Luận án Ứng dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo và phân tích Taguchi để xác định chế độ cắt tối ưu khi gia công trên máy phay CNC

LỜI CẢM ƠN 
Trong quá trình học tập và hoàn thành luận án tốt nghiệp, tác giả luôn nhận được sự 
giúp đỡ, động viên của gia đình, người thân và sự dạy bảo của các thầy cô giáo Trường Đại 
học Bách khoa Hà nội. 
Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong Viện Cơ khí, Viện Đào tạo Sau 
đại học - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã tận tình dạy bảo trong suốt khoá học. Đặc 
biệt, tác giả xin chân thành cảm ơn sâu sắc tới thầy giáo GS.TS. Trần Văn Địch và PGS. 
TS Vũ Toàn Thắng đã hướng dẫn và giúp đỡ tác giả hoàn thành luận án. 
Cuối cùng, tác giả xin cảm ơn những người thân trong gia đình, bạn bè và đồng nghiệp 
đã động viên, hỗ trợ và giúp đỡ tác giả trong suốt khoá học. 
 2 
MỞ ĐẦU 
Cơ sở để lựa chọn đề tài 
Ngày nay, gia công đạt độ chính xác cao là quá trình công nghệ phổ biến và xu thế phát 
triển tất yếu trong kỹ thuật gia công cơ khí. Tìm hiểu qui luật phân bố ảnh hưởng của các 
thông số công nghệ đến năng suất và chất lượng gia công là phương pháp cơ bản để điều 
khiển quá trình công nghệ. Mặt khác, ứng dụng kỹ thuật điều khiển số (NC) là xu hướng 
phát triển mạnh mẽ trong công nghiệp từ thiết bị đến qui trình công nghệ với các ưu thế về 
độ chính xác và khả năng linh hoạt [1], [2]. Tính linh hoạt của thiết bị trong hệ thống công 
nghệ tỷ lệ thuận với chi phí và giá thành, do vậy sử dụng hiệu quả thiết bị là điều kiện cần 
thiết với mọi quá trình công nghệ. 
Kỹ thuật gia công cơ khí trên các máy điều khiển số (CNC) đang được nghiên cứu, ứng 
dụng và phát triển lớn mạnh tại Việt Nam cũng như các nước trên thế giới. Ngành công 
nghệ gia công, chế tạo thiết bị có những bước phát triển vượt bậc với những máy CNC có 
khả năng gia công đạt độ chính xác rất cao đáp ứng nhu cầu gia tăng độ chính xác. Với một 
hệ thống công nghệ nhất định, năng suất hay chất lượng bề mặt phụ thuộc chủ yếu vào chế 
độ cắt được cài đặt [2], [7], vì vậy điều khiển các thông số chế độ cắt là phương pháp cơ 
bản và hiệu quả để kiểm soát chất lượng gia công cũng như nâng cao hiệu quả sử dụng 
thiết bị. Do đó cài đặt chế độ cắt hợp lý hay tối ưu là điều kiện cần cho quá trình gia công 
cơ khí [3], [5]. 
Thực tế trong một môi trường gia công luôn tồn tại các yếu tố không điều khiển được 
(yếu tố nhiễu) làm giảm chất lượng gia công. Quá trình cài đặt các thông số công nghệ 
không phải lúc nào cũng cài đặt chính xác như mong muốn hay quá trình thu nhận các 
thông tin trong và sau khi gia công cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nhiễu làm những 
thông tin có được gần với giá trị thực ở một mức độ tin cậy nhất định [4], [16], [17]. Mặt 
khác mô hình cơ bản và phổ biến hiện nay đang sử dụng xác định các thông số công nghệ 
hợp lý càng bị hạn chế bởi nhu cầu gia tăng độ chính xác và sử dụng hiệu quả thiết bị [20], 
[21], [22]. Do vậy cần thiết phải có một phương pháp tiếp cận dự đoán mối quan hệ thực 
nghiệm mới, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố vào và nhiễu đến kết quả đầu ra 
cũng như giải bài toán tối ưu cho độ chính xác cao hơn và tiến dần đến kỹ thuật điều khiển 
chất lượng trực tuyến trong tương lai. 
Ngày nay, ứng dụng phát triển khoa học máy tính, con người đã tiếp cận và mô phỏng 
quá trình thu nhận và xử lý thông tin trong bộ não của mình và tìm hiểu các cơ chế tối ưu 
trong tự nhiên. Khoa học trí tuệ nhân tạo là một ngành nghiên cứu để tiếp cận khả năng tư 
duy và học của bộ não [8], [9], [10], [11], [15], [27]. Ứng dụng khoa học trí tuệ nhân tạo 
trong lĩnh vực điều khiển tối ưu là xu hướng và tất yếu trong tương lai. 
Từ những phân tích trên làm tiền đề cho tác giả nghiên cứu và chọn lĩnh vực tối ưu quá 
trình công nghệ gia công cơ khí làm đề tài luận án. Bài toán tối ưu trong gia công không 
phải là bài toán mới nhưng cần tìm ra một phương pháp tiếp cận mới để giải quyết lớp các 
bài toán tối ưu trong công nghệ gia công cơ khí là cần thiết, thực tiễn và tất yếu để giải 
quyết yêu cầu công nghệ ngày càng chính xác và khắt khe trong tương lai. 
