NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÁC THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ UỐN ÉP GỖ KEO LAI

Đặng Đình Bôi
Trường Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh
Quách Văn Thiêm
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh

TÓM TẮT
Để tạo ra các chi tiết cong trong gia công chế biến đồ mộc, biện pháp gia công uốn ép định hình gỗ xẻ có
nhiều ưu điểm hơn so với tạo chi tiết công bằng phương pháp xẻ thông thường, chằng hạn như: tiết k
iệm gỗ
hơn, chi tiết uốn chịu được cường độ lực tác dụng lớn hơn, dễ đánh nhẵn và trang trí bề mặt hơn. Nhằm hạn
chế tỉ lệ phục hồi sau khi uốn và tỉ lệ hư hỏng sản phẩm trong quá trình uốn cần phải xác định các thông số
công nghệ uốn tối ưu. Nghiên cứu này đã xác định các thông số công nghệ tối ưu cho
sản phẩm gỗ xẻ cần uốn
có chiều dày 20 mm và bán kính cong cần uốn là 800mm,1000mm và 1400 mm.

Từ khóa: Gỗ Keo lai, Tỷ lệ phục hồi độ cong sau uốn, Tỷ lệ hư hỏng khi uốn

ĐẶT VẤN ĐỀ
Ngà
nh gỗ Việt Nam trong những năm qua có tốc độ phát triển cao và là một trong 10 ngành xuất khẩu chủ
lực của cả nước. Chỉ trong 8 năm trở lại đây, kim ngạch xuất k
hẩu của ngành gỗ đã tăng gần 11 lần, từ 219
triệu USD năm 2000, đã tăng lên khoảng 2,8 tỷ USD năm 2008. Với kim ngạch xuất khẩu đồ gỗ trong những
năm qua; Việt Nam đang khẳng định vị trí số 1 ở khu vực Đông Nam Á về sản xuất và xuất khẩu đồ gỗ. Theo
định hướng phát triển ngành chế biến gỗ của Chính phủ đến năm 2020 gi
á trị xuất khẩu sản phẩm gỗ đạt 7 tỷ
USD; đồng thời phát triển công nghiệp chế biến và thương mại lâm sản phải trở thành mũi nhọn của kinh tế lâm
nghiệp, phát triển theo cơ chế thị trường trên cơ sở công nghệ tiên tiến.
Để đáp

100).(
K
KS
R
RR
C



(
1
)
Tron
g đó:
C. tỷ lệ phục hồi độ cong sau uốn
R
s
. bán kính cong trung bình của mẫu sau uốn
R
k
. bán kính cong của khuôn
 Tỷ lệ hư hỏng khi uốn:
(%)
100).(
v
h
M
M
K 
(2)

- số thí nghiệm lặp lại ở tâm, n
0
= 7
Số thí nghiệm là: N = 2
4
+ 8 + 7 = 31
Trị số cánh tay đòn:  = 2
k/4
= 2
4/4
= 2
 Phương pháp xử lý số liệu thực nghiệm: Áp dụng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) để đánh giá
mức độ ảnh hưởng của thông số nghiên cứu đến quá trình nghiên cứu chỉ là ngẫu nhiên hay thực sự có ảnh
hưởng. Phương pháp này giúp loại bỏ các yếu tố kém ảnh hưởng đến quá trình nghiên cứu cũng như mức độ
tương quan. Ngoài ra còn giúp kiểm tra các giả thiết đồng nhất phương sai, độ tin cậy của các hệ số hồi qui và
mức độ phù
hợp của mô hình lựa chọn theo tiêu chuẩn Fisher khi thực nghiệm. Đồng thời sử dụng chương
trình phần mềm: Excel, Statgraphics – vers 7.0 để lập ma trận thí nghiệm, xác định các hế số hồi qui, phân tích
phương sai mô hình thống kê thực nghiệm trong bài toán quy hoạch thực nghiệm.
 Miền thực nghiệm được lập theo bảng 1
Bảng 1. Miền thực nghiệm
106050403020
H: Thời gian hấp hơi (phút)
X
4
106050403020
Tg: Thời gian uốn(phút) X
3
187654
P: Áp suất uốn (KG/cm

