents the CVT calculation method as well as Matlab Simulink software and CVT dynamics simulation.

Keywords: Continuously variable transmission; CVT dynamics; Simulation; Vehicle; Matlab simulink.


Truyềnđộngvôcấpchophépthayđổiliêntụcgiátrịmômenvàtốcđộgócởbánhxechủđộngtrongmộtgiớihạnsaochophùhợpvớiđườngđặctínhcản.Vìthế,sửdụngtruyềnlựcvôcấpsẽchấmdứttìnhtrạng“shift-shock”

(hẫng)khichuyểnsố,giúpchoxechuyểnđộngêmdịuhơn,thíchứnghơnvớisựthayđổitrạngthái, có khả năng tăng tốc tốt hơn, nâng caohiệuquảtiêuthụnhiênliệuvàgiảmkhíthảiramôitrường.Chínhvìưuđiểmnàynênhệthốngtruyền lực vô cấp ngày càng được ứng dụngnhiềutrênthếgiới.

13ISSN 2615 - 9910



2. MÔ PHỎNG ĐỘNG LỰC HỌC KÉO Ô TÔ TRUYỀN ĐỘNG CVT

2.1. Sơ đồ bố trí hệ thống truyền lực vô cấp trên ô tô Hệ thống truyền lực vô cấp trên xe ôtôbaogồmđộngcơ,biếnmô,hộpsốvôcấp,trụccácđăng,cầuchủđộngvàcácbánhxechủđộng.Trịsốmômenvàtốcđộgócởbánhxechủđộngđượcthayđổiliêntục.

Hình 1: Sơ đồ hệ thống truyền lực vô cấp

Nguyên lý hoạt động của hệ thốngtruyềnlực:

MômencủađộngcơđượctruyềnđếnbiếnmôsauđóđượctruyềnđếnhộpsốvôcấpCVT.Saukhiđiquahộpsốvôcấp,mômenvàtốcđộsẽthayđổitùytheocácchếđộlàmviệckhác nhau của ô tô.Tiếp theo công suất củahệthốngtruyềnlựcđượctruyềntớibộvisai.Việcthayđổitỷsốtruyềnđượcthựchiệnbằngcáchthayđổibánkínhlàmviệccủahệpulydohệthốngthủylựchaybivăngvàxilanhchânkhôngđiềukhiển.Việcđảochiềuquaycủahệpulyđược thựchiệnbằnghệbánh rănghànhtinh.

2.2. Tính toán thiết kế truyền lực vô cấp

2.2.1. Xây dựng đường đặc tích ngoài của động cơ

Công thức S.R.LâyDecman có dạngnhưsau:

−

+=

32

maxN

e

N

e

N

eee n

ncnnb

nnaNN

(1)

Trong đó:Ne, ne là công suất hữu íchcủađộngcơvàsốvòngquaycủa trụckhuỷuứngvớimộtthờiđiểmcủađồthịđặctínhngoài.Nemax,nNlàcôngsuấthữuíchcựcđạicủađộngcơ và số vòng quay của trục khuỷu ứng vớicôngsuấtcựcđạiđó.

a,b,clàcáchệsốđượcxácđịnhnhư

sau:1, 24

10,76

ab

c

= = =

Mômenxoắncủađộngcơ:

e

e

e

ee n

Nn

NM .9550.047,1.104

== (2)

2.2.1. Tính toán biến mô thủy lực

+Hệsốbiếnmôthuỷlực:

KBM = B

T

MM

(3)

MT,MB:Mômenbánhtuabin,bánhbơm. +Tỷsốtruyềncủabiếnmôthuỷlực:

TBM

B

nin

= (4)

14ISSN 2615 - 9910



+Hiệusuấtcủabiếnmôthuỷlực:

T T TBM BM BM

B B B

N M n K iN M n

= = =

(5)

2.2.3. Xác định tỷ số truyền của truyền lực vô cấp Xácđịnhtỷsốtruyềnthấpcủahộpsố.

max0

max

.

.105,0vinri ebx

t = (6)

Xácđịnhtỷsốtruyềncaocủahộpsố.

0max ...

iMrPi

mme

bxcc η= (7)

Nhưvậy,tađãbiếtđượctỉsốtruyềnthấpnhấtvàtỉsốtruyềncaonhấtcủahộpsốvôcấp.

2.2.3. Xác định tỉ số truyền thực của hộp số CVT

Hình 2: Chọn tỉ số truyền đối xứng trong hộp số

Docósựtrượttrongtruyềnđai,chonêntỷsốtruyềnthựccủahộpsốvôcấpđượcxácđịnhchínhxácthôngquahệsốK:

K= . .t ci i cf (8) TỉsốtruyềncaovàtỉsốtruyềnthấpmớicủaCVTthôngquahệsốK.

ics = ciK

(9)

its = tiK(10)

2.2.4. Xác định động lực học kéo của ô tô

Hiệusuấtcủahệthốngtruyềnlực:

TT

bxK

T

ktl M

MNN

ωω

η**

== (11)

Trongđó: NK:Côngsuấtkéotạibánhxechủđộng. NT:Côngsuấtphátratạibánhtuabincủabiếnmô.

Từđó,taxácđịnhđượcmômenkéotạibánhxechủđộng:

tltlTK iMM η**= (12)

Lựckéotạibánhxechủđộngđượcxácđịnhnhưsau:

bx

KK r

MP = (13)

Xâydựngđồthịnhântốđộnglựchọc(DtheoV).

Nhân tố động lực học được xác địnhnhưsau:

15ISSN 2615 - 9910



GVFK

RiiM

GPPD

bx

ohewK 1***** 2

−=

−= η (14)

Trongđó: D:Nhântốđộnglựchọc; Pk: Lực kéo của ô tô tại bánh xe chủđộng; Pw:Lựccảnkhôngkhí; Me:Mômenxoắncủađộngcơ.Međượcxácđịnhtừđườngđặctínhngoàicủađộngcơ; ih,io:Tỉsốtruyềncủahộpsốvàtruyềnlựcchính; η:Hiệusuấttruyềnlực; Rbx:Bánkínhbánhxechủđộng; K:Hệsốcảnkhôngkhí; F:Diệntíchcảnchínhdiệncủaôtô; V:Vậntốccủaôtô; G:Trọnglượngcủaôtô.

3.3. Mô phỏng động lực học của ôtô với truyền lực vô cấp

Trên cơ sở lý thuyếtở trên, tiếnhànhmôphỏnghệthốngtruyềnlựcvôcấptrênmộtôtôcụthểcócácthôngsốsau:

Côngsuấtcựcđại(kW/v/ph)

77/6000

Tốcđộcựcđại(km/h)

165

Kýhiệulốp 185/65R14

Momenxoắncựcđại:(Nm/v/ph)

138/4500

Tỉsốtruyềnlựcchính

6

3.3.1. Sơ đồ khối

Hình 3: Sơ đồ khối mô phỏng

3.3.2. Kết quả mô phỏng

Hình 4: Đồ thị đặc tính ngoài động cơ

Hình 5: Đồ thị mô men xoắn tại bánh xe chủ động

16ISSN 2615 - 9910



Hình 6: Đồ thị lực kéo tại bánh xe chủ động

Hình 7: Đồ thị nhân tố động lực học

3. KẾT LUẬN

Vớinhữngđặctínhkĩthuậtvàưuđiểmcủa truyền lực vô cấp ngày càng được ứngdụng rộng rãi trên ô tô. Bằng cách sử dụngphầnmềmMATLABtiếnhànhmôphỏngđộnghọcvàđộnglựchọckéocủaôtôvớicácđồthịlựckéo tại bánhxe chủđộng,đồ thị nhân tốđộnglựchọc,đồthịthờigianvàquãngđườngtăngtốcnhằmthểhiệnmộtcáchtrựcquancácchỉtiêuđộnglựchọckéocủaôtô.Ngoàira,bàibáocóthểlàmtàiliệuthamkhảochochuyênngànhôtô.


Tài liệu tham khảo:[1]. Continuously variable transmission Audi, Audi

motorscorporation.[2]. ContinuouslyvariabletransmissionZhijianLu.[3]. BoîtedevitessesavariationcontinueC.VTExam.[4]. Acceleration Simulation of a Vehicle with a

ContinuouslyVariable PowerSplitTransmission,ZhijianLu.

17ISSN 2615 - 9910



ẢNH HƯỞNG HÀM LƯỢNG MNO2, TIO2, SIO2 TRONG THÀNH PHẦN TRỢ DUNG GỐM HỆ XỈ ALUMINATE-RUTILE ĐẾN

ĐỘ CỨNG VÀ TỔ CHỨC CỦA MỐI HÀN GIÁP MỐI

EFFECTOFMNO2,TIO2,SIO2CONTENTINCERAMICFLUXCOMPOSITIONALUMINATE-RUTILESLAGSYSTEMTOTHEHARDNESSANDORGANIZATION

OFTHEBUTTWELD

Tăng Bá Đại, Nguyễn Văn BằngTrườngĐạihọcCôngnghiệpViệt-Hung

TÓM TẮT

Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của việc bổ sung TiO2, MnO2, SiO2 trong thành phần mẻ liệu trợ dung hàn gốm đến độ cứng của mối hàn thép hợp kim thấp. Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng, có sự ảnh hưởng của việc bổ sung thêm TiO2, MnO2, SiO2 trong mẻ liệu đến cấu trúc của kim loại mối hàn được hình thành trong quá trình hàn. Mối quan hệ giữa tổ chức của mối hàn, vùng ảnh hưởng nhiệt (VAHN), vùng mối hàn (VMH) đã được nghiên cứu bằng phương pháp thực nghiệm với mẻ liệu từ 8 - 12% TiO2, 12% - 16% SiO2, 18% - 22% MnO2, dây hàn được sử dụng W49-VD và thép Q460. Sự kết hợp tốt nhất của cấu trúc và tính chất trong khoảng 10% titan, 14% SiO2, 22% MnO2.

Từ khoá: Hàn hồ quang tự động; Mẻ liệu; Trợ dung hệ Aluminate-Rutile; Độ cứng; Tổ chức kim loại mối hàn.

ABSTRACT

This paper presents research results on the effect of the addition of TiO2, MnO2, SiO in flux ceramic composition on the hardness of low alloy steel welds. This study has shown that, there is an influence of the addition of TiO2, MnO2, SiO2 in the raw batch to the structure of the weld metal formed during the welding process. The relationship between weld organization, heat affected area (VAHN), weld zone (VMH) has been studied experimentally with batches of 8 - 12% TiO2, 12% - 16% SiO2. 18% - 22% MnO2, welding wire is used W49-VD and steel Q460. The best combination of structure and properties in about 10% titanium, 14% SiO2, 22% MnO2.

Keywords: Automatic arc welding; Material; Aluminate-Rutile ceramic flux; Hardness; Weld metal organization.

18ISSN 2615 - 9910




Ở trạng tháinóngchảy, trợdunghàngốmcóảnhhưởngđặcbiệttớiđặctínhcôngnghệ của mối hàn [1, 2, 4]. Việc bổ sungMnO2 và SiO2 trong thành phầnmẻ liệu trợdungcho thấysự thayđổicơ tính trongkimloạimốihàn.SựhìnhthànhcấutrúcvilượngsắtferittừviệcbổsungthêmTiO2,điềunàylàdosựbaophủđềucủatitanthúcđẩyferittrongmốihàn[5,10],TiO2cóảnhhưởngmạnhmẽđếncấutrúckimloạimộtphầnbởichếđộhànkhácnhau [8,9,10,12].Cácnguyên tốhợpkimnhưNi,Mo,Cr,Ticóvaitròquantrọngtrongviệckiểmsoátkếtcấuvimô[3].Nghiêncứuchothấyhàmlượngcacbontrongkimloạimốihàngiảmvớiviệcthêmxỉtrongquátrìnhhình thành và bảo vệmối hàn.Cải thiện độdẻodaicủakimloạimốihànbằngcáchgiảmhàmlượnglưuhuỳnhvàphốtphocótrongtrợdung.Mangan tạora lượngsunphua thấpvìlượng canxi silicat loại bỏ phốt pho [6].Dokíchthướchạtnhỏvàranhgiớihạtlớnnêncácferitnàyởdạnghạt,đâylàcấutrúcquantrọngtrongmốihànchođộbềnvàđộdẻocao[5,7].Cácmẫuthépđượcthửnghiệmtrongnhiệtđộphòng.MụcđíchcủanghiêncứunàylànghiêncứuảnhhưởngcủaviệcbổsungTiO2,MnO2,SiO2trongthànhphầnmẻliệuđốivớicấutrúcvimôkimloạimốihànvàcấutrúcmốihàn,trongquátrìnhhànhồquangdướilớptrợdunggốmcủathéphợpkimdạngtấm.

2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

ViệcbổsungTiO2,MnO2,SiO2 trongthành phầnmẻ liệu đến tính chất cơ học vàcấutrúcvimôcủakimloạimốihànđượchìnhthành trongquá trìnhhàn.Tổchức tếvi liênkếtđượcxácđịnhbằngphươngphápASTME407-07 cho thấy feritmầu sáng, cómột ítpeclit, cacbitmàu tốivà tạp chất, với sựgia

tănghàmlượngMnO2trongmẻliệu[5].Cáccấu trúcvimôvà tínhchấtcủacácmốihànthéphợpkimthấpcóchứaboronvà titanđãđược nghiên cứu và phát hiện ra rằng khốilượngferittănglênvớisựgiatănghàmlượngtitankhiđikèmvớinồngđộboron thấp.Sựvượttrộicủatitanđãthúcđẩycấutrúcbainittrongmối hàn, bởi vậy vượt quá tỷ lệ phầntrămtốiưucủatitanthúcđẩyđộcứng,cấutrúcferitchođộcứngVAHNvàVMHgiảm[5].

SựbiếnđổicấutrúcvàđặctínhcơhọctrongcácvùngkhácnhauđãđượcthửnghiệmchothấyđộcứngcaonhấtVAHN269HVvàVMH180HV.Cácvicấutrúcphụthuộcvàocácyếutốhợpkimvàxửlýnhiệtcơ,dễdàngphát hiện thấy hàm lượng cacbon trong kimloạimốihàngiảmvớiviệc thêmxỉ trongbểhànvàcảithiệnđộdẻodaicủakimloạimốihànbằngcáchgiảmhàmlượnglưuhuỳnhvàphốtphotừkimloạimốihàn[12].Theo[11],cáctínhchấtcơhọctốtnhấtvới1,92%MnO2,0,02%TiO2và1,40%MnO2,0,08%TiO2. 3. THỬ NGHIỆM

Các thí nghiệm được tiến hành vớicác biến định trước với cácmức khác nhau.MảngtrựcgiaoL9vớicácgiá trịbiếnđổiởcáccấpkhácnhauvàdođóđãthựchiệnchínthínghiệm.Saukhihoànthiệncácthôngsốvàmứcđộquátrình(bảng2),chothấysựhoànchỉnhcủachínthửnghiệmđãđượcchuẩnbịtheo mảng trực giao được lựa chọn. ThànhphầntrợdungvớiTiO2,MnO2,SiO2đượcđiềuchếtheocácbướctrộnkhô,trộnướt,vêviêntạohạtvàsấyvớinhiệtđộphòngvànhiệtđộsấyxácđịnh.

CáctấmthéphợpkimthấpQ460đượcsử dụng có kích thước 300 x 150 x 25mm,đượcchuẩnbịtheoTCVN6259.

19ISSN 2615 - 9910



Bảng 1. Thành phần hóa học của kim loại cơ bản, điện cực hàn và các nhóm thành phần chính, %:

Các yếu tố C Si Mn P S FeKimloạicơbản 0.17 0.17 0.49 0.028 0.016 Cònlại

Dâyhàn 0.07 0.028 0.45 0.018 0.013 CònlạiCácnhómthànhphầnchính(%)

TiO2 + Al2O3 46,5%

Fe-Si+SiO216% MnO2+Fe-Mn25% CaF2 + CaMg(CO3)2

7,5%

Bảng 2. Kết quả thử độ cứng mẫu thép Q460 (theo TCVN 258-1: 2007):

STT Mã TiO2 (%) SiO2 (%) MnO2 (%) Độ cứng (HV)VAHN VMH

1 0 8 12 18 258 1612 11 8 14 20 248 1553 22 8 16 22 287 1644 101 10 12 20 234 1565 112 10 14 22 269 1806 120 10 16 18 252 1627 202 12 12 22 268 1788 210 12 14 18 261 1609 221 12 16 20 258 161

Kết quả ở bảng 2 cho thấy độ cứngVAHN và VMH khác nhau, với hàm lượng8%TiO2 không thayđổiở cácmẫu (1, 2, 3),với10%TiO2 ởmẫu(4,5,6),với12%TiO2 ởcácmẫu (7,8,9).Từbảng2nhận thấyđộcứnggầnnhưbiếnđổithuậnsovớihàmlượngMnO2trongtrợdunghàn.ỞVAHNvàVMH,cácmẫusố1,số6,số8với18%MnO2,cóđộchênhlệchkhôngđángkể.Ởcácmẫu2,4,9vớihàmlượng20%MnO2chođộcứngởVAHNvàVMHthấpnhất.Tuynhiên,vớimẫu4độcứngở vùngmối hàn chỉ đạt 234 (HV).KhităngMnO2lên22%(vớicácmẫusố3,5,7)độcứng tăng, đặc biệt ởmẫu 5 đạt 269 (HV)ởVAHNvà180(HV)ởVMH,điềunàychứngtỏrằngMnO2cóảnhhưởnglớnđếnđộcứngcủamốihàn.Ngoàira,quabảng2nhậnthấy,MnO2 còncótácdụnglàmgiảmnhẹtáchạicủalưu

huỳnh[6],điềunàythểhiệnsựhợplýcủahàmlượngSiO2 trongmẻphốiliệu.Vớicácmẻphốiliệunàyđãlựachọnđượcmộtsốthànhphầnđểtạoracácsảnphẩm,nângcaotuổithọcủakếtcấuhàn,làmviệctrongmôitrườngchịutảitrọngcủakếtcấu[3,4].

SửdụngphầnmềmMatlab,xâydựngđược hàm quan hệ tương quan thực nghiệmdạnghàmđathứcbậc2theocácyếutốđánhgiávớitừngcặptham2yếutốnhưsau:

2 21 2 0 1 1 2 2 3 1 4 1 2 5 2( , )f z z a a z a z a z a z z a z= + + + + +

Theocáccặptươngứngnhưsau(bảng3):

20ISSN 2615 - 9910



Bảng 3. Hàm quan hệ tương quan với từng cặp tham số thép Q460D:

Chỉ tiêu Cặp tham số a0 a1 a2 a3 a4 a5 R RMSE

Độcứng(HV)

(z1=TiO2,z2= SiO2)

170.3 2.74 5.63 -7.13 2.81 2.63 0.863 5.510

(z1=SiO2,z2=MnO2)

162.7 5.63 -4.04 2.63 -2.81 1.5 0.710 8.023

(z1=TiO2,z2=MnO2)

171.3 2.74 -4.04 -7.12 -3.75 1.5 0.719 7.888

Chúý:Rlàhệsốtươngquan;RMSElàsailệchquânphương. Từbảng3,cóthểbiểudiễncácmốiquanhệtươngứng(hình1).

a) b) c)Hình 1. Sự ảnh hưởng của tỉ lệ các cặp tham số đến các chỉ tiêu đánh giá mẫu thép hàn Q460D:

a) Ảnh hưởng của tỉ lệ TiO2 và SiO2; b) Ảnh hưởng của tỉ lệ TiO2 và MnO2; c) Ảnh hưởng của tỉ lệ SiO2 và MnO2.

Hình2,giớithiệuảnhkimtương,lấymẫu112làmđạidiện.

a) b) c)

Hình 2. Ảnh chụp mẫu 112 thép Q460D (X 500) a) Vùng kim loại cơ bản; b) VAHN; c) VMH

21ISSN 2615 - 9910



Nhận xét: Phân tích tổ chức tế vi của mẫu 112đượcthựchiệnbằngkínhhiểnviquanghọcđểsosánhcấutrúcvimôcủacácmẫuhàn(hình2).Tấtcảcácmẫuhànchothấymộtcấutrúcvimôbaogồmferitvàpeclit.

Có thể nhận thấy, lượng SiO2, MnO2,TiO2 tănghoặcgiảm trongkim loạimốihànvới sự gia tăng hoặc giảm hàm lượng trongthànhphầnmẻphối liệu.Tỉ lệTiO2 thấphơntrongmẻliệuđãtạoracácphacứngtrongcấutrúcmốihàn.TathấyđộcứngtăngvớisựgiảmTiO2và tănghàmlượngSiO2 tỉ lệnàyngượclạivớihàmlượng.SựhiệndiệncủapeclittănglêncùngvớiviệcgiảmhàmlượngTiO2trongcácmốihàn.Hìnhảnhthểhiệnmàusángvàtối,đãđượcquansát thấy trongbềmặtmốihàn.Phân tíchcấu trúcvimôcủasựbaophủnàychothấysựhiệndiệncủaTiO2(màusáng,hình2).Ngượclại,sựbaophủtốiđượcquansátthìhầunhưkhôngcónồngđộTiO2.Báocáo[6]cho rằng, khi hàm lượngAl2O3 củamối hànthấphơnsovớiTiO2thìsựbaophủnàychủyếulàTiO2.VớiTiO2thườngphảnứngvớinitơđểtạothànhTiN.Phântíchcấutrúcvimôcủamốihàn,sựhòahợpoxyđãđượcpháthiện.Vìvậy,chúngcóthểtươngứngvớiTiO2vàSiO2.SựhòatrộnliêntụcgiatăngvớisựgiatănghàmlượngTiO2vàSiO2trongmốihànkimloạivàsựtíchtụmàutrắngtrongvicấutrúcmốihàntănglên.

4. KẾT LUẬN

Quacáckếtquảnghiêncứunhậnthấy,ởcácmức10%TiO2chođộcứngvùngkimloạimốihànđạt172,6(HV),12%SiO2đạt171,6(HV),22%MnO2đạt174(HV),quađóchứngtỏ rằng khi tăng hàm lượng%TiO2 (ngưỡnggiữa)đạtđộcứngcaonhất,%SiO2 tỉlệnghịchvớiđộcứng,MnO2 tỉ lệ thuậnvớiphần trăm

mẻ phối liệu, điều này chứng tỏ thành phầncủaTiO2vàSiO2cótácđộngđángkểđếnđộcứng,khimàcácôxýtnóitrêncóhàmlượngởngưỡnggiữa.Quansátthấyvớisựgiatăngtỉ lệphần trămthànhphầncủa titan làmtăngtổchứcmàutrắng,trongkhiđómộtkhiTiO2 cóchứatrongkimloạimốihànsẽđóngvaitròquantrọngtrongviệcnângcaocơtínhcủamốihàn.



[1].ĐàoQuangKế,LụcVânThương,HoàngVănChâu(2013);“Một số kết quả nghiên cứu thực nghiệm đánh giá tính công nghệ hàn của thuốc hàn gốm trong hàn tự động kết cấu thép”,TuyểntậpcôngtrìnhkhoahọcHộinghịKhoahọctoànquốcvềCơkhí,NXB.KhoahọcTựnhiênvàCôngnghệ,HàNội.

[2].ĐàoQuangKế,TăngBáĐại,ĐàoNguyễnQuangLinh,HoàngVănChâu(2014);“Nghiên cứu đặc điểm tính công nghệ hàn khi hàn tự động chế tạo kết cấu thép bằng thuốc hàn gốm”,TạpchíCơkhíViệtNam,số1+2.

[3].ĐàoQuang Kế, TăngBáĐại (2016);“Ảnh hưởng của một số thành phần mẻ liệu trong thuốc hàn gốm đến cơ tinh của mối hàn” ,TuyểntậpCôngtrìnhkhoahọcHộinghịKhoahọc.

[4].VũHuyLân,BùiVănHạnh(2011);Giáotrìnhvậtliệuhàn,NXB.TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội.

[5].AnaMa,PaniaguaVictorM.Lopez-Hirataa(2008,June),“Effect of TiO2 - containing fluxes on the mechanical properties and microstructure in submerged-arc weld steels”. Materialcharacterization,(vol.60);(pp.36–39).

[6]. Bang Koo-Soo, Chan Park, Hong CHul Jung (2009, June),“Effect of flux composition on element transfer and mechanical properties weld metal in Submerged Arc Welding”. Met. Mater. Int.; (vol.15):(pp.471–477).

[7]. Beidokhti B, Koukabi A.H, Dolati A (2009, September),“Influences of titanium and manganese on high strength low alloy SAW weld metal properties”;(vol.60):(pp.225–233).

[8].Bose-FilhoWW,CarvalhoALM,StrangwoodM.(2007,March),“Effect of alloying elements on the microstructure and inclusion formation in HSLA multipass welds”,MaterCharact;(vol.58):(pp.29–39).

[9].EvansGM.(1996),“Microstructure and properties of ferritic steel weldscontaining Ti and B”,WeldJ,AWSSupplRes;(vol.8):(pp.251–4).

[10]. Evans GM. (1996), “Microstructure and properties of ferritic steel welds containing Al and Ti”, Oerlikon-Schweissmitt;(vol.52):(pp.21–39).

[11].FoxA.G,M.W.EakesM.W,G.L.FrankeG.L,(1996)“The effect of small changes in flux basicity on the acicular ferrite content and mechanical properties of submerged arc weld metal of navy HY-100 steel.”,Weld.J.;(vol.75):(pp.330–342).

[12].Khanna,O.P“A textbook of welding technology”,Pub:DhanpatRaipublicationltd.

22ISSN 2615 - 9910



ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỆT ĐỘ KHUÔN VÀ NHIỆT ĐỘ NHỰA ĐẾN ĐỘ CO RÚT CỦA SẢN PHẨM PHUN ÉP NHỰA

EFFECTOFMOLDTEMPERATUREANDMELTTEMPERATUREONTHEWARPAGEOFINJECTIONMOLDINGPRODUCT

Huỳnh Đỗ Song Toàn, Lê Minh Tài, Võ Thanh Tăng, Trần PhúTrườngĐạihọcSưphạmKỹthuậtTP.HồChíMinh

TÓM TẮT

Trong bài báo này, mô hình tối ưu hóa đã được áp dụng nhằm tìm ra các thông số phun ép tốt nhất để giảm co rút của sản phẩm phun ép nhựa. Qua quá trình nghiên cứu, phương pháp Taguchi-ANOVA và Neuron netword đã được sử dụng cho mô hình sản phẩm nhựa hình chữ nhật có kích thước 100mm X 30mm X 1.5mm. Kết quả cho thấy, cả hai phương pháp đều có hiệu quả cao trong việc tìm ra các thông số phun ép tối ưu. Cả hai phương pháp rất hữu ích trong thực tiễn nghiên cứu và sản xuất trong lĩnh vực ép nhựa. Có thể được sử dụng để cung cấp cách thức hiệu quả và tiết kiệm thời gian, nâng cao năng suất và tiết kiệm chi phí thay vì phương pháp thử - sai truyền thống.

Từ khóa: Phun ép nhựa; Taguchi-ANOVA; Mạng Neuron; Cong vênh.

ABSTRACT

In this paper, the Taguchi-ANOVA and Neuron netword method was applied for finding the best parameters for injection molding process with the target is minimine the part warpage. The optimization was appli with the injection molding model with the dimension of 100 mm x 30 mm x 1.5 mm. The result show that both optimization method have a high efficiency for reducing the part warpage, which will reduce the testing cost as well as the testing time.

Keywords: Injection molding; Taguchi-ANOVA; Neuron netword; Warpage.

1. GIỚI THIỆU

Côngnghệépphunlàquátrìnhépphunnhựanóngchảyđiềnđầylòngkhuôn.Saukhinhựađược làmnguộivàđôngcứng lại tronglòngkhuônthìkhuônđượcmởravàsảnphẩmđược đẩy ra khỏi khuôn nhờ hệ thống đẩy,

trongquátrìnhnàykhôngcóbấtcứmộtphảnứnghóahọcnào.

Bằngcáchquansátthôngthườngnhất,chúng ta có thể thấy có rất nhiều sản phẩmnhựaxungquanhchúng ta.Từcác sảnphẩmđơngiảnlàdụngcụhọctập,như:Thước,bút…

23ISSN 2615 - 9910



đồchơichođếncácsảnphẩmphức tạpnhư:Bànghế,máytính…đềuđượclàmbằngnhựa.Các sản phẩm này đều có màu sắc và hìnhdángđadạngchúngđãlàmchocuộcsốngcủachúngtathêmđẹpvàtiệnnghihơn.Điềunàyđồngnghĩavớiviệc sảnphẩmnhựamàphầnlớntạorabằngcôngnghệépphunđãtrởthànhmộtphầnkhôngthểthiếutrongcuộcsốngcủachúng ta.Với các tính chất như:Độdẻodai,cóthểtáichế,khôngcóphảnứnghóahọcnàovớikhôngkhíởđiềukiệnbìnhthườngvậtliệunhựađãđangthaythếdầncácloạivậtliệukhácnhư: Sắt, nhôm, gang…đang ngày càng cạnkiệttrongtựnhiên.

Công nghệ ép phun đã trở thành quátrìnhcôngnghệphổbiếnvàxuthếphát triểntất yếu trong lĩnh vực nhựa.Vì vậy, để nângcaonăngsuấtvàchấtlượngsảnphẩmépphun,chúngtasẽđitìmcáccáclỗithườnghayxảyrakhiépnhựa.Độcorútnhựa(độcongótnhựa)haytỷlệcorútnhựa(Shrinkage)làyếutốquantrọnghàngđầutrongthiếtkếkhuônnhựa.Đólàhiệntượngthểtíchvậtlýcủanhựathayđổikhi chuyển từ trạng thái lỏng sang trạng tháirắn.Đốivớikhuônépnhựa.Độcorútcủanhựatrongkhuônéplàquátrìnhthayđổithểtíchcủasảnphẩmtrướcvàsauquátrìnhlàmmát,gâyảnhhưởngđếnnăngsuấtvàchấtlượngđầuracủasảnphẩm.

Quá trình cài đặt các thông số côngnghệ,khôngphảilúcnàocũngchínhxácnhưmongmuốn,hayquátrìnhthunhậncácthôngtin sau khi ép phun cũng bị ảnh hưởng củacácyếutốnhiễu,làmnhữngthôngtincóđượcgiảmsovớigiátrịthựcởmộtmứcđộtincậynhấtđịnh[1–4].Phươngphápphântíchthựcnghiệm Taguchi được ứng dụng ngày càngphổ biến và cho phép đánh giámức độ ảnhhưởngđó.

Ngàynay,ứngdụngpháttriểnkhoahọcmáytính,conngườiđãtiếpcậnvàmôphỏngquátrìnhthunhậnvàxửlýthôngtintrongbộnão củamình và tìm hiểu các cơ chế tối ưutrongtựnhiên.Khoahọctrítuệnhântạolàmộtngànhnghiêncứuđểtiếpcậnkhảnăngtưduyvàhọccủabộnão.Ứngdụngkhoahọctrítuệnhântạotronglĩnhvựctốiưulàxuhướngvàtấtyếutrongtươnglai.

Do vậy, nhu cầu về giảm co ngóttrongcôngnghệépphunsảnphẩmnhựabằngphươngpháp tốiưuhóaTaguchi,ANOVAvàmạngnơronlàcầnthiết,thựctiễnvàtấtyếu[5–6].Trongbàibáonày,môhìnhtốiưuhóađãđượcápdụngnhằmtìmracácthôngsốphunéptốtnhấtđểgiảmcorútcủasảnphẩmphunépnhựa.Quaquátrìnhnghiêncứu,phươngphápTaguchi-ANOVAvàNeuronnetwordđãđượcsửdụngchomôhìnhsảnphẩmnhựahìnhchữnhậtcókíchthước100mmx30mmx1.5mm.

2. MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO VÀ THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN NGƯỢC

MạngNơ ronnhân tạo (ANN) làmộttậphợpcácphầntửxửlýđơngiảnđượckếtnốivớinhau.Mỗiphầntửxửlýnàychỉcóthểthựchiện đượcmột thao tác tính toán nhỏ, nhưngmộtmạnglớncácphầntửnhỏnhưvậylạicómộtkhảnăngtolớnhơnnhiều.MạngNơronnhântạođượcnghiêncứutrêncơsởbộnãoconngười[21].

Năm 1943, Warren Mc Culloch vàWalterPittsđưaramộtmôhìnhđơngiảncácnơronnhântạo.ĐâycũngchínhlàbướckhởiđầulịchsửcủaANN.Chotớitậnngàynay,môhìnhnàyvẫnđượcxemnhưlànềntảngchohầuhếtcácANN.Ởđây,cácnơronđượcgọilàcácPerceptron(Hình1).

24ISSN 2615 - 9910



Hình 1: Hình ảnh cấu tạo của mạng nơ ron nhân tạo và mạng nơ ron tự nhiên

3. MÔ HÌNH NGHÊN CỨU

Thiếtkếthínghiệmlàkỹthuậtđểtìm

các thiết kế quy trình tối ưu hóa bằng cáchnghiêncứuảnhhưởngcủachúngđếnhiệusuấtvà giải quyết các vấn đề sản xuất bằng cáchđặtracácthínghiệmđiềutra.Đốivớinghiêncứunày,thínghiệmđượcthiếtkếbằngphươngphápTaguchi.Bảng3.1,3.2,3.3chothấycó4thôngsố,mỗithôngsốgồm3mứcđộ[1].Đốivớiviệcnghiêncứu4 thông sốquá trìnhvớibacấpđộ, thì sẽcó81 thínghiệmđược thựchiện.Đểđơngiảnhơntrongviệctiếnhànhthínghiệm,taápdụngmảngtrựcgiao(OA).Đónhư làmột kỹ thuật thống kê để tạo ra hoánvị các đầu vào, tạo ra các test case có phạmvi kiểm tra tốiưuđểgiảmcông sức của conngườitronggiaiđoạnlậpkếhoạchthửnghiệmvàthiếtkếthửnghiệmvớicácthôngsốđầuvàocủavậtliệupp.

Bảng 1. Bảng thông số đầu vào của vật liệu PP:

Nhiệt độ sấy: 80 °C Thời gian sấy: 60 phútYếutố Mứcđộ1 Mứcđộ2 Mứcđộ3Nhiệtđộnóngchảy,A(°C) 200 220 240

Ápsuấtphun,B(MPa) 15 20 25Ápsuấtbãohoà,C(MPa) 12 16 20Thờigianbãohoà,D(s) 1 2 3

Sau khi tiến hành mô phỏng trênphầnmềmMoldex3D,tathấycácbộthôngsốthiếtkếđềuđápứngđượckhảnăngđiềnđầy lòng khuôn để tạo ra sản phẩm.Đồngthời,sảnphẩmbịcongótnhiềunhấtởcuốnphun và chiều dài theo phương x của sảnphẩm.Do cuốnphunkhôngquan trọngvàkhóđonêntachọnchiềudàicủasảnphẩmđểđođộcongót.

Hình 2. Kết quả mô phỏng khả năng điền đầy của vật liệu PP

25ISSN 2615 - 9910



Hình 3. Mẫu sản phẩm đo độ cong vênh

4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

Dựavàođồthịảnhhưởngcủacácthamsốđếnđộcongót,tacóthểxácđịnhđượcbộthôngsốtốiưuchovậtliệuPP(Hình4):-Nhiệtđộnóngchảy:240oC;-Ápsuấtphun:25MPa;-Ápsuấtbãohòa:20MPa;-Thờigianbãohòa:3s.

Bảng 2. Bảng giá trị co ngót thực nghiệm và dự đoán của vật liệu PP:

Bộthôngsố Mứcđộ %Congót TỷlệS/NBanđầu A1B1C1D1 1.4868 -3.4451Tốiưutrong27thínghiệm A3B1C3D3 1.2899 -2.211Tốiưudựđoán A3B3C3D3 1.2875 -2.1951

SaukhiphântíchTaguchichothấymứcđộtốiưucủacácyếutốkiểmsoátcủavậtliệuPPđượcxácđịnhlàA3,B3,C3,D3,đượcsửdụnglàmmôhìnhphụđểdựđoántỷlệS/Nthuđượctừthínghiệmxácnhận.Môhìnhkiểmtrachothấy,tổnghiệuứngtừmộtsốyếutốbằngtổngmỗihiệuứngriêngrẻ.VìtấtcảcácyếutốđượcsửdụngcungcấpảnhhưởngđángkểđếntỷlệS/N,giátrịS/Ndựđoáncóthểđượctínhnhưsau:

Trong đó: ξ là giá trị trung bình củatổngtỷlệS/NvàA3,B2,C3,D3làtỷlệS/Ntrênmỗimứcđangkể.

ξ=-2.7214, theo bảng 4.1. Thay vàocôngthức4.3,tađược:

Tacógiátrịdựđoán predict(-2.1951dB)vàgiátrịtốiưutrongbảngthựcnghiệmTaguchi

(-2.2110dB).Ápdụngcôngthức(4.2),tacó:

26ISSN 2615 - 9910



Cónghĩalàmôhìnhphùhợpđểdựđoáncácgiátrịcủabộthôngsốtốiưu(A3,B3,C3,D3).Bảng2,cho thấygiá trị%congót theophươngxcủavậtliệuPPchobộthôngsốbanđầulà(A1,B1,C1,D1)vàbộthôngsốtốiưudựđoán(A3,B3,C3,D3)lầnlượtlà(1.4868

%)và(1.2875%).Sovớibộthôngsốbanđầu,bộthôngsốtốiưudựđoáncógiátrị%congótgiảmkhoảng15.4%.Sovớibộthôngsốtốiưunhấttrong27thínghiệm,bộthôngsốtốiưudựđoáncógiátrịcongótgiảmkhoảng0.1%.