 3 
Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu 
 Mục đích 
- Nghiên cứu phương pháp tiếp cận mới làm tăng khả năng dự đoán chất lượng gia công 
- Tăng độ chính xác khi xác định chế độ cắt tối ưu cho gia công trên máy phay CNC trên 
cơ sở nâng cao năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết gia công. 
- Xây dựng mối quan hệ thực nghiệm giữa chế độ cắt với năng suất và chất lượng bề mặt, 
tính toán chế độ cắt tối ưu cho gia công một số thép hợp kim. 
Đối tượng nghiên cứu 
- Nghiên cứu quá trình gia công trên máy phay CNC 
- Gia công một số vật liệu cứng 
- Ứng dụng mạng mờ nơ ron và giải thuật trí tuệ bầy đàn (trí tuệ nhân tạo tính toán) 
- Phương pháp số để tối ưu hóa 
- Phương pháp Taguchi xác định mức độ ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến năng 
suất và chất lượng bề mặt 
Phạm vi nghiên cứu 
Tìm phương pháp dự đoán mối quan hệ thực nghiệm và tính toán chế độ cắt hợp lý, tối ưu 
để đạt năng suất và chất lượng bề mặt chi tiết khi gia công trên máy phay CNC. 
Phương pháp nghiên cứu 
Phương pháp nghiên cứu chung là kết hợp nghiên cứu lý thuyết với nghiên cứu thực 
nghiệm 
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 
- Làm phong phú thêm lý thuyết trong qui hoạch thực nghiệm và xử lý dữ liệu thực 
nghiệm, quá trình tối ưu hóa các thông số công nghệ trong điều kiện tại Việt Nam 
- Đưa trí tuệ nhân tạo vào kỹ thuật điều khiển thông số công nghệ gia công cơ khí 
- Đưa phương pháp Taguchi vào trong thiết kế thực nghiệm và tính toán mức độ ảnh 
hưởng của thông số công nghệ đến năng suất và chất lượng bề mặt. 
 4 
Những đóng góp mới 
- Ứng dụng giải pháp trí tuệ nhân tạo và phân tích Taguchi thiết lập mối quan hệ thực 
nghiệm giữa chế độ cắt với chất lượng bề mặt, năng suất gia công, lực cắt, độ mòn dụng 
cụ và xác định chế độ cắt tối ưu khi phay thép SKD11 và SKD61. 
- Xây dựng phần mềm BK-CTMNET dự đoán mối quan hệ thực nghiệm cho độ chính xác 
cao và tính toán các thông số công nghệ tối ưu phục vụ trong nghiên cứu và sản xuất. 
Cấu trúc luận án 
Luận án trình bày trong 151 trang, ngoài phần mở đầu, kết luận, kiến nghị, luận án gồm 
4 chương: Chương 1. Tổng quan về ảnh hưởng một số yếu tố công nghệ đến năng suất và 
chất lượng bề mặt, phương pháp xác định chế độ cắt tối ưu khi gia công trên máy phay 
CNC; Chương 2. Giải pháp trí tuệ nhân tạo và ứng dụng; Chương 3. Phương pháp xác định 
chế độ cắt tối ưu khi gia công trên máy phay CNC; Chương 4. Xây dựng mô hình toán học 
bằng thực nghiệm giữa chế độ cắt với các thông số công nghệ và xác định chế độ cắt tối ưu 
trên máy phay CNC. 
 5 
Chương 1: TỔNG QUAN ẢNH HƯỞNG MỘT SỐ YẾU TỐ 
CÔNG NGHỆ ĐẾN NĂNG SUẤT VÀ CHẤT LƯỢNG BỀ 
MẶT, PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ CẮT TỐI ƯU 
KHI GIA CÔNG TRÊN MÁY PHAY CNC 
1.1 Các chỉ tiêu chất lượng bề mặt khi gia công [1] 
Chất lượng bề mặt gia công là tập hợp các chỉ tiêu về các yếu tố hình học, tính chất cơ 
lý mà nó là kết quả để lại sau tương tác giữa dụng cụ cắt với bề mặt chi tiết gia công. Các 
thông số chất lượng bề mặt quyết định rất lớn đến khả năng làm việc của chi tiết máy. Vì 
vậy các phương pháp gia công cũng nhằm đảm bảo các chỉ tiêu về chất lượng bề mặt. 
1.1.1 Các yếu tố hình học 
1.1.1.1 Độ nhấp nhô tế vi 
Trong quá trình cắt, lưỡi cắt của dụng cụ tương tác với bề mặt chi tiết gia công hình 
thành phoi đồng thời để lại những vết xước cực nhỏ trên bề mặt gia công là những nhấp 
nhô tế vi (độ nhám). Đặc trưng cho tính chất nhấp nhô bề mặt khi gia công được đo bằng 
chiều cao nhấp nhô tế vi (Rz) và sai lệch profin trung bình cộng (Ra) của lớp bề mặt. Sai 
lệch profin trung bình cộng (Ra) là thông số 
được công nhận phổ biến nhất, được sử dụng 
nhiều nhất là thông số quốc tế về độ nhám. 
