Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - Lần thứ IV

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ THÔNG SỐ CÔNG NGHỆ ĐẾN
NĂNG SUẤT GIA CÔNG CỦA PHƯƠNG PHÁP TIA LỬA ĐIỆN
CÓ TRỘN BỘT TITAN TRONG DUNG DỊCH ĐIỆN MÔI
INFLUENCE OF PROCESS PARAMATERS ON MATERIAL REMOVAL RATE OF
ELECTRICAL DISCHARGE MACHINING USING POWDER TITANIUM MIXED
DIELECTRIC FLUID
Bành Tiến Long1, Ngô Cường2, Nguyễn Hữu Phấn3, Phạm văn Đông4
1
Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Hà Nội
2,3
Trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật, ĐH Thái Nguyên, Thái Nguyên
4
Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, Hà Nội
1
;
TÓM TẮT
Năng suất gia công thấp, điện cực dụng cụ liên tục bị hao mòn và chất lượng bề mặt gia
công thấp là những hạn chế chủ yếu làm giới hạn khả năng ứng dụng của phương pháp gia
công bằng tia lửa điện (EDM). Hiện nay, sử dụng bột dẫn điện trộn vào dung dịch điện môi
trong EDM (PMEDM) là phương pháp nâng cao hiệu quả gia công của EDM đang được sự
quan tâm của rất nhiều công trình nghiên cứu. Bài báo này giới thiệu kết quả nghiên cứu ảnh
hưởng của một số thông số công nghệ đến năng suất gia công (MRR) thép làm khuôn bằng
EDM có trộn bột titan trong dung dịch điện môi. Công cụ được sử dụng để thiết kế thí nghiệm
và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thông số đến MRR là phương pháp Taguchi. Các
thông số công nghệ: vật liệu điện cực, vật liệu phôi, sự phân cực điện cực, thời gian phát
xung, thời gian ngừng phát xung, cường độ dòng điện và nồng độ bột titan được sử dụng để
nghiên cứu. Sự ảnh hưởng của các thông số công nghệ được đánh giá thông qua giá trị trung
bình và hệ số (S/N) của MRR. Kết quả cho thấy, các thông số công nghệ đều có mức độ ảnh
hưởng khác nhau đến MRR và cường độ dòng điện, vật liệu điện cực, nồng độ bột là những

cứu thực nghiệm của lĩnh vực EDM thì rất nhiều phương pháp được sử dụng: đặc trưng bề
mặt (RSM), mạng nơtơron (ANN), Taguchi,...
Hiện nay, Taguchi là phương pháp đang được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu
tối ưu hóa các thông số công nghệ của PMEDM [7]. Ảnh hưởng của vật liệu bột trộn trong
dung dịch điện môi, cường độ dòng điện và thời gian phát xung đến lượng mòn của điện cực
Cu trong gia công thép EN31 bằng EDM đã được đánh giá bằng phương pháp Taguchi [8].
Kết quả cho thấy rằng: lượng mòn của điện cực giảm dần khi bột được trộn trong dung dịch
điện môi và bột Gr sẽ cho lượng mòn điện cực nhỏ hơn đột Cu; cường độ dòng điện và thời
gian phát xung tăng dẫn đến lượng mòn điện cực cũng tăng theo. Taguchi là phương pháp đã
được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của bột Al trộn trong dung dịch điện môi đến Ra
của bề mặt thép H13 trong EDM [9]. Phân cực điện cực âm kết hợp với sự xuất hiện của bột
Al trong dung dịch điện môi đã làm Ra giảm. Cường độ dòng điện và thời gian phát xung tăng
dẫn đến Ra tăng theo. Trị số MRR tối ưu của EDM đã được xác định bởi phương pháp
Taguchi [10]. Bột Al2O3 xuất hiện trong dung dịch điện môi đã làm MRR tăng lên và MRRmax
= 12.47mm3/min với nồng độ bột 6g/l. Quá trình tối ưu hóa đơn thông số theo các chỉ tiêu
MRR, Ra đã được thực hiện bằng phương pháp Taguchi khi gia công thép EN31 bằng
PMEDM [11]. Kết quả cho thấy: MRR và Ra chịu ảnh hưởng mạnh của nồng độ bột và cường
độ dòng phóng điện. Trong cùng một điều kiện thí nghiệm, thời gian gia công một sản phẩm
bằng PMEDM ít hơn so với gia công bằng EDM [12]. Bằng phương pháp Taguchi đã chỉ ra
được ảnh hưởng của các loại bột Gr, SiC, Al2O3 được trộn trong dung dịch điện môi đến
MRR và lượng mòn điện cực của EDM [13]. Kết quả đã cho thấy: bột Gr sẽ cho MRR lớn
nhất và bột SiC lại nhận được lượng mòn điện cực là nhỏ nhất. Năng suất gia công WC bằng
EDM đã được cải thiện đáng kể khi trộn bột SiC trong dung dịch điện môi [14]. MRR đã tăng
90% so với khi dung dịch điện môi không được trộn bột. Và bằng phương pháp Taguchi đã
xác định được MRRmax = 1.419mm3/min với nồng độ bột 8g/l. Nghiên cứu ảnh hưởng của
kích thước và nồng độ bột Al đến MRR, lượng mòn điện cực và Ra đã cho thấy: kích thước và
nồng độ quá thấp hoặc quá cao đều làm cho MRR tăng lên [15]. Lượng mòn điện cực và Ra
đều giảm khi bột được trộn trong dung dịch điện, môi tuy nhiên sự giảm này cũng chỉ dừng
lại với trị số của kích thước và nồng độ bột nhất định. Các kết quả nghiên cứu đã cho thấy:
đây là phương pháp rất triển vọng để nâng cao năng suất và chất lượng của EDM. Vì vậy,