Hình 4. Ảnh hưởng của các tham số đến độ co ngót của vật liệu PP

SaukhiphântíchTaguchivàANOVA,takếtluậnthôngsốápsuấtphunítảnhhưởngđếnđộcongótvàcóthểloạibỏ.Nênthôngsốđầuvàocủamạngnơ ronchỉcòn3 thôngsốđólà:Nhiệtđộnóngchảy,ápsuấtbãohoàvàthờigianbãohoà.Việcloạibỏthôngsốápsuấtphungiúp tăngkhảnănghội tụcủaquá trìnhđàotạomạngvàtăngđộchínhxáckhidựđoánđộcongót. Đồngthời,với27thínghiệmđãđượctiếnhành,tasửdụng21thínghiệmđểđàotạomạngvà6thínghiệmđểkiểmtralạikhảnăngdựđoáncủamạngnơron.

Saukhiđưacácbộthôngsốvàophầnmềm, ta tiến hành thiết lập cấu trúc mạngnhưsau: Tiếptheotiếnhànhđàotạomạng,quátrìnhđàotạomạngđượclặpđilặplạinhiềulầnchođếnkhicácgiátrịRgầnbằng1thìdừnglại(thôngthườngRnằmtrongkhoảng0.95÷1là chấp nhận được). Sau khi đạt kết quả nhưmongđợi,tadừngđàotạovàsửdụngmạngnơron.Kếtthúcquátrình,tathuđượckếtquảcongótdựđoánđoánbằngmạngnơronvàthựcnghiệmnhưbảng4.16.

27ISSN 2615 - 9910



Hình 5. Hình ảnh cấu trúc mạng nơ ron

Hình 6. Kết quả co ngót thực nghiệm và dự đoán bằng mạng nơ ron

Từđồ thị trên, ta có thể thấy,kếtquảdựđoáncongótkhisửdụngmạngnơronvàkếtquảđođượctrênthựcnghiệmcóquyluậtgiốngnhauvàcógiátrịsấpsỉbằngnhau.Điềunày,thểhiệnkhảnăngdựđoánđộcongótcủamạngnơronlàđángtincậy.

Tuynhiên,kếtquảvàkhảnăngdựđoáncongótcủamạngnơronphụthuộckhánhiềuvàobộ thông sốđầuvào.Ởđây, ta có21bộthôngsốvớikhoảnggiá trịcủacác thôngsố:Nhiệtđộnóngchảytừ200MPa÷240MPa,ápsuấtbãohoàtừ12MPa÷20MPavàthờigian

bãohoàtừ1s÷3s.Nếudựđoáncongótcủacácgiátrịnằmngoàinhữngkhoảngnàythìkếtquảcóđượcsẽcóđộtincậykhôngcao.Giátrịdùngđểdựđoánnằmcàngxakhoảnggiá trịtrênthìđộtincậysẽcànggiảm[17].

Từ phương phápTaguchi, ta dự đoánđượcbộthôngsốtốiưuchovậtliệuPPlàA3,B3,C3,D3tươngứngvớinhiệtđộnóngchảy240oC,ápsuấtphun25MPa,ápsuấtbãohoà20MPa và thời gian bão hoà 3 s.Ứng dụngmạngnơ ronđãđượcđào tạo, tadựđoánđộcongót(%)chobộ thôngsố trên.Tuynhiên,

28ISSN 2615 - 9910



saukhiphântíchANOVA,tađãloạibỏápsuấtphunrakhỏibộthôngsốđầuvàocủamạngnơron.Dođó,cóthểxembộthôngsốA3,C3,D3làbộthôngsốtốiưu.Kếtquảthuđượcthểhiệntrongbảng.

5. KẾT LUẬN

TrongphươngphápTaguchi, tỉ lệS/Nđãđượcsửdụngđểxácđịnhbộthôngsốđầuvàotốiưu.Kếtquảchothấy,vớivậtliệuPP:Nhiệt độ nóng chảy 240oC, áp suất phun 20MPa, áp suấtbãohòa20MPa, thờigianbãohòa3 s chođộcongót tối thiểu là1.2886%.Vật liệu PA6: nhiệt độ nóng chảy 250oC, ápsuất phun 25MPa, áp suất bão hòa 24MPa,thờigianbãohòa3schođộcongóttốithiểu0.1415%.Vật liệuABS:Nhiệtđộnóngchảy250oC,ápsuấtphun35MPa,ápsuấtbãohòa28MPa,thờigianbãohòa3schođộcongóttốithiểu0.5401%.

Từnghiêncứunày,cóthểkếtluậnrằng,phươngphápTaguchi-ANOVAvàmạngnơronnhântạođượcsửdụnghiệuquảđểgiảmthiểucáckhuyếttậtcongót.Cảhaiphươngpháprấthữuíchtrongthựctiễnnghiêncứuvàsảnxuấttronglĩnhvựcépnhựa,cóthểđượcsửdụngđểcungcấpcáchthứchiệuquảvàtiếtkiệmthờigian,nângcaonăngsuấtvà tiếtkiệmchiphíthayvìphươngphápthử-saitruyềnthống.



[1]. PötschG,MichaeliW.Injectionmolding:anintroduction.HanserPublishers;1995.

[2]. Brydson JA. Plastic materials. ButterworthHeinmann;1995.

[3]. Ross PJ. Taguchi techniques for qualityengineering.McGrawHill;1996.

[4]. Park AH. Robust design and analysis forqualityengineering.ChapmannHall;1996.

[5]. JansenKMB,VanDijkDJ,HusselmanMH.Effectofprocessingconditionson shrinkagein injection molding. Polym Eng Sci1998;38:838–46.

[6]. MamatA,TrochuF,SanschagrinB.Shrinkageanalysis of injection molded polypropyleneparts.ANTEC1994;1:513–7.

[7]. Delbarre P, Pabiot J, Rietsch F,Daurelle JF,LamblinV.Experimentalstudyofprocessingconditions on shrinkage and on warpage ofinjectedparts.ANTEC1991;37:301–4.

[8]. Liu C, Manzione LT. Process studies inprecision injection molding. I: processparameters and precision. Polym Eng Sci1996;36:1–9.

[9]. OktemH,ErzurumluT,UzmanI.Applicationof Taguchi optimization technique indeterminingplasticinjectionmoldingprocessparametersforathin-shellpart.MaterDesign2007;28:1271–8.

29ISSN 2615 - 9910



PHÂN TÍCH VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TREO CHỦ ĐỘNG CHOMÔ HÌNH ¼ XE SỬ DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PID VÀ LQR

ANALYSISANDSIMULATIONOFACTIVESUSSPENTIONSYSTEMFOR¼MODELOFVEHICLESBYUSINGPIDANDLQRCONTROLLERS

TS.Vũ Hải Quân1, TS. Nguyễn Anh Ngọc1, TS.Vũ Hoa Kỳ2

1 KhoaCôngnghệÔtô,TrườngĐạihọcCôngnghiệpHàNội2KhoaCơkhí,TrườngĐạihọcSaoĐỏ

TÓM TẮT

Bài báo trình bày kết quả mô phỏng và khảo sát hiệu suất làm việc của hệ thống treo chủ động cho mô hình ¼ xe khi sử dụng bộ điều khiển tuyến tính hai bậc tự do (LQR). Mô hình nghiên cứu được sử dụng là mô hình tuyến tính. Kết quả mô phỏng cho phép đánh giá một số thông số động lực học của hệ thống treo: Dịch chuyển thân xe; Gia tốc thân xe; Độ dịch chuyển bánh xe; Hành trình treo của xe. Hiệu suất làm việc của hệ thống treo được xác định bởi sự thoải mái khi đi trên xe và tốc độ xử lý của hệ thống treo. Cảm giác thoải mái có thể được đánh giá thông qua sự dịch chuyển của thân xe, trong khi đó, hiệu suất xử lý của hệ thống treo thể hiện qua độ dịch chuyển của bánh xe. Các thông số khác có thể sử dụng để đánh giá hiệu suất đó là hành trình treo và độ lệch của bánh xe. Bài báo sử dụng hai loại biên dạng mặt đường kết hợp với hai thuật toán điều khiển để mô phỏng và đánh giá. Thông qua việc xây dựng các mô hình toán học và ứng dụng phần mềm MATLAB/SIMULINK để mô phỏng đánh giá hiệu suất của hệ thống treo có thể sử dụng bộ điều khiển LQR và PID (Proportional Integral Derivative) để đánh giá.

Từ khóa: Mô hình một phần tư xe; Hệ thống treo chủ động; LQR; PID.

ABSTRAST

The paper presents the results of simulation and survey of the performance of the active suspension system for the ¼ vehicle model when using a two-step linear controller. The research model used is linear. Simulation results allow to evaluate some dynamics parameters of the suspension system: Move of the body; Body acceleration; Wheel displacement; Suspension journey of the vehicle. The performance of the suspension is determined by the ride comfort and the handling speed of the suspension. Comfort can be assessed through body shift, while suspension performance is reflected by wheel displacement. Other parameters that can be used to evaluate performance are suspension stroke and wheel deviation. The paper uses two types of pavement profiles combined with two control algorithms to simulate and evaluate. Through the construction of mathematical models and application of MATLAB/ SIMULINK software to simulate that to improve the performance of the suspension system can use LQR and PID controllers to evaluate.

Keywords: Models of a quarter of a vehicle; Active suspension; LQR; PID.

30ISSN 2615 - 9910




Ôtôlàmộthệdaođộngnằmtrongmốiliênhệchặtchẽvớiđườngcóbiêndạngphứctạp.Daođộngcủaôtôkhôngnhữngảnhhưởngđếnconngười,hànghóachuyênchở,độbềncủacáccụmtổngthành.Nhữngdaođộngnàysẽgâyảnhhưởngxấuđếnxevàđặcbiệtlàcảmgiáccủangườilái.Chínhvìvậy,hệthốngtreođượcrađờiđểgiảiquyếtcácvấnđềvềđộêmdịuchuyểnđộngvàantoànchuyểnđộngcủaô tô.Nếuvớihệ thống treo thụđộngchỉđápứng được với các cung đường nhất định.Hệthống treo thông thườngbaogồmmột lò xo,giảmxócthủylực,thanhxoắn,cònđượcgọilàhệthốngtreobịđộng.Mộttrongnhữnghướngpháttriểnchínhmàcáchãngxehơilớnđanghướngtớihiệnnaylàthiếtkếhệthốngtreochủđộng.Thuậtngữ"chủđộng"cóthểhiểulàmộthệthốngtreo,trongđócácthôngsốlàmviệccóthểđượcthayđổitrongquátrìnhhoạtđộng.Bộđiềukhiểnđiệntửcóchứcnăngxácđịnhvàđiềukhiểncơcấuchấphànhgiúpchoxeduytrìtínhnăngêmdịuvàổnđịnhtrênnhiềudạngđịahìnhvậnhànhkhácnhau.

Việcxâydựngnhữngphươngphápđểđiều khiển hệ thống treo chủ động là yếu tốthen chốtđểđảmbảohiệu suất làmviệc củahệ thống.Với phương pháp kiểm soát chínhxácsẽcungcấptốthơnsựthỏahiệpgiữacảmgiácthoảimáikhingồitrênxevàtínhnăngổnđịnh của xe khi di chuyển trên đường.Ngàynay,córấtnhiềunghiêncứuđãđượcthựchiệnđểnângcaohiệusuấtcủahệthốngtreotốthơnbằngcáchđưaraphươngphápkiểmsoátphùhợp[1,2,4].Tronghầuhếtcácnghiêncứuđãđượcthựchiện,mộtmôhìnhtuyếntínhđượcsửdụnggiảđịnh.Môhìnhtuyếntínhchophépdễdàngmôtảvàxácđịnhđượcnhữngthôngsốcơbảnđộnglựchọccủamộtchiếcxethựctế.ViệcápdụngphươngphápđiềukhiểnLQRcho

hệthốngtreochủđộngđãđượcđềxuấttrongmôhìnhmộtphầntưxe[2]vàchomộtmôhìnhtoànxe [1,4].PhươngphápđiềukhiểnLQRđượcsửdụngđểcóthểcảithiệnviệcxửlýxevàtạorasựthoảimáikhingồitrênxe[3].

2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC

Mô hình động học của hệ thống nàyđượcchiathànhhailoại.Môhìnhđầutiênđượcxácđịnhtrongmiềnthờigian,đểthựchiệnmôhình hóa chiến lược của hệ thống kiểm soátLQRphảiđượcđạidiệntrongmôhìnhkhônggian.Mô hình động lực học biểu diễn trongmiềnkhônggiantrạngtháiđượcthamkhảotàiliệu[3,4].Trênhình1trìnhbàysơđồđộnghọccủahệthốngtreochomôhìnhmộtphầntưxe.

a) Treo bị động

b) Treo chủ độngHình 1. Mô hình một phần tư xe của hệ thống treo

31ISSN 2615 - 9910



M1:Khốilượngcủabánhxe/khốilượngkhôngđượctreo(kg);M2:Khốilượngthânxe/khốilượngtreo(kg);r:Trạngtháimặtđường;Xw:Dịchchuyểnbánhxe(m);Ka:Độcứngcủalòxothânxe(N/m);Kt:Độcứngcủalốp(N/m);

Ca:Hệsốcủagiảmchấn(N/m);Ua:Cơcấutạolực(N).Mô hình động học hình 1, có thể được chiathành2phầnchínhnhưsau:TạiM1,F=Ma

(1)

TạiM2,F=Ma

(2)

Các biến đổi trạng thái được thiết lậptrongphươngtrìnhcóthểđượcviếtnhưsau:

(t)=Ax(t) + B(u(t))+f(t) Trongđó:

Viết lại phương trình ởma trận dạnghiệusuất.

CáchtiếpcậnthứhaicủamôhìnhlàápdụngphươngphápđiềukhiểnPID[3,4].

Phươngtrìnhtoánhọcchohệthốngcóthểchiathànhhaiphầnchínhnhưsau:

3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN

Trongphầnnày,nhómtácgiảđưarahaibộđiềukhiểnkhácnhauđểsosánhvàkhảosát:ToànphươngtuyếntínhvàPID.

3.1. Bộ điều khiển LQR

LQRlàmộttrongnhữngphươngphápđiềukhiểnphổbiếnnhấtthườngđượcsửdụngđểnghiêncứuviệckiểmsoáthệthốngtreotíchcựcđượcnhiềunhàkhoahọcápdụng.

32ISSN 2615 - 9910



Xemxétbộbiếntrạngđiềuchỉnhthôngtinchohệthống:

u(t)=-Kx(t) (5)

K là trạng tháima trậnkhuếchđại cóhồitiếp. QuytrìnhtốiưuhóabaogồmxácđịnhđầuvàođiềukhiểnU,giúpgiảmthiểuchỉtiêuchấtlượng.ChỉtiêuchấtlượngJxácđịnhnănglượngtiêutốncủatínhiệuđiềukhiển.Khiđó,nếumatrậnKđượcxácđịnhđểtốithiểuhóachỉtiêuchấtlượngJthìluậtđiềukhiểnu(t)sẽtốiưuvớimọitrạngtháibanđầux(0).

(6) Trongđó,Ulàđầuvàotrạngthái;QvàRlàtrọngsốmatrậntrọngsốxácđịnhdương.Ma trận khuếch đại K (bộ điều khiển) đượcbiểudiễnbởi:

(7)

Trongđó,ma trậnPđượcđánhgiá làkếtquảcủaphươngtrình:

(8)

BộđiềuchỉnhphảnhồiU.(9)

3.2. Bộ điều khiển PID

Cáchtiếpcậnthứhaicủamôhìnhlà thực hiện phương pháp điều khiểnPID. Đây là một cơ chế phản hồi vòngđiều khiển (bộ điều khiển) tổng quátđượcsửdụngrộngrãitrongcáchệthốngđiềukhiểncôngnghiệp–Bộđiềukhiển

PIDlàbộđiềukhiểnđượcsửdụngnhiềunhấttrongcácbộđiềukhiểnphảnhồivàchỉápdụngchohệSISOtheonguyênlýhồitiếp.PhươngtrìnhđiềukhiểnthuậttoánPIDđượcthamkhảo[4,5].

(10)

4. MÔ PHỎNG

Các thông sốđầuvàođóchính là sựthay đổi của biên dạngmặt đường, được thểhiệnquahình2vàbiểuthứcsố(11).

Biêndạngbềmặtđường1(hình2)vớimộtvịtrímấpmô:

(11)

Hình 2. Biên dạng đường 1 Biêndạngbềmặtđườngloại2cóhaigờmấpmô,đượcthểhiệntrênhình3vàbiểuthứcsố(12).

(12)

33ISSN 2615 - 9910



Hình 3. Biên dạng đường 2

Bộ thông số chomô hình 1/4 xe củahệ thống treo chủ động được thể hiện trongbảng1.

Bảng 1. Thông số cho một phần tư xe [6]:

Khốilượngđượctreo M1=290kg

Khốilượngkhôngđượctreo

M2=59kg

Độcứngcủalòxo Ka=16.812N/m

Độcứngcủalốp Kt=190.000N/m

Hệsốđànhồicủagiảmchấn

Ca=1.000N/m

5. KẾT QUẢ

Với mục đích so sánh hiệu suất làmviệccủahệ thống treochủđộng sửdụnghaiphươngphápđiềukhiểnLQRvàPIDsovớihệthốngtreobịđộng.Nhữngthôngsốđộnglựchọcđượcsosánhlà:Dịchchuyểnthânxe;Dịchchuyểnbánhxe;ĐộlệchbánhxevàHànhtrìnhtreo[7,8,9].

5.1. Trường hợp với biên dạng đường loại 1

Hình 4. Độ dịch chuyển thân xe

Hình 5. Sự dịch chuyển của bánh xe

Hình 6. Độ lệch của bánh xe

Hình4,5và6biểudiễnsựsosánhhệthốngtreochủđộngsửdụngPID,LQRvàhệthốngtreobịđộngvớibiêndạngđườngloại1

34ISSN 2615 - 9910



vớimộtmấpmô.Sựdịchchuyểnthânxeđượcsử dụng để xác định cảm giác thoảimái củahànhkháchvàhànghóakhiđixe.Trênhìnhsố4 cho thấy, biênđộ củahệ thống treo chủđộngsửdụngkỹthuậtLQRcócaohơnsovớihệthốngtreobịđộngnhưngkhoảngthờigianđểdậptắtdaođộngđượccảithiện.Trongmôphỏng này cho thấy rằng PID không cho kếtquảvềtínhêmdịucủaxetốthơnLQRnhưngPIDcũnggiúpgiảmthờigiandậptắtdaođộngsovớihệthốngtreobịđộng.

Chuyểnvịbánhxecóthểchophépxácđịnhtốcđộxửlýcủahệthốngkhixedichuyển.Kếtquảmôphỏngnàychothấyrằng,LQRcómộtsốhạnchếnhấtđịnhsovớiPID.BộđiềukhiểnLQRcóthểlàmgiảmthờigiangiảiquyếtdaođộngnhưngnócóbiênđộdịchchuyểnlớnhơnsovớiPID.Trênhình5chothấy,PIDcóthểgiảmbiênđộdịchchuyểnvớithờigiangiảiquyếtlâuhơn.Bêncạnhđó,kếtquảtrênhình6và7cũngchothấysựcảithiệnhiệusuấtdậptắtdaođộngcủahệthốngtreochủđộngkhisửdụngbộđiềukhiểnLQRvàPIDsovớitreobịđộng.

5.2. Đối với biên dạng đường loại 2

Hình 7. Độ dịch chuyển thân xe

Hình 8. Độ lệch của bánh xe

Hình7và8,biểudiễnsựsosánhcủahệthốngtreochủđộngsửdụngbộđiềukhiểnPID,LQRvớihệthốngtreothụđộngvớibiêndạngđườngxáotrộncóhaimấpmôliêntiếp.Kếtquảthấyrằng,đốivớimộtmôhình¼xe,LQRvẫnđảmbảohiệusuấttốtngaycảkhicónhữngthayđổivềxáotrộnđườngsovớitrườnghợpvớimôhìnhtoànxe,tạiđóbộđiềukhiểnLQRkhôngduy trìđượchiệu suấtnhư trongnghiêncứusố[3,4]đãđưarakhixedichuyểntrênbiêndạngđườngcósựxáotrộn.Vớicùngđiềukiệnbiêndạngđườngvàthôngsốđầuvàomôphỏngthìthờigiandậptắtdaođộngcủahệthốngtreochủđộngnhanhgấp2–3lầnsovớihệthốngtreobịđộng.

35ISSN 2615 - 9910



6. KẾT LUẬN

KỹthuậtđiềukhiểnLQRvàPIDđãápdụngthànhcôngđểđánhgiáhệthốngtreochủđộngchomôhình¼ tuyến tính.Kếtquảchothấyrằng,vẫntồntạimộtsốhạnchếnhấtđịnhkhisửdụngkỹthuậtđiềukhiểnLQRvàPID:BộđiềukhiểnLQRcóthểlàmgiảmthờigiandậptắtsựchuyểnvịcủabánhxenhưngnólạichobiênđộdịchchuyểnlớnhơnsovớiPID.CònbộđiềukhiểnPIDcũngkhôngcungcấptínhêmdịucủaxekhidichuyển tốthơnkhisosánhvớiLQRkhicóbiênđộdaođộngcủaphầnthânxelớnhơnsovớibộđiềukhiểnLQR.Vớicùngđiềukiệnbiêndạngđườngvàthôngsốđầuvàomôphỏngthìthờigiandậptắtdaođộngcủahệthốngtreochủđộngnhanhgấp2–3lầnsovớihệthốngtreobịđộng,quađóchothấytínhêmdịuvàantoàncủahệthốngtreotíchcựclàhiệuquảhơnsovớitreobịđộng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo nhómnghiêncứucóthểthựchiệnđólàtiếnhànhtốiưu hóa các thông số của bộ điều khiển PID.ViệclựachọnmứctăngphùhợphơncáchệsốKp,KivàKdcóthểcảithiệnđượchiệusuấtcủaPID.Điềukhiểnchếđộtrượtsẽđượcsửdụngtrongcácnghiêncứutiếptheođểsosánhhiệusuấtcủahệthốngtreochủđộngchomôhình¼xe.



[1].VũHảiQuân,TrịnhDuyHùng;“Xây dựng mô hình nghiên cứu hệ thống treo có điều khiển cho mô hình toàn xe”, TạpchíKhoahọcKỹthuậtThuỷ lợi và Môi trường, ISSN 1859-3941,Trang72-77,Số10-2019.

[2].VũHảiQuân,HoàngQuangTuấn;“Mô hình hóa và điều khiển hệ thống treo tích cực cho mô hình ¼ xe”. HộithảoQuốcgia;"Đào tạo nguồn nhân lực Công nghiệp Ô tô gắn với nhu cầu sử dụng lao động của xã hội, khu vực Bắc Bộ: Thực trạng và giải pháp trong bối cảnh hội nhập và cách mạnh công nghiệp 4.0",ISSN 0866 – 7056; Đại học Thái Nguyên,2019,TạpchíCơkhíViệtNam,sốđặcbiệt6,trang61-66.

[3].SamY.M.,GhaniM.R.AandAhmad,N.LQRController forActive Car Suspension. IEEEControlSystem2000I441-I444.

[4].HespanhnaJ.P.,“Undergraduate Lecture Note on LQG/LGR controller Design”,UniversityofCaliforniaSantaBarbara;2007.

[5]. Wu S.J., Chiang H.H., Chen J.H., & LeeT.T., “Optimal Fuzzy Control Design for Half-Car Active Suspension Systems” IEEEProceeding of the International ConferenceonNetworking,SensingandControl.March,Taipei,Taiwan:IEEE.2004.21-23.

[6]. Astrom K.J. & Wittenmark B., “Adaptive Control”, Second Editon, Addison- WesleyPub,1995.

[7]. ChenH.Y.&HuangS.J.,“Adaptive Control for Active Suspension System” InternationalConferenceonControl andAutomatic. June.Budapest,Hungary:2005.

[8] IkenagaS.,LewisF.L.,CamposJ.,&DavisL.,“Active Suspension Control of Ground Vehicle Based on a Full Car Model” Proceeding ofAmericaControlConference.June.Chicago,Illinois:2000.

[9]. Shariati A., Taghirad H.D. & Fatehi A.“Decentralized Robust H-∞ Controller Design for a Full Car Active Suspension System” Control.UniversityofBath,UnitedKingdom.2004.

36ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU ĐẶC TÍNH TRUYỀN NHIỆT CỦA THIẾT BỊ HỒI NHIỆT TRONG HỆ THỐNG LẠNH CO2 BẰNG PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG

ANUMERICALINVESTIGATIONONHEATTRANSFERPHENOMENAOFINTERNALHEATEXCHANGERINCO2CONDITIONSYSTEM

Nguyễn Trọng Hiếu, Nguyễn Văn Sơn

TrườngĐạihọcSưphạmKỹthuậtTP.HồChíMinh

TÓM TẮT Trong nghiên cứu này, thiết bị hồi nhiệt dạng ống lồng ống lưu động ngược chiều có bán kính ống trong là 2,45mm và bán kính ống ngoài là 3,95mm, đã được mô phỏng số bằng phần mềm Comsol Multiphysics để tìm ra các đặc tính truyền nhiệt của thiết bị khi giữ nguyên lưu lượng khối lượng môi chất CO2 110 kg/h, nhiệt độ đầu vào dòng nóng 36oC và nhiệt độ đầu vào dòng lạnh 5oC và thay đổi chiều dài thiết bị từ 0,3 m đến 0,5m. Kết quả là độ sụt áp phía dòng nóng thay đổi rất ít xấp xỉ 0,02bar, nhưng độ sụt áp phía dòng lạnh tăng nhiều từ 0,5 đến 0,9bar. Khi chiều dài thiết bị hồi nhiệt (TBHN) là 0,44m, thì ngõ ra dòng nóng đạt 35oC và ngõ ra dòng lạnh đạt 17oC. Ngoài ra, chu trình có TBHN có năng lạnh riêng tăng 14% và hệ số COP tăng 11% so với chu trình không có TBHN trong cùng điều kiện.

Từ khóa: Thiết bị hồi nhiệt; Hệ thống lạnh CO2; Mô phỏng số; Lưu lượng khối lượng; Comsol.

ABSTRACT

In this study, the counter flow internal heat exchanger (IHX) with an inner tube radius of 2.45 mm and an outer tube radius of 3.95 mm, was determined by numerical method to find out the heat transfer phenomena of this device while keeping the mass flow rate at 110kg/h, the inlet hot gas temperature at 36oC and the cold gas inlet temperature at 5oC and changing the length of this device from 0.3m to 0.5m. The results that the pressure drop on the hot flow has a ligh change 0.02 bar but the pressure drop on cold flow increases significantly from 0.5 to 0.9 bar. When the length of IHX is 0.44m, the hot flow outlet temperature gets 35oC and the cold outlet flow gets 17oC. In addition, the cycle with IHX with specific cooling capacity increased by 14% and COP is higher by 11% than the cycle without TB in the same conditions.

Keywords: Internal heat exchanger; CO2 condition system; Numerical method; Mass flow rate; Comsol.

37ISSN 2615 - 9910



1. GIỚI THIỆU

CO2 là môi chất tự nhiên, có chỉ sốnóng lên toàn cầu (GWP – GlobalWarmingPotential)bằng1vàchỉsốlàmsuygiảmtầngozon(ODP–OzonDepletionSubstance)bằng0 nênCO2 được xếp vàomôi chất tương lai,xanh,sạch.Vìthế,trongnhữngthậpniêngầnđây,môichấtnàyđangđượcnghiêncứuvàđưavàosửdụngđểthaythếchocácmôichấtlạnhtruyềnthốngHCFC,HFC,…Đểlàmlạnh,CO2 phảiđượcnénlênápsuấtcaonênviệccómáynénchuyêndùngvàphươngpháptraođổinhiệthiệuquảphảiđượcxemxét.

LorentzenvàPettersen[1]làhaitácgiảđầutiênnghiêncứuvàđềxuấtsửdụngTBHNvàohệthốnglạnhCO2trêntớihạn.RozhentsevvàWang[2]đãcókếtluậnrằngkhităngkíchthướcTBHNsẽlàmgiảmCOP.Mucùngcộngsự[3]thấyrằng,khităngcôngsuấtTBHNthìcóthểlàmgiảmápsuấtởphíađầuđẩy.Ngượclại, tác giả Boewe cùng cộng sự [4] thì thấyCOPtăng25%khihệthốngcósửdụngTBHN.Yamasakicùngcộngsự[5]đãthựcnghiệmvàthấyrằngTBHNcũnglàmtănghiệusuấtlạnhhệthống.ChenvàGu[6]đãthựcnghiệmhiệuquảcủaTBHNvàcókếtquảlàTBHNcóhiệusuất cao thì hệ thống cũngđạt hiệu suất cao.Nghiêncứu [7]cho rằngTBHNnênsửdụngchohệthốngmàngõracủathiếtbịlàmmátcónhiệtđộcao.Nhưvậy,đểgiảmnhiệtđộphíangõ ra của thiết bị làmmát thì hệ thống nênđượclắpđặtthêmTBHN.

ViệcphântíchvàdựđoáncóthểthựchiệnbằngcáchmôphỏngsốTBHN.CónhiềunghiêncứuđãthựchiệnnhưBahatecùngcộngsự[8]đãmôphỏngchutrìnhlạnhCO2trêntớihạnsửdụngchươngtrìnhEXEL.KếtquảlàhệsốCOPtăngkhităngnhiệtđộbayhơivàhệsốCOPđạt3,24khiápsuất tại thiếtbị làmmát

là10MPa.Kimcùngcộngsự[9]thựcnghiệmvàmôphỏngTBHNđểtìmracáckếtquảcủatruyềnnhiệtvà sụtáp.ChengvàThome [10]đãmôphỏngsốquátrìnhlàmmátvichipđiệntửsửdụngthiếtbịbayhơiCO2cỡnhỏ.Bằngphươngphápphântíchvàsosánh,tácgiảchorằngCO2làmôichấthứahẹnđểgiảinhiệtchovichipđiệntửcôngnghệmớihiệnnay.Rigolacùngcộngsự[11]đãmôphỏngphụthuộcthờigianvàthựcnghiệmsựảnhhưởngcủaTBHNđểtănghiệuquảcủahệthốnglạnh.Yudonago[12]đãmôphỏngsốtrạngtháiCO2bêntrongthiếtbịtraođổinhiệtcủahệthốnglạnhtrêntớihạnbằngphầnmềmAnsys.Kếtquảlànhiệtđộgasnóngngõvàocóảnhhưởnglớnđếnđiềukiệnvậnhành trên tớihạn.Việc thayđổi lưulượngkhối lượngmôichấtsẽ làmgiảmnhiệtlượngtraođổivàhiệusuấtnhiệt.

Bàibáonày,trìnhbàyviệcmôphỏngsốTBHNdạngốnglồngốnglưuđộngngượckhinhiệtđộdòngnónggiảm1oC,đểtìmchiềudàiTBHNthíchhợpvàcácđặctínhtruyềnnhiệt.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT2.1. Mô hình hoá

Hình1,thểhiệnhệthốnglạnhCO2.Chutrình 12341 là chu trình không có hồi nhiệt.Chutrình1’2’3’4’1’làchutrìnhcóhồinhiệt.Hệ thống này, bao gồmbốn thiết bị chính làmáynén,thiếtbịlàmmát,vantiếtlưu,thiếtbịbayhơi.Ngoàira,đểtăngnăngsuấtlạnh,thiếtbịhồinhiệtsẽđượclắpđặtthêmvàohệthống.Tại thiếtbịnày,dònggascónhiệtđộ thấprakhỏithiếtbịbayhơisẽtraođổinhiệtvớidònggascónhiệtđộcaorakhỏithiếtbịlàmmát.

38ISSN 2615 - 9910



Hình 1. Sơ đồ hệ thống lạnh CO2 :(a. Máy nén; b. Thiết bị làm mát; c. Thiết bị hồi nhiệt; d. Van tiết lưu; e. Thiết bị bay hơi;

f. Van khoá)

Ống đồng được chọn thiết kế là ốngđồng tiêu chuẩn với ống nhỏ có đường kính6,4mm,bềdày0,75mmvàốnglớncóđườngkính9,52mm,bềdày0,81mm.Hình2,thểhiệnthiết bị hồi nhiệt dạng ống lồng ống với lưuchấtchuyểnđộngngượcchiều.Trongđó,dòngnóngcóápsuấtcaodichuyểntrongốngnhỏvàdònglạnhcóápsuấtthấphơnsẽdichuyểntrongốnglớnbênngoài.LưulượngkhốilượngCO2dichuyểnquaốngnhỏvàốnglớnlànhưnhau. Thiết bị được bọc cách nhiệt với môitrườngxungquanh.

(a)

(b)Hình 2. TBHN dạng ống lồng ống

2.2. Phương trình toán học Nhiệtlượngphíadònggasnóng:

(1)

Nhiệtlượngphíadònggaslạnh:

(2)

Diệntíchtruyềnnhiệt:A=L.π.2r1o (3)

Vận tốc dòng gas nóng và dòng gaslạnh:

(4)

Nhiệt dung riêng dòng nóng và dònglạnhlàmộthàmphụthuộcvàoápsuất,nhiệtđộvàđượctracứutrênphầnmềmREFPROP:Cp=f(p,t) (5)

Trongđó, lànhiệtlượng, làlưulượngkhốilượngmôichất(kg/m2-s),thi,tho,tci,tcotươngứnglànhiệtđộgasnóngvào,ra;nhiệtđộgaslạnhvào,ra(oC).Cph,Cpclànhiệtdungriêngcủadònggasnóngvàdònggaslạnh(kJ/kg-K).Alàdiện tích traođổinhiệt (m2).L làchiềudàiTBHNcầnmôphỏng(m),r1olàbánkínhngoàicủaốngnhỏ(m).hi,holàhệsốtoảnhiệtđốilưucủagasnóngvàgaslạnh(kJ/kg).

Hình 3. Chia lưới cho TBHN

39ISSN 2615 - 9910



TBHN là chi tiết tròn xoay nên môhình được chọn có dạng 2D tròn xoay (2Daxisymmetric).Hình3thểhiệnmôhìnhđượcchialướidạngtamgiácvàtứgiác.Lướicótổng8.680đỉnh,8.168cạnh,98.241mặt tamgiác,28.305mặttứgiácvà126.546phầntử.Saisốtươngđốivàsaisốtuyệtđốilà10-6.

3. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

Lưulượngkhốilượngmôichất quahệthốngkhôngđổi,bánkínhốngđồngngoàir2-ivàbánkínhốngđồngtrongr1-ikhôngđổi.Nhiệtđộdònggasnóngvào36oC,nhiệtđộgaslạnhvào5oC.

Bảng 1. Điều kiện ban đầu cho TH1:

Các điều kiện biên và thông số môphỏngđượcthểhiệntrongBảng1.Trongđó,delta_r1,delta_r2làbềdàycủaốngđồngnhỏvàốngđồnglớn.F1,F2 là tiếtdiệnmàdòngnóngvàdònglạnhđiqua.

Hình 4. Ảnh hưởng của chiều dài TBHN đến

nhiệt độ ngõ ra

Hình4,thểhiệnsựảnhhưởngcủachiềudàithiếtbịđếnsựtraođổinhiệt.KhichiềudàiTBHNđượcthayđổitừ0,3–0,5mthìnhiệtđộngõradòngnónggiảmrấtíttừ35,3xuống

34,8oC.Ngượclại,nhiệtđộngõradònglạnhlạităngnhanhtừ14đến18oC.Khinhiệtđộdòngnóng ngõ ra đạt 35oC thì chiều dàiTBHN là0,44mvànhiệtđộngõradònglạnhlà17oC.

Bảng 2. Điểm nút của chu trình có hồi nhiệt và không có hồi nhiệt theo lý thuyết:

Số liệu cácđiểmnút củachu trìnhcóhồinhiệtvàkhônghồinhiệtđượcmôphỏngvàtínhtoán.Cácsốliệunhiệtđộ,năngsuấtlạnhriêng q0,COP của cả hai chu trình được thểhiệntrongbảng2.

40ISSN 2615 - 9910



Hình 5. Chu trình không HN và có HN được biểu diễn trên đồ thị logp-h

TạiTBHN,quátrìnhcânbằngnhiệtxảyragiữaquátrình3-3’và1-1’làmchonhiệtđộtại3’nhỏhơnnhiệtđộtại3là1oCvànhiệtđộtại1’lớnhơnnhiệtđộtại1là13oC.Chutrìnhkhônghồinhiệtcónăngsuấtlạnhriêng80,6kJ/kgvàhệsốCOPlà2,8.Trongkhi,chutrìnhcóTBHNthìnănglạnhriêngtănglên106,8kJ/kgvàhệsốCOPđạt3,5.

a)

b)Hình 6: a) Khối lượng riêng của dòng gas

lạnh; (b) Trường vận tốc của dòng lạnh

Hình 6, thể hiện khối lượng riêng vàtrườngvậntốccủadònggaslạnhtrongTBHNkhichiềudàithiếtbịnàylà0,5m.Tạivịtríngõvào,khốilượngriêngcủadònglạnhđạt114kg/m3vàgiảmdầnxuống96kg/m3ởngõra.Vậntốctỉlệnghịchvớikhốilượngriêng(4)nênvậntốcdònglạnhtạingõvào15,8m/stăngdầnđến18,5m/s tạingõra.Dotínhchấtcủađộnhớtnêntạivịtríthànhống,vậntốcmôichấtcótốcđộnhỏhơnsovớivậntốcởgiữaống.