Độ nhấp nhô tế vi (độ nhám bề mặt) là cơ sở 
để đánh giá độ nhẵn bề mặt trong phạm vi 
chiều dài chuẩn rất ngắn là một đặc trưng 
quan trọng của chất lượng bề mặt chi tiết 
máy. 
Độ nhám bề mặt ảnh hưởng rất lớn đến các 
tính chất làm việc của chi tiết máy: tính chống 
mòn, chống mỏi, chống ăn mòn hóa học và độ 
ổn định mối ghép. Việc khống chế độ nhám 
bề mặt ở các mức độ nhất định có vai trò rất 
quan trọng trong quá trình gia công, chế tạo 
sản phẩm. Các quá trình gia công bề mặt khác 
nhau sẽ tạo nên độ nhám bề mặt khác nhau và 
giá thành sản phẩm cũng khác nhau. Hình 1.1 
thể hiện mối quan hệ giữa độ nhám bề mặt và 
giá thành của một số phương pháp gia công, 
qua đồ thị thấy rằng giá thành sản phẩm sẽ 
0,025 0,05 0,1 0,2 0,4 0,8 1,6 3,2 6,3 12,5 25 50
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
Mài tròn
Mài ph?ng
Doa
Phay m?t d?u
Phay ngoài
Ti?n
Bào
Khoan
Hình 1.1 Quan hệ giữa phương 
pháp gia công và độ nhám bề mặt 
Mài phẳng 
Phay mặt đầu 
Doa 
Tiện 
 6 
tăng lên nhanh chóng khi muốn giảm độ nhám bề mặt tới một giá trị nào đó theo yêu cầu. 
Do đó, người thiết kế cần phải quan tâm tới giá thành sản phẩm bên cạnh chất lượng bề 
mặt. Lưu ý trên đồ thị này đơn vị theo trục y là bất kỳ nên nó không dùng để so sánh giá 
thành của các quá trình gia công khác nhau. 
1.1.1.2 Độ sóng bề mặt 
Độ sóng bề mặt là chu kỳ không bằng phẳng của bề mặt chi tiết máy được quan sát 
trong phạm vi lớn hơn độ nhám bề mặt. Ngoài ra bước nhấp nhô tế vi Sm (RSm) được đo 
với trung bình các khoảng cách của các đỉnh nhấp nhô liên tiếp trên phạm vi chiều dài 
chuẩn đo. Bước nhấp nhô tế vi phản ánh tần suất xuất hiện những mô nhám trên một đơn 
vị diện tích. Khi bước nhám nhỏ thì số đỉnh nhám sẽ nhiều hơn trên một đơn vị diện tích 
nó sẽ làm tăng số điểm tiếp xúc trên bề mặt và như vậy sẽ làm tăng các tính chất sử dụng 
cho chi tiết máy. 
1.1.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến tính chất hình học của bề mặt khi gia công 
Từ bản chất quá trình cắt gọt hình thành bề mặt gia công có thể thấy rằng các yếu tố ảnh 
hưởng tới độ nhám cũng như độ sóng và bước nhám bề mặt bao gồm: 
- Các thông số hình học của dụng cụ cắt như bán kính mũi dao và các góc độ dao khi 
cắt. 
- Các yếu tố rung động của hệ thống công nghệ: máy, dụng cụ cắt, đồ gá, chi tiết gia 
công. 
- Vật liệu gia công mà chủ yếu là khả năng biến dạng dẻo của vật liệu 
- Các thông số chế độ cắt bao gồm: vận tốc cắt, chiều sâu cắt, lượng tiến dao. Thông 
thường vận tốc cắt cao, chiều sâu cắt nhỏ, lượng tiến dao bé sẽ làm giảm chiều cao 
nhấp nhô tế vi và ngược lại. Ngoài ra còn một số các yếu tố khác như dung dịch trơn 
lạnh hay những yếu tố không điều khiển được (yếu tố nhiễu) cũng gây ảnh hưởng tới 
tính chất hình học bề mặt. 
Trong một hệ thống công nghệ xác định, tính chất hình học của bề mặt gia công sẽ 
phụ thuộc chủ yếu vào chế độ cắt được cài đặt vì vậy điều khiển các thông số chế độ cắt 
hợp lý là cách tiếp cận cơ bản và hiệu quả để kiểm soát tính chất hình học bề mặt theo 
yêu cầu. Với các hệ máy sử dụng công nghệ điều khiển số (CNC) việc cài đặt chế độ cắt 
mềm dẻo là thuộc tính cơ bản của máy nên ứng dụng các máy CNC trong kỹ thuật gia 
công cơ khí là một xu thế phổ biến và tất yếu. 