X
4
106050403020
Tg: Thời gian uốn(phút) X
3
187654
P: Áp suất uốn (KG/cm
2
) X
2
101251151059585
T: Nhiệt độ uốn (
0C
) X
1
Điểm
sao trên
(+)
Mức
trên
+1
Mức
cơ sở
0
Mức
dưới
-1
Điểm
sao dưới
(-  )

2
+ b
13
x
1
x
3
+ b
14
x
1
x
4
+ b
23
x
2
x
3
+ b
24
x
2
x
4
+ b
34
x
3
x

i
iji
N
i
i
yxayab
11
2
2
1
10
; ; l  j; j, l =
1:k;



k
j
N
i
ijii
yxab
11
3



N
i
ilijijl

; ;
2
3
2
thb
sas
i

2
4
2
thb
sas
ji

;
2
65
2
)(
thb
saas
jj

Với cá
c trị số a
1
, a
2
, a


KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Uốn gỗ với độ cong 800mm
Ma trận và kết quả thí nghiệm
Ma trận và kết quả thí nghiệm dạng mã hóa được trình bày ở bảng 2
Bảng 2. Ma trận và kết quả thí nghiệm dạng mã hóa

2
47.667.1000031
47.665.3000030
47.667.9000029
42.965.7000028
47.666.9000027
47.667.2000026
33.3140.2000-225
28.6112.51-1-1-124
33.3102.711-1-123
38.1108.21-11-122
42.998.1111-121
47.6109.8-1-1-1-120
47.6102.9-11-1-119
57.198.2-111-118
57.1105.1-1-11-117
38
.114.7000216
38.178.200-2015
52.468.9002014
76.271.0-200013
33.366.9200012
52.467.3020011

33.3140.2000-225
28.6112.51-1-1-124
33.3102.711-1-123
38.1108.21-11-122
42.998.1111-121
47.6109.8-1-1-1-120
47.6102.9-11-1-119
57.198.2-111-118
57.1105.1-1-11-117
38
.114.7000216
38.178.200-2015
52.468.9002014
76.271.0-200013
33.366.9200012
52.467.3020011
42.979.60-20010
47.666.200009
57.150.6-1-1-118
61.948.5-11-117
38.141.91-1116
66.744.0-11115
28.646.61-1-114
61.946.1-1-1113
38
.141.311-112
42.936.611111
Y
2
Y

1
.X
2
+ 1,179.X
1
.X
3
- 1,757.X
1
.X
4
- 0,024.
X
2
.X
3
+ 0,001 X
2
.X - 0,779.X
3
.X
4
+ 2,908.X
1
2
+ 1,941.X
2
2
+ 1,908.X
3

2,908.X
1
2
+ 1,941.X
2
2
+ 1,908.X
3
2
+ 0,784.X
4
2
(6)
 Kiểm tra sự phù hợp của mô hình: kiểm tra theo tiêu chuẩn Fisher. Hàm tỷ lệ phục hồi độ cong có giá trị F
tính

= 1,517 và giá trị bảng của tiêu chuẩn Fisher; F
bảng
= F
0,05(13, 6)
= 3,97; Vậy F
tính
< F
bảng
do đó phương trình hồi
quy (6) tìm được tương thích với thực nghiệm.
 Chuyển hàm Y
(1-8)
về dạng thực
C

- 0,893.X
1
.X
2
+ 0,893.X
1
.X
3
- 2,083.X
1
.X
4
–
0,298. X
2
.X
3
+ 0,298.X
2
.X
4
+ 0,893.X
3
.X
4
– 2,661.X
1
2
- 0,276. X
2

1
.X
4
+
0,893.X
3
.X
4
- 2,661.X
1
2
+ 2,101.X
4
2
(9)
 Kiểm tra sự phù hợp của mô hình: kiểm tra theo tiêu chuẩn Fisher. Hàm tỷ lệ hư hỏng có giá trị F
tính
= 0,731
và giá trị bảng của tiêu chuẩn Fisher; F
bảng
= F
0,05(14, 6)
= 3,94; Vậy F
tính
< F
bảng
do đó phương trình hồi quy (9) tìm
được tương thích với thực nghiệm.
 Chuyển hàm Y
(2-8)
Trên đồ thị hình 1 ch
o thấy đường lý thuyết và các điểm thực nghiệm gần với nhau.
Trên đồ thị hình 2 cho thấy các hệ số có dấu (+) thể hiện tỷ lệ thuận với tỷ phục hồi độ cong và có dấu (-) thể
hiện tỷ lệ nghịch với tỷ phục hồi độ cong. Mức độ ảnh hưởng của hệ số hồi quy lớn nhất là X
1
và nhỏ nhất là X
4
.
Phân tích hàm tỷ lệ hư hỏng