Hình 7. Ảnh hưởng của chiều dài TBHN đến độ sụt áp

Độsụtáplàđộchênhlệnhápsuấtgiữađầuvàovàđầuratrênthiếtbị.Hình7,thểhiệnảnhhưởngcủachiềudàiTBHNđếnđộsụtáp.KhichiềudàiTBHNtăngtừ0,3–0,5mthìđộsụtápphíagasnóngthayđổirấtítkhoảng0,02bar. Nhưng độ sụt áp phía gas lạnh thì tăngmạnhtừ0,5–0,9bar.ĐiềunàycóthểdotiếtdiệnF2hìnhoval,dònglạnhbịmasáttạihaithànhbêncủaống.

4. KẾT LUẬN

Các đặc tính truyền nhiệt của thiết bịhồinhiệtdạngống lồngống lưuđộngngượcchiềucóbánkính trong2,45mmvàbánkínhngoài3,95mmđãđượcmôphỏngsốbằngphầnmềmComsoltrongđiềukiệnlưulượngkhông

41ISSN 2615 - 9910



đổi110kg/h,dòngnóngcónhiệtđộ36oC,ápsuất82bar,dònglạnhcónhiệtđộ5oC,ápsuất40bar. KhithayđổichiềudàiTBHNtừ0,3–0,5mthìphíadònglạnhcóđộsụtáptăngtừ0,5–0,9bar,nhiệtđộtạingõratăngtừ14–18oC,vậntốctăngtừ15,8đến18,5m/s;phíangõradòngnóngcóđộsụtápthayđổirấtítkhoảng0,02bar,nhiệtđộngõragiảmtừ35,3–34,8oC,vậntốcgiảmtừ3,1xuống2,9m/s.KhichiềudàiTBHNlà0,44mthìngõradòngnóng35oCvàngõradònglạnh17oC.

Chutrìnhsửdụngthiếtbịhồinhiệtcónăng lạnh riêng đạt 106,8kJ/kg, tăng 14%vàhệsốCOPđạt3,5,tăng11%sovớichutrìnhkhông sử dụng thiết bị hồi nhiệt trong cùngđiềukiện.



[1]. G. Lorentzen, J. Pettersen, A new, efficientand environmentally benign system for carair-conditioning. International Journal ofRefrigeration16(1993)4-12.

[2]. A. Rozhentsev, C.C. Wang, Some designfeatures of a CO2 air conditioner. AppliedThermalEngineering21(2001)871-880.

[3]. J.Y.Mu,J.P.Chen,Z.J.Chen,Systemdesignand analysis of the transcritical carbondioxide automotive air-conditioning system.J.ZhejiangUniv.Sci.A4(2003)305-308.

[4]. D.E. Boewe, C.W. Bullard, J.M. Yin, P.S.Hrnjak,Contributionofinternalheatexchangerto transcritical R-744 cycle performance,HVACRes7(2001)155-168.

[5]. H. Yamasaki, M. Yamanaka, K. Matsumoto,G. Shimada, Introduction of transcriticalrefrigeration cycle utilizing CO2 as workingfluid. International Compressor EngineeringConference(2004)paper1632.

[6]. Y.Chen,J.J.Gu,Theoptimumhighpressurefor CO2 transcritical refrigeration systems with

internalheatexchangers.InternationalJournalofRefrigeration28(2005)1238-1249.

[7]. J. Sarkar, S. Bhattacharyya, M. Ramgopal,Optimization of a transcritical CO2 heatpump cycle for simultaneous cooling andheating applications. International Journal ofRefrigeration27(2004)830-838.

[8].Baheta,A.T.,etal.,Performanceinvestigationof transcritical carbon dioxide Refrigerationcycle,ProcediaCIRP,26(2015),pp.482–485.

[9]. D.H. Kim, J.H. Lee, J.Y. Choi, Y.C. Kwon,Study on heat transfer and pressure dropcharacteristics of internal heat exchangers inCO2 system under cooling condition. HeatandMassTransfer46(2009),187-196.

[10].Cheng, L. and Thome, J.R., Cooling ofmicroprocessorsusingflowboilingofCO2inamicro-evaporator:Preliminaryanalysisandperformance comparison, Applied ThermalEngineering,29(2009),pp.2426–2432.

[11].J.Rigola,N.Ablanque,C.D.Pérez-Segarra,A.Oliva,Numericalsimulationandexperimentalvalidationofinternalheatexchangerinfluenceon CO2 trans-critical cycle performance.International Journal of Refrigeration 33(2010)664-674.

[12].J.F.Ituna-Yudonago,J.M.Belman-Flores,F.Elizalde Blancas, O.Garcia Valldadares,Numerical investigation of CO2 behavior inthe internal heat exchanger under variableboundary conditions of the transcriticalrefrigerantion system, Applied ThermalEngineering,115,1063–1078,doi:10.1016/j.applthermaleng.2017.01.042.

42ISSN 2615 - 9910



ẢNH HƯỞNG CỦA HYDRO ĐẾN TÍNH NĂNG KỸ THUẬT VÀ PHÁT THẢI CỦA ĐỘNG CƠ DIESEL TÀU THỦY

EFFECTOFHYDROGENONPERFORMANCESANDEMISSIONSOFMARINEDIESELENGINE

PGS,TS.Lương Đình Thi1, KS. Lê Đình Hoàng2

1KhoaĐộnglực,HọcviệnKỹthuậtQuânsự2KhoaCơđiện,HọcviệnHảiquân

TÓM TẮT

Hydro là nguồn năng lượng có tiềm năng to lớn trong tương lai, đặc biệt là trong lĩnh vực giao thông vận tải. Nó có nhiều ưu điểm phù hợp với động cơ đốt trong, khi sử dụng kết hợp với nhiên liệu diesel để làm nhiên liệu thì tính năng kinh tế, kỹ thuật và phát thải của động cơ được nâng cao. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi sử dụng hydro thay thế 5% và 10% cho diesel, công suất có ích tăng lần lượt là 0,57% (H5) và 1,54% (H10), suất tiêu hao nhiên liệu giảm tương ứng là 2,96% và 6,45%. Hàm lượng các chất CO2, NOx và SO2 giảm lần lượt là 4,73%, 17,38% và 4,66% (H5); 9,99%, 30,63% và 9,98% (H10), trong khi độ khói và chất thải dạng hạt thay đổi không đáng kể.

Từ khóa: Diesel; Hydro; Công suất; Khí thải.

ABSTRACT

Hydrogen seems to be a potential energy source for future transportation. It has many advantages that suit internal combustion engines. The performances and exhaust emissions of the diesel-hydrogen blend fueled engines are improved. The obtained results show that brake power increases of 0.57% and 1.54% are achievable with diesel/hydrogen fuel blends H5 and H10, respectively. Contents of exhaust emissions CO2, NOx and SO2 reduce respectively 4.73%, 17.38% and 4.66% (for H5 blend); 9.99%, 30.63% and 9.98% (for H10 blend), whereas Bosch smoke number and PM vary slightly.

Keywords: Diesel; Hydrogen; Power; Exhaust emission.


Độngcơdiesellànguồnđộnglựcchínhtrên tàu thủy,hàngnăm loạiphương tiệnnàytiêuthụmộtlượngnhiênliệurấtlớn,đồngthờithải ra môi trường lượng khí thải lớn gây ônhiễmmôitrườngvàảnhhưởngđếnsứckhỏe

conngười.Khíhydrođượccoilànguồnnănglượngcủatươnglai,vìnócótrữlượngvôcùnglớnvàsảnphẩmcháythânthiệnvớimôitrường[1].Chínhphủcácnướcđangcónhiềuchínhsách khuyến khích nghiên cứu và ứng dụnghydrovàocuộcsống,cácnhàkhoahọcvàcáchãngsảnxuấtcũngđangtậptrungnghiêncứu

43ISSN 2615 - 9910



Bảng 1. Tính năng kỹ thuật của động cơ MTU 16V4000M90 [2]:

Thông số Đơn vị Giá trịCôngsuấtđịnhmức kW 2720Tốcđộđịnhmức v/p 2100Sốxylanh - 16Tỉsốnén - 15,5Đườngkínhxylanh mm 165Hànhtrìnhpiston mm 190Ápsuấtkhínạptrướcxylanh bar 3,6Suấttiêuhaonhiênliệu g/kWh 209Gócmởsớmcủaxupápnạp độ 42,6Gócđóngmuộncủaxupápnạp độ 66,6Gócmởsớmcủaxupápthải độ 57,6Gócđóngmuộncủaxupápthải độ 30,4

CôngcụđượclựachọnsửdụngđểtiếnhànhmôphỏngtínhtoáncácthôngsốtínhnăngkỹthuậtvàhàmlượngphátthảicủađộngcơlàphầnmềmDiesel-RK.Nhiênliệusửdụngchođộngcơlàhỗnhợpdieselđangđượcsửdụngtrên thị trường (có chứa 0,05%S) vớiHydro.Đểkhôngphảithayđổilớntrongkếtcấucủađộngcơvàđảmbảoantoàn,hàmlượnghydrothaythếchodiesellầnlượtlà:5%(H5)và10%(H10)theotỷlệthểtích;kýhiệuHxcónghĩa

x là% diesel được hydro thay thế trong hỗnhợpdiesel/hydrotheothểtích.Hỗnhợpdiesel/hydrođượcxácđịnhcảvềtỷlệvàlượngcấpchomộtxylanhtrongmộtchutrìnhcôngtáccủađộngcơđểđảmbảotổngnhiệtlượngtỏarakhiđốtcháyhoàntoànhỗnhợpcấpvàoxylanhbằngnhiệtlượngtỏarakhiđốtcháyhoàntoànlượngdieselcủađộngcơnguyênthủy.Cáctínhchấtlý-hóacủanhiênliệudieselvàhydrođượcthểhiệntrongBảng2.

để sửdụnghydronhưmộtnguồnnhiên liệucho động cơ. Hydro có các ưu điểm khi sửdụng làm nhiên liệu cho động cơ đốt trong:Nhiệttrịcao,sảnphẩmcháysạch,tốcđộcháynhanh,cóthểcháyvớihỗnhợprấtloãnghoặcđậm đặc, có thể kết hợp với các nhiên liệukhác…Tuynhiên,hydrocũng tồn tạimột sốnhượcđiểm:Nhiệt trị tính theo thể tích thấpnênphảitíchtrữdướiápsuấtcao,dễcháynổnêngâynguyhiểm trongquá trình sửdụng,vận chuyển và tích trữ, khó kiểm soát quátrình cháy,...Do đó, việc nghiên cứu để sửdụnghydrolàmnhiênliệuchođộngcơlàcầnthiết nhằm đáp ứng nhu cầu về nguồn năng

lượngsạchvàbảovệmôitrường.

2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH

ĐốitượngnghiêncứulàđộngcơMTU16V4000M90lắptrêntàuthủy,đâylàđộngcơdiesel 4kỳ, 16xy lanhbố trí kiểu chữV, hệthống nhiên liệu kiểu common rail, hệ thốnglàmmátbằngchất lỏng.Độngcơcó tăngápbằng hai bộ tua bin khí thải, có làmmát khínạp.Thôngsốtínhnăngkỹthuậtcủađộngcơđượcthểhiệntrongbảng1.

44ISSN 2615 - 9910



Bảng 2. Tính chất lý-hóa của nhiên liệu [3, 4]:Đại lượng Đơn vị Diesel HydroTỷtrọng(20°C,1atm) kg/m3 839 0,08375ChỉsốCetane 49 -Nhiệttrịthấp MJ/kg 42,5 120,2Carbon % 86,93 -Hydro % 12,96 100Oxy % 0,07 -Lưuhuỳnh % 0,04 -

ĐểđảmbảocungcấphỗnhợpnhiênliệuvàođộngcơtheođúngyêucầuvềlượngdieselthaythếvànănglượngkhôngđổithìcáchỗnhợpđượctínhtoánnhưtrongBảng3.

Bảng 3. Tỷ lệ và liều lượng hỗn hợp nhiên liệu cấp vào xy lanh:

SửdụngcácdữliệutrongcácBảng1,Bảng2vàBảng3làmcácsốliệuđầuvàochophầnmềmDiesel-RK.Tiếnhànhtính toánmôphỏngchođộngcơởchếđộđịnhmứcvớinhiên liệudiesel,sosánhkếtquảmôphỏngvớisốliệutrongBảng1.Saukhihiệuchỉnhmôhình,kếtquảthuđượcnhưBảng4.

Bảng 4. Tính năng kỹ thuật của động cơ MTU 16V4000M90:

Kếtquảtínhtoánchothấy,môhìnhmôphỏngchokếtquảphùhợpvớisốliệucôngbốcủanhàsảnxuất,nhưvậymôhìnhnàyđảmbảođộchínhxác.

45ISSN 2615 - 9910



3. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN

Khitiếnhànhtínhtoánmôphỏngtínhnăng kỹ thuật của động cơ với các hỗn hợpnhiênliệukhácnhau(diesel,H5vàH10),cácthông số điều chỉnh của động cơ được giữnguyên.Tốcđộtỏanhiệttrongxylanh(HRR)khi sửdụngcáchỗnhợpnhiên liệuđược thểhiệnnhưtrênHình1.

Hình 1. Tốc độ tỏa nhiệt trong xy lanh

Kết quả trênHình 1 cho thấy rằng, ởgiaiđoạnđầucủaquátrìnhcháy(trước360độ)thìtốcđộtỏanhiệtcủadieselnhanhhơn,ởgiaiđoạncháychính(từ360-375độ)thìtốcđộtỏanhiệtcủahỗnhợpH10nhanhnhất,cònởgiaiđoạncháyrớt(sau375độ),tốcđộtỏanhiệtxấpxỉnhưnhau.KếtquảnàylàdodieselcóchỉsốCetanelà48trongkhichỉsốCetanecủahydrolà0,dovậy,nhiên liệudieseldễ tựbốccháyhơn so với hỗn hợp diesel/hydro ở giai đoạnđầu.Ởgiaiđoạncháychính,dotốcđộcháyvàlan truyềnngọn lửacủahydrocaohơnnhiềusovớidiesel[1,5]nêntốcđộtỏanhiệtcủahỗnhợpdiesel/hydrotăngcao,tỷlệthaythếhydrocàngcaothìtốcđộtỏanhiệtcànglớn.Ởgiaiđoạncuối,dohầuhếtlượnghydrođãcháyhếtnênphầndieselcònlạicótốcđộtỏanhiệtcơbảnnhưnhau.

TínhnăngkinhtếvàkỹthuậtcủađộngcơkhisửdụngcáchỗnhợpnhiênliệukhácnhauđượcthểhiệnnhưtrongBảng5.SựthayđổitươngđốicủacácđạilượngkhisửdụnghỗnhợpH5vàH10sovớikhidùngdieselcũngđượcthểhiệntrongBảng5.

Bảng 5. Tính năng kinh tế, kỹ thuật của động cơ MTU 16V4000M90:

Kết quả trong Bảng 5 cho thấy, khinhiênliệudieselđượcbổsunghydrothìcôngsuấtđộngcơtăng,mứcđộtăngtỷlệvớimứcđộthaythế;đồngthờisuấttiêuhaonhiênliệucóíchgiảmdần.Điềunàylàdohydrocótốcđộcháynhanh[1,5]nênhầuhếtnhiệt lượngcủanó tỏa raởgầnđiểmchết trên, làm tănghiệuquảsinhcôngcóích.Nhưvậy,khibổsung

hydro vào nhiên liệu diesel thì không nhữngcông suất động cơ được tăng cườngmà còngiảmđượcmứctiêuthụnhiênliệu.

Về tính năng phát thải, khi sử dụngnhiên liệu khác nhau thì hàm lượng các chấttrong khí thải cũng thay đổi, được thể hiệntrongBảng6.

46ISSN 2615 - 9910



SốliệutínhtoántrongBảng6chothấy,khithaythếmộtphầnhydrovàodieselthìcảithiệnđượcmứcđộphátthảicácchấtđộchại,trongđócácchấtCO2,NOxvàSO2đượccảithiệnđángkể,mứcđộsuygiảmtỷlệvớimứcđộthaythếcủahydro;trongkhiđộkhóivàchấtthảidạnghạtthayđổikhôngtheoquyluật,điềunàylàdochúngchủyếuđượctạoraởgiaiđoạncháyrớt,ởgiaiđoạnnàyảnhhưởngcủahydrolàkhôngrõràng.Nhưvậy,khibổsunghydrovàodieselthìlàmgiảmđángkểlượngphátthảiCO2,NOxvàSO2, trongkhi độkhói và chấtthảidạnghạtthayđổikhôngnhiều.

4. KẾT LUẬN

Hydrođượccoilàgiảipháptiềmnăngcho bài toán năng lượng trong tương lai, nócóthểsửdụngchođộngcơdieselđểcảithiệntính năng kỹ thuật và phát thải. Hydro thúcđẩyquátrìnhcháycủadieselđểnângcaohiệuquảsửdụngnhiệt.Khisửdụnghỗnhợpnhiênliệudiesel/hydro,tínhnăngkinhtếvàkỹthuậtcủađộngcơđượccải thiện, côngsuất có íchtănglầnlượtlà0,57%(đốivớihỗnhợpH5)và1,54%(đốivớihỗnhợpH10),đồngthờisuấttiêuhaonhiênliệugiảmđángkểtươngứnglà2,96%và6,45%.

Hàm lượng phát thải các chất gây ônhiễm môi trường cũng được cải thiện theo

chiềuhướngtíchcựckhidùnghỗnhợpdiesel/hydrochođộngcơ,hàmlượngcácchấtCO2,NOxvàSO2giảmlầnlượtlà:4,73%,17,38%và4,66%(đốivớihỗnhợpH5);9,99%,30,63%và 9,98% (đối với hỗn hợp H10), trong khiđộkhóivàchất thảidạnghạt thayđổikhôngnhiều.



[1]. S. Verhelst, T. Wallner. Hydrogen-fueledinternal combustion engines. Progress inEnergy and Combustion Science 35 (2009)490–527.

[2]. TechnicalPublication,DieselEngine,12/16V4000,WorkshopManual,M020102/03E.

[3]. R.D.McCarty,J.Hord,H.M.Roder.Selectedproperties of hydrogen. National Bureau ofstandardmonograph,1981.

[4]. Thi Luong Dinh, Vu Nguyen Hoang.Determination ofC/H/O fractions and lowerheating values for diesel-biodiesel blendsderived from Vietnam. International Journalof Renewable Energy and EnvironmentalEngineering. ISSN 2348-0157, Vol. 02, No.03,July2014.

[5]. Chung K. Law. Combustion physics.CambridgeUniversityPress,2006.

Bảng 6. Tính năng phát thải của động cơ MTU 16V4000M90:

47ISSN 2615 - 9910



TÍNH TOÁN ĐỘ BỀN TẤM VỎ TÀU COMPOSITE NHIỀU LỚP BẰNG PHƯƠNG PHÁP GIẢI TÍCH

CALCULATETHESTRENGTHOFSHIPHULLMANUFACTUREDFROMMULTI-LAYEREDCOMPOSITEMATERIALSBYANALYTICMETHOD

TS.Phạm Thanh Nhựt TrườngĐạihọcNhaTrang

TÓM TẮT

Hiện nay, hầu hết các bộ phận kết cấu trong tàu composite ở Việt Nam đều được chế tạo bằng vật liệu composite nhiều lớp từ hai thành phần chính là nhựa polyester không no và sợi thủy tinh E. Quy cách kết cấu thân tàu composite được tính chọn theo các yêu cầu của quy phạm nên thường có xu hướng dư bền, gây ảnh hưởng không tốt đến tính năng và giá thành sản phẩm. Để giải quyết bài toán thiết kế hợp lý kết cấu thân tàu, cần quan tâm đến việc tính toán độ bền kết cấu tấm vỏ tàu bằng vật liệu composite. Bài báo này trình bày kết quả tính toán độ bền tấm đáy của tàu vỏ composite dạng mô hình tấm phẳng bằng phương pháp giải tích.

Từ khóa: Composite; Nhựa polyester; Sợi thủy tinh; Tấm nhiều lớp; Tấm phẳng.

ABSTRACT

Most of composite ship structure in Vietnam are made of multi-layered composite materials with two main components: unsaturated polyester resin and E glass fiber. The composite hull structure has also calculated based on classification society rules. Therefore, they are tendency to have excess durability and negatively affecting product features and cost. To solve the problem of reasonable design of the hull structure, it is necessary to the calculation of the strength of the composite ship hull structure. This paper presents the results of calculating the strength of bottom plate of composite ships in a flat plate type by analytical method.

Keywords: Composite; Polyester resin; Glass fiber; Multi-layered; Plate.


Vậtliệucompositelàmộthỗnhợpgồmítnhấthaiphahayhaithànhphầnvậtliệu.Sựkếthợpnàynhằmhạnchếnhượcđiểmcủavậtliệunàybằngưuđiểmcủavậtliệukia,tạonênsảnphẩmcócơtínhkháchẳncácvậtliệubanđầu[1].Vềphươngdiệnhóahọc,compositecóítnhấthaiphađượcgiớihạnbởicácmặtphân

cáchriêngbiệt.Thànhphầnliêntụctồntạivớikhốilượnglớnhơntrongcompositeđượcgọilànền.Thànhphầnthứhaiđượcgọilàcốt,cótácdụnglàmtăngcơtínhchovậtliệunền.

Dạngphổbiếnnhấtmàcompositecốtsợiđượcsửdụngtrongcáckếtcấuứngdụnggọilàtấmnhiềulớp(laminate).Vậtliệucompositeứngdụngđểchếtạocácloạitàuthuyền,ởViệt

48ISSN 2615 - 9910



Namhiệnnaychủyếulàsợi thủytinhE,kếthợp với nhựa polyester không no. Tùy theokích thước của tàu mà số lớp sợi gia cườngtrongtấmcompoitevỏtàulàkhácnhau,cóthểcótừ10lớpđến40lớp.

Trênthếgiới,vậtliệucompositenhiềulớpđượcnhiềunhàkhoahọcquantâm.StephenW.TsaivàVictorD.Azzi[2]đãphântíchđặctínhcơhọccủavậtliệudịhướngnhiềulớpchịutácdụngvàtừcáctươngtáccơvànhiệtgâyra.ZhengMingHuangvàcộngsự[3]đãdựđoánđộbềncủacủa tấmcompositenhiều lớpdựatrênđặc tínhcủacácvật liệu thànhphần.AliHasanMahmoodvàcộngsự[4]đãnghiêncứucảithiệnđộbềnliênkếtcủavậtliệucompositenhiềulớpbằngcáchtốiưuhóathànhphầnvảisợigiacường.

Trong nước, bài toán ứng xử cơ họccủavậtliệucompositetheophươngphápgiảitíchđãđượcmộtsốnhàkhoahọctrongnướcnghiêncứurấtsớmvàxuấtbảnthànhtàiliệucógiátrịthamkhảochođếnngàynay,trongđónổibậtlàtàiliệucủaGS,TS.TrầnÍchThịnh[1]và PGS,TS. Trần Công Nghị [5]. GS,TSKH.Nguyễn Đình Đức cũng là một trong nhữngnhàkhoahọcđầungành củaViệtNam tronglĩnhvựccơhọcvàvậtliệucompositevớihàngtrămcôngbốkhoahọctrongnướcvàquốctếvềlĩnhvựcnày.

Hầu hết các nghiên cứu trong vàngoàinướcđềutậptrungvàocácloạivậtliệucomposite tiên tiến, siêu nhẹ, siêu bền, thânthiện môi trường,… còn vật liệu compositenhiềulớptừnhựapolyestervàsợithủytinhsửdụngphổbiếntronglĩnhvựcđóngtàuởViệtNam ít được chú trọng.Về phương diện sứcbền,chođếnnaychưacómộtlờigiảinàochínhxácnhằmphụcvụchocôngtácthiếtkế,chếtạotàumàkếtcấuvỏtàuchủyếuđượctínhtheoyêucầuquyphạm[6].Vìthế,bàitoántínhsức

bềncụcbộtấmđáytàuvỏcompositelàhếtsứcquantrọngvàcầnthiết.

2. VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Vật liệu nghiên cứu

Kết cấu đáy tàu được tạo thành bởicáclớpcốtsợithủytinhgồm06lớpMatloại450g/m2 (M450) và 06 lớp vải loại 800g/m2(WR800) xếp chồng lên nhau theo cấu trúc:[M450/M450/WR800/WR800/M450/WR800/WR800/M450/WR800/WR800/M450/M450].ChiềudàymỗilớpM450vàWR800là1mm.Tấmđáytàuxétchịutrạngtháiứngsuấtphẳngnênchỉcầnthửnghiệmđểxácđịnhbốnhằngsố: E11, E22, v12 vàG12.Kết quả thử nghiệmtrênmáykéonénvạnnăngHTE–H50S, tạiPhòngThínghiệm,ViệnNghiêncứuChế tạoTàuthủy,TrườngĐạihọcNhaTrang,đượcthểhiệnởbảng1.

Bảng 1. Kết quả thử nghiệm mẫu:

TT Thông số Vật liệuWR Mat

1 E11 (MPa) 14528 6078

2 E22 (MPa) 3281 6078

3 G12 (MPa) 1912 2703

4 v12 0,148 0,129

2.2. Phương pháp nghiên cứu

-Môhìnhhóatảitrọngtácdụng:gồmáplựcnướcvàáplựchànghoá[5].

bLwh

TP s

.2−

+= γ = 17,967(KN/m2) (1)

49ISSN 2615 - 9910



Trongđó:γ-Trọnglượngriêngcủanước(tấn/m3);T–Mớnnướctàutrênnướctĩnh(m);W–Trọnglượnghànghóa(tấn);L,b–Chiềudàivàchiềurộngphầndiệntíchđặthànghoá(m).-Môhìnhhóakếtcấu:+Kíchthướccủatấmđáytàutínhtoán:400x525x12(mm).Dogângiacườngliênkếtcứngvới tấmđáy tàuvàcóđộcứngvững lớnnêntấmđượcxemnhưngàmởbốncạnh;+MỗilớpcốtWRcóchiềudàytWRđượcchiathànhhailớpcốtsợiđồngphươnglà:t1=t2 = tWR/2=0,0005(m);+Góctạobởiphươngsợiđồngphươngtrongtừnglớpvớiphươngcơbảnlầnlượtlàθ=00,θ=900vàkýhiệuchomỗilớplàU0,U90. Như vậy, cấu trúc lớp của tấm có thểviếtlạidướidạng:[M450/M450/U0/U90/U0/U90M450/U0/U90/U0/U90/M450/U0/U90/U0/U90/M450/M450].

-Phươngphápgiải:Phươngtrìnhcơbảncủatấm:

(2)

Trongđó:Nx,Ny,Nxylàcáclựcmàng; Mx, My là cácmomenuốn;Mxylàcácmomenxoắn;ε-Matrậnbiếndạngmàngcủatấm;k-Matrậnđộcongcủatấm; A - Ma trận độcứngmàng;D-Matrậnđộcứnguốn;B-Matrậntươngtácmàng-uốn/xoắn.

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN3.1. Kết quả nghiên cứu

Kếtquảtínhbiếndạngvàứngsuấtxuấthiệntrêntừnglớpcủatấmtínhtoánđượcthểhiệntrênbảng2.

Bảng 2. Giá trị biến dạng, ứng suất xuất hiện trên từng lớp của tấm:

50ISSN 2615 - 9910



3.2. Thảo luận

-Biếndạngvàứngsuấtsinhratạihailớpbềmặtcủa tấmlớnhơncác lớpkhác.Trongđó,ứng suất lớnnhất của cốtMat là tại lớpMatcuốicùngvới:

- Trong các lớpWR, ứng suất lớn nhất theophương1tạilớpU90(lớp16)vàtheophương2tạilớpU0(lớp3)với:

4. KẾT LUẬN

- Việc xây dựngmô hình tính và lựachọn phương pháp giải tích để giải bài toánđảmbảophùhợpvớivậtliệuvàkếtcấuđáytàuthựctếđangxét.Tuynhiên,độchínhxáccủabàitoánhiệnchưađượckiểmtrabằngsốliệuthựctếvàkếtquảtínhtoánbằngcácphươngphápkhác.

- Ứng suất và biến dạng của tấmcompositenhiềulớpđượctínhtoánriêngbiệt

chotừnglớpvậtliệuthànhphần.



[1].TrầnÍchThịnh(1994);Vật liệu compozit:Cơhọcvàtínhtoánkếtcấu,NXB.Giáodục.

[2]. StephenW. Tsai and Victor D.Azzi (2012),Strength of laminated composite materials,AIAAJournal,pp.296-301.

[3]. Zheng Ming Huang, Li Min Xin (2015),StrengthPredictionofLaminatedCompositesuponIndependentConstituentProperties,pp.153-156.

[4]. Ali Hasan Mahmood, R.H. Gong, I. Porat(2012), Improving the bonding strength oflaminated composites by optimizing fabriccomposition,PolymerComposites,pp.1792-1797.

[5].TrầnCôngNghị(2004);Độ bền kết cấu vật liệu Composite, NXB.Đại họcQuốc giaTP.HồChíMinh.

[6].QCVN56:2013/BGTVT(2013);Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về phân cấp và đóng tàu làm bằng chất dẻo cốt sợi thủy tinh,BộGiaothôngVậntải.

51ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG SỐ BIẾN DẠNG CỦA CÁNH NGẦM TÀU CAO TỐC VÀ ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN DẠNG TỚI LỰC NÂNG

CỦA CÁNH

DEFORMATIONOFUNDERWATERWINGANDITSIMPACTIONONLIFTFORCE–ANUMERICALSIMULATIONSTUDY

Phạm Văn SángViệnCơkhíĐộnglực,TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

TÓM TẮT

Bài báo trình bày nghiên cứu tính toán mô phỏng tương tác giữa dòng chảy và cánh ngầm tại các vận tốc làm việc khác nhau. Bài toán tương tác rắn - lỏng hai chiều giữa cánh ngầm và dòng chảy có mặt thoáng qua cánh ngầm được mô phỏng. Giá trị và sự biến đổi theo thời gian của lực cản, lực nâng tác dụng lên cánh ngầm, biến dạng của cánh ngầm và ảnh hưởng của biến dạng tới lực tương tác tính toán, mô phỏng tại các vận tốc tàu khác nhau. Kết quả cho thấy sự phụ thuộc của lực cản, lực nâng, biến dạng cánh ngầm vào vận tốc tàu và độ sâu của cánh so với mặt thoáng. Từ khóa: Mô phỏng số động lực học dòng chảy; Cánh ngầm; Lực nâng; Lực cản cánh.

ABSTRACT

This work presents a study of the deformation of the underwater wing under the acting of fluid flow force and the effect of wing deformation on the lift force of the wing. The interaction between the underwater wing and two-phase flow at different flow velocities is simulated accurately using an appropriate numerical solver. From the simulation results, we obtain the variation of drag and lift forces, the deformation of the underwater wing, and the impact of wing deformation on the interaction force at various operation speeds. The obtained results are analyzed to examine the mutual dependence of lift force, drag force, and wing deformation on the fluid velocity and the depth of the wing.

Keywords: CFD; Underwater wing; Lift/drag force.


Ở các vùng biển Việt Nam hiện nay,cácloạitàucaotốcđượcđưavàokhaitháckhárộngrãi,trongđócóloạitàuhaithâncaotốc.Loại tàunày cóưuđiểmnổi bật với sức cảnthântàunhỏ,độổnđịnhcao,giảmlắc,không

giantrênboongchínhrộnggiúptănghiệusuấtsửdụngvàgiảmchiphíkhaithác.Bêncạnhđó,tàuđượcchếtạobằngvậtliệuhợpkimnhôm,sợitổnghợpgiúpthântàunhẹhơn,từđótăngtínhcơđộngcủatàu.

Trongcácloạitàucaotốc,tàucánh

52ISSN 2615 - 9910



ngầm là loại có tỷ số lực nâng trên lực cảncao.SauthếkỷXX,tàucánhngầmđượcthiếtkế, chế tạo và đưavàokhai thác phụcvụdulịchmộtcáchrộngrãi.Ngàynay,cácloạitàucaotốccánhngầmdầnbịthaythếbởicáctàuhai thânvớinhiềuưuđiểm,thuhútkháchdulịchtrảinghiệm,giảmchiphívậnhànhvàbảodưỡng,đặcbiệtlàđốivớitàucỡlớn.

Trongquátrìnhphát triểncủaloại tàuhaithân,việctrangbịthêmcánhngầmchocáctàuđangkhaithácvàđóngmớilàvấnđềmàcácnhàthiếtkế,chủtàuđặcbiệtquantâm.Bởicánhngầmgiúptăngđángkểvậntốc,làmêmchuyểnđộngcủatàutừđótănghiệusuấttrongquátrìnhkhaithác.

Ứngvớimỗicontàuhaithânđangkhaitháchoặcđóngmới,đềucómộtvậntốckhaithácnhấtđịnhtrongtrườnghợptàutoàntảivàcũnglàyếutốcómốiquanhệvớilựccảnvàchiềuchìm.Đócũnglànhữngvấnđềmàcácnhàthiếtkếđặcbiệtquantâmtrongquátrìnhcáchtân,pháttriểndòngtàuhaithâncaotốc.

Đốivớicácchủtàu,yêucầuđưarachủyếu là làmthếnàođể tăngvận tốckhai thác,giảmthờigianhànhtrình,tiếtkiệmchiphívậnhành.Từnhữngyêucầucủachủtàu,bàitoánđặtrachocácnhàthiếtkếlàtìmragiảipháptốiưu,vừagiảiquyếtđượcvấnđềchủtàuđưara,vừa tiếtkiệmphícải tiếnvàchế tạo.Mộttrong những giải pháp hiệu quả là lắp thêmcánhngầmđể tăng lựcnânggiúpgiảmchiềuchìm,từđógiảmsứccảnchotàu.

Hình 1. Tàu hai thân Catamaran lắp thêm cánh ngầm

Áp dụng thiết kế cánh ngầm chomộtcon tàuđangđượckhai thác là tàukháchhaithâncaotốcCATAMARAN2975vớivậntốckhai thác 30 hl/h, như hiển thị trong hình 1.Yêucầucủabàitoáncầngiảiquyếtlàthiếtkếcánhngầmđểtăngvậntốckhaitháccủatàulên34hl/h. Từyêucầutrên,sauquátrìnhthiếtkếcánh,cầnthựchiệntínhtoánđểkhảosáttươngtácvàđộổnđịnhcủacánhngầm,lựccản,lựcnângvàứngsuấttậptrung,biếndạngcủacánhtại các vận tốc khác nhau. Không ngoài cácmụctiêutrên,nghiêncứunàyđượctriểnkhainhằmứngdụngphầnmềmmôphỏng sốvàotínhtoánbiếndạngvàảnhhưởngcủacánhtớicácthôngsốvậnhànhcủatàu.

2. MÔ HÌNH MÔ PHỎNG SỐ

2.1. Mô hình cánh ngầm ứng dụng cho tàu hai thân

CánhngầmthiếtkếcóbiêndạngcánhNaca4412đượcdùngphổbiếntrongthựctế.Hình 2, minh họa vị trí tương đối của cánhtrong quá trình vận hành của tàu. Khi cánhngầm nghiêngmột góc α so với phương củadòngchảy,trêncánhsẽxuấthiệnhợplựcthủyđộngFđặttạimộtđiểmgọilàtâmáplựccủacánhngầm.

53ISSN 2615 - 9910



Hình 2. Bố trí cánh ngầm trong chuyển động của tàu

LựcFbaogồmcácthànhphầnlựcnhư:LựcnângFL,lựccảnFD.Hailựcnàycóphươnglầnlượtvuônggócvàsongsongvớiphươngdichuyểncủatàu.Lựcnângdocánhtạonênxácđịnhtheocôngthức:

2

2zvZ C Sρ

=

Trongđó:Czlàhệsốnâng;ρlàmậtđộnước(kg/m3);vlàvậntốccủadòngchảyhayvận tốc tàu,m/s;S làdiện tíchmặtdưới củacánh. Cánhngầmthiếtkếcógócđặtcánh4độ,vớigócđặtcánhnày,lựcnânglýthuyếtcủacánhtínhvớicácvậntốcdichuyểnkhácnhaucủatàuđượctậphợptrongBảng1.Cácsốliệu

nàysẽđượcdùngđểsosánhvớikếtquảmôphỏngsố. Bảng 1. Tính lực nâng cánh theo công thức lý thuyết tại các vận tốc khác nhau của tàu:

STT S (m3) v (m/s) Re CL FL (kN)

1 1.74 13.89 68033 0.635 109.252 1.74 14.4 70552 0.635 117.423 1.74 14.92 73072 0.635 126.054 1.74 15.43 75592 0.635 134.825 1.74 15.95 78112 0.635 144.066 1.74 16.46 80631 0.635 153.427 1.74 16.98 83151 0.635 163.268 1.74 17.49 85671 0.635 173.22

2.2. Miền không gian tính toán

Để đảm bảo độ chính xác của môphỏng,kíchthướcvùngkhônggianbaoquanhcánhcầnđảmbảođiềukiệnđủ lớnđểkhôngảnh hưởng tới kết quả tính toán.Từ yêu cầutrên, tácgiả lựachọnkích thướcmiềnkhônggiantínhtoánmôphỏngnhưtrongHình3.