1.1.2 Tính chất cơ lý 
Quá trình tương tác giữa dụng cụ cắt và vật liệu gia công ngoài những yếu tố hình học 
để lại còn tạo ra lớp biến cứng và ứng suất dư trên bề mặt. Lưỡi cắt như một chêm cắt 
chêm vào bề mặt gây xô lệch mạng tinh thể bề mặt, quá trình nội ma sát giữa các phân tử 
chuyển động trong lớp vật liệu với nhau và quá trình ma sát ngoài khốc liệt giữa mặt trước 
của dao và bề mặt phoi, giữa bề mặt sau của dao với bề mặt đã gia công sinh nhiệt từ biến 
dạng dẻo đến phá hủy vật liệu hình thành bề mặt. Kết quả của quá trình đã tạo nên lớp biến 
cứng và ứng suất dư trên lớp bề mặt mà nó phụ thuộc vào phương pháp gia công và các 
thông số hình học của dao cũng như chế độ cắt. 
 7 
Tính chất cơ lý lớp bề mặt ảnh hưởng đáng kể đến tính chất làm việc của chi tiết máy và 
phụ thuộc vào từng điều kiện làm việc cụ thể. 
1.2 Năng suất khi gia công [7] 
Năng xuất cắt khi phay được thể hiện bằng thể tích kim loại (hay khối lượng kim loại) 
cắt được trong một đơn vị thời gian là W (mm3/phút). Năng suất cắt là một chỉ tiêu kinh tế 
đặc trưng cho quá trình cắt. Các phương pháp gia công đều nhằm đảm bảo năng suất cắt 
cao nhất trong điều kiện công nghệ cụ thể. 
Năng suất cắt khi phay tỷ lệ thuận diện tích cắt và vận tốc cắt do đó năng suất cắt tỷ lệ 
thuận với lượng tiến dao, vận tốc cắt và chiều sâu cắt. Thông thường trong gia công thô 
luôn mong muốn năng suất cắt càng cao càng tốt với chất lượng bề mặt giới hạn, trong gia 
công tinh cần đảm bảo yêu cầu kỹ thuật chất lượng bề mặt là chủ yếu. Nhưng cho dù trong 
gia công thô hay tinh cũng đều phải đảm bảo năng suất cắt cao nhất trên cơ sở đảm bảo 
chất lượng bề mặt. Đối với hệ thống công nghệ nhất định cài đặt một chế độ cắt hợp lý 
đảm bảo chất lượng bề mặt và nâng cao năng suất gia công là điều kiện cần cho mọi quá 
trình công nghệ. 
Từ những phân tích trên thấy rằng chất lượng bề mặt và năng suất cắt khi gia công là 
hai yếu tố quan trọng trong chuỗi quá trình sản xuất. Đối với một hệ thống công nghệ được 
đầu tư xác định, cả hai yếu tố bị quyết định rất lớn từ chế độ công nghệ được cài đặt trong 
đó chế độ cắt là yếu tố được điều khiển linh hoạt. Thay đổi chế độ cắt là một phương pháp 
cơ bản và hiệu quả nhất để kiểm soát chất lượng bề mặt và tăng năng suất gia công. 
1.3 Phương pháp truyền thống xác định chế độ công nghệ [4], [6] 
Gia công với chế độ hợp lý hay tối ưu là điều kiện cần cho mọi quá trình công nghệ. 
Hiện nay xác định chế độ cắt hợp lý cho mỗi loại vật liệu trên một hệ thống công nghệ cụ 
thể được thực hiện theo tiến trình trong hình 1.2 gồm 6 bước cơ bản. 
- Bước 1: xây dựng bảng qui hoạch thực nghiệm. Bước này đưa ra một ma trận thí 
nghiệm xây dựng theo các phương pháp khác nhau. Hiện nay thường sử dụng 
phương pháp đáp ứng bề mặt (CCI hoặc CCF), phương pháp qui hoạch thực nghiệm 
trực giao, phương pháp qui hoạch hợp Box-willson [3]. 
- Bước 2: thực nghiệm và thu thập số liệu. Tiến hành thực nghiệm theo số liệu vạch ra 
từ bước 1 và đo đạc các số liệu đầu ra cần quan tâm: độ nhám bề mặt Rz, bước nhám 
Sn, lực cắt F, độ mòn dụng cụ hs, tần số rung động f, nhiệt cắt... 
- Bước 3: xác định mối quan hệ thực nghiệm. Từ bộ dữ liệu đầu vào trong bước một 
và dữ liệu đo đạc đầu ra trong bước 2 lập được bảng thực nghiệm sau đó dựa vào 
phương pháp bình phương cực tiểu hay hồi qui thực nghiệm xác định được hàm quan 
hệ toán học. Hàm quan hệ toán học thu được hoàn toàn dưới dạng hàm tường minh, 
rõ ràng. 
- Bước 4: thành lập bài toán tối ưu. Xác định hàm mục tiêu mà thông thường là hàm 
năng suất gia công hay thời gian gia công. Các điều kiện biên bao gồm các giới hạn 
về chất lượng bề mặt, giới hạn công suất cắt lớn nhất, giới hạn độ mòn dao, giới hạn 
không gian các thông số chế độ cắt... 
- Bước 5: giải bài toán tối ưu. Sử dụng các phương pháp truyền thống hay lặp số xác 
định chế độ tối ưu 
 8 
- Bước 6: cài đặt chế độ tìm được trên máy thực hiện gia công và so sánh kiểm 
nghiệm. 