4
Predicte
d
41
51
61
38
48
68
78
Diagnostic Plot for Y2
71
28
31
O
b
s
e

Trên đồ thị hình 3 ch
o thấy đường lý thuyết và các điểm thực nghiệm gần với nhau.

Trên đồ thị hì
nh 4 ta thấy các hệ số có dấu (+) thể hiện tỷ lệ thuận với tỷ hư hỏng và có dấu (-) thể hiện tỷ lệ
nghịch với tỷ lệ hư hỏng. Mức độ ảnh hưởng của hệ số hồi quy lớn nhất là X
2
và nhỏ nhất là X
3
.X
4
.
Xác định các
thông số tối ưu
Xác định các thông số tối ưu của hàm [Y
(1-8)
] ở dạng mã hoá
 Chỉ tiêu tối ưu về tỷ lệ phục hồi độ cong sau khi uốn là tỷ lệ phục hồi độ cong nhỏ nhất
 Bài toán tối ưu được lập trên cơ sở của hàm Y
(1-8)
đặc trưng cho một chỉ tiêu nghiên cứu vùng thực nghiệm
thiết lập hàm này và yêu cầu kỹ thuật của đối tượng gia công. Như vậy ta có bài toán tối ưu sau:
Y
(1-8)
= 66,619 - 30,536.X
1
- 2,314.X
2
- 3,044.X
3

= 9,8% các thông số tối
ưu gồm:
 Nhiệt độ uốn có giá trị mã hoá X
1
= 2 ta suy ra được giá trị thực T = 125
0
c
 Áp suất uốn có giá trị mã hoá X
2
= 0,6 ta suy ra được giá trị thực P = 6,6KG/cm
2
.
 Thời gian uốn có giá trị mã hoá X
3
= 0,6 ta suy ra được giá trị thực Tg = 46phút
 Thời gian hấp hơi có giá trị mã hoá X
4
= 2 ta suy ra được giá trị thực H = 60phút
Xác định các thông số tối ưu của hàm [Y
(2-8)
] ở dạng mã hoá Chỉ tiêu tối ưu về tỷ lệ hư hỏng khi uốn là tỷ lệ hư hỏng nhỏ nhất
 Bài toán tối ưu được lập trên cơ sở của hàm Y
(2-8)
đặc trưng cho một chỉ tiêu nghiên cứu vùng thực nghiệm
thiết lập hàm này và yêu cầu kỹ thuật của đối tượng gia công. Như vậy ta có bài toán tối ưu sau:
Y
(2-8)

2
 min
 Kết quả của bài toán tối ưu cho giá trị tỷ lệ hư hỏng khi uốn nhỏ nhất Y
(2-8)
= 12,2% các thông số tối ưu gồm:
 Nhiệt độ uốn có giá trị mã hoá X
1
= -2 ta suy ra được giá trị thực T = 85
0
c
 Áp suất uốn có giá trị mã hoá X
2
= -2 ta suy ra được giá trị thực P = 4KG/cm
2
.
 Thời gian uốn có giá trị mã hoá X
3
= -2 ta suy ra được giá trị thực Tg = 20phút
 Thời gian hấp hơi có giá trị mã hoá X
4
= 1,9 ta suy ra được giá trị thực H = 59phút

5
Xác định các thông số tối ưu theo đa mục tiêu của hai hàm [Y
(1-8)
,Y
(2-8)
]
 Để giải quyết bài toán tối ưu theo đa mục tiêu, tức là chúng ta thiết lập bài toán tối ưu dựa trên cơ sở hai hàm
Y