Hình 3. Kích thước miền không gian bao quanh cánh xác định theo chiều dài dây cung profile cánh (Lm).

54ISSN 2615 - 9910



Chiềudàidâycungtrungbìnhcủacánhđượcchọnbằng1m.Thôngsốkíchthướcmiềnkhônggiantươngứnglà16x11x7mlầnlượtlà chiều dài, chiều rộng, và chiều sâu vùngkhônggianmôphỏng.

2.3. Mô hình vật lý dùng trong bài toán mô phỏng

Nhằm khảo sát tương tác giữa cánhngầmvớidòngchảy,trongđócósựbiếndạngcủa cánhdưới tácdụngcủa lựcmặtdodòngchảy tác dụng lên cánh di chuyển. Tác giảchọnmôhìnhmôhình rốiRANS(Reynolds-AveragedNavier-Stokes (RANS),TurbulenceModels đểmô tả dòng chảy rối quanh cánhngầmvàmôhình biến dạng vật liệu đàn hồituyến tính cho cánh ngầmdưới tác dụng củadòng chảy.Trongquá trìnhmôphỏng áp, doápsuất trongdòngchảyvàlựcnhớttácdụnglênbềmặtcánhđượcsửdụngđểtínhtoánbiếndạngcủacánhngầm.Thayđổihìnhdạngcủacánh sau đó được cập nhật vào bộ giải dòngchảy để tính toán sự đáp ứng của dòng chảyvớibiếndạngcủacánhtheothờigian.PhươngtrìnhchomôhìnhrốiRANSđượcchonhưsau:

Trongđó:ρlàkhốilượngriêngcủachấtlỏng;v làvậntốctrungbình; p làápsuấttrungbình,Itenxơdanhtính;T làtenxơứngsuấtnhớt;fblàkếtquảcủalựckhối(nhưtrọnglựcvàlựclytâm); E làtổngnănglượngtrungbìnhtrênmộtđơnvịkhốilượng;q làthônglượngnhiệt.

Để khép kín hệ phương trình chuyểnđộng dòng chảy và biến dạng cánh, cần ápdụngcácđiềukiệnbiênphùhợp.Cácbiêncủamiềnkhônggiantínhtoánđượcminhhọatrênhình3.Miềnkhônggianhìnhhộpchữnhậtbaogồmcó 6mặt,mỗimặt sẽ có điều kiện biêngiốngnhauhoặckhácnhautùythuộcvàocácđiềukiệnvậtlýthựctế.Vớibàitoánmôphỏngcánhngầm,điềukiệnbiênđượclựachọnnhưsau:i)MặtbiênInletcủamiềnkhônggianphíatrướccánhđặtđiềukiệnbiênvậntốcđầuvào(Velocity Inlet); ii)MặtbiênOutlet củamiềnkhônggianphíasaucánhđặtđiềukiệnbiênápsuấtđầura(PressureOutlet);iii)Cácmặtcònlạicủamiềnkhônggian:Điềukiệndòngtựdo(Freeflow).

PhươngtrìnhđộnglượngdòngchảyvàbiếndạngcủacánhngầmđượcgiảisốsửdụngphầnmềmchuyêndụngStarCCM+phiênbản20201.

Hình 4. Lưới tính toán cho cánh ngầm và khu vực lưới gần bề mặt cánh và mặt thoáng

55ISSN 2615 - 9910



2.4. Chia lưới miền chất lỏng và chất rắn

Chia lưới làmộtquá trìnhquan trọngtrong quá trình mô phỏng, số lượng và chấtlượnglướiảnhhưởngtrựctiếptớithờigianmôphỏngcũngnhưđộchínhxáccủakếtquảtínhtoán.Vớithôngsốcủamáytính:ChipIntel(R)Core™[email protected],RAM4.00GB,tácgiảsửdụngcôngcụchialướitựđộng(AutomaticMesh) với các thiết lập như sau:Kíchthướclướicơbản100mmvùngchấtlỏngxacánhngầm,xamặtthoáng;Kíchthướclướinhỏnhất10mmtạikhuvựcxungquanhbềmặtcánhvàtạikhuvựcmặtthoáng.Lướitínhtoánnhậnđượcsauquátrìnhsinhlướigồm370.000phầntửlưới.

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Trường vận tốc, áp suất và biến dạng của cánh Tương tác giữa cánh ngầm và dòngchảyhaiphađượckhảosáttạicácdảivậntốckhaitháckhácnhaucủatàu.Trườngápsuấttácdụnglêncánhngầmđượcthểhiệntronghình5.Cóthểthấy,ápsuấtcaonhấtxảyraởphầnmũicánhngầm,phầnnàytươngtácvuônggócvớidòngchảytrongquátrìnhdichuyểncủatàu,dovậy,độnglượngdòngchảyđượcchuyểnthànhápsuấttrênbềmặtcánh.Dobiêndạngprofilecủacánh,trêncánhxuấthiệnvùngápsuấtâmlớn,chiếmphầnlớndiệntíchlưngcánh,chínhthành phần áp suất âm này tạo lực nâng chocánhngầm.

Hình 5. Phân bố áp suất động hình chiếu cạnh

Quátrìnhdichuyểndướimặtthoángcủa

cánhngầmtạoracùngsóng trênmặt thoáng,

đồngthờichấtlỏngcũngbaotrùmlênphầngốc

cánhtrênmặtthoángdoquátrìnhtăngápsuất

tạivùngchấtlỏngtươngtácgiữagốccánhvà

dòngchảy,nhưđượcthểhiệntrongHình6.

Dưới tácdụngcủaáp lựcvà lựcnhớt

của dòng chảy, cánh ngầm sẽ bị biến dạng.

Ứngsuấtphátsinhtrongcánhlàmộtthôngsố

quantrọngđểđánhgiáđộbềncủacánh.Hình

7,thểhiệnphânbốứngsuấtvàbiếndạngcủa

cánhdướitácdụngcủalựcdodòngchảygây

ra.Nhưvậy,cóthểthấy,ứngsuấtlớnnhấtxuất

hiệnởvùnggiữalưngprofilesátgốccánh,với

giátrị8.2e6pas,điềunàyphùhợpvớitrạngthái

chịulựcuốncủacánh.Chuyểnvịlớnnhất,do

đó,xảyraởđầumútcánhvớigiátrị1.45mm.

Hình 6. Phân bố mặt thoáng hình chiếu cạnh

56ISSN 2615 - 9910



Hình 7. Phân bố ứng suất và biến dạng của cánh ngầm

Nhằmkhảosáttươngtáccủacánhvớidòngchảytạicácvậntốclàmviệckhácnhaucủatàu,chươngtrìnhmôphỏngđượcthựchiệncho8vậntốckhácnhaucủatàu.Kếtquảvềlựccản,lựcnâng,ứngsuấtlớnnhấtvàbiếndạnglớnnhấtđượchiểnthịtrongbảng2.Nhưvậy,biếndạngvàứngsuấtcủacánhtỉlệthuậnvớivậntốctàu.Ởvậntốctàu34Knot,biếndạngđạtgiátrịlớnnhấtbằng1.99mm,ởbiếndạngnày,biêndạngvậnvốcquanhcánhđãcóthểbịthayđổinhưngchưađủlớnđểtạonênhiệntượngrunglắcđầucánh.

Bảng 2. Kết quả mô phỏng số đạt được tại các vận tốc khác nhau:

57ISSN 2615 - 9910



3.2. So sánh lực nâng giữa kết quả mô phỏng với tính toán lý thuyết

Nhằmđánhkếtquảtínhtoánmôphỏng,lựcnângtácdụnglêncánhtạicácvậntốckhácnhauđượcbiểuthịsosánhvớigiátrịtínhtoánbằng các công thức lý thuyết như trong hình8.Tathấy,giátrị lựcnângtínhtoánbằngmôphỏngcaohơngiátrịtínhtoánbằnglýthuyếtkhoảng20%,sựkhácbiệtnàylàdovaitròcủamặtthoángđãđượctínhtớitrongmôhìnhmôphỏng, trong khi ảnh hưởng củamặt thoáng,chiềusâucủacánhsovớimặtthoángđãkhôngđượctínhtớitrongcôngthứclýthuyết.

Hình 8. So sánh lực nâng tính toán lý thuyết

và mô phỏng

4. KẾT LUẬN

Từkếtquảmôphỏng,tanhậnthấy,cácthành phần như lực nâng, lực cản, ứng suất,biếndạngtăngđồngbiếntheovậntốc;giátrịlực nâng tại các trường hợp vận tốc lớn hơnkếtquảtínhtoánlýthuyết;giátrịlựccảnnhỏkhông ảnh hưởng nhiều tới lực cản của thântàu; giá trị ứng suất vàbiêndạng tại vận tốckhaitháclớnnhấtcủatàunằmtronggiớihạnchophépcủavậtliệuchếtạocánh.Cáckếtquảmô phỏng nhận được có thể dùng trong tínhtoánthiếtkếcácloạitàucánhngầmthựctế.



[1].“Application of Fluidized Power Coating for Propellers",PhanAnhTuấn,PhạmThịThanhHương,LectureNotesinCivilEngineering,https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-981-15-0802-8_54.

[2]. “Estimation Resistance of an Explorer Submarine", Tuan Phan Anh, Quang VuThanh,HeNgoVan,QuangLe,HuongPhamThiThanh,JournalofMechanicalEngineeringResearch and Developments, https://jmerd.net/01-2020-264-271.

[3]. Research and Development a RemotelyOperated Underwater Vehicle, Tuan PhanAnh, Quang Le, Huong Pham Thi Thanh,Cong Do Thanh, Iternational Journal ofMechanical and Production EngineeringResearchandDevelopment,2020,http://www.tjprc.org/publishpapers/2-67-1605858245-24IJMPERDOCT20202411.pdf

[4]. Hydrodynamic and Dynamic Analysis toDetermine the Longitudinal HydrodynamicCoefficients of an Autonomous UnderwaterVehicle, Le Quang, Phan Anh Tuan, PhamThi Thanh Huong, Journal of Science andTechnology,TecnicalUniversities. http://jst.hust.edu.vn/NewsModule/OldJournals.aspx

[5]. Development of a Safety Drinking WaterDisinfection System for Removed Areas inVietnamPoweredbyWindEnergy,AnhTuanPhan, Minh Tan Nguyen, Lecture Notes inCivilEngineering,Vol.18,pp.580-585,ISSN:2366-2557,Springer,2018,(Scopus).

58ISSN 2615 - 9910



ẢNH HƯỞNG TÍCH HỢP CỦA VẬN TỐC XE VÀ TẦN SỐ ĐÁNH LÁI ĐẾN ỔN ĐỊNH CỦA ĐOÀN XE SƠ MI RƠ MOÓC KHI CHUYỂN LÀN

ĐƯỜNG ĐƠN

INTERGRATEDEFFECTSOFLONGITUDINALVELOCITYANDSTEERINGFREQUENCYONTHEYAWSTABILITYOFTRACTORSEMITRAILERVEHICLE

WHILESINGLELANECHANGEMANUEVER

Nguyễn Tiến Dũng1, Lê Quang Thắng2, Nguyễn Thị Nam2

1TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội2TrườngĐạihọcCôngnghệGiaothôngVậntải

TÓM TẮT

Chuyển làn đường là quá trình di chuyển thường gặp trong điều kiện mật độ phương tiện di chuyển cao như ở Việt Nam. Bài báo trình bày ảnh hưởng của các thông số điều khiển người lái đến sự ổn định chuyển làn đường bằng mô hình động lực học đoàn xe sơ mi rơ moóc. Mô hình được thiết lập theo phương pháp hệ nhiều vật và hệ phương trình Newton-Euler. Mô hình được sử dụng để đánh giá sự ảnh hưởng tích hợp của tần số đánh lái và vận tốc xe đến ổn định chuyển động của đoàn xe sơ mi rơ moóc khi chuyển làn đường. Kết quả của bài báo có thể làm cơ sở để xác định vùng chuyển làn đường an toàn.

Từ khóa: Đoàn xe sơ mi rơ moóc; Chuyển làn đường đơn; Tích hợp; Vận tốc xe; Tần số đánh lái.

ABSTRACT

Lane change is a common motion process in the high density of vehicles in Vietnam. This paper presents intergrated effects of driver’s control parameters on the stable of lane change of tractor semitrailer vehicle by the vehicle dynamic model. This model is developed based on Multibody System method and Newton-Euler Equations. This model is applied to evaluate the intergrated effects of longitudinal velocity and steering frequency on stability of tractor semi-trailer vehicle while single lane change process. The result of paper is can be a basis to determine the lane change safety region.

Keywords: Tractor semitrailer vehicle; Single lane change; Intergrated; Longitudinal velocity; Steering frequency.

59ISSN 2615 - 9910




Đểnângcaocôngsuấtvậnchuyểntrênmộtđơnvịcôngsuấtđộngcơ,vớisựpháttriểncủahệthốnggiaothông,cácnướcTâyÂu,MỹvàNhậtBảnđãthiếtkếnhiềuloạiđoànxevớikíchthướcvàkhốilượnglớn.ỞViệtNamhiệnnay,sốlượngđoànxechủyếulàđoànxesơmirơmoóc(ĐXSMRM)pháttriểnrấtnhanh.Tuynhiên,vớikích thướcvà tải trọng lớn,khidichuyểnĐXSMRMthườngdễbịmấtổnđịnh.Đây làmột trongcácnguyênnhânchínhgâyra các tai nạn.Tai nạn giao thôngxảy ra đốivớiĐXSMRMcóthểbởinhiềunguyênnhân,trongđó,chủyếulàdomấtổnđịnhkhiphanh,khi vượt xe, tránh chướngngại vật, khi chạytrênđườngcóhệsốbámthấphoặckhiđoànxechuyểnhướng.TheothốngkêcủaỦybanAntoànGiao thôngquốcgianăm2016,cảnướcxảyra21.589vụtainạngiaothông,làm8.685ngườichếtvà19.280ngườibịthương[1].

Hình 1. Sơ đồ các dạng mất ổn định ngang ĐXSMRM

Hànhlangchuyểnđộngcủađoànxelàyếutốquantrọngkhithiếtkếđường.Mỗilànđườngthườngđượcquyđịnhđộrộngtheotiêu

chuẩncủahệthốnggiaothôngnhưtiêuchuẩnlànđườngôtô[2].Sựquyđịnhlànđườngvàmậtđộphươngtiệngiaothôngngàymộttăng,dẫnđếnngườiláikhiđiềukhiểnxethườngphảiđiềukhiểnđểxeluônnằmtronglànđườngantoàn.Khichuyểnlànđường,biênđộgócquaybánhxedẫnhướng, tần sốgócquaybánhxedẫnhướng,vận tốcxekhôngphùhợpcó thểdẫnđếnviphạmlànđường.Chuyểnlànđườngkhôngđảmbảokhixebịviphạmtrong(mộtphầncủaxevẫnnằmởlànđườngbanđầu),viphạmngoài (vẫn còn phần xe nằmngoài lànđường mong muốn) [3]. Vi phạm làn đườnglà một trong các nguyên nhân có thể gây rahiệntượngvachạmvớicácphươngtiệnkháchoặcthànhlềđường,dẫnđếnxebịlậtdovấp(TrippedRollover)hoặcbịlệchhướngchuyểnđộng,hoặcgậpthânxe(Jackknife).RusiRusev[4]đãnghiêncứuxâydựngmôhìnhđộnglựchọcnghiêncứuảnhhưởngcủavậntốcxeđếnổnđịnhĐXSMRMkhichuyểnlànđường.Từđó,đềxuấtthuậttoánđiềukhiểnbántíchcựcnhằm tăng tínhổnđịnh chuyểnđộngvới cáctrạngtháichuyểnđộngkhácnhau.

Ngườiláithườngxuyênphảiđiềukhiểntíchhợp (phanh,ga, lái)đểxecó thểchuyểnlàn đường như mong muốn. Bài báo nghiêncứuảnhhưởngtíchhợpcủahaithôngsốlàvậntốcxevàtầnsốđánhláiđếnchuyểnlànđườngtrongđiềukiệnđườngcóhệsốbámthấpbằngmôhìnhđộnglựchọc.KếtquảcủabàibáocóthểđượcsửdụngđểđềxuấtvùngđiềukhiểnchongườiláivàthiếtkếcáchệthốngổnđịnhcủaĐXSMRMkhichuyểnlànđường.

60ISSN 2615 - 9910



2. MÔ HÌNH ĐỘNG LỰC HỌC ĐXSMRM

Hình 2. Mô hình động lực học ĐXSMRM

trong mặt phẳng đường

Sửdụngphươngpháphệnhiềuvậtđểthiết lập mô hình chuyển động của xe trongtrong hệ quy chiếu đường cố định. Phươngphápdựatrênviệctáchcácphầncấutrúcriêngthôngquacácđiểmliênkết.Vớimỗiphầntáchcấutrúc,dùngphươngtrìnhNewton-Euler[5]có thể thiết lập phương trình mô tả chuyểnđộng. ĐXSMRM được tách thành hai phầntươngứngvớihaihệquychiếucụcbộlàC1x1y1 ứngvớixeđầukéo(XĐK)vàC2x2y2ứngvới

sơmirơmoóc(SMRM)đặttạicáctrọngtâmnhưHình2.Từđó,thànhlậpđượchệphươngtrìnhmôtảchuyểnđộngĐXSMRMtrongmặtphẳng đường được viết riêng cho từng phần.HệphươngtrìnhmôtảchuyểnđộngcủaXĐK:

( )

1 1 1 1 1 x11 11 y11 11 x12 12 y12 12

x21 x22 kx1 wx1

1 1 1 1 1 y11 11 y11 11 x12 12 y12 12

y21 y22 wy1 ky1

z1 1 x12 12 y12 12 x11 1

M x My F cos F sin F cos F sin

F F F FM y Mx F sin F cos F sin F sin

F F F F (1)

J F cos F sin F cos

− ψ = δ − δ + δ − δ

+ + − −+ ψ = δ + δ + δ + δ

+ + + −

ψ = δ − δ − δ

( )( ) ( )( ) ( )

1 y11 11 1

x11 11 y11 11 x12 12 y12 12 1

x22 x21 2 y21 y22 2 ky1 k1 wy1 w1

F sin b

F sin F cos F sin F sin l

F F b F F l F l F l

− δ + δ + δ + δ + δ + − − + + +

Hệ phương trình mô tả chuyển độngSMRM:

( ) ( )( ) ( )

2 2 2 2 2 kx2 x31 x32 x41 x42 wx2

2 1 2 1 2 ky2 y31 y32 y41 y42 wy2

z2 2 x32 x31 3 x42 x41 4 ky2 k2

y31 y32 3 y41 y42 4 wy2 w2

M x M y F F F F F FM y M x F F F F F F

(2)J F F b F F b F l

F F l F F l F l

− ψ = + + + + − + ψ = + + + + + ψ = − + − + − + − + +

Cácngoạilựcvàmômenbêntráibaogồm:Fkx1,Fky1,Fkx2,Fky2làlựcliênkếttạikhớpnối được tính từ giả thiết khớp nối dạng lýtưởng[6];Fxij,Fyijlàcáclựctừđườngtácdụnglênbánhxeđànhồiđượcxácđịnhquamôhìnhlốpphi tuyến sửdụnghàmmẫuAmmon [7];Fwx1,Fwy1,Fwx2,Fwy2làcáclựccảnkhíđộng;b1,b2,b3,b4làvếttiếpxúctạicáccầuxe;li,lk1,lk2 là khoảng cách từ các trọng tâmcủa từngxeđếncáccầuxeivàkhớpnốitươngứng;lw1,lw2làkhoảngcáchtừtrọngtâmxeđếntâmđặtlựckhíđộngtươngứng.

61ISSN 2615 - 9910



Khigiảiđượccáchệphươngtrình(1)và (2), có thể xác định đượcvị trí trọng tâmCm(Xm,Ym)củatừngxe(m=1:XĐK;m=2:SMRM), tọađộcácđiểmgiớihạnPij(Xij,Yij)(xemHình2)củatừngxetronghệquychiếucốđịnhnhưsau:

m m m m m

m m m m m

i 1 jij m ij m ij m

i 1 jij m ij m ij m

X (x cos y sin )dt

Y (x sin y cos )dt(3)

X X ( 1) L cos ( 1) B sin

Y Y ( 1) L sin ( 1) Bcos

−

−

= ψ − ψ = ψ + ψ

= + − ψ + − ψ

= + − ψ + − ψ

∫∫

Trongđó: i=1;2:Cácvị trígiớihạntrướcvàsaucủaXĐK;I=3;4:CácvịtrígiớihạntrướcvàsaucủaSMRM;j=1;2:Cácvịtrí giới hạn trái và phải của từng vị trí i; Lij:KhoảngcáchtừtrọngtâmCmđếnđiểmPijtheophươngdọcxe;Bij:KhoảngcáchtừtrọngtâmCmđếnđiểmPijtheophươngngangxe.

3. KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ

CácthôngsốkếtcấuđượcxácđịnhtừĐXSMRMgồmXĐK2cầuMAZ543203-220vàSMRM2cầuDV-CSKS-400NA[8].

Nghiêncứukhảosáttrạngtháichuyểnlànđườngđơnvớicácvậntốc50km/h,ởgócláidạngSinđơndạngmở[9]biênđộgóclái40,vớitầnsốđánhláif=1/Δt=0,4Hz(thờigianđánhláimộtchukỳΔtbằng2,5s)nhưhình3.

Lựa chọn đường phẳng cấp thiết kếIII với bề rộng một làn đường là 3,5m theoTCVN4054:2005[2]vớihệsốbámφxmaxbằng0,5.

Hình 3. Quy luật đánh lái dạng Sin đơn khi chuyển làn đường

Hình 4. Quỹ đạo đoàn xe với v = 46 km/h



62ISSN 2615 - 9910






Căncứvàoquỹđạochuyểnđộngcủaxe

ởcácmứcvậntốckhácnhauchothấykhảnăng

xe bị vi phạm làn đường trong (Understeer)

khichuyểnlànđườngvớivậntốcv=46km/h

(xemHình4).Khichuyểnlànđườngởvậntốc

54km/hvà56km/h thìxesẽbịviphạmlàn

đường ngoài (Oversteer) (xemHình 8 và 9).

Khiđó,cácđiểmgiớihạntráibịvượtrakhỏi

lànđườngngoài,dẫnđếnĐXSMRMcóthểbị

vachạmvới thành, lềđường...Cảhaidạngvi

phạmnàyđềucóthểdẫnđếnxebịlật.Khảosát

chỉrabamứcvậntốclà48;50;52km/hkhiđó

ĐXSMRMnằm trong lànđườngmongmuốn

khichuyểnlànđường(OK)(xemHình5,6,7).

Bảng 1. Ảnh hưởng của vận tốc xe và tần số đánh lái đến trạng thái chuyển làn đường:

63ISSN 2615 - 9910



Ghichú:U:viphạmtrong;OK:khôngviphạmlànđường;O:Viphạmngoài.

Vớimỗivậntốcvàtầnsốđánhlái,cóthểxácđịnhđượctrạngtháiổnđịnhtươngứng(U:Vi phạm trong; OK:Không vi phạm lànđường;O:Viphạmngoài).Mởrộngkhảosáttrongmộtvùngvậntốcxe[3]vàtầnsốđánhlái[10],thuđượckếtquảlàBảng1xácđịnhcáctrạng thái chuyển làn đường của ĐXSMRMứngvớibiênđộgócláiδA=40.Từbảng1nhậnthấy,trongmỗivậntốckhảosát,cómộtsốtốcđộđánhláiđảmbảoxekhôngbịviphạmlànđườngcảtrongvàngoài.Điềuđó,thểhiệntrênvùngcácđiểmcóthểchuyểnlànđườngđược(dấuOK).

4. KẾT LUẬN

Khichuyểnlànđường,ngườiláicầncóđiềukhiển tíchhợpphanh,gavà lái tùy theotrạngtháichuyểnđộngthựctếcủaxe.Bàibáođãnghiêncứuảnhhưởngtíchhợpcủavậntốcxevàtầnsốđánhláiđếntrạngtháichuyểnlànđườngcủađoànxe.MộtmôhìnhđộnglựchọchaidãycủaĐXSMRMbằngphươngpháphệnhiềuvậtvàhệphươngtrìnhNewton-Eulerđãđượctrìnhbày.Khảosátvớiquyluậtđánhláisin đơn cho các trạng thái chuyển làn đườngđơntheosựảnhhưởngcủavậntốcxevàtầnsốđánhlái.Kếtquảcủanghiêncứunàycóthểlàmcơsởđểthiếtkếhệthốngláitựđộngkhichuyểnlànđườngchođoànxesaunày.

Ngàynhậnbài: 01/7/2021Ngàyphảnbiện:14/7/2021


[1]. 8.685 người chết vì tai nạn giao thông năm 2016(2017); Nguồn: http://nld.com.vn/thoi-su-trong-nuoc/8685-nguoi-chet-vi-tai-nan-giao-thong-trong-nam-2016-20170104101534277.htm

[2].TiêuchuẩnViệtNam(2005)TCVN4054-Đườngôtô−Yêucầuthiếtkế-Highway−Specificationsfordesign,BộKhoahọcvàCôngnghệ,HàNội.

[3].NguyễnTiếnDũng,VõVănHường(2017);Nghiên cứu ảnh hưởng của vận tốc xe đến ổn định chuyển động của đoàn xe sơ mi rơ moóc khi chuyển làn đường, TạpchíCơkhíViệtNam,số3năm2017.

[4].RusiRUSEV,RosenIVANOV,GerganaSTANEVA,Georgi KADIKYANOV (2017) A study of thedynamic parameters influence over the behaviorof the two-section articulated vehicle during thelane change manoeuvre, University of Ruse,DepartmentofEnginesandVehicles.

[5]. Michael Blundell and Damian Harty (2014);Multibody Systems Approach to VehicleDynamics, Elsevier’s Science anh TechnologyRightDepartment,Oxford,UK.

[6].Dieter Schramm,ManfredHiller,RobertoBardini(2014); Vehicle Dynamic - Modeling andSimulation,Springer,USA.

[7]. Dieter Ammon (2013); Modellbildung undSystementwicklung in der Fahrzeugtechink, BGTeubner.

[8]. Nguyễn Tiến Dũng, Võ Văn Hường (2017); Xây dựng mô hình động lực học nghiên cứu ổn định hướng xe bán moóc khi quay vòng, TạpchíCơkhíViệtNam,số3năm2017.

[9].ISO14791(2000),Roadvehicles-Heavycommercialvehiclecombinationsandarticulatedbuses-Lateralstabilitytestmethods,Switzerland.

[10]. Nguyễn Tiến Dũng, Nguyễn Đức Nam, NguyễnMinhTú(2019);Nghiên cứu ảnh hưởng của tần số đánh lái đến ổn định chuyển động của đoàn xe Sơ mi rơ moóc, TạpchíKhoahọcvàCôngnghệ,số52(06/2019),TrườngĐạihọcCôngnghiệpHàNội.

64ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG SỐ SỰ HÌNH THÀNH TIẾNG ỒN CÓ NGUỒN GỐC KHÍ ĐỘNG

SIMULATIONRESEARCHONTHENOISEORIGINATINGFROMAERODYNAMICS

Hoàng Thị Kim DungTrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

TÓM TẮT

Tiếng ồn có nguồn gốc khí động là tiếng ồn được tạo ra bởi sự chuyển động không ổn định của một chất khí và tương tác của nó với các bề mặt xung quanh. Trong bài báo này, tiếng ồn do sự chuyển động của dòng khí qua trụ tròn được nghiên cứu sử dụng phần mềm ANSYS FLUENT. Đầu tiên, sự chuyển động của dòng khí chuyển động qua trụ tròn được tính toán sử dụng bộ giải CFD trong phần mềm ANSYS FLUEN. Sau đó, mức áp âm được ước tính từ trường phân bố áp suất, kết quả của bài toán CFD, nhờ bộ giải biến đổi Fourrier nhanh trong phần mềm ANSYS FLUENT. Với tốc độ dòng khí 20m/s, mức áp âm hình thành nằm trong khoảng 20-60dB, dải này nằm trong ngưỡng nghe của tai người.

Từ khóa: Tiếng ồn khí động; ANSYS FLUENT; Biến đổi Fourier nhanh FFT.

ABSTRACT

The aerodynamic noise is referred to the noise generated by unsteady flow, which the turbulent flow is connected to the noise sources. In this paper, the noise caused by the movement of air flow through a cylinder was caried out by using ANSYS FLUENT software. First, the motion of the air moving through the cylinder was solved using the CFD solver in ANSYS FLUEN software. Then, the sound pressure level was estimated from the pressure distribution on and around the cylinder, the result of the CFD problem, using the fast Fourrier transform solver in ANSYS FLUENT software. With an air flow speed of 20m/s, the formed sound pressure level was in the range of 20-60dB, this range is within the hearing threshold of the human ear.

Keywords: Aerodynamic Noise; ANSYS FLUENT; Fast Fourier Transform FFT.

1. GIỚI THIỆU

Tiếng ồn là những âm thanh khôngmong muốn. Tiếng ồn tác động đến tai, sauđó tácđộngđếnhệ thầnkinh trungương, rồiđếnhệtimmạch,dạdàyvàcáccơquankhác,

sauđómớiđếncơquan thínhgiác.Tiếngồngâykhó chịu chongười nghe, ảnhhưởng tớiquátrìnhlàmviệcvànghỉngơicủaconngười.Tácđộngcủatiếngồnphụthuộcvàotầnsốvàcườngđộâm,tầnsốlặplạicủatiếngồn. Trongthựctế,tiếngồntrêncácphương

65ISSN 2615 - 9910



tiện giao thông, tiếng ồn phát sinh từ nhiềunguyênnhânkhácnhaunhư tiếngồn cơkhí,tiếngồnphátsinhdorungởmáy,thiếtbịhoặcdovađậpcácchitiếtcủachúng;tiếngồnkhíđộng, tiếng ồn phát sinh trong các quá trìnhchuyển động của các chất khí hoặc của vậtchuyểnđộngtrongdòngkhí;tiếngồnđiệntừ,tiếngồnphátsinhdodaođộngcủacácchitiếttrongthiếtbịcơđiệnchịuảnhhưởngcủalựcđiệntừbiếnđổi;haytiếngồnthủyđộng,tiếngồnphátsinhtrongcácquátrìnhchuyểnđộngcủa chất lỏng…Tiếng ồn có nguồn gốc khíđộngtrêncácphươngtiệngiaothôngxuấthiệnởrấtnhiềuvị tríkhácnhautrênphươngtiện.Nócóthểlàdosựhìnhthànhcủacấutrúcrối,doápsuấtbềmặthaydorungđộngbềmặtkhicódòngchảyđiquavậtthể[1-5].Tuynhiên,đâylànhữngkếtquảnghiêncứubanđầuvềlýthuyếtnày.Vìvậy,trongbàibáonày,tasẽthựchiệnbàitoánmôphỏngđơngiảnnhấtđểcóthểhiểuđượccơchếhìnhthànhcủatiếngồnkhíđộng.Đólàdòngkhíchảyquatrụtrongđườngkính10mmvớivậntốc20m/s[2].

PhầnmềmANSYSFLUENTđượcsửdụngđểgiảiquyếtbàitoánmôphỏngnày.Đặctính của dòng khí chảy qua trụ tròn đầu tiênđượcgiảiquyếtđểtìmtrườngphânbốápsuấtdùngbộgiảitínhtoánđộnglựchọcdòngchảyCFD.Sauđó,bộgiảibiếnđổiFourriernhanhđượcápdụngđểchuyểnđổitrườngápsuấtnàythànhmứcápsuấtâm[1-5].

2. PHƯƠNG PHÁP MÔ PHỎNG SỐ2.1. Cơ sở lý thuyết

ÂmkhíđộngđượctínhtoándựatrênlýthuyếtLighthill[1].Lighthilldựatrênphươngtrình liên tụcvàphương trìnhđộng lượngđểđưa raphương trìnhsóng truyền trongkhôngkhí(3).Phươngtrìnhliêntụcvàphươngtrìnhđộnglượngđượctrìnhbàydướiđây:

( ) 0ii

ut xρ ρ∂ ∂+ =

∂ ∂ (1)

( ) ( ) 0i i j ij

j

u u u pt xρ ρ∂ ∂

+ + =∂ ∂

(2)

Trongđó:ρlàkhốilượngriêng;ui,ujlàcácvậntốcthànhphần;xi,xjlàtọađộĐề-các;pijlàứngsuấtnénvàđượctínhtheocôngthứcsau:

ij ijijp pτ δ= − + (3) ij ij

23

ji k

j i k

uu ux x x

τ µ µ δ ∂∂ ∂

= + − ∂ ∂ ∂ (4)

Trongđó:p làápsuất tĩnh;δij làhàmKronecker'sdelta;μlàđộnhớtđộnghọc;τijlàtensorứngsuấtnhớt.

Đạo hàm theo thời gian phương trình(1) rồi trừ chođạo hàm theo khônggian củaphương trình (2) ta nhận được phương trìnhLightillnhưsau: 22 2

202 2

ij

i i j

Tc

t x x xρ ρ ∂∂ ∂− =

∂ ∂ ∂ ∂(5)

Trongđó,colàvậntốcâmthanh;TijlàứngsuấtLightill:

( )2ij 0ij i j ijT u u p cρ τ ρ δ= − + − (6)

Vếtráicủaphươngtrình(5)biểuthịsựhỗnloạncủacácphântửkhôngkhítheothờigianvàkhônggian,trongkhibênphảibiểuthị

66ISSN 2615 - 9910



nguyênnhâncủasựnhiễuđộngcủadòngchảy.Phươngtrình(5)cónghiệmnhưsautheoCaridi[2]: ( ) ( )

2

0 20

1,4

ij

i j

Tx t dV y

c y y rρ ρ

π ∞

∂− =

∂ ∂ ∫

(7)

Trongđó,rlàkhoảngcáchgiữanguồnvàđiểmquansát.Nóđạidiệnchothờigianmàcácnguồnphátrasóngâmthanhsẽđếnvịtríquansáttạithờiđiểmt.Phươngtrìnhnàychothấyrằngâmthanhđượctạorabởibiếnđộngtương đương với sự phân phối lực căng bởitensorứngsuấtLighthill.

2.2. Mô hình tính toán

Bàibáothựchiệnmôphỏngdòngquatrụvớivậntốcdòngvàolà20m/s.Trụcóbánđườngkínhlà10mm,khoảngcáchtừinletđếntâmtrụbằng10lầnđườngkính,từtâmtrụđếncửaralà20lầnđườngkínhtrụ.Khoảngcáchtừtườngtrênvàtườngdướiđếtâmtrụlà10lầnđường kính (Hình 1).Mô hình tính toán nàyđượcchialướicócấutrúcnhưthểhiệntrongHình2.

Hình 1. Mô hình 3D của UAV

Hình 2. Mô hình bài toán

Môhìnhrốik-ωSSTđượclựachọnđểgiảibài toánkhíđộngdòngqua trụ tròn.Môhìnhrốinàykếthợpđượcưuđiểmtínhtoánsátthànhtốtcủamôhìnhrốik-ωtiêuchuẩnvàưuđiểmvềsựổnđịnhvàhộitụcủamôhìnhrốik-εtiêuchuẩn.

Bài toán nghiên cứu là bài toán dòngkhông dừng, phụ thuộc vào thời gian nênbướcthờigianlựachọnchobàitoánnàylà∆t= 3,7*10-5s theo [2].Tạimỗi bước thời gianta thu đượcmột tín hiệu rời rạc là giá trị ápsuất.Với2000bướcthờigian,tươngứngvới0,074s,côngcụFFTtrongphầnmềmANSYSFLUENTthựchiệnphépbiếnđổingượcđểtìmđượcmứcápâm.

3. KẾT QUẢ3.1. Phân bố áp suất

Phânbố áp suất củadòngkhí qua trụđượckhảosátởcácvịtríkhácnhauvàtạicácthời điểmkhácnhau (Hình3).Quaquan sát,tacóthểnhậnthấy,phíasautrụcósựbiếnđổimạnhcủaápsuất.Quamỗithờiđiểm,ápsuấtcũngsẽthayđổi.Sựthayđổiápsuấtmạnhnhấtphíasau trụ.Nhưvậy,có thểdựđoán,ởmộtđiểmcànggầnvớitrụ,sựthayđổiápsuấtsẽtácdụnglênmàngnhĩvàgâycảmgiácâm.

67ISSN 2615 - 9910



68ISSN 2615 - 9910



3.2. Mức áp âm

Ởphầnnày,tachọnbốnđiểmđểkhảosát âm thanh gồmmột điểm ở đầu vào,mộtđiểmởđầuravàhaiđiểmtrên/dướitrụvớivịtrívàtọađộđượctrìnhbàytrongHình4.Mục

đíchlựachọncácđiểmkhảosátnàylàđểxemsự hình thành của âm thanh do sự tương tácgiữadòngkhívàvậtthể,nếuxemtrụtrònnhưmộtphươngtiệngiaothông(ôtô,xemáy,máybay...),sẽlớnhaybékhiởxungquanhvậtthểchuyểnđộng.