Đối với mô hình trên để nâng cao độ chính xác khi xác định chế độ công nghệ tối ưu 
ngoài yếu tố ... ẻ nên 
có thể giản các sai số ngẫu nhiên trong quá trình thí nghiệm mà không quản lý được 
- Phuơng pháp bình phương cực tiểu, do bản chất của nó là nội suy một đường (mặt) 
để đạt một chỉ tiêu nào đó, nên có sai số phương pháp. 
 Nhược điểm 
- Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này (làm cho nó không thông dụng trước 
đây) là đòi hỏi một lượng lớn các phép tính toán ( điều này càng đúng khi bộ số thí 
nghiệm càng nhiều và có nhiều đại lượng đầu vào). Nếu thực hiện tính toán bằng tay 
thì phương pháp này còn gây ra sai số tính toán. 
- Do đặc trưng công thức tính toán có tổng bình phương nên có thể gây nên các sai số 
tích lũy trong công thức tính toán cuối cùng. 
1.3.1.2 Phương pháp qui hoạch thực nghiệm 
Mục đích của quy hoạch thực nghiệm là xây dựng mô hình toán học (phương trình hồi 
quy) biểu thị mối quan hệ giữa thông số đầu ra và các thông số đầu vào. Phương pháp này 
cần phải thực hiện kiểm tra tính đồng nhất của các thí nghiệm, nếu chủ động được thí 
nghiệm thì có thể sử dụng qui hoạch thực nghiệm trực giao. 
* Đánh giá 
 Ưu điểm: 
Đầu vào 
Mô hình 
Quan hệ f(x)? 
x1(i) 
x2(i) 
xm(i) 
. 
. 
. 
Đầu ra 
d(i) 
Hình 1.3 Sơ đồ xác định mối quan hệ thực nghiệm 
 10 
 Nguyên tắc cơ bản của quy hoạch thực nghiệm là tốn ít thời gian nhất để nhận thông 
tin nhiều nhất. Do vậy có thể nhận thấy rằng phương pháp quy hoạch thực nghiệm là 
phương pháp đơn giản và đòi hỏi ít số liệu thí nghiệm và ít xử lý toán học phức tạp 
(Chẳng hạn chỉ có hai yếu tố đầu vào thì chỉ cần thí nghiệm 4 mẫu). Do sử dụng ít 
tính toán nên phương pháp này hầu như loại bỏ được sai số tính toán. 
 Tuy sử dụng ít thí nghiệm nhưng ở một giới hạn thì kết quả là chấp nhận được nếu đã 
biết trước hàm phụ thuộc. 
 Phương pháp quy hoạch thực nghiệm sử dụng chính xác dữ liệu thí nghiệm vào trong 
công thức mong muốn, nên phương pháp này sẽ tránh được sai số phương pháp. 
 Nhược điểm: 
 Tuy đòi hỏi ít dữ liệu thí nghiệm nhưng phương pháp này cũng đòi hỏi tiến hành một 
lượng không nhỏ thí nghiệm để kiểm tra tính đồng nhất của nó, sau khi tiến hành 
nhiều thí nghiệm như vậy những kết quả này lại không đưa vào trong công thức cuối 
cùng cần đạt được. Như vậy vừa mất công mà lại làm giảm tính chính xác của 
phương pháp. Chẳng hạn chỉ với 4 thí nghiệm với 4 bộ số liệu đã kết luận một công 
thức có hai biến phụ thuộc như vậy sẽ khó đạt độ chính xác dự đoán. 
 Do chỉ tiến hành một số thí nghiệm, nên không thể tìm ra những điểm khác biệt 
những vấn đề mới mà một quá trình thí nghiệm đòi hỏi. Vì với một thông số đầu vào 
thì chỉ thí nghiệm với hai số liệu tương ứng với (-1) và (+1), không thực hiện nhiều 
thí nghiệm thì không thể tìm ra một quy luật đã đúng trong một giới hạn hẹp dữ liệu 
đầu vào. 
 Phương pháp quy hoạch thực nghiệm nên áp dụng với dữ liệu cách đều nhau. 
1.3.2 Mô hình xác định chế độ công nghệ tối ưu 
Bài toán tối ưu được thiết lập dựa vào mục đích của người làm công nghệ. Thông 
thường mục đích cuối cùng cần tìm ra chế độ công nghệ tối ưu hoặc chế độ công nghệ hợp 
lý để mở rộng khả năng công nghệ trên thiết bị. Quá trình này thường có 2 bước bao gồm 
thành lập bài toán tối ưu và giải bài toán tối ưu. Mô hình tìm các thông số công nghệ tối ưu 
được thể hiện trong hình 1.4 
1.3.2.1 Thành lập bài toán tối ưu 
Bài toán tối ưu được thiết lập khi xác định rõ ràng hàm mục tiêu và định các giới hạn 
biên. 
- Hàm mục tiêu được thiết lập thường để đảm bảo tính kinh tế của quá trình gia công. 
Thông thường hàm mục tiêu gia công là thời gian gia công hay năng suất gia công. 
Điều kiện 
biên vào 
Hàm mục tiêu 
f(x) 
g1(x) 
 g2(x) 
gm(x) 
. 
. 
. 