3
– 1,055.X
3
.X
4
+ 2,438.X
1
2
+
1,842.X
2
2
+ 2,063.X
3
2
+ 0,945.X
4
2
(11)
 Tìm được phương trình hồi quy giữa tỷ lệ hư hỏng khi uốn với nhiệt độ uốn, áp suất uốn, thời gian uốn, thời
gian hấp hơi.
Y
(2-10)= 27,457 + 1,190.X
1
+ 3,175.X
2
– 0,794.X


 Tìm được chế độ uốn gỗ như bảng 3 và đồ thị ở các hình 5; 6; 7; 8.
Bảng 3. Chế độ uốn gỗ với bán kính 1000mm
18,810,853446,01251000
Thời
gian hấp
hơi
(phút)
Thời
gian
uốn
(phút)
Áp suất
uốn
(KG/cm
2
)
Nhiệt
độ
uốn
(
0
c)
Tỷ lệ
hư
hỏng
(%)
Tỷ lệ
phục
hồi độ

hỏng
(%)
Tỷ lệ
phục
hồi độ
cong
(%)
Các thông số chế độ uốn
Bán
kính
cong
uốn
(mm)

Hình 5. Đồ thị so
sánh các điểm thực nghiệm với lý
thuyết hàm tỷ lệ phục hồi độ cong
Hình 6. Đồ thị ảnh hưởng của các hệ số hồi quy tới
hàm tỷ lệ phục hồi độ cong dạng mã hóa

6

1
.X
3
+ 2,294.X
1
.X
4
– 1,331.X
3
.X
4
+
2,287.X
1
2
+ 1,649.X
2
2
+ 2,124.X
3
2
+ 1,012.X
4
2
(13)
 Tìm được phương trình hồi quy giữa tỷ lệ hư hỏng khi uốn với nhiệt độ uốn, áp suất uốn, thời gian uốn, thời
gian hấp hơi.
Y
(2-14)
= 18,367 + 1,984.X

+ 1,956.X
3
2
+ 4,337.X
4
2
(14)

 Tìm được chế độ uốn gỗ như bảng 4 và đồ thị ở các hình 9; 10; 11; 12.
Bảng 4. Chế độ uốn gỗ với bán kính 1400mm
14,510,151485,81251400
Thời
gian hấp
hơi
(phút)
Thời
gian
uốn
(phút)
Áp suất
uốn
(KG/cm
2
)
Nhiệt
độ
uốn
(
0
c)

độ
uốn
(
0
c)
Tỷ lệ
hư
hỏng
(%)
Tỷ lệ
phục
hồi độ
cong
(%)
Các thông số chế độ uốn
Bán
kính
cong
uốn
(mm)
Hình 9. Đồ thị so
sánh các điểm thực nghiệm với lý
thuyết hàm tỷ lệ phục hồi độ cong


 Bằng nghiên cứu quy hoạch thực nghiệm tìm được kết quả tối ưu về chế độ uốn như bảng 5

Bảng 5. Chế độ uốn gỗ tối ưu
14,510,151485,812514003
18,810,853446,012510002
20,610,560416,31258001
Thời
gian hấp
hơi
(phút)
Thời
gian
uốn
(phút)
Áp suất
uốn
(KG/cm
2
)
Nhiệt
độ
uốn
(
0
c)
Tỷ lệ
hư
hỏng
(%)
Tỷ lệ

(
0
c)
Tỷ lệ
hư
hỏng
(%)
Tỷ lệ
phục
hồi độ
cong
(%)
Các thông số chế độ uốn
Bán
kính
cong
uốn
(mm)
Stt

Kiến nghị
Để sử dụng và nâng cao hiệu quả khi uốn gỗ chúng tôi có một số kiến nghị sau:
 Tiếp tục nghiên cứu mối quan hệ giữa chiều dày, độ cong uốn tới tỷ lệ phục hồi và tỷ lệ hư hỏng khi uốn, tìm
thời gian uốn phù hợp với chiều dày phôi, độ cong uốn.
 Kết quả nghiên cứu này có thể áp dụng vào sản xuất và cho những loại gỗ
có tính chất tương đương như gỗ
Keo lai với kích thước, độ cong tương ứng.

Research on determing the bending technique of Acacia hybrid wood