Hình 4. Các điểm khảo sát tiếng ồn

Hình 5. Biểu đồ áp suất tại các điểm khảo sát

Hình 6. Biểu đồ mức cường độ âm tại các

điểm khảo sát

Ápsuấttạicácđiểmkhảosátbắtđầuổnđịnhtừgiâyhộitụdầnvềmộtgiátrịổnđịnhở0,0259s,haybướcthờigian700.Ápsuấttạicácđiểm1,2và3xấpxỉnhautrongkhiápsuấttạiđiểm4làlớnnhấtdođiểm4nằmngaysautrụ tròn.Điềunày,khẳngđịnh lạikết luậnápsuấtbiếnđổinhiềusautrụởphầntrên.Chínhsựbiếnđổiápsuấtnàylànguyênnhângâyratiếngồn[2].

Từsốliệuvềápsuất,tatínhđượckếtquảvềmứcápsuấtâmtạibốnđiểmkhảosátnhư trìnhbày trongHình6.Mức áp suất âmtrung bình tính được nằm trong khoảng từ20 đến 60 dB.Mức áp âm hình thành do sựtươngtácgiữadòngkhívớitrụtrònnằmtrongngưỡngnghecủaconngười(khoảngtừ0đến140dB).Nhưvậy,âmthanhcónguồngốckhíđộngđược tạo ra,vàconngườihoàn toàncóthểnghe thấy.Dođó, loại tiếngồnnàyhoàntoàncóảnhhưởngđếnconngười,cũngnhưđờisốngxãhội.

69ISSN 2615 - 9910



4. KẾT LUẬN

PhầnmềmANSYSFLUENTđượcsửdụngđểgiảiquyếtbài toánâmkhíđộngcủadòngquatrụtròn.Cáckếtquảchínhđượctổnghợpsauđây: -Ápsuấtdòngchảysautrụbiếnđộngmạnhnhất; - Mức áp âm nhận được nằm trongngưỡngnghecủataingườitrongkhoảngtừ20đến60dB; -Sựbiếnđộngcủaápsuấthìnhthànhâmthanh. Trongthờigiantới,đểnghiêncứugiảmtiếngồnkhíđộng,việcđầutiêntachúýđếnlàcảithiệnhìnhdạngkhíđộngcủavậtthể.



[1]. S.M. Grace, Computational Methods forAeroacoustics,DepartementofAerospaceandMechanicalEngineering,BotonUniversity.

[2]. Domenico Caridi, Industrial CFD simulationof aerodynamic noise, PhD thesis of NapoliFedericoIIUniversity.

[3]. A.S. Lyrintzis, Intergral Method inComputationalAeroacousticfromNearfieldtoFarfield,SchoolofAeronauticandAstronauticPurdue University, W. Lafayette. In 47907-2023.

[4]. L.E. Eriksson, Numerical Simulation ofCompressibleFlows,ChalmersUniversityofTechnologyGöteborg,Sweden.

[5]. JiaweiLiu,Simulationofwhistlenoiseusingcomputational fluid dynamics and acousticfiniteelementsimulation,ThesisofMasterofScienceofUniversityofKentucky,2012.

70ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA HÀM LƯỢNG KHÍ NITƠ ĐẾN ĐẶC TÍNH LỚP MÀNG CỨNG TiN CHẾ TẠO BẰNG PHƯƠNG

PHÁP PHÚN XẠ DC

RESEARCHINGTHEEFFECTOFNITROGENCONTENTONTHECHARACTERISTICSOFTiNHARDCOATINGMADEBYDCSPUTTERING

Trần Văn Đua, Phạm Đức Cường, Phạm Văn Đông,Nguyễn Xuân Chung, Nguyễn Quang Định

TrườngĐạihọcCôngnghiệpHàNội

TÓM TẮT

Màng cứng TiN thường được sử dụng để bảo vệ bề mặt khỏi sự cào xước và mài mòn, giảm ma sát, chống bám dính, tăng tuổi thọ làm việc của chi tiết và dụng cụ. Đặc tính của lớp màng TiN được quyết định bởi phương pháp và các tham số công nghệ trong quá trình tạo màng. Nội dung của bài báo trình bày nghiên cứu ảnh hưởng của lưu lượng khí Nitơ đến hình thái học, thành phần hóa học, chiều dày và độ cứng của màng cứng TiN được chế tạo bằng phương pháp phún xạ DC trên nền thép gió P18.

Từ khóa: Màng cứng; PVD; TiN.

ABSTRACT

TiN hard films are often used to protect surfaces from scratches and abrasion, reduce friction, prevent adhesion, and increase working life of parts and tools. The properties of the TiN hard coating are determined by the method and technological parameters in the film forming process. The content of the article studies the influence of nitrogen gas flow on the morphology, chemical composition, thickness and hardness of TiN hard films fabricated by DC sputtering method on P18 high-speed steel.

Keywords: Hard coating; PVD; TiN.

1. GIỚI THIỆU

Trênthếgiới,cáclớpmàngcứng(chiềudàyđobằngnanométhoặcmicromét)bảovệbềmặtchocácdụngcụcủaquátrìnhgiacôngcơkhínhưdụngcụcắtgọt,dụngcụtạohình,các loạikhuôngiacôngáp lực…nhằmgiảmsựmàimònvàcàoxước,tăngđộbềnvàtuổi

thọdụngcụ.Cácnướchàngđầuvềkhoahọccôngnghệ,như:Mỹ,NhậtBản,Đức,hayHànQuốcđã, đangvà tiếp tụcđầu tưnghiên cứuchếtạocácloạilớpmàngcứngvàvậtliệuvớitính năng siêu việt dùng trong các ứng dụngđặcbiệttrongcôngnghiệpvũtrụ,quốcphòng.Bêncạnhđó,cácnướctrongkhuvựcnhưĐàiLoan,TrungQuốc,hayTháilancũngđầutư

71ISSN 2615 - 9910



mạnhmẽvàocôngnghệbềmặt, trongđócóchếtạocácloạilớpmàngcứngbảovệbềmặtvàđạtđượcnhữngthànhtựuđángkhíchlệ.CóthểvídụnhưcôngtyTNHHFujilloycủaTháiLan,CôngtyZhejiangHuijincủaTrungQuốcđãchếtạothànhcôngvàthươngmạihóamộtsốloạilớpmàngcứng.

PVD là thuật ngữ chung dùng để chỉcôngnghệchếtạocáclớpmàngcứngbằnglắngđọngvật liệuởphahơi lênbềmặtmẫuhoặcchitiếttrongmôitrườngchânkhôngbằngquátrìnhvậtlý.CôngnghệPVDđượcsửdụngtrên30nămnayvàngàycàngđượcứngdụngrộngrãiđểtạocáclớpmàngcứngbảovệbềmặtchitiếtvàdụngcụ.QuátrìnhPVDbaogồmbagiaiđoạnchính:Bayhơi táchhoặclấyvật liệu từbiahayđích;Chuyênchở:Dichuyểnvậtliệutớibềmặtcầnphủ;Lắngđọng:Tạolớpmànglênbềmặtmẫuphủ.

Trong các loạimàng cứng đang đượcnghiên cứu và sử dụng rộng rãi, màng cứngTiNcócácđặcđiểmnhưđộcứngcao(khoảng1700-2100HV), hệ sốma sát nhỏ, khả năngchịu nhiệt tốt (làm việc ổn định tới nhiệt độ6000C), khảnăng chịumàimònvà càoxướctốt,khảnăngbámdínhrấtmạnhtạoraliênkếtphântửvớivậtliệunền,cóthểdùngđểphủlênrấtnhiềuloạivậtliệunềnkhácnhau[1-4].Nhờnhữngưuđiểm trên,màngcứngTiNcó tiềmnăng được ứng dụng để phủ lên dụng cụ cắtgọt,khuôndậpkimloại…

Đặc tính của lớp phủ phụ thuộc chủyếu vào phương pháp và các thông số côngnghệtrongquátrìnhtạomàng[1].ĐãcónhiềucôngtrìnhnghiêncứuđặctínhcủamàngcứngTiNđượcchế tạobằngkỹ thuậtPVD, trongđó,phươngphápphúnxạDC thuộcphươngpháptạophủhợpchấtbằngphủvậtlýtrongmôitrườngplasma(PVD)khôngđòihỏiquá

caovềđộchânkhông,cóthểđiềukhiểnđược

quátrìnhlàmviệc,nhiệtđộtrongquátrìnhphủthấp, năng lượng ion trong plasma cao, hiệusuấtlắngđọngcaophùhợpđểtạolớpphủcứngTiN trênbềmặtmẫu thépP18.Trongnghiêncứunày,nhómtácgiảđãtiếnhànhchếtạocácmẫutừthépP18,phủlớpmàngcứngTiNbằngphươngphápphúnxạDCvớihàmlượngkhíNitơthayđổi,sauđó,đánhgiácácđặctínhcủalớpmàngcứngTiNđãphủtrênmẫu.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Cơ chế phún xạ xung DC

Đặt điện áp DC giữa Catốt và Anốt(hình 1), các ion năng lượng caoAr+ trongtrườngplasmabắnphábềmặtbiaTitan“lấy”racácphầntửvậtliệucủabia.CácnguyêntửTisaukhitáchkhỏibiavàvachạmvớicácionkháctrongmôitrườngplasmatrởthànhnhữngionTichuyểnđộngvềphíađế,trongquátrìnhvận chuyển kết hợp với các ion của khí nitơlắngđọnglênđếtạothànhlớpphủTiN.

Hình 1. Cơ chế phún xạ DC

72ISSN 2615 - 9910



Hình 2. Mẫu thép P18

2.2. Mâu phục vụ nghiên cứu thực nghiệm

LớpphủTiNđượcphủ trênmẫu thépP18 (hình2).Mẫu thép phủ là thépP18vớikích thước: 15xL5mm,đượcnhiệt luyệnđạtđộcứngtrongkhoảng(58÷60)HRC,đượcmài(hình3)vàđánhbóng(hình4)đạtđộnhámcủabềmặtRa<0.02µm.

Hình 3. Ảnh chụp bề mặt mẫu sau khi mài

Hình 4. Ảnh chụp bề mặt mẫu sau khi đánh bóng

2.3. Tạo màng TiN trên mâu

Hình 5. Ảnh chụp thiết bị Univex 400

Hình 6. Ảnh chụp hình ảnh bia gắn trên súng

Quá trình lắng đọng màng cứng TiNtrênmẫubằngphươngphápphúnxạDCđượcthựchiệntrênthiếtbịphúnxạUnivex400tạiTrường Đại học Công nghiệp Hà Nội (hình5), với buồng chân không có kích thước 420x420x550mm,hệbơmchânkhôngsửdụngbơmcơhọcvàbơmkhuyếchtán.Đầuphúnxạmagnetron lắpbiaTitan (99,99%)kích thước2 inch (hình 6). Khí công tác sử dụng gồmhailoại:Ar99.99%,vàN299.99%đượcđiềukhiển biến thiên trong khoảng 0 – 99 sccm.NguồnđiệnápDC1.000V,côngsuất2kW.Bộđiềukhiểnnhiệtđộđếbiếnthiêntrongkhoảng0–300oC,với tốcđộquaycủađếbiến thiêntrongkhoảng0–20vòng/phút.CácthôngsốtạolớpphủTiNtrênmẫuđượcthựchiệntheobảng1[2,3].

73ISSN 2615 - 9910



Bảng 1. Các tham số tạo màng cứng TiN:

Trướckhitạomàng,mẫuthépđượcxửlýlàmsạchbềmặtbằnghóachấttheomộtquytrìnhnghiêmngặt,đảmbảomàngtạođượccóthểbámdínhtốttrênbềmặt[5].

2.4. Phương pháp đánh giá đặc tính mài mòn của lớp phủa) Phương pháp xác định thành phần hóa học

Để xác định thành phần hóa học củalớp phủ, theo các nghiên cứu [1] đã sử dụngphương pháp phổ tán xạ năng lượng tia X(EDX).NguyênlýcủaphươngphápEDXnhưsau: Phổ tánxạnăng lượng tiaX(hình7),hayphổtánxạnănglượnglàkỹthuậtphântíchthànhphầnhóahọccủavật rắndựavàoviệcghilạiphổtiaXphátratừvậtrắndotươngtácvớicácbứcxạ(màchủyếulàchùmđiệntửcónănglượngcaotrongcáckínhhiểnviđiệntử).

Kỹ thuậtEDXchủyếuđược thựchiện trongthiếtbịkínhhiểnviđiện tửởđó, ảnhvi cấutrúcvậtrắnđượcghilạithôngquaviệcsửdụngchùmđiệntửcónănglượngcaotươngtácvớivật rắn.Khichùmđiện tửcónăng lượng lớnđượcchiếuvàovậtrắn,nósẽđâmxuyênsâuvàonguyêntửvậtrắnvàtươngtácvớicáclớpđiệntửbêntrongcủanguyêntử.TươngtácnàydẫnđếnviệctạoracáctiaXcóbướcsóngđặctrưngtỉlệvớisốnguyêntửZ.

Tần số tiaX phát ra là đặc trưng vớinguyêntửcủamỗichấtcómặttrongchấtrắn.ViệcghinhậnphổtiaXphátratừvậtrắnsẽchothôngtinvềcácnguyêntốhóahọccómặttrongmẫu,đồngthờichocácthôngtinvềtỉphầncácnguyên tốnày.ĐộchínhxáccủaEDXởcấpđộmộtvàiphầntrăm(thôngthườngghinhậnđượcsựcómặtcủacácnguyêntốcótỉphầncỡ3-5%trởlên).

74ISSN 2615 - 9910



b) Phương pháp xác định hình thái học của lớp phủ

Đểxácđịnhhìnhtháihọccủalớpphủ,theo các nghiên cứu [4] đã sử dụng phươngpháp lực nguyên tử (AFM). Nguyên lý củaphươngphápđonàynhưsau:

Khimũinhọnquétgầnbềmặtvật, sẽxuấthiệnlựcVanderWalsgiữacácnguyêntửtạibềmặtmẫuvànguyêntửtạiđầumũinhọn(lựcnguyêntử)làmrungcầnquét(hình8).Lựcnàyphụthuộcvàokhoảngcáchgiữađầumũidò và bềmặtmẫu.Một tia laser được chiếuvàobềmặtphảnxạcủacầnquét.Khiđầudòquétlênbềmặtmẫu,dosựmấpmôcủabềmặtmẫu, nó sẽ rung động theo trục Z, chùm tialaserphảnxạtrêncầnquétsẽbịxêdịchtươngứngvớirungđộngđó.Đặctrưngdaođộngcủachùmtialaserphảnxạsẽđượchệthốngcảmbiếnquanghọcghilạivàchuyểnthànhtínhiệuđiện thế.Tín hiệuđiện thế lại đượcxử lý vàdiễngiải theochiềucaoZđặc trưngcho tínhchấtđịahìnhcủamẫu.

Hình 7. Nguyên lý của phương pháp EDX

Hình 8. Nguyên lý khảo sát hình thái học

bề mặt lớp phủ

c. Phương pháp xác định độ cứng của

lớp phủ

Đểxácđịnhđộcứngcủalớpphủ,theo

cácnghiêncứu[1-4]đãsửdụngphươngpháp

đo độ cứng Vickers. Nguyên lý của phương

phápđođộcứngVickersnhưsau:

Mũi thử trong trường hợp này làmũi

hình tháp, có bốn cạnh chia đều, có kích

thướctiêuchuẩn,đáyvuôngvàgócởđỉnhlà

136o±30’, bằngkim cương.Mũi thửđược ấn

vàovậtliệudướitácdụngcủatảitrọng,cóhai

dảilực:micro0,01÷1Nvàmacro1÷100kG.

Vớithờigiangiữtảilà10÷15giây.Vếtlõmcủa

mũithửđểlạitrênvậtliệuđượcđotheochiều

dài đường chéo đáy hình vuông trên vật liệu

thử(hình9).

75ISSN 2615 - 9910



Hình 9. Nguyên lý đo độ cứng lớp phủ

Độ cứng của lớp phủ được tính theocôngthứcsau:

22 8544,12sin2

DP

D

PHV =

=

α

Trongđó:P-tảitrọngmũithử,đơnvịlàN;D-Trịsốtrungbìnhhaiđườngchéovếtlõm,mm;α=136ogóchợpbởihaicạnhđốidiệncắtnhautạiđỉnhtháp.

Khiđođộcứnglớpphủ,ngườitadùngmũithửkimcươngcóđáyvuônggádướikínhhiển vi (có độ khuếch đại 500), ấn vàomẫuvớitảitrọngkhoảng0.05Ntới5N.Chiềudàiđườngchéocủavếtlõmđượcđobằngthịkínhcủakínhhiểnvi.Khoảngcáchgiữatâmhaivếtlõmphảilớnhơn2.5chiềudàiđườngchéovếtlõm.Giátrịđộcứngcủalớpphủsẽchogiátrịchínhxácnhấtkhichiềusâuhcủamũithửấnvàovậtliệubằng1/3chiềudàylớpphủcầnđo.

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Mẫu thépP18 saukhiđãphủcómầuvàng đặc trưng của lớp phủ TiN (hình 10).Hìnhtháihọcbềmặt lớpphủTiNđượcđánhgiátrênkínhhiểnvilựcnguyêntử(AFM)DI3100,kếtquảchothấykíchthướchạtcủalớpphủlà70nmvàđộnhámtrungbìnhbềmặtlà17nm(hình11).

Hình 10. Ảnh mẫu thép P18 phủ TiN

Hình 11. Ảnh AFM bề mặt lớp phủ cứng TiN

Đánhgiá thànhphần lớpphủsửdụngkỹthuậtEDX,kếtquảthànhphầnhóahọccủalớpphủ tươngứngvới sự thayđổicủa thànhphầnkhíN2nhưbảng2.

Bảng 2. Kết quả thành phần của màng TiN:

76ISSN 2615 - 9910



TừgiảnđồEDXcủacácmẫuphủTiNchỉxuấthiệnpeakcủaNvàTi(hình12),kếtquảnàychứngtỏrằnglớpphủTiNchếtạobằngphươngphápphúnxạDCmagnetronchomàngtinhkhiết.ThànhphầnhóahọccủamẫumàngcứngTiNchếtạobằngphươngphápphúnxạDCmagnetronđượctínhtoánvàchỉraởmẫu3chothấytỉlệnguyêntửN:Ti=19,4:17,7≈1:1.

Hình 12. Kết quả đo EDX mẫu 3

Hình 13. Ảnh SEM chụp mặt cắt ngang mẫu phủ

Cấu trúc của lớp phủ được xác địnhbằngchụpảnhSEM(hình13).Kếtquảquansát trên ảnh chụp cho thấy cấu trúc lớp phủdạng cột mịn, không có hiện tượng tách lớpgiữalớpphủTiNvớilớpnền,chứngtỏlớpphủbámdính tốt với lớpnền.Chiềudày của lớpphủđượcđotrênmặtcắtngangcủamẫuchokếtquảtrongbảng3.Kếtquảđođộcứngcủalớpphủtrongbảng4.

Bảng 3. Kết quả đo chiều dày của màng TiN:

Chiều dày của lớp màng (µm)Mẫu1 Mẫu2 Mẫu3 Mẫu4 Trungbình2,75 2,77 2,80 2,78 2,78

Bảng 4. Kết quả đo độ cứng của màng TiN:

Độ cứng (HV)Mẫu1 Mẫu2 Mẫu3 Mẫu4 Trungbình2147 2152 2159 2156 2154

Khi tăng hàm lượng khí nitơ, thì tínhhợpthứclớpphủtăng, tốcđộlắngđọngtăngdẫnđếnchiềudàycủalớpphủtăngvàđộcứngcủalớpphủtănglên.Tuynhiên,khitănghàmlượngkhínitơđến2,5sccmthìtínhhợpthức,chiềudày,độcứngcủalớpphủgiảm.Nguyên

nhângâyrahiệntượngnàycóthểdomậtđộkhí trongbuồngtăngcaogâyravachạmcủacácphầntửkhítăng,dẫnđếnquãngđườngdịchchuyểntựdotrungbìnhcủacáchạtgiảm,từđólàmgiảmtốcđộlắngđọngcủalớpmàngTiN.

77ISSN 2615 - 9910



4. KẾT LUẬN

Trongbàibáonày,nhómtácgiảnghiêncứutạolớpmàngcứngTiNtrênnềnthépP18vàSilicbằngphươngphápphúnxạDCvớilưulượngkhínitơthayđổi.Kếtquảchothấy,khithayđổigiátrịcủalưulượngkhínitơtrongquátrìnhtạomànglàmthayđổinănglượngcủaiontrongplasmacủabuồngtạomàngdẫnđếnthayđổicơ tínhcủa lớpmàngcứngTiN.LớpphủTiNtrênmẫukhôngcótạpchất,tỉlệhợpthức,chiềudàylớpphủđạtkhoảng2,78micromet,độcứngcủalớpphủđạtkhoảng2154HV,cấutrúclớpphủcódạngcộtxítchặtvàbámdínhtốtvớilớpnềnthép.



[1].AmirBahri,NoamenGuermazi,KhaledElleuch,MustafaÜrgen. Tribological performance ofTiN coatings deposited on 304 L stainlesssteel used for olive-oil extraction. Wear,p.77–84,2015.

[2].HarishCBarshiliaandKSrajam.Depositionof TiN/CrN hard superlattices by reactived.c.magnetronsputtering.IndianAcademyofSciences,2003,p.233–237.

[3].E.PenillaandJ.Wang.PressureandTemperatureEffects on Stoichiometry andMicrostructureofNitrogen-RichTiNThinFilmsSynthesizedvia Reactive Magnetron DC-Sputtering.Hindawi Publishing CorporationJournalof Nanomaterials Volume 2008, Article ID267161,9pages.

[4].NadiaSaoula,KarimHenda etRafikaKesri.InfluenceofNitrogenContentontheStructuralandMechanicalPropertiesofTiNThinFilms.J.PlasmaFusionRes.SERIES,Vol.8(2009).

[5]. TrầnVănĐua, PhạmĐức Cường, Đào HuyHoàng,ĐàoDuyTrung;Khảo sát hình thái học và độ nhám tế vi của lớp màng cứng CrN chế tạo bằng phương pháp lắng đọng vật lý từ pha hơi trong môi trường chân không,TạpchíKhoahọcCôngnghệ,số22.2014.

78ISSN 2615 - 9910



MÔ PHỎNG TẤM COMPOSITE CHỊU VA CHẠM CÓ SỬ DỤNG PHẦN TỬ KEO

FINITEELEMENTSIMULATIONOFDAMAGEINLAMINATEDCOMPOSITEPLATESSUBJECTEDTOIMPACTUSINGCOHESIVEINTERFACEELEMENTS

Lê Thị Tuyết Nhung, Vũ Đình QuýTrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

TÓM TẮT

Quá trình mô phỏng va chạm với vận tốc thấp trong không gian ba chiều và ứng xử của vật liệu sau đó vẫn đang là một khó khăn và thách thức trong nghiên cứu. Đó là do các thông số vật liệu composite và các bề mặt liên kết giữa các lớp, tiêu chuẩn phá hủy cùng các kỹ thuật mô phỏng số chưa được sử dụng một cách chính xác nhất. Trong nghiên cứu này, mẫu composite phẳng chịu va chạm dưới vận tốc thấp, được đưa ra xem xét về thiệt hại tách lớp dựa trên mô hình miền kết dính (CZM) và thông qua các phân tích phần tử hữu hạn (Abaqus/Explicit). Mẫu composite được mô hình hóa bằng các phần tử solid cho từng lớp. Các lớp composite có hướng sợi khác nhau và giữa các lớp là các phần tử keo, hoặc lớp keo sử dụng cho mô phỏng quá trình tách lớp. Phần đầu bài viết sẽ nêu sơ lược về kiểm tra mô hình va chạm, phương pháp CZM và phần tử keo. Sau đó, nghiên cứu sẽ tập trung phân tích ứng xử vật liệu composite với các mức năng lượng khác nhau và hướng sợi khác nhau, so sánh với các tài liệu đã được công bố. So với các kết quả trong tài liệu, các kết quả trong nghiên cứu này có sự tương đồng tốt (một số trường hợp là tốt vượt trội hơn), đặc biệt đối với các mức năng lượng thấp.

Từ khóa: Composite; Phần tử keo; Va chạm; Thiệt hại tách lớp.

ABSTRACT Modeling three-dimensional impact damage and its consequences is still a challenge. This is because composite material properties, interface properties, failure criteria, and numerical techniques are still not well-establish. Here, in this study, flat composite plate subjected to low-velocity impact with consideration delamination damage based on Cohesive Zone Model (CZM) is investigated by Finite Element analysis (Abaqus/Explicit). The flat composite plate specimen has been modelled by using solid element for each layer. Between each layer which have different fiber direction, cohesive elements have been used to model delamination. First, to verify the delamination damage model, CZM approach used in impact test of small energies. Then by considering several case studies with different impact energies. The influent of the different impact energies and different fiber directions on the numerical results are reported along with to real experimental data from literatures. According to the available experimental results, the present simulation results are good agreement, especially in lower impactor energy.

Keywords: Composite; Cohesive Interface Element; Impact; Delamination.

79ISSN 2615 - 9910



1. TỔNG QUAN

Kếtcấucompositeđượcsửdụngrộngrãi trong nhiều ứng dụng kết cấu khác nhautrongcácngànhcôngnghiệptrêntoànthếgiới,docácđặctínhcơhọccụthểvốncócủachúng.Tuynhiên,vấnđềmôphỏnghưhạidotáchlớpvẫn là thách thức lớnvà đượcnghiên cứu từnhiềunămnay.Ứngxửcủacompositeđãđượcnghiêncứusâutrongnhữngnămquabằngcáccôngtrìnhthínghiệmvàmôphỏngphântíchsố,nhưCantwellvàcộngsự[1]đãnghiêncứusựkhởiđầuvàpháttriểnhưhỏngtrongkếtcấucompositevớimộtloạtcácthửnghiệmvađập.Luocùngcộngsự[2]đãđượcmôphỏngquátrình tác động của tấm composite 16 lớp đốixứngchéoCFPR[04,904]smàkhôngsửdụngđếnmôhình lớpkeovà sự tách lớpđãđượcmôphỏngbằngcáchsửdụngmộtchươngtrìnhconnhúngtrongphầnmềm.Aymerichvàcộngsự [3] đã xây dựngmộtmô hình lớp keo đểmôphỏngvànắmbắtcácquátrìnhtáchlớpdonăng lượng tác động khác nhau.Kết quảmôphỏngphùhợpvớikếtquảthửnghiệmcủahọ.Cerionivàcộngsự[4]đãnghiêncứusựtáchlớptrongvậtliệucompositekhichịutảitrọngtĩnhvàmỏi bằng cách sửdụngphươngphápCZM.Lýthuyếtsửdụngphầntửkeodựatrêncách tiếp cận CZM (Cohesive Zone Model)đượcnghiêncứuđầutiênbởiBranblattvàcộngsự[5].

Mụcđíchchínhcủanghiêncứulàđưarađượcphươngphápxácđịnhcácthôngsốcủaphầntửkeo.Sauđó,sửdụngbộthôngsốnàyđểmôphỏngtấmcompositechịulựcvachạmvàđánhgiáhưhạitáchlớptrongcácmứcnănglượngvachạmkhácnhau.Cuốicùnglàkhảosát ảnh hưởng của hướng sợi tới hiện tượngtáchlớp.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT2.1. Chọn các thông số của lớp keo

Aymerich [3] và cộng sự của ông đãthực hiệnmột chuỗi các thí nghiệmkiểm tratrêncảmôphỏngvàthựcnghiệmđểđịnhnghĩađặc tính phần tử kết dính sử dụng trongmôhình.TrongmôphỏngphươngpháplựachọnđặctínhphầntửkeocủaCamahođãđượcsửdụngđểtínhtoánđộcứngcủavùngkeo.Bảng1, trìnhbàycácđặctínhcủaphầntửkeocủaAymerich[3].

Bảng 1. Đặc tính lớp kết dính của Aymerich [3]:

Độ cứngKnn(KI) 120GPa/mmKss(KII) 48GPa/mmKtt(KIII) 48GPa/mm

Các chế độ thiệt hạiỨngsuấtdanhnghĩapháptuyến

30MPa

ỨngsuấtdanhnghĩatheophươngcắtI

80MPa

ỨngsuấtdanhnghĩatheophươngcắtII

80MPa

Sự phát triển thiệt hạiNănglượngpháhủyởchếđộchính

520J/mm2

NănglượngpháhủyởchếđộcủaứngsuấtcắtphươngI

970J/mm2

NănglượngpháhủyởchếđộcủaứngsuấtcắtphươngII

970J/mm2

2.1. Tiêu chuẩn phá hủy

Tiêuchuẩnđánhgiá tách lớpđượcsửdụngtrongmôphỏng.Thiệthạitáchlớpxảyra

80ISSN 2615 - 9910



khiđạtđếntiêuchuẩnsau(σ33>0):

(1)

Điềukiệnlàσ33>0,ứngsuấtkéoσ33 vuônggócvớimặtphẳngtấmvàcácthànhphầnứngsuất cắt τ13 và τ23 có sự tương tácqua lại lẫnnhau.Cácứngsuấttớihạn[σ33]và[τ]sẽlấygiátrịtạiđiểmcóứngsuấttớihạnlớnnhất[σ22 ]ivà[τ]ikhikhôngcóthiệthạitáchlớpởcácđiểmxungquanh.

3. MÔ HÌNH HÓA TẤM COMPOSITE CHỊU VA CHẠM CÓ SỬ DỤNG LỚP KEO

3.1. Hình học và vật liệu

Trong nghiên cứu này, tấm composite[03,903]s cókích thước45mmx67.5mmchịuvachạmvớiquảnặng2.3kgsẽđượcmôphỏngva chạm ở các mức năng lượng khác nhau.HìnhhọcvàcácđiềukiệnbiênđượcthiếtlậpphùhợpvớithínghiệmcủaAymerichvàcộngsự[3]vàđượcmôtảtrongHình1.

Hình 1. Hình học và điều kiện biên cho mô hình 1/4 tấm ban đầu

Vật liệusửdụngchomôphỏnglàvậtliệucompositesợicácboncóthôngsốE11=93.7Gpa,E22=E33=7.45Gpa,G12=G23=G13=3.97Gpa, v12=v23=v13=0.261. Các thông số lớpkeo được dùng như trong Bảng 1, quả nặngđượcmôphỏngnhưmộtvậtcứngcóhìnhquảbóng(bánkính6,25mm)và trọng lượngcủanó tương đương 2,3kg. Quả nặng được môhìnhhóavới tổng số528phần tửC3D8Rvà240phầntửC3D6R.Tấmcompositeđượcmôphỏngbằng95.232phần tửC3D8R.LớpkeođượcmôphỏngbằngphầntửCOH3D8.

Trước tiên, vận tốc va chạm ứng vớimứcnănglượng2.1Jvà1JđượcthiếtlậpđểđốisánhvớinghiêncứucủaAymerichvàcộngsự[3],nhằmđánhgiáđộchínhxáccủamôhình.

3.2. Kiểm chứng độ chính xác của mô hình ở mức 2.1J và 1J

Hình 2. Lực va chạm giữa mô hình hiện tại và của Aymerich [3]

Kếtquảtrênhình2chothấy,đồthịlựcva chạmcủamôhìnhhiện tại vànghiên cứucủaAymerichcóhìnhdángtươngđồng,chứngtỏhiệntượngvậtlýđãđượcmôphỏngđúng.Giá trị lớnnhấtcủa lựcvachạmtạicácmứcnănglượng2.1Jlệchdưới7%,chothấyđộtincậycủamôphỏnglàchấpnhậnđược.

81ISSN 2615 - 9910



Hình 3. Hình dạng vết nứt của mô phỏng và của Aymerich [3]

Kếtquảtrênhình3,chothấyhìnhdạng

vết nứt tách lớpở lớp keo củamôhình hiện

tạivàsosánhvớithựcnghiệmcủaaymerich

cóhìnhdángtươngđồnglàhìnhhạtđậu.Từ

đó,chứngminhđượctínhchínhxáctrongmô

phỏnghiện tượng tách lớpcủamôhìnhbằng

phươngphápphầntửkeo.

3.2. Khảo sát ảnh hưởng của hướng sợi tới hình dạng vết nứt

Hình 4. Mức độ ảnh hưởng hướng sợi tới hình dạng và chiều dài vết nứt A = 70°, B = 60°, C = 45°, D = 30°

Kếtquảtrênhình4,chothấythiệthạitáchlớpđượcxemxétbằngcáchthayđổihướngđặtsợiđểkiểmtraảnhhưởngcủagócđặtsợiđốivớikíchthướctáchlớp.Chiềudàivàchiềurộngcủavếttáchlớpvớiviệcthayđổihướngsợicủalớpgiữa(banđầulà90o):75o,60o,45o,,30o.Dựavàonhữngđồthịvàhìnhảnhkhixoaycáchướngsợikhácnhau,tathấyhìnhảnhdiệntíchtáchlớpcũngthayđổi.Vớihướngsợi45o,chiềurộngvếttáchlớpnhỏnhất.Vớihướngsợi60o, chiềudài tách lớpngắnnhất,đây làmộtđiềuquantrọngcầnchúýđểlựachọnvậtliệu

ápdụngtrongthựctếliênquanđếncomposite.Từkếtqủađó,hướngsợi45osẽđượccânnhắckhisảnxuấtvậtliệucompositeđểcódiệntíchvếtnứtđềutheocácphương.

4. KẾT LUẬN

Trong nghiên cứu này, phương phápsửdụngphầntửkeođãđượcứngdụngtrongxétthiệthạitáchlớptrongcáctấmcompositephẳngkhichịutảivachạm.Nghiêncứuchỉraphươngpháplàđángtincậykhiđượcsosánh

82ISSN 2615 - 9910



vớikếtquảthựcnghiệmcủaAymerich[3].Cáckết quả mô phỏng hiện tại có sự tương ứngthíchhợpvớicáckếtquả,đặcbiệtlàtrongsosánhcủađườngconglực-thờigian.Kếtquảmôphỏnghìnhdạng tách lớpđã chỉ ra sự tươngđồng về hình dáng hạt đậu với sai số độ dàinhỏhơn10%(mứcnăng lượng2,1J).Từđó,khai thác phương pháp dùng phần tử keo đểđánhgiádiệntíchtáchlớpkhisửdụngcácloạicompositevớihướngsợikhácnhauđểđưarakhuyếnnghịchonhàsảnxuấtvớicác trườnghợp sửdụng.Mức sai số từ7-10%, tuyvẫncònlớn,thểhiệnởsựhạnchếdolựachọntiêuchuẩnbềnkhácnhaugiữamôhìnhhiệntạivàcủaAymerich. Đây cũng là hướng phát triểntiếptheokhixétảnhhưởngcủacáctiêuchuẩnbềnđếnđộchínhxáccủamôphỏng.



[1].Cantwell.W.JandMorton.J,"Comparisonof the low and high velocity impactresponse of CFRP," Composites, pp. 20:545-551,1989.

[2].Luo.R.K,Green.E.RandMorrison.C.J, "An approach to evaluate the impactdamage initiation and propagation incomposite plates," Composites Part B:Engineering,pp.32:513-520,2001.

[3].Aymerich. F, Dore. F and Priolo.P, "Prediction of impact-induceddelamination in cross-ply compositelaminates using cohesive interfaceelements," Composite Science andTechnology,pp.68:2383-2390,2007.

[4].Cerioni.A,"Simulationofdelaminationincomposite materials under static andfatigueloadingbycohesivezonemodels,"Ph.D. Thesis, Universita'degli Studi diCagliari,Cagliari,2009.

[5].Barenblatt.G.I,"Themathematicaltheoryof equilibrium cracks in brittle fracture,"Advancesinappliedmechanics,pp.7:55-129,1962.

[6]. Park. K and Paulino. G. H, "Cohesivezonemodels:acriticalreviewoftraction-sepration relationships across fracturesurfaces," Applied Mechanics Reviews,vol.64,p.061002,2011.

83ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG SỐ ĐỘNG LỰC HỌC TÀU CAO TỐC CỠ NHỎ

ANUMERICALSIMULATIONSTUDYFORHYDRODYNAMICSOFHIGHPEEDBOAT

Phạm Văn SángViệnCơkhíĐộnglực,TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

TÓM TẮT

Bài báo trình bày nghiên cứu tính toán lực cản tác dụng lên vỏ tàu cao tốc cỡ nhỏ tại các vận tốc làm việc khác nhau. Chuyển động tự do trên sóng của tàu được mô phỏng với bộ giải tương tác giữa vật thể và dòng chảy hai pha tốc độ cao. Độ lớn và sự biến đổi theo thời gian của lực cản, chiều chìm, góc chúi tại các vận tốc khác nhau đã được tính toán, mô phỏng. Kết quả cho thấy sự phụ thuộc của lực cản tác dụng lên thân tàu vào góc chúi và vận tốc tàu và tồn tại giá trị vận tốc tới hạn cho lực cản tác dụng lên tàu.

Từ khóa: Mô phỏng số động lực học dòng chảy; Chuyển động của tàu cao tốc; Lực cản tàu.