Đầu ra tối 
ưu x* 
Hình 1.4 Sơ đồ xác định chế độ cắt tối ưu 
Phương pháp giải 
 11 
- Giới hạn biên được thành lập để đảm bảo các chỉ tiêu về chất lượng gia công (độ 
nhám bề mặt, bước nhám,...), các giới hạn do các yếu tố cố định (công suất cắt, độ 
uốn trục dao, độ bền răng dao...), các giới hạn dẫn xuất khác (nhiệt cắt, độ mòn 
dụng cụ, rung động...). Các giới hạn biên xác định vùng không gian giới hạn cho các 
biến. 
- Phát biểu bài toán tối ưu: viết bài toán dưới dạng các ký hiệu toán học và cũng để 
làm rõ mục đích của người làm công nghệ (tìm giá trị lớn nhất hay nhỏ nhất cho 
hàm mục tiêu). 
1.3.2.2 Giải bài toán tối ưu [19] 
Các phương pháp truyền thống thường được sử dụng như: phương pháp Lagrang, 
Golden section, Karush-Kuhn-Tucker (KKT), Quasi-Newton ....những phương pháp này 
có nhược điểm lâu hội tụ đặc biệt với những bài toán có nhiều biến đầu vào. Hiện nay các 
phương pháp trên được số hóa trong một số phần mềm. Mặt khác cũng có một số phương 
pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo như: phương pháp GA với các dạng biến thể MOSGA, 
NAGAI, NAGAII.. 
Với các phương pháp hiện có cũng đã giải quyết được bài toán tối ưu nhưng nhìn chung 
khả năng hội tụ và tìm được nghiệm tối ưu thực sự còn hạn chế. 
1.4 Đánh giá phương pháp truyền thống xác định chế độ công 
nghệ tối ưu 
Trên cơ sở phân tích của hai 
phương pháp để thiết lập mối 
quan hệ thực nghiệm là bình 
phương cực tiểu và hồi qui thực 
nghiệm thấy rằng cả hai phương 
pháp đều xử lý được các loại dữ 
liệu trong giới hạn thí nghiệm. 
Phương pháp qui hoạch thực 
nghiệm tuy thực hiện thí nghiệm ít 
nhưng khai thác được nhiều các 
thông tin, mô hình toán học có thể 
đơn giản và là các hàm toán học 
tường minh. Nhưng cả hai phương 
pháp đều tính toán dựa vào một 
mô hình toán học giả định trước 
và sử dụng thí nghiệm để tìm các 
hệ số. Tuy nhiên cũng do sử dụng 
một số mô hình toán học xác định 
trước nên sẽ mất nhiều thời gian 
cho việc tính toán, lựa chọn mô hình thích hợp cho bộ dữ liệu. Với mỗi mô hình đều xác 
định các hệ số tính toán nên có tính cứng nhắc khi thay đổi một mô hình nào đó, do vậy sẽ 
khó đạt độ chính xác dự đoán mối quan hệ thực nghiệm cao. Mặt khác tiêu chuẩn để xác 
định một hàm toán học quan hệ thực nghiệm theo hai phương pháp trên là tổng độ lệch 
bình phương khoảng cách giữa điểm thực nghiệm và điểm dự đoán E là nhỏ nhất. Hình 1.5 
thể hiện đường quan hệ thực đo và đường quan hệ dự đoán bởi phương pháp. 
Hình 1.5 Đường quan hệ thực nghiệm và dự đoán 
y
A1do
x
Aido
Ando
A1tt
Antt
Aitt
yitt
yido
xi
E1 
Ei 
En 
Đường quan hệ thực đo 
Đường quan hệ dự đoán 
 12 

n
i
iEE
1
2 (1.1) 
Trong đó Ei là khoảng cách giữa điểm thực đo Aiđo và điểm tính toán dự đoán bởi 
phương pháp Aitt. 
Gọi độ sai lệch tương đối giữa điểm thực đo Aiđo và điểm dự đoán bởi phương pháp Aitt 
là i: 
%100.
ido
ittido
i
y
yy 
  (1.2) 
Trong đó yido và yitt là các giá trị tương ứng của điểm Ai ứng với giá trị thực đo và giá trị 
tính toán bởi phương pháp. Gọi giá trị trung bình sai số dự đoán bởi phương pháp là tb và 
độ phân tán sai số dự đoán là : 
 
n
i
itb
n 1
1
 (1.3) 
1
1
2

n
n
i
tbi 
 (1.4) 
Một hàm quan hệ thực nghiệm có chất lượng dự đoán chính xác cao nghĩa là sai lệch tại 
từng điểm dự đoán  càng nhỏ càng tốt hay nói cách khác là sai số trung bình của toàn bộ 
sai số dự đoán tb và độ phân tán của các sai số  càng nhỏ càng tốt. 