ABSTRACT

In this work, we study the resistance force exerting on highspeed boats at different operating speeds. The three DOFs motion on head waves of the boat is simulated accurately using the numerical solver for the interaction of two phases fluid flow and structures. The magnitude and variation in time of resistance forces, the trim angle is computed and simulated to find out the dependence of resistance force on trim angle and boat velocity. Interestingly, we find that there exists a critical speed at that, the resistance force is minimum.

Keywords: CFD; Highspeed boat motion; Boat resistance force.


Hiệnnay,cáctàucaotốccỡnhỏđượcứngdụngrộngrãitrongthựctiễnphụcvụnhiềumặttrongđờisống,như:làmduthuyềncánhân,tàucaotốctuầntracủacáclựclượngvũtrang,tìmkiếmcứunạn,vậnchuyểnhànghóa,…Loạitàucaotốccỡnhỏnàycónhiềuưuđiểmnhưmớnnướcthấp,khichạyvớitốcđộcaosẽnângmộtphầnthântàulênkhỏimặtnướclàmgiảmsứccản,giảmđángkểlượngnhiênliệutiêuhao

trongquátrìnhvậnhành.

Tàucao tốccỡnhỏkhichạyở tốcđộcao sẽ nângmột phần thân tàu lên khỏimặtnướcđượcbiểuhiệnbằnggócchúicủađuôi,trongnghiêncứunàysẽkhảosátsựphụthuộccủagócchúiđuôi,độgiảmchiềuchìmvàlựccảntheocácvậntốckhácnhaucủatàu,mongmuốnquađócó thể tìmđượcvận tốcmà tạiđócólựccảnlớnnhất,vậntốctạiđógócchúiđuôilàlớnnhất,vậntốctạiđótàudaođộnglắc

84ISSN 2615 - 9910



dọc lớnnhất.Nhữngkết luậnnàycó thểứngdụngthựctếtrongquátrìnhvậnhànhtàunhằmtránhviệctiêuhaonhiềunhiênliệu,tránhdaođộnghoặcgócchúicủatàuquálớnảnhhưởngtớihoạtđộngcủangười,thiếtbịtrêntàuvàquađócóthểchọnđượcvậntốckhaitháctàumộtcáchhợplý.

Sửdụngmôhìnhtàuvớinguyênmẫulàmộtduthuyềncánhânđangđượcthiếtkế,đểđơngiảnhóamôphỏng,tachỉdựngmôhìnhđốivớiphầnthândướicủatàu,sauđóthựchiện

môphỏng tàuởcácvận tốckhácnhaunhằmnghiên cứu sự phụ thuộc của góc chúi đuôi,chiềuchìm,lựccảnvàovậntốcchạycủatàu.

2. MÔ HÌNH TÀU CAO TỐC2.1. Mô hình hình học

Xây dựng mô hình trên phần mềmRhinoceros 5 với các thông số của tàu caotốc thực về chiều dài thiết kế 6.85m; Chiềurộng2.27m;Chiềuchìm:0.45m;Gócnghiênghông:14.4độ.

Hình 1. Mô hình tàu cao tốc sử dụng trong mô phỏng

Cácthôngsốvềkhốilượng,momenquántínhkhối,tọađộtrọngtâmđượctínhtoántrênphầnmềmSolidWorkkhichomôhìnhởdạngkhốiđặc.

Bảng 1. Các thông số quán tính của thân tàu:

85ISSN 2615 - 9910



2.2. Mô hình toán chuyển động của tàu cao tốc Trongmô phỏng sử dụng không gianbachiều,môhìnhthờigianImplicitUnsteadyđượcsửdụng,vìvịtrícủathântàusovớimặtnướcphụthuộcvàothờigian,dođókhôngthểsửdụngmôhìnhthờigianổnđịnh,môitrườngmôphỏnglàđaphavàcótươngtácgiữacácpha.

PhươngtrìnhNaier–Stoke:

. .v v v p T f

tρ ∂ + ∇ = −∇ +∇ + ∂

Trongđó:Ρlàkhốilượngcủachấtlỏng;vlàvậntốc;plàápsuất;Tlàcáclựcbiếndạngtrongchấtlỏng;flàcácngoạilực.

Phương trình Reynolds-AveragedNavier-Stokes(RANS)TurbulenceModels:

Trongđó:ρlàkhốilượngriêngcủachấtlỏng;v làvậntốctrungbình; p làápsuấttrungbình;E làtổngnănglượngtrungbìnhtrênmộtđơnvịkhốilượng; q làthônglượngnhiệt. Phươngtrìnhchuyểnđộng6bậctựdocủatàu: Phươngtrìnhchuyểnđộngtịnhtiếncủatàutronghệquychiếuquántính:

Trongđó:mlàkhốilượngcủavậtthể,flàhợplựctácđộnglêntàu,vlàvậntốctrọngtâmtàu. Phương trình chuyển động quay củatàu:

Trong đó:M làma trậnmomen quántính,ωlàvậntốcgóccủavậtthể,nlàmomendongoạilựctácđộnglêntàu.

Phương trình động lượng dòng chảyhaiphavàchuyểnđộngtựdocủatàutrênmặtthoáng được mô phỏng sử dụng phần mềmchuyêndụngStarCCM+phiênbản20201.

3. MÔ HÌNH MÔ PHỎNG SỐ

Trong mô phỏng này, do thân tàu làđốixứngvàdòngchảycũnggầnnhưđốixứngquamặtphẳngtâmnênđểđơngiảnhóa,tachỉmôphỏngvớinửathântàu,việcnàylàmgiảmđáng kể thời gian tính toán mô phỏng, hìnhhọcmôphỏngcủathântàuđượcthểhiệntrênHình3. Ngoài hình học thân tàu, trong môphỏngnàycòncóhaiđặcđiểmhìnhhọckhác.Đặcđiểmhìnhhọcđầu tiên làvùngOverset,đâylàkhốidichuyểncùngvớithântàusovớimặtnướcvàphầncònlạicủatrườngmôphỏng.Vùngnàylàcầnthiếtđểmôphỏngchínhxácchuyểnđộngcủa thân tàuvìnó sửdụngmộtdạng lưới riêng biệt.VùngOverset được thểhiệntrongHình4.KíchthướcvùngOversetthểhiệntrongBảng2.

Đặc điểm hình học còn lại là khônggianmô phỏng.Đây là vùng chứa tất cả cácđối tượng trongmô phỏng, vùng không gianmô phỏng được thể hiện trên Hình 2. Kích

86ISSN 2615 - 9910



thướccủatrườngmôphỏngphảiđủlớnsovớikíchthướccủathântàumôphỏngđểđảmbảocácmặtbiêncủatrườngmôphỏngkhôngảnhhưởngtớidòngbaoquanhthântàu.Kíchthướccủa trường mô phỏng được thể hiện trongBảng3.

Hình 2. Không gian mô phỏng

Bảng 2. Kích thước không gian mô phỏng:Kích thước (m)

Tỉ lệ với thân tàu

Chiềudài 55 8Chiềurộng 15 13.27Chiềucao 10 10Chiềucaonước

5 5

Chiềucaokhôngkhí

5 5

Điều kiện biên: Cácđiềukiệnbiênđượcsửdụngtrongmôphỏnglàtốcđộđầuvào,đầuraápsuất,mặt

phẳng đối xứng, lướiOverset và tường. Phíatrước, phía trênvàphía dưới củakhônggianmôphỏngđượcđặt làmđầuvàovận tốc,haibiêncạnhvớiđiềukiệnđốixứng,phíasaulàđầuraápsuất.CuốicùnglàđiềukiệnbiênlướiOverset.Đâylàranhgiớigiữamiềndiđộngvàkhônggianmôphỏng.Tạimỗibiêncủakhônggianmôphỏng,tínhnănggiảmsóngđãđượckíchhoạtđểlàmgiảmảnhhưởngtớidòngbaoquanh thân tàu.Cácbiên củakhônggianmôphỏngthểhiệntrênHình3.

Hình 3. Các biên của không gian mô phỏng

Mô hình lưới tính toán Sử dụng công cụ chia lưới tự động(Automatic Mesh) với các yếu tố: Số lượnglưới:1.060.872phầntửlưới;Kíchthướclưới:200 mm; Thông số máy tính: chip Intel(R)Core™[email protected],RAM16.00GB.Lướibềmặtđượcchiatrêncácđốitượngđượcđịnhnghĩaởdạngmặtnhưthântàu,cácmặtbiên.Cáclướinàylàlướiđịnhhình,đượcthểhiệntrênHình4.

Hình 4. Lưới bề mặt thân tàu và lưới vùng không gian bao quanh tàu

87ISSN 2615 - 9910



Lưới thể tích được chia trên các đốitượngđượcđịnhnghĩadạngthểtíchnhưkhônggianbêntrongtrườngmôphỏngđượcthểhiệntrênHình4.Vùnglưới tiếptheolàvùnglướiOverset, vùng Overset trong STAR CMM+được thiết kế để khi hai vùng lưới riêng biệtđượcđặtchồnglênnhau, trongkhimộtvùnglướiđứngyêncònvùnglướikhácdịchchuyểncùngvớiđối tượngchuyểnđộng, lướinàycóthể vừa dịch chuyển, vừa xoay.Việc thiết kếnàynhằmđảmbảocác lướikhôngbiếndạngkhiđốitượngmôphỏngdịchchuyển,cáclướitiếpgiápnhaugiữahaivùngsẽtruyềnđạtthôngtingiữahaivùngvớinhau.

4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

Sử dụng mô hình lưới ở trên, ta thửnghiệmtàuchạyởcácvậntốckhácnhautrongdảitốcđộtừ0m/sđến15m/s.Ởmỗitốcđộ,lực cản, độ chìm, lực cản theo thời gianmôphỏngtạigiaiđoạncácthôngsốchạyổnđịnhđượcthểhiệntrêncácđồthịsau:

Hình 5. Đồ thị góc chúi theo thời gian

TừđồthịgócchúitrênHình5,theothờigiantanhậnthấyrằng,khiởcácvậntốcthấp,gócchúidaođộngtheothờigianvàbiênđộdaođộngtăngdầntừFr=0.55đếnFr=0.85,điều

nàycóthểgiảithíchdựatrênhiệntượngkhiđạtvậntốcmàtạiđóxuấthiệnlựcnângthủyđộngtácđộng lên tàuvàđẩy tàunhô lênkhỏimặtnước,tuynhiên, tạidảivậntốcnày, lựcnângchưathắngđượctrọnglựccủatàunênnóvẫnbịtrọnglựckéoxuống,tiếptụcquátrìnhphátsinhlựcnângtáidiễnvàtạonêndaođộngcủaxuồng.Tanhậnthấy,tạiFr=0.85,daođộngcóbiênđộdaođộnglớnnhất,đâycóthểcoinhưlà“điểmtớihạn”củavậntốctàumàsauđólựcnângthủyđộngsẽcânbằngvớitrọnglựccủatàu.

Hình 6. Đồ thị chiều chìm theo thời gian

Hình 7. Đồ thị lực cản theo thời gian

88ISSN 2615 - 9910



Khivậntốccủathântàutănglên,thântàucóvịtrítươngđốisovớimặtnướcliêntụcthayđổi.Hình6vẽđồthịchuyểnđộngcủathântàukhisốFroudeđượctănglêntrongkhiHình7chothấyvịtrícủathântàuởmộtsốtốcđộđãthửnghiệm.Ởtốcđộthấp, trọngtâmcủatàubịnhấnchìm trongnướcmột thờigianngắn,nhưng saukhiFr=0,55 thì thân tàunhô lênkhỏimặtnước.GócchúiđuôităngliêntụcchođếnkhiFr=1,34.Tạithờiđiểmnày,gócchúiđuôilàlớnnhấtvớigiátrị5,39độ.Khivậntốctăng hơn nữa thì góc chúi đuôi có xu hướnggiảmnhẹ.

Hình 8. Thay đổi của góc chúi và độ chìm theo vận tốc tàu

Hình 9. Các vị trí chuyển động của tàu

Chuyểnđộngcủathântàucóảnhhưởngđángkểđếntổnglựccản.Hình8,biểuthịđồthịlựccảncủatàuvàHình10biểuthịđồthịcủahệsốcản.Ởtốcđộthấp,chỉcómộtthayđổinhỏđốivớilựccảnnhưngkhitốcđộtăngquaFr=0,49thìnhữngthayđổibắtđầuđángkể.TạiFr=0,55,hệsốcảnlàlớnnhất,tươngứngvớivịtrítạiđóthântàubịnhấnchìmsâunhấttrongnước.TạiFr=1,34,gócchúiđuôivàlựccảnlàlớnnhấtvớigiátrị3.706,38N.Khitốc độ tăng thêm, lực cản có xu hướnggiảmnhẹ.

Hình 10. Đồ thị lực cản và hệ số theo số Froude

89ISSN 2615 - 9910



Sự thay đổi vị trí thân tàu khi tốc độtănglênảnhhưởngđếndiệntíchướtcủathântàu,Hình11chothấyphầnthể tíchcủanướcởđáy thân tàuởcác tốcđộ thửnghiệmkhácnhau. Phần thể tích là thước đo pha thể hiệntrênbềmặtcủathântàutrongđógiátrị1thểhiệnphanước,giátrị0thểhiệnphakhí.Cácgiá trịgiữa0và1 thểhiện tỷ lệnướcsovớitổngkhốilượng.Khitốcđộtănglên,diệntíchtiếpxúcvớinướcgiảmđi.Điềunàylàdogócchúiđuôitănglênvàthântàunhôlênkhỏimặtnước.Mặc dù diện tích ướt giảm, nhưng lựccảnvẫntănglên.Điềunàylàdogóctiếpxúcgiữavỏtàuvànướctănglên.Vìởtốcđộcao,bềmặtvỏtàutrởnênvuônggóchơnvớimặtnước.Điềunàytạoramộtvùnggiữnướclại,nơinướctácđộngvàothântàuchứkhôngphảichảyquanó,dođó làmtăng lựccảnápsuất,lượngcảnnàytănglớnhơnsovớilượnggiảmcảnmasátkhidiệntíchướtgiảmđi,nêntathấylực cản vẫn tăng.Khi góc chúi đuôi bắt đầugiảm,diệntíchướthơncũnggiảmvàphầnthểtíchởđáycủathântàutrởnênnhỏhơn1.Điềunàycónghĩalàcómộthỗnhợpnướcvàkhôngkhíởđáycủathântàu.Điềunàychophépgiảmlựccảnvìđộnhớtcủahỗnhợpnướcvàkhôngkhísẽnhỏhơnđộnhớtcủanước.

Hình 11. Diện tích ướt bề mặt tàu tại các vận tốc khác nhau

5. KẾT LUẬN Thông qua mô phỏng số, đặc tínhchuyểnđộngcủatàucaotốcđãđượckhảosáttạicácvậntốclàmviệckhácnhau.Kếtquảvềsựphụthuộccủalựccản,lựcnângvàogócchúivàchiềuchìmcủatàuchothấyđiểmlàmviệctốiưucủatàucaotốctạiđólựccảntàuđạtgiátrịnhỏnhất.Cáckếtquảtínhtoánmôphỏngcóthểđượcápdụngtrongthiếtkếcácloạitàucaotốccỡnhỏtrongthựctế.

Ngàynhậnbài: 05/7/2021Ngàyphảnbiện: 18/7/2021


[1]. Estimation Resistance of an Explorer Submarine"Tuan PhanAnh,QuangVuThanh,HeNgoVan,QuangLe,HuongPhamThi Thanh, Journal of Mechanical Engineering Research and Developments, https://jmerd.net/01-2020-264-271.

[2]. Research and Development a Remotely Operated Underwater Vehicle" Tuan Phan Anh, Quang Le, Huong Pham Thi Thanh, Cong Do Thanh, Iternational Journal of Mechanical and Production Engineering Research and Development, 2020, http://www.tjprc.org/publishpapers/2-67-1605858245-24IJMPERDOCT20202411.pdf.

[3]. Hydrodynamic and Dynamic Analysis to Determine the Longitudinal Hydrodynamic Coefficients of an Autonomous Underwater Vehicle, Le Quang, Phan Anh Tuan, Pham Thi Thanh Huong, Journal of Science and Technology, Tecnical Universities. http://jst.hust.edu.vn/NewsModule/OldJournals.aspx.

[4]. Crosby, Mowgli J., "A CFD Study on the Performance of High Speed Planing Hulls" (2019). Masters Thesis, 966.

90ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG TRÌNH BIÊN DỊCH NC-CODE TỪ HỆ FANUC SANG HỆ SINUMERIK ĐỂ GIA CÔNG TRÊN MÁY TIỆN

CNC CONCEPT TURN 450

RESEARCHANDBUILDNC-CODECOMPILERFROMFANUCSYSTEMTOSINUMERIKSYSTEMFORMACHININGONCONCEPTTURN450CNCLATHE

Bùi Long Vịnh, Nguyễn Ngọc KiênTrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

TÓM TẮT

Bài báo giới thiệu phương pháp xây dựng trình biên dịch các tập tin dữ liệu gia công do phần mềm Mastercam xuất ra thành tập tin dữ liệu gia công theo hệ Sinumerik. Sự tương thích giữa các mã lệnh NC-code giúp quá trình gia công tạo hình chính xác bề mặt được thiết kế. Xây dựng trình biên dịch sẽ góp phần khai thác và sử dụng hiệu quả các máy công cụ điều khiển theo chương trình số CNC.

Từ khóa: Biên dịch mã lệnh NC; Gia công tiện CNC; CONCEPT TURN 450.

ABSTRACT

This paper introduces a method to build a compiler of machining data files outputted by Mastercam software into a processing data file according to the Sinumerik system. The compatibility between the NC-codes helps the machining process to accurately shape the designed surface. Building a compiler will contribute to the effective exploitation and use of CNC numerically controlled machine tools.

Keywords: Convert NC-code; CNC turning; CONCEPTTURN 450.

1. GIỚI THIỆU

QuátrìnhgiacôngtạohìnhđượcthựchiệntrênmáyCNCmộtcáchtựđộngnhờcáctậptindữliệugiacông.NgườilậptrìnhcóthểtựviếthoặcsửdụngphầnmềmCAD/CAMxuấtra chương trìnhgia công.Tập tindữ liệugiacôngthườngcóhaidạnglàdữliệuvềchuyểnđộngtạohìnhvàdữliệuvềcácchứcnăngphụtrợ.Tuynhiên,ngônngữtrongcáctậptinnàycầnphải tương thíchvới ngônngữđượcnhàsảnxuấtmáyCNCcàiđặttrongbộđiềukhiển.

Dođó,chươngtrìnhbiêndịchmãlệnhNCgiúphỗtrợquátrìnhxuấttậptindữliệugiacôngđểgia công trênmáyCNC.Tài liệu [1] đề xuấtphươngphápbiêndịchtậptintheotheongônngữAPTdoPro/NCtạoravàcủacáctậptintheongônngữG-CodedùngđểđiềukhiểncácthaotácgiacôngtrênmáytiệnCNCTSeriesOi-S.Tuynhiên,trìnhbiêndịchchỉchuyểnđổigiớihạnởcácchitiếtcóbiêndạngbềmặtlàcáckhốicơsở.Tàiliệu[2]đềxuấtphươngphápchuyểnđổimãSTEPNC(ISO14649)sangmãNC(ISO6983).Tuynhiên,chươngtrìnhbiên

91ISSN 2615 - 9910



dịchchỉchuyểnđổiđượccácđặctrưngtươngứngtrongthưviệnNC-code.Cóthểthấyrằng,ứngvớimỗihệđiềukhiển trênmáyCNCsẽcầncómộtbộhậuxửlý(postprocessor)riêngtíchhợpvớiphầnmềmCAD/CAMđểxuấtmãlệnh NC-code. Mastercam là phần mềm tíchhợp CAD/CAM được sử dụng phổ biến trênthếgiớivớinhiềutiệníchnhưngbộhậuxửlýchỉ xuất ramã lệnhNC-code theo hệ Fanuc.Mặt khác, máy tiện CNC Concept Turn 450sửdụngbộđiềukhiểntheohệSinumerik.Dođó,cầnxâydựngchươngtrìnhchuyểnđổimãlệnhNC-codetheohệFanucsanghệđiềukhiểnSinumerikcủamáyCNC.Sựtươngthíchcủa

mãlệnhđiềukhiểnNC-codesẽgópphầnnângcaohiệuquảsửdụngmáyCNC,đâycũng làmụctiêumàbàibáohướngtới.

2. CẤU TRÚC CÂU LỆNH NC-CODE

Đểxâydựngthuậttoánchotrìnhbiêndịch,trướchếtcầnphântíchcấutrúccủangônngữdobộhậuxử củaphầnmềmMastercamxuấtra(theohệFanuc)vàcấutrúcngônngữcủabộđiềukhiểntheohệSinumerik.Dữliệuđiềukhiểnquátrìnhgiacônggồmchuyểnđộngtạohìnhvàchứcnăngphụtrợ.

Hình 1. Cấu trúc câu lệnh điều khiển quá trình chuyển động gia công

Hình 2. Cấu trúc câu lệnh điều khiển các chức năng phụ trợ

Sau đây là một số mã lệnh cơ bản của quá trình gia công trên máy CNC:

Fannuc 21MB Sinumerick840D Chức năngG00*(tọađộdao)*(kítựkếtthúccâulệnh)

G0*(tọađộdao)*(kítựkếtthúccâulệnh)

Chạydaonhanhkhôngcắt

G01*(tọađộdao,F..S..M)*(kítựkếtthúccâulệnh)


Chuyểnđộngcắttuyếntính

G02*(tọađộdao)I*(2)J*(3)K*(4)*(kítựkếtthúccâulệnh)

G2*(tọađộdao)I*(2)J*(2)K*(4)*)*(kítựkếtthúccâulệnh)

Chuyểnđộngcắttheocungtròncùngchiềukimđồnghồ



Chuyểnđộngcắttheocungtrònngượcchiềukimđồnghồ

G41H..* G41* BùdaotráiG42H..* G42* BùdaophảiG40* G40* Hủybùdao

92ISSN 2615 - 9910



G20* G70* ThiếtlậpđơnvịđotheohệinchG21* G71* ThiếtlậpđơnvịđotheohệmétM6*T*(1)*(2) M06T*(1)*D(2) ThaydaotựđộngM10*)*(kítựkếtthúccâulệnh) M25*)*(kítựkếtthúccâulệnh) Mởthiếtbịkẹpphôi(mởmâm

cặp)M11*)*(kítựkếtthúccâulệnh) M26*)*(kítựkếtthúccâulệnh) Đóngthiếtbịkẹpphôi(đóng

mâmcặp)M20*)*(kítựkếtthúccâulệnh) M15*)*(kítựkếtthúccâulệnh) LùiụđộngM21*)*(kítựkếtthúccâulệnh) M14*)*(kítựkếtthúccâulệnh) Tiếnụđộng

3. GIẢI THUẬT CỦA CHƯƠNG TRÌNH BIÊN DỊCH

Phương pháp chuyển đổi tuần tự làphươngpháphiệuquảđểthựchiệnchuyểnđổimã lệnh.Với phương pháp này, quy trình đểthựchiệnchuyểnđổimộtdònglệnhtrongtậplệnhđầuvàođượcthựchiệnnhưsau:

Bước1:Đọcdònglệnhdạngchuỗikýtự;

Bước 2:Giảimã lệnh.Trong bước này dònglệnhởbước1sẽđượcphânrãthànhcáccụmgiá trị riêng lẻđượcphâncácnhaubằngdấucách;

Bước3:Tìmđịnhdạngchuyểnđổiđượcngườidùng thiết lập trước với thuật toán tìm kiếmtuần tự. Kết quả của bước 3 là đưa ra đượcchuỗiđịnhdạngkếtquảtươngứngvớimãlệnhđầuvào;

Bước4:Nếutìmđượcquytắcthựchiệnchuyểnđổi,nếukhôngthìkếtthúcchươngtrình;

Bước5.Ghikếtquảchuyểnđổivàoôhiểnthịvàquaylạibước1.

Hình 3. Sơ đồ khối phương pháp chuyển đổi tuần tự

Tất cả các lệnh đều được chuyển đổitheocácbướcởtrên.Vìvậy,kếtquảđầuraítxảyranhầmlẫn.Thuậnlợichoquátrìnhtriểnkhailậptrình,mãnguồngọngàngvàdễdàngđốikiểmvàquansátchươngtrình.

4. PHẦN MỀM BIÊN DỊCH NC-CODE

Trêncơsởnguyêntắcvàphươngphápbiêndịchcũngnhưgiảithuậtnêutrên,chúngtôi đã xây dựng thành công phần mềm biên

93ISSN 2615 - 9910



dịchchươngtrìnhNC-codetừhệFanuc21MBsang Sinumerik840D. Trình biên dịch đượcviết bằng ngôn ngữ C# trên môi trường lậptrìnhVisualStudio.

Hình 4. Giao diện phần mềm biên dịch chương trình NC-code

Để kiểm nghiệm chương trình biêndịch, chúng tôi tiến hành thiết kếmột số chitiếttrênphầnmềmMastercamvàxuấtfileNC-code.TrìnhbiêndịchsẽchuyểnđổimãcodetừhệFanucsangSinumerikvàtiếnhànhgiacôngthửnghiệmtrênmáytiệnCNCConceptTurn450củaTrungtâmhỗtrợđàotạonghiêncứuvàđổimớicôngnghệthuộcViệnCơKhí,TrườngĐại họcBách khoaHàNội.Các kết quả thửnghiệmđãkhẳngđịnhtínhchínhxáccủaphầnmềm biên dịch. Người vận hànhmáy khôngphảichỉnhsửamộtcâulệnhnàotrongchươngtrìnhgiacôngđãđượcbiêndịch,ngoàiviệccàiđặtcơbảnnhưphôi,dụngcụgiacông.

Hình 5. Gia công thử nghiệm một số chi tiết trên máy tiện Concept Turn 450

5. KẾT LUẬN

Phần mềm chuyển đổi mã lệnh NC -code từhệFanucsangSinumerik rấthữu íchchosảnxuấtcôngnghiệp,đàotạonơicómáyCNCConceptturn450,gópphầnnângcaohiệuquả sử dụng máy CNC. Ngoài ra, giải thuậtcũng như phương pháp xây dựng của nghiêncứunàycũnglànguồntàiliệuthamkhảochocácnhàpháttriểnhệthốngCAD/CAM-CNC.

Lời cảm ơn:

NghiêncứunàyđượctàitrợbởiTrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội(HUST),trongđềtàimangmãsố:T2018-PC-036.Cáctácgiảxinchânthànhcảmơn!



[1].LêCung,BùiMinhHiển(2010);Phương pháp biên dịch các tập tin dữ liệu gia công trên ngôn ngữ APT của mô đun PRO/MANUFUCTURING sang các tập tin trên ngôn ngữ G-code để điều khiển máy tiện CNC FANUC T SERIES Oi-S, TạpchíTrườngĐạihọcBáchkhoa,ĐạihọcĐàNẵng.[2].W.X.Chen(2010).ResearchonSTEPCompliantCNCSystemforIntegration.of CAD/CAPP/CAM. Mechanical ManufacturingandAutomation,pp.529-551,2010.[3]. K.J. Astrom, B. Wittenmark, ComputerControlledSystems:TheoryandDesign,Prentice-Hall,EnglewoodCliffs,1984.[4].Y.Koren,ComputerControlofManufacturingSystems,McGraw-Hill,NewYork,1983.[5].Fanuc21MBISOProgrammingUserMenual,2016.[6].Sinumerik840D,User’sManual2018.[7].G.Elber,Freeformsurfaceregionoptimizationfor 3-axis and 5-axis milling, Computer-AidedDesign27(6)(1995)465–469.

94ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG XE HYBRID BẰNG PHẦN MỀM AVL-CRUISE

RESEARCHFORBUILDINGHYBRIDCARMODELSWITHAVL-CRUISESOFTWARE

Trần Văn Đăng1,2, Không Vũ Quảng1, Trần Đăng Quốc1, Lê Đăng Duy1

1ViệnCơkhíĐộnglực,TrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội 2KhoaCơkhíĐộnglực,TrườngĐạihọcSưphạmKỹthuậtHưngYên

TÓM TẮT

Trong những năm gần đây, vấn đề ô nhiễm không khí đang ngày càng trở nên nghiêm trọng, ảnh hưởng đến môi trường sống cũng như sức khoẻ của người dân. Một trong những giải pháp để giải quyết vấn đề này là sử dụng phương tiện xe hybrid để giảm phát thải của động cơ đốt trong (ĐCĐT) gây ô nhiễm không khí. Bài báo này sẽ tiến hành nghiên cứu mô phỏng mô hình xe hybrid sử dụng phần mềm AVL-Cruise để tìm ra bộ số liệu phục vụ cho việc thiết kế xe hybrid sau này. Kết quả mô phỏng cho thấy, lượng khí thải giảm mạnh 52,41%, với NOx, 73,34% với CO và 57,41% với HC khi sử dụng xe hybrid so với xe truyền thống.

Từ khóa: Ôtô hybrid; Động cơ đốt trong; Động cơ điện; Giảm phát thải.

ABSTRACT

In recent years, the problem of air pollution is becoming more and more serious, affecting the living environment as well as people's health. One of the solutions to solve this problem is to use hybrid vehicles to reduce the emissions of internal combustion engines that cause air pollution. This paper will conduct a study to simulate a hybrid vehicle model using AVL-Cruise software to find out a set of data for future hybrid vehicle design. The simulation results show that the amount of exhaust gas decreases sharply by 52.41% with NOx, 73.34% with CO and 57.41% with HC when using hybrid vehicles compared to traditional vehicles.

Keywords: Hybrid electric vehicles; Internal combustion engine; Electric motor; Emissionreduction.

1. GIỚI THIỆU

ỞViệtNam,ônhiễmmôitrườngtạicácthànhphốlớnđãvàđangtrởthànhmộtvấnđềcấp bách thu hút sự quan tâm của nhiều nhà

nghiêncứu.Hình1chothấy,vấnđềônhiễm

khôngkhíởnướctadohoạtđộnggiaothông

vậntảiđôthịgâyralàrấttrầmtrọng,đòihỏi

cácgiảiphápmạnhmẽvàhiệuquả.

95ISSN 2615 - 9910



Hình 1. Tác hại của khí thải phương tiện giao thông tới sức khoẻ và môi trường

Mộttrongnhữnggiảiphápđểnângcaohiệusuấtvàgiảmônhiễmmôitrườngtừphươngtiệngiao thôngsửdụngnhiên liệuxăng,hoặcdiesellàsửdụngnhiênliệuthaythếnhưxăngsinhhọc,dieselsinhhọc,khíCNG,LPG[1].Tuy nhiên, phương án này còn nhiều cản trởnhưcơsởhạtầngkhôngđồngbộ,khôngloạibỏđượchoàntoànđượcphátthải,cầnthayđổikếtcấuđộngcơ.Mặtkhác,giảiphápsửdụngcác phương tiện giao thông sử dụng nguồnnănglượngđiệnhoặchydrođangcótiềmnănglớn.Đểsửdụngnăng lượngđiệnhoặchydrotrênphươngtiệngiaothôngcầnmộttronghaigiảipháp,đólàthaythếhoàntoànnguồnnănglượng từ ĐCĐT là: Xe điện (BEV) hoặc xesử dụngpin nhiên liệu (FCV) hoặc phối hợpnguồnnănglượngtừĐCĐTvớiđộngcơđiện(ĐCĐ)tứclàxehybrid[2].

Tuynhiên,nếusửdụngBEVvàFCVthìsẽgặpnhữngkhókhăn,nhưthờigiansạcpin, quãng đường xe chạy được saumỗi lầnsạc,tuổithọcủapin,cũngnhưviệcquyhoạchvàxâydựngcơsởhạtầngcáctrạmsạccũnglàmộtvấnđềrấtlớn[4].Chínhvìvậy,đểphùhợpvớimụctiêugiảmônhiễmmôitrườngvàkhông làm ảnh hưởng đến quá trình sử dụngcũngnhưsựthayđổivềcơsởhạtầngthìviệcpháttriểnxehybridởViệtNamlàmộthướng

điphùhợptronggiaiđoạnhiệnnay,nhấtlàđốivớicácphươngtiệncánhânthìxuhướngnàyhoàntoànphùhợpvớisựpháttriểnxesửdụngnănglượngthânthiệnvớimôitrườngnhưthểhiện trênhình2.Tuynhiên,việcnghiêncứu,chế tạovà thửnghiệmxehybridyêucầuchiphícao,vậynênviệctìmramộtgiảiphápthaythếtrongviệcnghiêncứuthửnghiệmxehybridlàrấtquantrọng,phùhợpvớitìnhhìnhkinhtếnướctahiệnnay.

Hình 2. Sự phát triển của mảng xe điện [3]

Bài báo này sẽ tiến hành xây dựngmôhìnhmôphỏngxehybridbằngphầnmềmAVL-Cruise cũng như kiểm nghiệmmô hìnhqua thựcnghiệmvàđưaracác thôngsốphátthảicủaxehybridkhichạymôphỏng.

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nộidungnghiêncứucủabàibáođượcthựchiệnbằngcácbướcnhưsau:-Bước 1:Thử nghiệm đánh giá hệ thống xehybrid,đođạccácthôngsốđặctínhkinhtế,kỹthuậtvàphátthải.- Bước 2: Xây dựng mô hình mô phỏng xehybridbằngphầnmềmAVL-Cruise.-Bước3:Đánhgiá tính tincậycủamôhìnhbằngcáchsosánhthôngsốmôphỏngvàthựcnghiệm.

96ISSN 2615 - 9910



- Bước 4: Tiến hành mô phỏng và đánh giákếtquả. TrongphầnmềmAVL-Cruise,cácmôhìnhmôphỏngchỉcósẵncácchu trìnhchạyđượccàiđặttrước,khôngphùhợpđểsosánhvới quá trình thực nghiệm. Vậy nên, nhómnghiên cứu phải sử dụng công cụ RandomCycleGeneratorđượctíchhợpsẵntrongphầnmềmAVL-Cruise để tạo các chu trình chạymới.Chutrìnhđượctạosẽcómứctốcđộổnđịnhlà40và60km/hđểphùhợpchoviệcsosánhvớiphầnkếtquảthựcnghiệm.

3. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Đểcóthểcókếtquảsosánh,đánhgiáđộ tin cậy củamô hìnhmô phỏng, cần phảithiếtlậpmộthệthốngthửnghiệmđểchạythửnghiệmvàchorakếtquảvềcácthôngsốcôngsuất, suất tiêu hao nhiên liệu cũng như hàm

lượngphátthảiCO,NOxvàHC.SơđồtoànbộhệthốngthửnghiệmbaogồmĐCĐT,ĐCĐvàhệthốngtruyềnđộng,cácthiếtbịđođượcthểhiệntrênhình3.

Hình 3. Sơ đồ hệ thống thử nghiệm

Kết quả chạy thử nghiệm hệ thốnghybridđượcthểhiệntrênbảng1vàbảng2.

Bảng 1. Các thông số thực nghiệm ở chế độ 40km/h:

Mômen (Nm) Năng lượng (MJ/h) CO (%) HC (ppm) NOx (ppm)1,45 26,4 0,021 1879 8314,02 37,4 0,023 2021 9746,55 48,4 0,026 2137 10209,03 52,8 0,027 2027 114610,8 54,12 0,03 2234 1257

Bảng 2. Các thông số thực nghiệm ở chế độ 60 km/h:

Mômen (Nm) Năng lượng (MJ/h)

CO (%) HC (ppm) NOx (ppm)

1,6 47,5 0,02 1655 7213,9 53,2 0,022 1521 7356,4 61,5 0,024 1487 7888,9 76,7 0,026 1600 83011 81,1 0,025 1584 850

97ISSN 2615 - 9910



4. XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ

MôhìnhmôphỏngxehybridtrênphầnmềmAVL-Cruiseđượcthểhiệntrênhình4.Saukhichạymôphỏng,khitốcđộxeổnđịnhở40và60km/h,tacókếtquảmôphỏngởbảng3vàbảng4.

Hình 4. Mô phỏng xe hybrid dùng bộ đồng tốc kết hợp CVTXe (1); ĐCĐT (2); Ly hợp CVT (3); Bộ phối hợp (4); Bánh xe phía trước bên phải (5, 6); Bánh xe phía sau (7, 8); Hệ thống phanh (9,10,11,12); ĐCĐ (13); Máy phát (14); Bộ vi sai (15); Buồng lái (17); ASC (18),

Ắc quy (19); Matlab (20); Màn hình (21).

Bảng 3. Các thông số mô phỏng ở chế độ 40 km/h:Mômen (Nm) Năng lượng (MJ/h) CO (%) HC (ppm) NOx (ppm)1,45 27,4 0,022 1967 8644,02 39,0 0,024 2128 10056,55 49,5 0,026 2182 10049,03 55,2 0,026 1958 116110,8 53,4 0,029 2174 1305

Bảng 4. Các thông số mô phỏng ở chế độ 60km/h:Mômen (Nm) Năng lượng (MJ/h) CO (%) HC (ppm) NOx (ppm)1,6 49,1 0,020 1700 7583,9 54,4 0,023 1545 7526,4 64,2 0,024 1530 7558,9 75,1 0,027 1542 82211,03 82,2 0,025 1601 872

CácđồthịsosánhthôngsốtiêuhaonănglượngvàphátthảiCOtrênhình5vàhình6chotathấysaisốgiữathựcnghiệmvàmôphỏngđềunhỏhơn5%.Cụthể,ởtốcđộ40km/hsaisốlớnnhấtlà4,6%củathôngsốtiêuhaonănglượng,còntốcđộ60km/hcósaisốlớnnhấtlà4,8%ởthôngsốphátthảiCO.Quađó,tacóthểkếtluậnrằng,môhìnhmôphỏngcóđộtincậycaovàcóthểđượcsửdụngtrongcácnghiêncứutiếptheo.