Nhược điểm đối với 2 phương pháp trên sử dụng tiêu chuẩn độ lệch E càng nhỏ cảng tốt 
sẽ dẫn đến sai lệch tương đối tại các điểm có thể rất lớn và độ phân tán lớn trong khi vẫn 
đảm bảo tiêu chuẩn lệch E. Cách tiếp cận theo tiêu chuẩn độ lệch E chưa thể đảm bảo tìm 
được một mối quan hệ tốt nhất cho tập dữ liệu thực nghiệm. Vì vậy cách tiếp cận để nâng 
cao khả năng dự đoán chính xác mối quan hệ thực nghiệm là thay vì sử dụng tiêu chuẩn độ 
lệch E thì sử dụng tiêu chuẩn sai lệch trung bình tại các điểm tb và độ phân tán các sai số 
. Một hàm quan hệ thực nghiệm dự đoán chính xác cao phải đảm bảo tb và  càng nhỏ 
càng tốt. 
Mặt khác trong quá trình gia công hay thu thập các thông tin trong và sau gia công luôn 
tồn tại các yếu tố không kiểm soát được (yếu tố nhiễu) do vậy một phương pháp xác định 
mối quan hệ thực nghiệm mà không ước lượng được mức độ ảnh hưởng của nhiễu sẽ khó 
xác định được mối quan hệ thực nghiệm đó có phản ánh được bản chất của mối quan hệ 
giữa các thông số công nghệ đến yếu tố đầu ra hay không. Nếu ước lượng được mức độ 
của nhiễu lên kết quả đầu ra thì có thể quyết định tiếp tục thực hiện tìm hàm hồi qui thực 
nghiệm hay dừng lại để tiến hành thí nghiệm lại với việc cải thiện điều kiện thí nghiệm. 
Các phương pháp truyền thống hiện nay ít quan tâm đến vấn đề này và do đó đã làm hạn 
chế khả năng dự đoán chính xác và phản ánh bản chất của mối quan hệ thực nghiệm. 
Quá trình giải bài toán tối ưu hiện nay với các phương pháp cải tiến về cơ bản cũng đã 
đáp ứng nhưng xét về chiến lược thời gian thì còn hạn chế. Qúa trình xác định chế độ công 
nghệ tối ưu là đưa ra được bộ thông số công nghệ cụ thể với đầy đủ các biến. Thực chất đối 
với người làm công nghệ cơ khí không nhất thiết lúc nào cũng phải tối ưu cả 3 biến V, S, t 
mà các biến này phụ thuộc vào từng giai đoạn công nghệ cụ thể (gia công thô, tinh). Nếu 
biết mức độ ảnh hưởng của từng thông số đó đến yếu tố đầu ra: V, S, t ảnh hưởng như thế 
nào đến Rz và mức độ ảnh hưởng bao nhiêu...điều này rất quan trọng với người làm công 
nghệ. Cách tiếp cận hiện nay kế thừa kinh nghiệm thực tế: gia công tinh thì nên đặt chế độ 
cắt V lớn, S và t nhỏ...như vậy quá trình cũng chỉ định tính chưa có tính định lượng. Do 
vậy cần có cách tiếp cận phân tích mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố chế độ công nghệ 
 13 
đến đầu ra, trên cơ sở đó quyết định nên sử dụng những yếu tố nào để thay đổi khi đó mới 
đưa biến vào bài toán tối ưu. Nếu một yếu tố ảnh hưởng đến đầu ra ít thì việc tham gia điều 
khiển yếu tố đó không có giá trị kinh tế cao trong khi cài đặt và tính toán giá trị cho yếu tố 
đó mất nhiều thời gian và tài chính. 
Từ những phân tích trên thấy rằng mô hình hiện nay thiết lập hàm quan hệ thực nghiệm 
và tính toán chế độ công nghệ tối ưu còn hạn chế, đặc biệt trong tương lai yêu cầu về độ 
chính xác ngày càng khắt khe. Do đó cần có một cách tiếp cận mới làm tăng khả năng dự 
đoán mối quan hệ thực nghiệm, đánh giá được ảnh hưởng của nhiễu và các yếu tố thông số 
công nghệ đến hàm mục tiêu làm tiền đề ra quyết định chọn biến cho bài toán tối ưu và 
phương pháp giải bài toán tối ưu làm tăng độ chính xác dự đoán. 
Ngày nay với sự phát triển của khoa học máy tính, công nghệ thông tin, con người đã 
mô phỏng quá trình nhận thức của mình trên các mô hình toán học để đưa vào ứng dụng 
trong thực tế. Trong kỹ thuật điều khiển con người đang tiếp cận với bộ não của mình và 
tìm kiếm các cơ chế tối ưu trong tự nhiên để giải quyết lớp các bài toán đó. Trí tuệ nhân 
tạo là một trong những kỹ thuật mô phỏng của khoa học máy tính được ứng dụng ngày 
càng phổ biến trong kỹ thuật và có thể thay thế các phương pháp truyền thống trong lĩnh 
vực qui hoạch thực nghiệm và tính toán tối ưu. 