98ISSN 2615 - 9910



Hình 5. So sánh thông số tiêu hao năng lượng và phát thải CO giữa thực nghiệm và mô phỏng ở vận tốc 40 km/h

Hình 6. So sánh thông số tiêu hao năng lượng và phát thải CO giữa thực nghiệm và mô phỏng ở

vận tốc 60 km/h

5. KẾT LUẬN

Sauquátrìnhnghiêncứu,bàibáođãrútrađượccáckếtluậnsau:

Bàibáođãtiếnhànhthửnghiệmhệthốnghybridtrênthựctếvàđãcócáckếtquảởmứctốcđộ40và60km/h.

Bàibáođãxâydựngthànhcôngmôhìnhmô phỏng xe hybrid trên phầnmềmAVL-Cruisevớisaisốsovớithựcnghiệmnhỏhơn5%.

-Kết quả mô phỏng cho thấy lượng phátthải của xe hybrid đã giảm 52,41% với NOx,73,34%vớiCOvà57,41%vớiHCsovớixeĐCĐTtruyềnthống.

Kếtquảvàmôhìnhmôphỏngcủanghiêncứunàysẽtạotiềnđềchocácnghiêncứusaunàyvàpháttriểnnghiêncứusâuhơnnữavềxehybrid.



[1].LêAnhTuấn(2017);Nhiên liệu thay thế dùng cho động cơ đốt trong,NXB.BáchkhoaHàNội, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội,IBSN:978-604-95-0171-5.

[2]. JackErjavec (2013);Hybrid, electric& fuel-cellvehicles.ISBN-13:978-0-8400-2395-7.

[3]. https://www.alcircle.com/news/growing-plug-in-electric-vehicle-pev-sales-in-2017-raise-outlook-for-aluminium-demand-29531

[4]. James Larminie,AndrewDicks (2003); FuelCell Systems Explained Second Edition;ISBN0-470-84857-X.

99ISSN 2615 - 9910



NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHẦN MỀM CHUYỂN ĐỔI MÃ LỆNH NC ĐỂ GIA CÔNG TRÊN MÁY PHAY CNC UCP600

RESEARCHONBUILDINGSOFTWARETOCONVERTNCCODEFORMACHINEONUCP600CNCMILLINGMACHINE

Bùi Long Vịnh, Nguyễn Ngọc KiênTrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội

TÓM TẮT

Bài báo tập trung vào phương pháp xây dựng trình thông dịch các mã lệnh điều khiển quá trình gia công trên máy CNC. Dữ liệu gia công do bộ hậu xử lý của phần mềm Masteram xuất ra theo hệ Fanuc sẽ được thông dịch thành mã lệnh điều khiển theo hệ Heidenhain iTNC530 được cài đặt trên máy UCP600. Phần mềm được xây dựng sẽ góp phần mở rộng khả năng công nghệ, cũng như khai thác hiệu quả thiết bị hướng tới tăng năng suất hạ giá thành sản phẩm.

Từ khóa: Thông dịch mã lệnh NC; Gia công phay CNC; Máy phay UCP600.

ABSTRACT

The article focuses on the method of building an interpreter of the command codes to control the machining process on CNC machines. Machining data output by the postprocessor of Masteram software according to Fanuc system will be translated into control code according to the Heidenhain iTNC530 system installed on the UCP600. The built software will contribute to expanding technology capabilities as well as effectively exploiting equipment towards increasing productivity and reducing product costs.

Keywords: Interpret NC-code; CNC milling; UCP600 milling machine.


Máy công cụ điều khiển theo chươngtrìnhsốCNCđượcsửdụngrộngrãiđểgiacôngcác chi tiết có biên dạng hình học phức tạp.Ứngdụngmạnhmẽtrongcôngnghiệpchếtạonhưngànhhàngkhôngvũtrụ,ôtô,tàuthủy…TronggiacôngtrêncácmáyCNCcáclệnhdichuyểndụngcụcắtvàphôidohệthốngCAD/

CAMtạorađượctruyềnvàomáyCNCthôngquabộnội suy.Bộnội suy sẽ chuyểnđườngdẫngiacôngthànhquỹđạochuyểnđộngphốihợpcủatừngtrục.Dữliệucungcấpchobộnộisuylàđườngdẫnvàvậntốccủađiểmtâmdụngcụcắt(CL).ĐiểmCLlàmộtđiểmđãchoxácđịnhtrêndụngcụcắt.Tạimộtvị tríxácđịnhcủadụngcụcắt,điểmCLđượctínhtheođiểmcắtcủadụngcụcắt(CC).

100ISSN 2615 - 9910



Hình 1. Điểm tâm của dụng cụ cắt (CL) và điểm cắt của dụng cụ cắt (CP)

Sauđó,bộhậuxử lý (postprocessing)tronghệthốngCAD/CAMsẽdiễngiảidữliệuCLthànhmãNCnhưtrongHình2.

Hình 2. Hệ thống CAD/CAM-CNC

Mỗi máy CNC sẽ được cài đặt mộtbộđiềukhiểnbởinhàsảnxuấtmáy.MỗimộthãngsảnxuấtbộđiềukhiểnxâydựngmộtbộcấutrúcngônngữNCriêng.Vìvậy,cầncósựtươngthíchgiữamãNCdobộhậuxửlýxuấtravớicấutrúcngônngữNCcủahãng.

ĐốitượngmàbàibáokhảosátlàphầnmềmMastercamvàmáyphayUCP600.Phầnmềm Mastercam là phần mềm CAD/CAM

đượcsửdụngphổbiến.Bộhậuxửlýcủaphầnmềm Mastercam xuất ra NC-code theo hệFanuc.Mặtkhác,bộđiềukhiểncủamáyUCP600đượccàiđặttheohệHeidenhainiTNC530.Dođó,đểtíchhợpgiữaphầnmềmMastercamvớimáyUCP600,cầnxâydựngmộtchươngtrìnhchuyểnđổiNC-codetheohệFanucsangHeidenhain.Đâycũngchínhlàmụctiêumàbàibáonàyhướngtới.

2. CẤU TRÚC MÃ LỆNH NC-CODE

Dữ liệuđiềukhiểnquá trìnhgia côngtrênmáyCNCbaogồmhainhómlệnhchínhlà nhóm lệnh điều khiển về chuyển động tạohìnhvànhóm lệnhđiềukhiểncácchứcnăngphụtrợ.Cấutrúccâulệnhđiềukhiểnquátrìnhchuyểnđộnggiacônggồmcáckhốichính:Sốthứtựcâulệnh,mãlệnhNC-code,tọađộđiểmđếncủadụngcụgiacông,tốcđộchạydaovàkýtựkếtthúccâulệnh.Cấutrúccâulệnhđiềukhiểncácchứcnăngphụtrợgồmcáckhối:Sốthứtựcâulệnh,mãNC-codevàkýtựkếtthúccâulệnh.Việckhảosátcũngnhưphântíchcấutrúc củangônngữdobộhậuxử lý củaphầnmềmMastercam xuất ra (theo hệ Fanuc) vàcấu trúcngônngữcủabộđiềukhiển theohệHeidenhainiTNC530làcầnthiếtđểxâydựngtrìnhthôngdịch. SauđâylàmộtsốmãlệnhcơbảncủaquátrìnhgiacôngtrênmáyCNCtheohệFanucvàHeidenhain:

Fannuc 21MB Heidenhain iTNC530 Chức năng

G00*(tọađộdao)*(kítựkếtthúccâulệnh)

L*(tọađộdao)FMAXS..M..*(kítựkếtthúccâulệnh)

Chạydaonhanhkhôngcắt


L*(tọađộdao,F..S..M..)*(kítựkếtthúccâulệnh)

Chuyểnđộngcắttuyếntính

G02*(tọađộdao)I*(2)J*(3)K*(4)*(kítựkếtthúccâulệnh)

CR*(tọađộdao)R..DR-*(kítựkếtthúccâulệnh)

Chuyểnđộngcắttheocungtròncùngchiềukimđồnghồ


CR*(tọađộdao)R..DR+*(kítựkếtthúccâulệnh)

Chuyểnđộngcắttheocungtrònngượcchiềukimđồnghồ

101ISSN 2615 - 9910



G41H..* RL* BùdaotráiG42H..* RR* BùdaophảiG40* R0* HủybùdaoG21* PGM*MM ThiếtlậpđơnvịđotheohệmétM6*T*(1)*(2) TOOLCALL*(1) Thaydaotựđộng

3. GIẢI THUẬT CỦA CHƯƠNG TRÌNH BIÊN DỊCH

Quytrìnhđểthựchiệnchuyểnđổimộtdòng lệnh trong tập lệnh đầu vào được thựchiệnnhưsau: Bước1:ĐọcdònglệnhtronghệFanucdạngchuỗikýtự; Bước2:Giảimãlệnh.Trongbướcnàydònglệnhởbước1sẽđượcphânrãthànhcáccụmgiátrịriênglẻđượcphâncáchnhaubằngdấucách.Kếtquảcủabướcnàylàtìmđượctừkhóalệnhvàtìmđượccácthuộctínhcủadònglệnhđó; Bước 3: Tìm định dạng chuyển đổiđượcngườidùngthiếtlậptrướcvớithuậttoántìmkiếmnhịphân.Kếtquảcủabước3làđưarađượcchuỗiđịnhdạngkếtquảtươngứngvớimãlệnhđầuvào. Bước 4: Nếu tìm được quy tắc thựchiệnchuyểnđổi,nếukhôngthìkếtthúcchươngtrình; Bước5:Ghikếtquảchuyểnđổivàoôhiểnthịrồiquayvềbước1; Bước 6:Kiểm tra xem còn dòng lệnhko,nếucònquayvềbước2,nếuhếtthìkếtthúc; Bước7:Sosánhlệnhtừkhóalệnhnếukháclệnhtrướcđóthìchuyểnvềbước3,nếutươngtựlệnhtrướcđóthìvềbước4.

Hình 3: Sơ đồ khối phương pháp chuyển đổi tuần tự

Tất cả các lệnh đều được chuyển đổitheocácbướcởtrên.Thờigianthựchiệnnhanh,dễdàngtriểnkhaivàhiệuchỉnh.Kếtquảđầuraổnđịnh,chínhxác,kiểmsoátchươngtrìnhthuậnlợi.

4. PHẦN MỀM BIÊN DỊCH NC-CODE

Trêncơsởnguyêntắcvàphươngphápbiêndịchcũngnhưgiải thuậtnêu trên,chúngtôiđãxâydựngthànhcôngphầnmềmbiêndịchchươngtrìnhNC-codetừhệFanuc21MBsangHeidenhain iTNC530. Trình biên dịch đượcviếtbằngngônngữC#trênmôitrườnglậptrìnhVisualStudio.

102ISSN 2615 - 9910



Hình 4: Phần mềm biên dịch chương trình NC-code

Đểkiểmnghiệmchươngtrìnhbiêndịch,chúngtôi tiếnhànhthiếtkếchi tiết trênphầnmềmMastercam và xuất fileNC-code.TrìnhbiêndịchsẽchuyểnđổimãcodetừhệFanucsang Heidenhain iTNC530 và tiến hành giacôngthửnghiệmtrênmáyphayCNCUCP600củaTrungtâmHỗtrợđàotạoNghiêncứuvàđổimớicôngnghệthuộcViệnCơkhí,TrườngĐại họcBách khoaHàNội.Các kết quả thửnghiệmđãkhẳngđịnhtínhchínhxáccủaphầnmềm biên dịch. Người vận hànhmáy khôngphảichỉnhsửamộtcâulệnhnàotrongchươngtrìnhgiacôngđãđượcbiêndịch,ngoàiviệccàiđặtcơbảnnhưphôi,dụngcụgiacông.

Hình 5: Gia công thử nghiệm chi tiết cánh bơm trên máy phay UCP600

5. KẾT LUẬN

Phần mềm chuyển đổi mã lệnh NC-code từ hệ Fanuc sangHeidenhain iTNC530gópphầnnângcaohiệuquảsửdụngmáyphayUCP600,đặcbiệtđốivớicácchitiếtcóbiêndạngbềmặtphứctạp.PhầnmềmgiúpmởrộngkhảnăngcôngnghệvàlàmnguồntàiliệuthamkhảochocácnhàpháttriểnhệthốngngônngữlậptrìnhNC.

Lời cảm ơn:

NghiêncứunàyđượctàitrợbởiTrườngĐạihọcBáchkhoaHàNội(HUST)trongđềtàimãsốT2018-PC-036.



[1]. Haitao Hong, Dong Yu, Xiaohui Zhang & Long Chen(2010),Researchonanew

model of numerical control program interpreter. 2ndInternational Conference on Advanced ComputerControl (ICACC), vol. 2, 467-472. doi: 10.1109/ICACC.2010.5486632.

[2]. Vavruˇska P., Forn˚usek T.: Programming Methods forMachining of Complex Shape Parts, Research reportno. V-11-075, CTU in Prague, Research Center ofManufacturingTechnology,2011,p.71.

[3]. Ryb´ın J., Janda M.: Description and ProgrammingMethod of Higher Types of Interpolation, Researchreportno.V-06-085,CTUinPrague,ResearchCenterofManufacturingTechnology,2006,p.28.

[4].iTNC530,User’sManual–Conversational,Heidenhain,Traunreut:Heidenhain,2018

[5].Fanuc21MBISOProgrammingUserMenual,2016.[6]. Anwer N., Yang Y., Zhao H., Coma O. and Paul

J.ReverseengineeringforNCmachiningsimulation.InIDMME’2010-VirtualConcept2010,Bordeaux,France,2010.

[7]. Shin S. J., Suh S. H. and Stroud I. Reincarnation ofGcodebasedpart programs intoSTEP-NC for turningapplications. InComputer-AidedDesign 39 (1): 1–16,2007.

103ISSN 2615 - 9910



OPTIMIZATION OF CUTTING PARAMETERS IN HIGH-SPEED MILLING OF HARDENED ALLOY STEELS SKD11 TO IMPROVE THE SURFACE

ROUGHNESS

TỐIƯUHÓACÁCTHÔNGSỐCÔNGNGHỆKHIPHAYTINHCAOTỐCTHÉPHỢPKIMCỨNGSKD11NHẰMNÂNGCAOĐỘNHÁMBỀMẶT

Dao Van Duong1, Lai Anh Tuan2, Do Tien Lap2, Pham Van Tuan2, Nguyen Tai Hoai Thanh2, Le Cong Doan2, Ngo Tan Loc2

1DongNaiTechnicalCollege,Vietnam2MilitaryTechnicalAcademy

ABSTRACT

This paper focuses on evaluating the influence of cutting parameters of CNC machines on the surface roughness when high-speed finishing milling (HSFM) of alloy steel SKD11 after heat treatment (55HRC). At the same time, the optimal cutting parameters to ensure the minimum surface roughness are found through the particle swarm algorithm (PSO). The conditional optimization problem is bound to limit the values for the variables and limit the objective function. The experiments are carried out based on the level 2 orthogonal experimental method according to the Box-Wilson experimental model. The regression equation describing the relationship between the cutting parameters and the surface roughness is built based on the experimental results and ANOVA module on the DESIGN EXPERT 12 software.

Keywords: High speed milling; Alloy steel; Surface roughness; Optimization.

TÓM TẮT

Bài báo này, tập trung đánh giá ảnh hưởng của các thông số cắt gọt trên máy CNC tới độ nhám bề mặt chi tiết khi phay tinh cao tốc thép hợp kim SKD11, sau nhiệt luyện với độ cứng trên 55HRC. Đồng thời, các thông số cắt gọt tối ưu được tìm kiếm dựa trên thuật toán bầy đàn (PSO) nhằm đảm bảo độ nhám nhỏ nhất. Các điều kiện đảm bảo trong bài toán tối ưu cũng được xem xét với các giá trị giới hạn của các biến và hàm mục tiêu. Các thực nghiệm được thực hiện dựa trên phương pháp thực nghiệm trực giao cấp 2, theo mô hình thực nghiệm Box-Wilson. Phương trình hồi quy nhằm mô tả mối quan hệ giữa các thông số công nghệ và độ nhám bề mặt được thiết lập dựa trên các kết quả thực nghiệm và modun ANOVA trong phần mềm DESIGN EXPERT 12.

Từ khóa: Phay cao tốc; Thép hợp kim; Độ nhám bề mặt; Tối ưu hóa.

104ISSN 2615 - 9910



1. INTRODUCTION

The problem of high-speed machining(HSM) of hard alloys has been interested inresearch in theworld formany years. Surfaceroughnessisoneof themost importantfactorstoevaluatemachiningqualitybecause it is theresult that most clearly shows the influenceof factors that are cutting force, cutting heat,vibration, and tool wear. Moreover, surfaceroughness is directly related to workingconditions,durability,wearresistance,chemicalcorrosion, surface hardening, etc. Therefore,surfaceroughnessisanimportantfactorfocusedinmostofthestudiesonhigh-speedmachining[1-8]. Research on surface roughness in high-speedmachiningofhardalloys is typicalwithsomeworkssuchas[9-19].

Ozel [9] studied the cutting forcecombinedwithsurfaceroughnessduringhigh-speed finishing forAISIH13 alloy steel (50-55 HRC). Workpiece hardness, cutting toolgeometry,cuttingspeed,andfeedratedirectlyaffects the surface roughness. Lawani [11]Experimentalhigh-speedfinishingofMDN250alloysteel(50HRC)showedthatthefeedspeedgreatlyaffectsthesurfaceroughnessaccordingtoa2ndordernonlinearmodelcuttingaffectsthe surface roughness less than the feed rate.Mafoudi [12] studied tool wear and surfaceroughness during high-speed machining ofAISI 4140 hard alloy (50HRC) with PCBNcoatedknives.Experimentalresultsshowthatthesurfaceroughnessisbestwhenthecuttingspeedisat300-400(m/min),thefeedspeedis0.05(mm/rev),thecuttingwidthis0.5(mm),the author does not mention to the depth ofcut.Aouici[14]studiedhigh-speedmachiningofAISI H11 alloy steel (50HRC) with CBNcoated cutting tools, it was confirmed thatcuttingspeedhasthemostinfluenceonsurface

roughness. Senthikumar [15] empiricallystudiedsurfaceroughnessandtoolwearwhenmachining Inconel 718 high-speed turning.Cutting speed is the most influential factoron surface roughness. Padawe [16] used theTaguchi experimental method to study theinfluence of technological parameters on thecuttingforceandsurfaceroughnesswhenhigh-speed machining of Inconel 718 alloy. Theresultsofthestudyshowthatthefeedratehasthe strongest influence on surface roughness.Tian [18] studied the cutting force, abrasion,and roughness during HSM of Inconel 718withSialonceramicknifematerial.Thestudyconfirms that forward milling gives highersurface roughness than inverse milling. Cui[19]andcolleaguesstudiedthechipformationprocess and surface roughness when millingthe AISI H13 steel plane, the study showedthatwhen the cutting speed exceeds1400m/min,theinitialsurfaceroughnessTheheadwillbecome weaker then gradually increase withtheincreaseofcuttingspeed.

This article establishes high-speedfinishingexperimentsforholeswithadiameterof22mmwithSKD11alloysteelmaterialafterheattreatmentreachinghardnessabove55HRCin order to evaluate the influence of cuttingparameters on the roughness surface. Fromthere, propose a direction to improve surfaceroughness and improve machining quality.The experimental model is set up accordingto the Box-Wilson model and the second-order orthogonal experimental method. TheregressionequationdescribingtherelationshipbetweenthecuttingparametersandthesurfaceroughnessisbuiltbasedontheANOVAmoduleof the section DESIGN EXPERT software12. PSO search algorithm is used to find theoptimalcuttingparametervaluestoensuretheminimumwallsurfaceroughnessofholes.

105ISSN 2615 - 9910



2. MATERIALS AND METHODS2.1. Experimental design

The experimental objective of HSFMof alloy steel SKD11 after heat treatment(55HRC) is to determine the relationshipbetween cuttingparameters (depthof cutting,feed rate, and spindle speed) in HSFM withsurface roughness through the regressionequation. This equation is built based on thelevel 2 orthogonal empirical method. Theworkpiece material is SKD11 (JapaneseStandard JISG4404). SKD11workpiecewasheat-treated in the Turbo-IPSEN furnace andhardnessmeasuredonanFR-1E/Hardmachine(Fig. 1a). Hardness measurement resultswith the average value of SKD11 alloy steelworkpiece after heat treatment reached 55HRC (Fig. 1b).The cutting tool used for theexperimentisaspecializedhigh-speedcarbideEndmill tool YG SGN09080H with cuttingdiameter is 8mm, shank diameter is 8mm,cutting length is 20mm, total tool length is65mmwith4cuttingteeth(Fig.2a).Regardingmachiningmachines,experimentswerecarriedoutonHSMmachinesDMC1450V(Fig.2b).

Fig 1. FR-1E/Hard hardness tester and SKD11 55HRC workpiece

Fig 2. YG SGN09080H endmill and experimental model

TheroughnessmeasuringdeviceusedisthedeviceofMitutoyoSJ-201[20].TheresultsaredisplayedontheLCDscreen,themeasuringunit can be separated from the display unit,allowing the measurement of details withcomplex structures; Wide measuring range350µm (-200µm to +150µm);The roughnessparameters meet ISO, DIN, ANSI, and JISstandards; 19 parameters can be analyzed, ofwhichbasicparametersRa,Rq,Rz,andRyareguaranteed;Automatic calibration for simplegainadjustmentwhenmeasuring;Measurementdatacanbetransferredtoacomputerandotherperipheraldevices;ACPowerorBatterycanbeflexiblyused.High-speedfinishingmachiningstructures are the holes that have a diameteris 22mm, depth of holes is 11mm, finishingstrategyisProfile. The level 2 orthogonal experimentalmethod is a nonlinear planning method, thestructure has a center [3]. The number ofinfluencingfactors is3factors (cuttingdepth,feedrate,andspindlespeedorcuttingspeed),the stepover parameter is fixed. The totalnumberofexperimentstobeperformedis15.Theα quantityisthedistancefromthecenteroftheexperimentalstructuretothepositionofpointson thecoordinateaxisof thestructure.Conventional influencing factors accordingto the variables are as follows, cutting depth

t (mm) is 1x , the feed rateF (mm/min) is 2x

spindlespeedn(rev/min) is 3x .Therangeofexperimental cutting parameters value arespecificallyselectedasshowninTab1. Table 1. Limited cutting parameters:

106ISSN 2615 - 9910



2.2. Anova/design expert analyzing The experimentalmatrix is coded andtheexperimentalresultsarepresentedinFig.3.TheanalysisresultsfromtheANOVAmoduleonDESIGNEXPERT12softwarearedepictedinFig.3b.

Fig 3. Experimental matrix table and the analyzing results of the ANOVA

According to Fig. 3b, the value ofcoefficient F value− is 10.58 and the valueof coefficient p value− is 0.0015 to ensurea reliable regression model. The coefficientsoftheregressionequationwith p value− lessthan0.05 willbeconsideredsuitabletoappearin the equation. Accordingly, the regressionequationwillnothavecoefficientsofvariables

1x and 2x .Thecoefficientsofvariables 3x , 21x

and 22x match and appear in the regression

equation(Fig.4).

Fig. 4. Analyzed Results of coefficients in the regression equation

The mathematical equation thatdescribes the relationship between cuttingparameters and surface roughness in HSFMfor alloy steel SKD11 after heat treatment isdescribedasfollows: 2 2

3 1 20.61 0.11048 0.1359 0.0926SRY x x x= − + − (1) 2.3. Optimization of cutting parameters Objectiveisnecessarytofindtheoptimalcuttingparameterstoensuretheminimumthesurfaceroughnessinthemachiningprocesswiththeallowablelimitconditionscorrespondingtothe machining capabilities of CNCmachinesand cutting tools. Boundary conditions arethelimitvaluesofvariables.Thealgorithmisbuilt on thebasis of the following conditions

1 2 31.215 , , 1.215; 0SRx x x Y− ≤ ≤ > Respectivelylimitthetechnologicalparametersaregivenas2.247 9.753;575 825;3800 5800t F n≤ ≤ ≤ ≤ ≤ ≤ The PSO algorithm [4], [9] is used and itsparametersaredescribedinTab.2.

Table 2. PSO parameters

The optimal calculation program isbuilt on MATLAB software. The optimalvalue is found after the 4th iteration andthe minimum energy value that can beachievedafter is 0.34( )SRY mµ= at

1 2 30, 1.215, 1.215x x x= = − = . These optimalvaluescorrespondtothecuttingparametersare

6( ), 578.5( ), 5772( )t mm F mm ph n vg ph= = = and

107ISSN 2615 - 9910



145( )cV m ph= .2.4. Results and Discussion Evaluationoftheeffectofdepthofcut(t)andfeedrate(F)(Fig.5) Corresponding to the optimalvalue

3 1.215x = , the surface roughnessequation reflecting the influence of depthof cut and feed rate has the form as

2 21 20.4755 0.1359 0.0926NhamY x x= + − (2)

The increasing or decreasing depthof cut along with the feed rate increases thesurface roughness value. At zero level ofthe depth of cut parameter and the lowest orhighest feed rate will give a low roughnessvalue.Thisvaluewillincreasegraduallyasthefeedrateincreases.However,ifwecontinuetoincrease the feed rate evenhigher for afixeddepthofcut,theroughnessvaluewillgraduallydecrease.FromthesensorycurvatureofFig.5,thedepthofcuttendstochangetheroughnessvaluemorethanthefeedrate.

Fig. 5. The effect of depth of cut (t) and feed speed (F)

Fig. 6. The effect of depth of cut (t) and cutting speed (Vc)

Fig. 7. The effect of feed speed (F) and cutting speed (Vc)

Evaluationoftheeffectofdepthofcut(t)andcuttingspeed(Vc)(Fig.6).Correspondingtotheoptimalvalue 2 1.215x = − thesurfaceroughnessequationhastheformas

23 10.5603 0.11048 0.1359NhamY x x= − + (1)

Fig.6illustratesquitewellthecomplexinfluenceofthedepthofcutparameterontheroughnessvaluelargerthanthecuttingspeed.The higher the cutting speed, the lower theroughnessvalue,thatis,thehigherthesurfacequalityandviceversa.Thesurfacequalitywillbe very low if the cutting speed is graduallyreduced and the cutting depth is graduallyincreasedordecreased. Evaluationoftheeffectoffeedrate(F)andcuttingspeed(Vc)(Fig.7).Corresponding

totheoptimalvalue 1 0x = ,thesurfaceroughnessequation that depends on the feed rate andcuttingspeedhastheformas

23 20.6097 0.11048 0.0926NhamY x x= − − (2)

Fig. 7 clearly shows that increasedcuttingspeedandsmallfeedratewillincreasesurface quality in finishing milling. If thecuttingspeediskeptthesameandthefeedrateisincreased,thesurfacequalitywillgraduallydecrease,correspondingtothegradualincreaseintheroughnessvalue.

108ISSN 2615 - 9910



3. CONCLUSIONS In general, the influence of cuttingparametersonsurfaceroughnessduringhigh-speed finishingmilling of alloy SKD11 afterheat treatment has been analyzed in detailbased on the powerful tools of theANOVAmoduleonDESIGNEXPERT12software.Theexperiments to build the regression equationare determined based on the Box-Wilsonexperimental model and the second-orderorthogonalexperimentalmethod.Accordingly,thecuttingparametershaveacomplexinfluenceonthesurfaceroughness.Thelowerthecuttingspeed, the greater the depth of cut, and thehigher thefeedrate, thesurfacequality is thelower.Theresultsofanalysisoftheinfluenceofcuttingparametersshowthatthesurfacequalitywhenhigh-speedmillingofhardmaterialshassome differences compared with high-speedmilling of non-ferrous metals or alloys withlow hardness. PSO search algorithm is usedtofindtheoptimalcuttingparametervaluestoensuretheminimumwallsurfaceroughnessofholes.Thisresearchresulthasimportantvaluein choosing suitable cutting parameterswhenhigh-speedmillingofhardmaterialstoensuresurfacequalityandmachiningproductivity.

References:[1]. M. Mitsuishi, “Development of an Intelligent High-

SpeedMachiningCenter”,2001,pp01-06.[2]. R.Sharma,“LatestTrendsinMachining”,2001,pp.01-

201.[3]. E. O. Ezugwu, “Modelling the correlation between

cuttingandprocessparametersinhigh-speedmachiningofInconel718alloyusinganartificialneuralnetwork”,InternationalJournalofMachineTools&Manufacture,45,2005,pp.1375-1385.

[4]. M. J. Ramírez, “Surface Roughness Modeling BasedonSurfaceRoughnessFeatureConceptforHigh-SpeedMachining”,IMECE2005-82256.

[5]. A.B.Abdullah,“TheEffectofFeedRateandCuttingSpeedtoSurfaceRoughness”,AsianJournalofScientificResearch,1,2008,pp.12-21.

[6]. S. M. Reddy, “Optimization of surface roughnessin high-speed end milling operation using taguchi’smethod”,JournalImpactFactor,4,2013,pp.249-258.

[7]. A. S.Awale, K. H. Inamdar, “Review onHigh-SpeedMachining of Hard Material”, Journal of EmergingTechnologiesandInnovativeResearch,3,2015,pp.517-524.

[8]. S.Anwar,S.U.Z.Khan,“Optimizationoftheendmillingparameters for improving surface roughness usingtaguchi method”, International Journal of MechanicalandProductionEngineering,2016,pp.6-9.

[9]. T.Ozel, “Effects of cutting-edge geometry,workpiecehardness, feed rate and cutting speed on surfaceroughness and forces in finish turning of hardenedAISI H13 steel”, International Journal of AdvancedManufacturingTechnology,25,2005,pp.262-269.

[10]. F. M. Aneiro, “Turning hardened steel using coatedcarbideathighcuttingspeeds”,JournaloftheBrazilianSocietyofMechanicalSciencesandEngineering,30(2),2008,pp.104-109.

[11]. D. I. Lalwani, “Experimental investigations of cuttingparameters influence on cutting forces and surfaceroughness in finish hard turning of MDN250 steel”,JournalofMaterialsProcessingTechnology,206,2008,pp.167-179.

[12]. F.Mahfoudi,“High-speedturningforhardmaterialwithPCBNinserts:toolwearanalysis”,Int.J.MachiningandMachinabilityofMaterials,Vol.3,Nos.1/2,2008,pp.62-79.

[13]. S.Seguy,G.Dessenin,L.Arnaud,T.Insperger,“Chattercontrolbyspindlespeedvariationinhigh-speedmilling”,ICSAAM2009,Tarbes,France.

[14]. H. Aouici, M. A. Yallese, B. Fnides, T. Mabrouki,“Machinability investigation in hard turning of AISIH11hotworksteelwithCBNtool”,MECHANIKA,86,2010,pp.71-77.

[15]. J. S. Senthilkumaar, P. elvarani,R.M.Arunachalam3,“Selection of Machining Parameters Based on TheAnalysis of Surface Roughness and Flank Wear inFinishTurningandFacingofInconel718UsingTaguchiTechnique”,EmiratesJournalforEngineeringResearch,15,2010,pp.7-14.

[16]. R. S. Pawade, Suhas S. Joshi, “Multi-objectiveoptimizationofsurfaceroughnessandcuttingforcesinhigh-speed turning of Inconel 718 usingTaguchi greyrelationalanalysis(TGRA)”,IntJAdvManufTechnol,56,2011,pp.47-62.

[17]. S.U.Honghua,L.Peng,F.Yucan,X.Jiuhua,“ToolLifeandSurfaceIntegrityinHigh-speedMillingofTitaniumAlloyTA15withPCD/PCBNTools”,ChineseJournalofAeronautics,25,2011,pp.784-790.

[18]. X.Tian,J.Zhao,J.Zhao,Z.Gong,Y.Dong,“Effectofcutting speed on cutting forces and wear mechanismsin high-speed facemilling of Inconel 718with Sialonceramictools”,IntJAdvManufTechnol,2013.

[19]. X.Cui,J.Zhao,“Cuttingperformanceofcoatedcarbidetools inhigh-speedfacemillingofAISIH13hardenedsteel”,IntJAdvManufTechnol,2014,pp.1811–1824.

[20]. Web:https://www.mitutoyo.com/wp-content

109ISSN 2615 - 9910



OPTIMIZATION AND 3D DESIGN OF A 3-DOF TRANSLATIONAL PARALLEL ROBOT IN SURGERY APPLICATION

TỐIƯUHÓAVÀTHIẾTKẾ3DROBOTSONGSONGPHẲNG3BẬCTỰDOỨNGDỤNGCHOYTẾ

Pham Van Bach Ngoc1*, Dam Hai Quan1, Bui Trung Thanh2, Le Van Dam3

1SpaceTechnologyInstitute,VietnamAcademyofScienceandTechnology2HungYenUniversityofTechnologyandEducation

3NationalResearchInstituteofMechanicalEngineering

ABSTRACT

The 3-DOF translational parallel robot has many advantages such as high stiffness, high accuracy, high speed, but it has one noticeable disadvantage that is limitation workspace. For the surgery applications, the most important parameter is the movement accuracy in small workspace. The surgery robot must to optimize the workspace and improve the movement accuracy. In this paper, the kinematics analysis results of workspace of 3-DOF translational parallel robot were briefly presented. Based on the mathematics model, the singularity was analyzed with the real application conditions. Then, the normal Particle Swarm Optimization (PSO) method and PSO method with condition coefficients were proposed to optimize the 3-DOF translational parallel robot workspace. The optimal results were compared with the result of the Matlab Optimization Toolbox. Finally, the optimal kinematics parameters were used to design and fabricate a sample of a 3-DOF translational parallel robot which proposed to apply to the surgery field.

Keywords: 3-DOF translational parallel robot; Workspace; Kinematic; Particle Swarm Optimization.

TÓM TẮT

Robot song song phẳng có nhiều ưu điểm như độ cứng vững cao, độ chính xác và tốc độ làm việc cao, nhưng nó có một điểm yếu lớn nhất đó là sự hạn chế của không gian làm việc. Đối với các ứng dụng của robot trong y tế, điều rất quan trọng, đó là sự chuyển động chính xác trong không gian làm việc nhỏ. Vì thế mà các robot y tế phải tối ưu hóa không gian làm việc và cải thiện độ chính xác các chuyển động. Trong bài báo này, các kết quả về phân tích động học, không gian làm việc của robot song song 3 bậc tự do phẳng sẽ được mô tả ngắn gọn. Dựa trên mô hình toán học, bài toán điểm kỳ dị cũng được phân tích cho các ứng dụng cụ thể. Sau đó, phương pháp tối ưu PSO và PSO với các hệ số điều kiện sẽ được sử dụng cho việc tối ưu hóa không gian làm việc. Kết quả tối ưu hóa sẽ được so sánh với kết quả tối ưu bằng các công cụ có sẵn của Matlab. Cuối cùng các thông số tối ưu sẽ được sử dụng cho việc thiết kế và chế tạo mẫu một robot song song 3 bậc tự do phẳng định hướng cho ứng dụng của y tế.

Từ khóa: Robot song song phẳng 3 bậc tự do; Không gian làm việc; Động học; Thuật toán tối ưu hóa PSO.

110ISSN 2615 - 9910



1. INTRODUCTION

TheDeltarobot,whichwasfirstproposedbyClavelisusedinmanyapplicationssuchasmedical,surgery,andintheindustryapplications.Inmedical surgery, the parallel robot is usedinvariousfieldsasOtolaryngologicalsurgery,Neurosurgery, Orthopedic Surgery [1,2]. Inmany cases, besides the request for accuracyorstiffness, theworkspaceof therobotneedstobediscussed.Allmosttheresearchdidnotconsiderenoughabouttheoptimizationoftheworkspace and the singularity of the parallelrobot.AuthorsappliedtheGeneticAlgorithms(GA) in order to optimize the workspaceof two types of 3DOF parallel robots, theDELTA linear andTRIGLIDEparallel robots[3], some authors proposed two methods ofworkspace optimization, GA and MaximumSurroundingWorkspace (MSW).Theoptimalmethod Particle Swarm Optimization (PSO)optimization method was first proposed in[4]. PSO optimization method was a simpleand appropriate optimizer to apply to designproblemsorcontrolproblems.Manyresearchersusedthisoptimizationmethod.In[5],theauthorsused PSO method to optimize the kinematicdesign for the 6-DOF parallel manipulator.In this research, the workspace optimizationand kinematic design of 3-DOF translationalparallelrobotinsurgeryapplicationisfocused.The workspace optimization problem of the3-DOF translational parallel robot by findingthemaximumvolumeoftheworkspaceusingthePSOalgorithmisproposed.Theworkspacesimulation results, which are obtained fromthe Matlab Optimization Toolbox, the PSOalgorithm, and the PSO with constrictioncoefficients,areshown.Lastly,the3Ddrawingandsamplemodeloftherobotispresented.