1.5 Các nghiên cứu trong nước và ngoài nước 
Bài toán tối ưu trong gia công cơ khí thực chất không phải là bài toán mới nhưng cho 
đến hiện tại qui trình giải cho bài toán tối ưu vẫn còn những tồn tại đã được phân tích. Trí 
tuệ nhân tạo là ngành khoa học mới được phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, 
hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực phụ thuộc vào khả năng ứng dụng và 
mức độ ứng dụng của người thực hiện. Hiện nay, tại Việt Nam những nghiên cứu về ứng 
dụng trí tuệ nhân tạo vào trong tối ưu hóa quá trình gia công cơ khí rất hạn chế, chưa được 
quan tâm và phát triển. Tuy nhiên ứng dụng khoa học trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tối ưu 
quá trình gia công cơ khí đang được nghiên cứu mạnh mẽ tại các nước phát triển. Tác giả 
M.F.F. Ab. Rashid and M.R. Abdul Lani [29] đã sử dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để 
thiết lập mối quan hệ thực nghiệm giữa chế độ cắt và độ nhám bề mặt khi phay. Tác giả 
Chakguy Prakasvudhisarn, Siwaporn Kunnapapdeelert và Pisal Yenradee [30] đã sử dụng 
phương pháp ANN và cải tiến khi tìm chế độ cắt tối ưu để đáp ứng độ nhám bề mặt khi 
phay với dao phay ngón. Tác giả Hazim El-Mounayri, Zakir Dugla, and Haiyan Deng [31] 
sử dụng trí tuệ nhân tạo bầy đàn dự đoán độ nhám bề mặt khi phay. Tác giả H. AI-Wedyan 
K. Demirli R. Bhat [32] và tác giả M. Hanna [33] sử dụng mô hình Logic mờ để dự đoán 
mối quan hệ giữa chế độ cắt với độ nhám bề mặt trên trung tâm gia công. Các tác giả trên 
sử dụng mạng nơ ron nhân tạo và trí tuệ bầy đàn hay kỹ thuật Logic mờ để thiết lập mối 
quan hệ thực nghiệm, các giải pháp này đã cho kết qủa dự đoán tốt hơn các phương pháp 
truyền thống nhưng vẫn dựa trên tiêu chuẩn dừng độ lệch E nên hạn chế khả năng tăng độ 
chính xác dự đoán. Ngoài ra tác giả Sanjit Moshat, Saurav Datta, Asish Bandyopadhyay và 
Pradip Kumar Pal [34] sử dụng phân tích Taguchi kết hợp với phân tích PCA xác định chế 
độ cắt tối ưu cho quá trình phay CNC. Qua những phân trên thấy rằng với cách tiếp cận 
ứng dụng trí tuệ nhân tạo thiết lập mối quan hệ thực nghiệm sẽ cho độ chính xác dự đoán 
cao hơn nhưng các tác giả vẫn tiếp cận hàm thực nghiệm từ góc độ tiêu chuẩn độ lệch bình 
phương E do đó sẽ làm hạn chế khả năng nâng cao độ chính xác dự đoán quan hệ thực 
nghiệm. Một số tác giả đã sử dụng phân tích Taguchi xác định mức độ ảnh hưởng của các 
yếu tố chế độ cắt đến hàm mục tiêu nhưng các hàm mục tiêu và hàm biên lại được xây 
 14 
dựng bằng các phương pháp truyền thống. Nhược điểm khi sử dụng phương pháp trí tuệ 
nhân tạo thiết lập hàm quan hệ thực nghiệm là sự không tường minh trong quan hệ toán 
học nên khó giải thích cơ chế tác động của chế độ cắt với đầu ra (tỷ lệ thuận hay tỷ lệ 
nghịch..). Mặt khác các giải thuật trí tuệ nhân tạo tiến hóa hay bầy đàn được các tác giả sử 
dụng giải bài toán tối ưu có tính ưu việt tìm chính xác nghiệm tối ưu nhưng lại dựa trên các 
hàm mục tiêu và hàm biên tường minh do vậy chưa có sự kết nối tính ưu việt của trí tuệ 
nhân tạo trong thiết lập quan hệ thực nghiệm và gải bài toán tối ưu triệt để. 
Xuất phát từ những phân tích trên, luận án mong muốn và giải quyết bài toán tối ưu 
trong kỹ thuật gia công với hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích Taguchi nhằm 
nâng cao độ chính xác dự đoán chất lượng gia công, đáp ứng nhu cầu gia tăng độ chính xác 
trong tương lai. 
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 
- Khảo sát các chỉ tiêu đánh giá chất lượng gia công và năng suất gia công. 
- Xác định các yếu tố công nghệ ảnh hưởng đến chất lượng bề mặt, năng suất gia công, 
mòn dụng cụ khi phay: vận tốc cắt, lượng tiến dao, chiều sâu cắt...trên cơ sở đó thấy 
rằng điều khiển các thông số chế độ cắt là phương pháp cơ bản và hiệu quả để kiểm soát 
chất lượng gia công, nâng cao hiệu quả sử dụng thiết bị. 
- Khảo sát các ưu điểm, nhược điểm của các phương pháp truyền thống xác định mối 
quan hệ thực nghiệm và tìm thông số chế độ cắt tối ưu trong gia công cơ khí trên cơ sở 
đó đề xuất phương pháp tiếp cận mới xây dựng hàm quan hệ thực nghiệm và xác định 
thông số chế độ cắt tối ưu chính xác hơn, đem lại hiệu quả khai thác thiết bị và đảm bảo 
chất lượng gia công.