2. KINEMATIC ANALYSIS OF 3-DOF TRANSLATIONAL PARALLEL ROBOT

2.1. Inverse Kinematic of 3-DOF translational parallel robot

The3-DOFtranslationalparallelrobothasthreearmstoconnectthemovingplatformand thefixedbase is shown inFigure 1.ThevectorsloopoftheparallelrobotareillustratedinFigure1.

iC iC

iBiB

iAiAO

iz

iy

ix

iyizz y

x

P b

a i1θ

i2θ

il 22u

il 11u il 11u

il 22u

i3θ

p

iφ

Figure 1. Vector diagram for the ith of the 3-DOF translational parallel robot

The vectors loop equation of the 3-DOFtranslationalparallelrobotisgivenasfollow: 1 2 2 -i i i il l1u u p b a+ = + (1)

Expressing Eq. (1) in the xi, yi, zi framewithi=1,2,3yeild.

(2)

Wherel1,l2arethelengthofthelowerarmandupper arm,q1i, q2i,q3i i =1, 2, 3 are actuatedjoint angles and passive joint angles respectively, , ,xi yi zic c c are the position ofpointCi. ThepositionofCicanbeobtainedas

111ISSN 2615 - 9910



cos sin 0 --sin cos 0 00 0 1 0

xi i i x

yi i i y

zi z

c p a bc pc p

ϕ ϕϕ ϕ

= +

(3)

Where , ,x y zp p p arethepositionofthecenterofmovingplatforminthex,y,zcoordinatesystem.Thesolutionsof 1 2 3, ,i i iq q q arefoundbysolvingEq.2.

2.2. Forward Kinematic of 3-DOF translational parallel robot

Intheforwardkinematic,theinputanglejoints aregiven,theproblemistofindthepositionofthemovingplatform [ ]Tzyx ppp ,,=p .ThevectorsEq.1canberewrittenasfollows:

3. KINEMATIC OPTIMIZATION BY PSO ALGORITHM3.1. Briefly introduction of PSO Algorithm

The PSO algorithm was developedby simulation of the simplified socialmodel,where each population is called a swarm.Assumethat,thesearchspaceisn-dimension,eachparticlecorrespondingtoann-dimensionposition vector

1 2( , ,..., )i i i inx x x x= andvelocity is represented by an n-dimensionvelocity vector,

1 2( , ,..., )i i i inv v v v= . Thebestpreviouslyvisitedposition iscalled theindividual best position,

1 2( , ,..., )i i i inP p p p=

The position of the best individual of thewholeswarmiscalledtheglobalbestposition,

1 2( , ,..., )nG g g g= . The velocity andpositionareupdatedateachstepaccordingtothefollowingEq.6andEq.7.

1 1 2 2( 1) . ( ) ( ( ) ( )) ( ( ) ( ))i i i i iv k wv k cr P k x k c r G k x k+ = + − + − (6)( 1) ( ) ( )i i ix k x k v k+ = + (7)

Where w is inertia weight; r1,r2, arerandomvariablesintherangeof[0,1];c1,c2 arepositiveconstantparameterscalledaccelerationcoefficients. To control the system's convergencetendencies and prevent the explosion in thePSOalgorithms,in[4]proposedtousethePSOwithconstrictioncoefficientsasfollow:

112ISSN 2615 - 9910



1 2( 1) ( ( ) ( ( ) ( )) ( ( ) ( )))i i i i iv k v k P k x k G k x kχ φ φ+ = + − + − (8)( 1) ( ) ( )i i ix k x k v k+ = + (9)

where22 4-

κχφ φ φ

=− −

0 1κ≤ ≤ 1 2 4φ φ φ= + ≥

These optimization methods above will be used to optimize the workspace of the 3-DOF translational parallel robot in the next section.

3.2. Kinematics Optimization of a 3-DOF translational parallel robot

The kinematics optimization problem is given as follows: the limited space of operation, find the maximum workspace of 3-DOF planar translational parallel robot. The volume of workspace v is calculated via the forward kinematic. Applying the PSO algorithm, Eq.8 and Eq.9 could rewrite as:

1 1( 1) ( ) ( )i i il k l k v k+ = + (10)

With the constrain 1 2 constanti il l+ = the velocity ( )iv k is calculated by Eq.9 and Eq.10, ( )iP k is the set of individual values of

1il and ( )G k is the global best value of 1il . The objective function of the PSO algorithm is max (v) where v is the workspace's volume of the 3-DOF translational parallel robot. With the purpose of analysis and comparison, the implementation of this problem is implemented steps below: First, the volume of workspace is calculated using parameters in Table 1.

Table 1. Simulations parameters of 3-DOF translational parallel robot

Second, the PSO algorithm and PSO with constriction coefficients are applied to find out the length of the upper arm and lower arm.

3.3. Simulation results and Discussion

The constrains condition of

optimizers is ( )1 2 600l l mm+ = , where 1 2,l l the lower arm length and upper arm length of the 3-DOF translational parallel robot, respectively. PSO's parameters are shown in Table 2.

Table 2. Parameter of PSO algorithm

By using the combination of PSO and

forward kinematic, where 1 2, ,l l v are shown as Table 3. The PSO algorithms are applied to the number of particles is 50 and implemented with 50 iterations. The last row of Table 2 is the result of using the Matlab Optimization Toolbox.

113ISSN 2615 - 9910



Table 3. Values before and after optimized:

The workspace's simulation results ofthe 3-DOF planar translational parallel robotcorresponding to these results are shown infigure2andfigure3.

Table 4. Optimized values using PSO with vary parameters

The simulation results in Table 3 andFig.4 show theoptimizations takeeffect.Theworkspace volumevalues of three optimizersare better than theoriginal.Thebest value istheresultofnormalPSO.Thiscanbeseenasamulti-solution problem and it also happenswhen increasing the particle number or theiterationofthePSOasshowninTable4.

3.4. Design and Fabrication a model of a 3-DOF translational parallel robot

From the calculated results above, theoptimalparametersofthe3-DOFtranslationalparallelrobotarechosenasTable5.

Table 5. Optimal kinematics parameters of 3-DOF translational parallel robot

114ISSN 2615 - 9910



Using the optimizations parameters todesign and fabricate the 3-DOF translationalparallel robot as shown in Fig.4 and thekinematicsparametersareshownontable5.

FixedBase

Motor

Arm

Four-barparallelogram

Movingplatform

Figure 4. The 3D drawings and fabrication model of a 3-DOF translational parallel robot

4. CONCLUSION

In this paper, the kinematics andworkspaceof3-DOFtranslationalparallelrobotarebrieflypresented.Basedonthemathematicsmodel,thesingularityareanalyzedwiththerealapplication conditions. The PSOmethod andPSO method with condition coefficients areproposed tooptimize the3-DOF translationalparallel robotworkspace.The optimal resultswere comparedwith the result of theMatlabOptimizationToolbox.Theoptimalkinematicsparameters areused todesignand fabricatea

sampleofa3-DOFtranslationalparallelrobotwhich proposed to apply to the surgeryfield.This research can be seen as the frameworkfor designing and controlling the 3-DOFtranslationalparallelrobot.

Reference:

[1]. XiaoyiGu,ChangshengLi,XiaoXiao,ChweeMing Lim, and Hongliang Ren (2019). ACompliantTransoralSurgicalRoboticSystemBased on a Parallel Flexible Mechanism.Annals of Biomedical Engineering, 47, pp.1329–1344.

[2]. Jan-PhilippKobler,KathrinNuelle,G.JakobLexow, Thomas S. Rau, Omid Majdani,LuederA Kahrs, Jens Kotlarski, and TobiasOrtmaier (2016). Configuration optimizationand experimental accuracy evaluation of abone-attached,parallelrobotforskullsurgery.International Journal of Computer AssistedRadiologyandSurgery,11,pp.421-436.

[3]. Mauro Maya, Eduardo Castillo, AlbertoLomeli, Emilio Gonzalez-Galvan, andAntonio Cardenas (2012). Workspace andPayload-Capacity of a New ReconfigurableDeltaParallelRobot.InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,10,pp.1-11.

[4]. Yunjiang Lou, Yongsheng Zhang, RuiningHuang, Xin Chen, and Zexiang Li (2014).Optimization Algorithms for KinematicallyOptimal Design of Parallel Manipulators.IEEE Transactions on Automation ScienceandEngineering,11(2),pp.574–584.

[5]. M.Clerc, and J.Kennedy (2002). TheParticle Swarm—Explosion, Stability, andConvergenceinaMultidimensionalComplexSpace. IEEE Transactions on EvolutionaryComputation,6(1),pp.58-73.

DOANH NGHIỆP- DOANH NHÂN

115

Khối Khoáng sản TKV: “Lửa thử vàng, gian nan thử sức”

Khốidoanhnghiệp khoáng sản củaTậpđoànCôngnghiệpThan -Khoáng sảnViệtNam(TKV)trong6thángđầunămnay,dùcónhữngkhókhănnhưngđãcónhữngthànhtíchmớivềsảnxuất,kinhdoanhrấtđángđượcghinhận.

Trảiquanăm2020vớivôvànkhókhănkhigiámộtsốsảnphẩmkimloạitrênthịtrườngcónhiềubiếnđộngvàliêntụcgiảmsâu,cácđơnvịkhốiKhoángsảncủaTKV-điểnhìnhlàCôngtyCổphầnĐồngTảPhờivàTổngcôngtyKhoángsản,bướcvàothựchiệnnhiệmvụnăm2021phảiđốidiệnvớirấtnhiềukhókhăn,thửthách.Tuynhiên,nhờsựchỉđạosátsao,kịpthờitháogỡkhókhăncủalãnhđạoTậpđoàn,sựđồnglòngchiasẻ,hỗtrợvàtíchcựcphốihợpcủacácđơnvịtrongTKVđãtạotiềnđềđểhaiđơnvịKhốiKhoángsảnthêmquyếttâmvượtkhó,đạtđượcnhữngkếtquảvượtbậc,đángghinhậntrong6thángđầunăm2021.

Nhữngkhókhăntrongnăm2020đãkhônglàmnảnlòngtậpthểcánbộ,côngnhânviên(CBCNV)TổngcôngtyKhoángsản-TKV(VIMICO).Ngaytừđầunăm2021,ĐảngủyTổngcôngtyđãbanhànhcácNghịquyếtchuyênđềtrongtừnglĩnhvựccụthểđểlãnhchỉđạotoàndiệnmọimặthoạtđộngnhư:Nghịquyếtvềlãnhđạothựchiệnthắnglợinhiệmvụchínhtrịnăm2021;NghịquyếtvềđẩynhanhtiếnđộDựánmởrộngnângcôngsuấtNhàmáyLuyệnđồngLàoCai,quyếttâmđưanhàmáyvàohoạtđộngtheođúngkếhoạchtrongnăm2021…Cùngvớiđó,nắmbắtyếutốthuậnlợidogiámộtsốsảnphẩmkimloại(đồng,kẽm,phôithép…)trênthịtrườngduytrìởmứccao;côngtácchuẩnbịtốtcácđiềukiệnsảnxuấttừnăm2020,cùngvớicácgiảiphápđiềuhànhlinhhoạtvàtinhthầnđoànkết,quyếttâmvượtkhócủaCBCNV,kếtquảcácchỉtiêuchính6thángđầunămcủaTổngcôngtyđềucơbảnhoànthànhkếhoạchvàvượtsovớicùngkỳ.Sảnlượngđồngtấmđạt6.512tấn,đạt52,1%KHN;TQsắtSinQuyền(quy60%Fe):64.024tấn,đạt62,56%KH;Kẽmthỏi:6.403tấn,bằng53,36%kếhoạchnăm;Vàng:314,97kg,bằng58,33%kếhoạchnăm…Đặcbiệt,tổngdoanhthutoànTổngcôngtyđạt3.634tỷđồng,bằng172%sovớicùngkỳnăm2020vàlợinhuậndựkiếnđạt430/218tỷđồngsovớikếhoạch.

Mộtsựkiệnđánhdấumốcquantrọngđốivớicảquátrìnhxâydựng,triểnkhaithựchiệnDựánmởrộng,nângcôngsuấtNhàmáyluyệnđồngLàoCaicủaTổngcôngtyKhoángsảnlàsựkiệnchàođónmẻđồngdươngcựcđầutiên,chínhthứcralòcủaNhàmáyluyệnđồngtạixãBảnQua,huyệnBátXát,tỉnhLàoCai.Hiện,Tổngcôngtyđangtíchcựcphốihợpvớinhàthầuđẩynhanhtiếnđộthựchiệnkhốilượngcôngviệccònlại,phấnđấucuốitháng7/2021,cósảnphẩmđồngâmcựcvàđưanhàmáyvàosảnxuấtchínhthứccuốiquýIII/2021.SựkiệnnàykhôngchỉcóýnghĩatiềnđềquantrọngđốivớihoạtđộngsảnxuấtcủaTổngcôngtyKhoángsảnmàcònkhẳngđịnhthànhcôngbướcđầucủamộtDựáncóýnghĩachiếnlượcquantrọngnhằmtiếptụchiệnthựchóachủtrươngcủaĐảng,NhànướcvềchếbiếnsâucácloạikhoángsảncủaTậpđoànTKV.

“Bêncạnhsựnỗlực,đoànkết,quyếttâmvượtkhócủaCBCNVTổngcôngty,nhữngkếtquảđángghinhậntrongnửađầunăm2021VIMICOđạtđượccóvaitròlãnhđạosátsaocủaTậpđoàn,cácBanchuyênmônliênquanvàsựphốihợp,hỗtrợcủacácđơnvịtrongTKVtrêncùngđịabàn.LãnhđạoTậpđoànđãquantâmchỉđạo,kịpthờitháogỡnhữngkhókhăntrongquátrìnhtriểnkhaiDựánmởrộng,nângcôngsuấtNhàmáyLuyệnđồngLàoCaicủaTổngcôngtynhư:LàmviệcvớitỉnhLàoCaiđểtháogỡnhữngvướngmắctrongcôngtácgiảiphóngmặtbằng,côngtácanninhtrậttựcũngnhưviệcđilạicủacácchuyêngianhàthầu;hỗtrợnguồnvốnthựchiệnDựán…Đồngthời,cácđơnvịtrongTKVcũngphốihợp,hỗtrợTổngcôngtytrongquátrìnhhoạtđộngsảnxuất,kinhdoanh”-PhóTổnggiámđốcVIMICOBùiTiếnHảichobiết. ĐốivớiCôngtyCổphầnĐồngTảPhời,6thángđầunăm2021làthờigiancónhiềuchuyểnbiếntíchcựctronghoạtđộngsảnxuất,kinhdoanhchungcủađơnvị.Từkếtquảsảnxuấtkhôngcó



116

lợinhuậncủanăm2020,Côngtyđãbướcsanggiaiđoạnhoạtđộnghiệuquảđượcthểhiệnrõtrêncácmặtcôngtác:ThựchiệntốtcôngtácphòngchốngdịchCovid-19;sảnxuất,kinhdoanhcólợinhuậncaohơnsovớikếhoạchvàđờisốngcủangườilaođộngđượcnângcao,thunhậpổnđịnh.ĐượcsựquantâmchỉđạocủaTKV,cùngvớisựđoànkết,sángtạocủaBanLãnhđạoCôngty,sựđồnglòngcủatoànthểcánbộcôngnhânviên,sựphốihợpgiúpđỡchặtchẽ,cóhiệuquảcủacácđơnvịtrongTKV,cáckháchhàng,đốitác...Côngtyđãhoànthànhcơbảncácchỉtiêukinhtế,kỹthuậtđềra:Tổngsảnlượngtinhquặngsảnxuấtđạt16.350tấnbằng50,8%theokếhoạchnăm;tổngdoanhthuđạt445,586tỷđồngbằng57%kếhoạch;lợinhuậnđạttrên83tỷđồngbằng652%theokếhoạch;thunhậpbìnhquânngườilaođộngđạt9,791triệuđồng/người/thángbằng172%sovớicùngkỳnăm2020.

Toàn cảnh Công ty Cổ phần Đồng Tả Phời

Mặcdùcònnhiềukhókhăntrongsảnxuất,kinhdoanh,nhưngtrong6thángđầunăm2021,Côngtyđãtriểnkhaiđượcmộtsốnhiệmvụquantrọng.Trêncơsởdiễnbiếnthuậnlợicủađàtănggiáđồngkimloạitrênthịtrườngthếgiới,Côngtyđãnỗlực,quyếttâm,độngviênCBCNVtổchứcsảnxuấtchạynhàmáytuyển03caliêntục(kểcảsảnxuấttrongdịpTếtNguyênđán2021)đểnângcaosảnlượngsảnxuất.Lắpđặthoànthiệnbổsung,hệthốngdâychuyềntuyểnCell,vậnhànhổnđịnh,nângcaohiệuquảthựcthucủadâychuyềnnhàmáytuyển,đạttỷlệthựcthutinhquặng91,57%caohơntỷlệthựcthutinhquặngtheothiếtkếcủanhàmáy91,5%.Hoànthànhcôngtáclậpkếhoạchsảnxuất,kinhdoanhgiaiđoạn2021÷2025,trongđócógiảiphápvậnchuyểnđấtđárabãithảitheotuyếnđườngtránhkhudâncư,đảmbảoantoànmôitrườngtrongquátrìnhsảnxuấtmỏ,giúptiếtkiệmtrungbình50tỷđồngchiphívậntảihàngnăm.ĐảmbảomụctiêuantoàntrongsảnxuấtvàthựchiệntốtcôngtácphòngchốngdịchCovid-19trong06thángđầunăm.

Đạtđượckếtquảnhưtrênlànhữngnỗlực,cốgắngvượtbậccủaCBCNVCôngty,đồngthờicósựquantâmchỉđạoquyếtliệt,sátsaocủaTKV,cùngvớisựchiasẻ,cộngđồngtráchnhiệmđầyhiệuquảcủacácthànhviênLiêndanhnhàthầukhaithácmỏthuộccácCôngtyTKV,như:Vimico,Micco.Đặcbiệt,trongcôngtácnângcaochấtlượngnổmìn,CôngtyđãliêntụctăngcườnglàmviệccùngTổngcôngtyCôngnghiệpHoáchấtmỏ-Vinacomin,CôngtyCôngnghiệpHóachấtmỏTâyBắc,triểnkhaiđồngloạtcácgiảiphápkỹthuậtnhư:Tăngchỉtiêuthuốcnổ,thiếtkếthôngsốmạngkhoan,cácchỉtiêunổmìn,phùhợpchonhữngvịtríkhókhăn,sửdụngmáyđậpbúađểđẩynhanhtiếnđộxửlýđá,quặngquácỡ...nhằmgiảmchiphíxúcluânchuyểnvànângcaonăngsuấtthiếtbịnghiền.

Vượtquanhữngkhókhăn“lửathửvàng,giannanthửsức”,nhữngkếtquảthànhcôngbanđầucủahaiđơnvịthuộcKhốiKhoángsảnTKVđãtạotiềnđềđểcácđơnvịvươnlên,hoànthànhtoàndiệnnhiệmvụsảnxuất,kinhdoanhnăm2021.

MINH NGHĨA

DOANH NGHIỆP - DOANH NHÂN



117ISSN 2615 - 9910



Hàng ngàn người lao động được hỗ trợ lương ôn định cuộc sống

Vớitinhthầntriểnkhaichínhsáchchovaynhanhchóng,kịpthời,thuậntiệnvàhiệuquả,coiviệctriểnkhaichínhsáchhỗtrợngườisửdụnglaođộngvayvốnđểtrảlươngngừngviệcvàtrảlươngphụchồisảnxuấtđốivớingườilaođộnglànhiệmvụưutiênhàngđầu,“mỗi

cánbộlàmộttuyêntruyềnviên”.Chỉsau14ngàyThủtướngChínhphủbanhànhQuyếtđịnhsố23/2021/QĐ-TTgngày07/7/2021đãđivàocuộcsốngvớinhữnghợpđồngtíndụngtrảlươngđểtrảlươngngừngviệcvàtrảlươngphụchồisảnxuấtđốivớingườilaođộngđượckýkếttheocấpsốnhânhàngngày,gópphầnhỗtrợngườisửdụnglaođộngvàngườilaođộngcùngvượtquakhókhăndodịchbệnhCOVID-19,duytrìsảnxuất,đảmbảođờisống.

Sau khi được Ngân hàng Chính sách Xã hội (NHCSXH) Việt Nam bố trí nguồn vốn, chiều 27/7 chi nhánh NHCSXH tỉnh Bắc Giang đã ký kết hợp đồng tín dụng và giải ngân cho 2 doanh nghiệp là Công ty Cổ phần Tổng Công ty may Bắc Giang LGG với số tiền hơn 13,5 tỷ đồng và Công ty Cổ phần may BGG Lạng Giang với số tiền 5,5 tỷ đồng. Toàn bộ số tiền này sẽ phục vụ việc trả lương

cho hơn 5 nghìn lao động trong tháng 7/2021

Làmộttrongsốcácdoanhnghiệpnằmtrongđợtđầucủacảnướcđượckýkếthợpđồngtíndụngtrảlươngngừngviệcchongườilaođộng,GiámđốcCôngtyTNHHVậntảiCôngnghệMaiLinhLạngSơn,NôngThịVânchobiết,dịchbệnhCOVID-19vừaquađãảnhhưởngrấtnặngnềđếnhoạtđộngcủadoanhnghiệp,nhiềucôngnhâncủacôngtythunhậpbịsụtgiảmvàmấtviệclàmdonhucầuđilạicủangườidângiảm.“Chínhvìvậy,sựquantâmhỗtrợkịpthờicủaNHCSXHtỉnhLạngSơnđãtạođiềukiệnthuậnlợichođơnvịtiếpcậngóivayưuđãivớisốtiềngiảingânlà92,6triệuđồngđểtrảlươngcho9laođộng,lãisuấtchovay0%,thờihạnvaylà12thángvàkhôngcầntàisảnđảmbảođãgiúpđỡdoanhnghiệprấtnhiềutrongviệchỗtrợphụchồisảnxuấtkinhdoanhtrong6thángcuốinăm2021,đồngthờiđảmbảothunhập,ổnđịnhđờisốngchongườilaođộng”,bàVânchiasẻ.

Vuimừngphấnkhởitrướctincôngtylàmviệccủamìnhkýkếthợpđồngtíndụngvayvốn

VĂN HÓA - XÃ HỘI

vàđượcNHCSXHgiảingânngaymónvayđểtrảlươngngừngviệcchongườilaođộng,chịChuPhươngKhanh,nhânviênCôngtyTNHHMTVThươngmạivàdulịchPride,LạngSơnchobiết:“Phầnvốnnàykhôngchỉgiúpđơnvịgiảmáplựctrangtrảichiphíhoạtđộnggópphầnduytrìhoạtđộng,phụchồisảnxuấtkinhdoanhtạicôngty,màngườilaođộngchúngtôisẽcóthunhậpổnđịnhhơnđểtrangtrảichocuộcsốngquathờikỳdịchbệnhkhókhănnày”.

PhóGiámđốcNHCSXHtỉnhLạngSơnPhạmMạnhHàchobiết,đểchínhsáchđượctriểnkhainhanhnhấtvàhiệuquảnhấtvàocuộcsống,ngaysaukhiNHCSXHViệtNamtriểnkhaithựchiệnNghịquyết68vàQuyếtđịnh23,chinhánhđãchủđộngthammưuchoUBNDtỉnhbanhànhvănbảnchỉđạocácSở,banngành,đơnvịliênquan;ĐềnghịMTTQtỉnhphốihợpvớicáctổchứcchínhtrị-xãhộiphốihợptuyêntuyềnchínhsách,tổchứctriểnkhaithựchiện.Tốcđộtriểnkhaichínhsáchthêmlựcđẩykhitỉnhđãchỉđạocáccấp,cácngànhtriểnkhaiNghịquyếtcủaChínhphủvớiphươngchâmgiảmbớtthủtục,chútrọngchínhsáchhậukiểm.Chínhvìvậy,đếnthờiđiểmhiệntại,NHCSXHtỉnhLạngSơnđãtiếpnhậnhồsơcủa17đơnvịcónhucầuvayvốnchươngtrìnhchovayngườisửdụnglaođộngđểtrảlươngngừngviệc,trảlươngphụchồisảnxuất.Trongđó,sốlaođộngphảingừngviệclà213người,sốtiềnđềnghịvayvốnlà1,754tỷđồng.

Nhữnghìnhảnhsinhđộngvềviệctriểnkhaichínhsáchtíndụngtrảlươngngừngviệcchongườilaođộngcũngđãvàđanglanrộngratoànquốc,đếnnay,63/63chinhánhNHCSXHtỉnh,thànhtrongtoànquốcđãcùngcáccấp,cácngànhđịaphươngtiếpnhậnhồsơ,nhanhchóngràsoát,thẩmđịnhđểkýhợpđồngtíndụngngườisửdụnglaođộngvayvốnđểtrảlươngngừngviệc,trảlươngphụchồisảnxuất.

Theotổnghợp,đếnngày26/7/2021,NHCSXHđãphêduyệtchovay39ngườisửdụnglaođộngvớitrên45tỷđồngđểtrảlươngchotrên12.000lượtngườilaođộngtheoQuyếtđịnh23củaThủtướngChínhphủ.TổngsốtiềnNHCSXHđãgiảingânđến17hngày27/7là43tỷđồng.

ÔngNguyễnPhươngNam-PhóChủtịchUBNDthànhphốQuyNhơn,tỉnhBìnhĐịnhchobiết,vớitinhthầntriểnkhaichínhsáchchovaythuậntiện,nhanhchóng,NHCSXHtỉnhđãcôngkhaichínhsáchđến100%điểmgiaodịchtạitấtcảcácxã,phường,thịtrấntrênđịabàntỉnh.Bêncạnhđó,đơnvịchủđộngphốihợpvớicơquancóliênquantậptrungràsoátđốitượng,tiếpcậncơsởsảnxuấtkinhdoanhtrênđịabàntỉnhbịảnhhưởngcủađạidịchCOVID-19hướngdẫnlàmthủtụchồsơvayvốn,gópphầnkhắcphụchậuquảđạidịchCOVID-19,phụchồipháttriểnkinhtế-xãhộitạicácđịaphương.Đếnnay,NHCSXHtỉnhBìnhĐịnhđãnhậnđượchồsơđềnghịvayhơn8,2tỷđồngcủa19doanhnghiệpđểtrảlươngngừngviệccho982laođộng.Đơnvịđãkýkếthợpđồngtíndụngvới9doanhnghiệp,cơsởgiáodụcvayđểtrảlươngcho395laođộngvớitổngsốtiềnchovayhơn2,6tỷđồng.

Chiasẻ tạibuổikýkếthợpđồngtíndụngchovayvàvừađượcnhậnvốnvaytrả lươngngừngviệc,trảlươngphụchồisảnxuấtchongườilaođộngvớiNHCSXHtỉnhBìnhĐịnh,ôngNguyễnTừMẫn-GiámđốcXínghiệpVậntảikháchcôngcộngQuyNhơn,đơnvịcũngđượckýkếthợpđồngtíndụngchovayngườisửdụnglaođộngđểtrảlươngngừngviệc,trảlươngphụchồi

118




sảnxuấtđợtnàychobiết:“Phụcvụchocôngtácphòng,chốngdịchCOVID-19,theochỉđạocủaUBNDtỉnh,đơnvịchúngtôiđãngừnghoạtđộngvậntảihànhkháchcôngcộng.Tuynhiên,đặcthùcủangànhvậntảilàdùngừnghoạtđộngnhưngmộtsốcôngtácvẫnphảitiếptục,đặcbiệtlàcôngtácduytu,bảodưỡngphươngtiện.Nguồnthuduynhấtcủađơnvịlàtừvậnchuyểnhànhkháchđãbịđứtgãychonênviệctrảlươngchongườilaođộnggặpkhó”.Cũngtạilễkýkếthợpđồngtíndụngvừaqua,9doanhnghiệpđãkýkếtvay2,647tỷđồngđểtrảlươngcho395laođộngngừngviệcdoảnhhưởngdịchCOVID-19,vớiưuđãilàlãisuấtchovay0%,thờihạnvaydưới12thángvàkhôngcầntàisảnđảmbảo.

CònvớiBắcGiang-địaphươngtừnglà“điểmnóng”trongđợtdịchCOVID-19lầnthứtưvớihàngtrămdoanhnghiệp,cơsởsảnxuấtphảitạmdừnghoạtđộngtrongtháng5,6vừaqua.Đểkịpthờihỗtrợngườisửdụnglaođộngcũngnhưngườilaođộngvượtquakhókhăn,tỉnhBắcGiangđãbanhànhkếhoạchvàthànhlậpHộiđồngthẩmđịnhhồsơcủacáctổchức,cánhânđềnghịhỗtrợtạicáchuyện,thànhphốtheoNghịquyết68vàQuyếtđịnh23củaThủtướngChínhphủquyđịnhvềthựchiệnmộtsốchínhsáchhỗtrợngườilaođộngvàngườisửdụnglaođộnggặpkhókhăndođạidịchCOVID-19trênđịabàntỉnh.Đốivớichínhsáchhỗtrợngườisửdụnglaođộngvayvốnđểtrảlươngngừngviệc,trảlươngphụchồisảnxuất,NHCSXHtỉnhBắcGiangđãtổchứchộinghịtrựctuyếnchotoànbộcánbộchinhánhđểtriểnkhai,tậphuấnnghiệpvụchovayvớingườisửdụnglaođộng;đồngthờigửivănbảntớicácđơnvịliênquanđểphốihợptriểnkhaiđếncácdoanhnghiệp,nhấtlàcácdoanhnghiệpcóvốnđầutưnướcngoài.

Đếnngày27/7,trênđịabàntỉnhBắcGiangđãcó49doanhnghiệpđượchướngdẫnlậphồsơvayvốntrảlươngchongườilaođộngvàđãcó13doanhnghiệphoànthiệnhồsơgửiNHCSXHtỉnhđểvayvốntrảlươngchotrên13nghìnlaođộngvớitổngsốtiềnđềnghịvayhơn44tỷđồng.Trongđó,NHCSXHtỉnhđãphêduyệt4doanhnghiệpvayvốntrảlươngtháng7chohơn6nghìnlaođộngvớisốtiềnlà21tỷđồng.NhữngkinhnghiệmđúcrúttừthựctếtriểnkhaitrongthờigianquasẽchinhánhNHCSXHcáctỉnh,thànhphốtriểnkhainhanhvàhiệuquảhơnnữaNghịquyết68củaChínhphủvàQuyếtđịnh23củaThủtướngChínhphủ.

Trướcđó,tạiHộinghịtrựctuyếntriểnkhaichínhsáchhỗtrợngườisửdụnglaođộngvayvốnđểtrảlươngngừngviệcvàtrảlươngphụchồisảnxuấttheoNghịquyết68/NQ-CPvàQuyếtđịnh23/2021/QĐ-TTg,ThứtrưởngBộLaođộngThươngbinh-XãhộiLêVănThanhđánhgiácaoNHCSXHtrongviệcnhanhchóng,tíchcựctriểnkhaichínhsáchngaysaukhiChínhphủ,ThủtướngChínhphủbanhànhNghịquyết,Quyếtđịnh.Tuynhiên,theoThứtrưởngLêVănThanh,việctriểnkhaichínhsáchkhôngchỉnỗlựccủacáccánbộtronghệthốngNHCSXHmàcầncósựvàocuộcquyếtliệtngaytừđầucủacảhệthốngchínhtrị,cáccơquanliênquannhằmxácđịnhđúngđốitượngchovayđếnkhâutriểnkhaigiảingânvốnkịpthờivàgiámsátchặtchẽđểtránhtiêucực,đảmbảocôngkhai,minhbạchtrongquátrìnhthựchiện.Chínhvìvậy,TổngGiámđốcNHCSXHDươngQuyếtThắngmộtlầnnữamongmuốnthờigiantới,đềnghịcấpủyĐảng,chínhquyềnđịaphươngcáccấptiếptụcquantâmchỉđạohoạtđộngtíndụngchínhsáchxãhội,cũngnhưhỗtrợngườisửdụnglaođộngvayvốnđểtrảlươngngừngviệcvàtrảlươngphụchồisảnxuấtđốivớingườilaođộng.

VIỆT HẢI - THÙY TRANG

119




Hiệu quả nguồn vốn cho vay ủy thác qua tô chức Đoàn

Thờigianqua,HuyệnđoànHưngNguyên(NghệAn)đãtíchcực,chủđộngphốihợpvớiNgânhàngChínhsáchXãhội (NHCSXH)huyện triểnkhaihiệuquảcácchương trình tíndụngchínhsách,chuyểntảinguồnvốnvayđếncácđoànviênthanhniêntrênđịabàn.Thôngqua

nhiềuhìnhthứctuyêntruyền,vậnđộng,ĐoànThanhniêncáccấpluôntạođiềukiệnthuậnlợiđểđoànviênthanhniêntiếpcậnvớicácchươngtrìnhtíndụngưuđãicủaNhànước.Đểvốnvaysửdụnghiệuquảnguồnvốnvay,khichovay,cáccấpĐoànluônxemxét,cânnhắcđúngđốitượng,mụcđíchsửdụngnguồnvốn;thườngxuyênđônđốcviệctrảlãi,trảvốnđúngthờihạnquyđịnh.Songsongđó,cáccấpĐoàncònhỗtrợđoànviênthanhniênvềmặtkhoahọckỹthuậtthôngquaviệcphốihợpmởcáclớptậphuấnngắnhạnvềkiếnthứctrồngtrọt,chănnuôi.Nhờvậy,nguồnvốnvayủytháccủaNHCSXHthôngquatổchứcĐoànđãgópphầngiúpđoànviênthanhniêncóđiềukiệnpháttriểnkinhtế,làmgiàuchínhđángtrênquêhương.

Đếntháng5/2021,tổngnguồnvốnủythácthôngquatổchứcĐoànThanhniênhuyệnlà79,3tỷđồng,quảnlý45Tổtiếtkiệmvàvayvốn,với1.787hộvayvốn.Nhờđó,hàngnghìnhộkhókhănđãvươnlênthoátnghèovànhiềuđoànviênthanhniêntheođuổiướcmơhọctập,pháttriểnkinhtế,vươnlênlàmgiàuchínhđáng.ĐiểnhìnhtrongsốđólàanhHoàngVănLànhởxãHưngTây.Năm2013,anhLànhvay50triệuđồngtừNHCSXHđểđầutưsảnxuấtnướcđóngbình,đóngchai.Sửdụnghiệuquảnguồnvốnvay,đếnnay,vợchồnganhHoàngVănLànhđãcómộtxưởngsảnxuấtnướcđóngbình,đóngchairộngrãi,đầyđủtrangthiếtbị,manglạithunhậptrên300triệuđồng/năm,giảiquyếtviệclàmthườngxuyêncho6laođộng.

Mô hình sản xuất nước uống đóng chai “Thạch Tiền” của anh Hoàng Văn Lành

CũngnhờnguồnvốnvaytừNHCSXH,đếnnay,anhVõKimHùngởxãHưngYênNamđãpháttriểnthànhcôngmôhìnhnuôitrồngnấmăn,nấmdượcliệu.Hiệntại,anhđangmởrộngmôhình,pháttriểntrồngnôngsảnsạchđểcungcấpchocácquánăn,nhàhàngtrênđịabànthànhphốVinh.Đểcóđượckếtquảđó,HuyệnđoàntrongthờigianquacũngđãphốihợptốtvớiNHCSXH.BanThườngvụHuyệnđoànchỉđạoĐoàncácxã,thịtrấnbámsátchỉđạocôngtácbìnhxétchovayđảmbảokịpthời,côngkhai,dânchủ,đúngđốitượng;kịpthờihướngdẫnvềthủtụcchovayvốnđểđẩynhanhtiếnđộgiảingâncácchươngtrìnhtíndụng;phốihợptốtcôngtáckiểmtra,giámsát;traođổithôngtinthườngxuyênvớingânhàngchínhsách;tíchcựcvậnđộngcáchộvayvốngửitiếtkiệm,trảnợvàhạnđúngthờihạn…Tuynhiên,vẫncòngặpphảimộtsốtồntại,hạnchế,khókhănnhưmộtsốhộchâyìtrongtrảlãivàgốc,khônghợptácvớichínhquyềnvàNHCSXH;mộtsốcơsởĐoànvẫnchưathựchiệntốtnộidụngủythácđãkýkết,nhấtlàtrongviệcchỉđạohoạtđộngcủaTổtiếtkiệmvàvayvốntừkhâutổchứcbìnhxét…

Thờigiantới,đểlàmtốthơncôngtácquảnlývốnvayủythácủytháctừNHCSXH,BanThườngvụHuyệnđoànsẽtậptrungchỉđạocơsởlàmtốtcôngtáckiểmtra,giámsátchấtlượnghoạtđộngcủaĐoànxã,tổvàhộ…Bêncạnhđó,phốihợpchặtchẽvớiNHCSXHhuyệncóbiệnphápđônđốcthuhồinợđếnhạn,thulãiđảmbảoyêucầu;thựchiệngiảipháptăngcườngquymô,chấtlượnghoạtđộngcủaTổtiếtkiệmvàvayvốn;đẩymạnhtuyêntruyền,vậnđộnghuyđộngvốngửitiếtkiệm.

SONG LAM

120




THỂ LỆ VỀ CÔNG BỐ CÔNG TRÌNH KHOA HỌC VÀ ĐĂNG ...

Documents