Hình 1. Sơ đồ thí nghiệm
Đo khối lượng của phôi trước và sau khi gia công bằng cân điện tử AJ 203 (Hãng
Shinko Denshi Co. LTD - Japan), khối lượng lớn nhất mà cân có thể cân được là 200g, độ
chính xác 0,001g. Thực hiện 3 lần đo trên mỗi mẫu thí nghiệm và kết quả là giá trị trung bình
của mỗi lần đo.
Bảng 1. Đặc trưng của vật liệu phôi
Vật
liệu

SKD61

SKD11

SKT4

Nhiệt
độ
0C

Khối
lượng
riêng
kg/dm3

Nhiệt
dung
riêng
J/kg.K

Điện trở


176.103

27,70

600

7,6

590

0,96

165.103

27,50

20

7,70

460

0.65

193.103

40,9.103

200


215.103

36,0

500

7,64

550

0,71

176.103

36,8

600

7,60

590

0,84

165.103

36,0

347


Điện trở suất (µΩ.m)

9

14

3

Nhiệt độ nóng chảy (oC)

1083

3675

4

Khối lượng riêng (g/Cm3)

8,96

1,811

5

Độ cứng tế vi (HB)

100

10

2

Vật liệu điện cực

B

Cu

3

Sự phân cực điện cực

C

4

Thời gian phát xung (µs)

5

2

SKD61 SKD11

3
SKT4

2

Cu*


6

2

6

Thời gian ngừng phát xung (µs)

F

38

57

85

2

7

Nồng độ bột Ti (g/l)

G

0

10

20


10

Vật liệu điện cực tương tác với nồng độ bột Ti

BxG

-

-

-

2

11

Tổng

20

348


Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - Lần thứ IV
Bảng 4. Ma trận thí nghiệm L27
STT

A


SKD61

Cu

+

10

4

57

10

3

SKD61

Cu

-*

20

6

85

20


10

6

SKD61

Cu*

-

5

4

57

20

7

SKD61

Gr

-*

20

4


8

38

20

10

SKD11

Cu

+

20

4

85

0

11

SKD11

Cu

-*


-*

5

8

57

0

14

SKD11

Cu*

-

10

4

85

10

15

SKD11


SKD11

Gr

+

20

8

57

10

18

SKD11

Gr

-*

5

4

85

20


10

21

SKT4

Cu

+

5

4

38

20

22

SKT4

Cu*

-

20

4


8

85

20

25

SKT4

Gr

+

5

8

85

0

26

SKT4

Gr

-*


tính toán để xác định những ảnh hưởng chính của các thông số và sự tương tác đến các kết
quả khảo sát. Chế độ tối ưu của các thông số công nghệ có thể dễ dàng được xác định thông
349


Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - Lần thứ IV
qua các đặc trưng của hệ số S/N. Các trường hợp nghiên cứu có các đặc trưng chất lượng khác
nhau sẽ có hệ số S/N. Với kết quả nghiên cứu là MRR thì hệ số S/N được xác định bởi (1):
S/N = -10 Log10 [MSD]

(1)

MSD - Tổng nghịch đảo bình phương trung bình của các giá trị đo.
4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.1. Kết quả của MRR
MRR được xác định thông qua khối lượng của phôi và thời gian thí nghiệm. Mỗi thí
nghiệm được lặp 3 lần. Các kết quả thực nghiệm được xử lí bằng phần mềm Minitab 16 để xác
định MRR và hệ số S/N, Bảng 5.
Bảng 5. Kết quả MRR
STT

MRR

MRR

S/N của

MRR

MRR-I


3

3,252

2,766

3,438

3,152

9,859

4

9,782

10,211

10,723

10,239

20,186

5

12,433

14,283


8

21,413

23,598

25,715

23,575

27,376

9

38,656

44,02

33,854

38,843

31,637

10

18,476

19,586


13

10,467

10,391

10,967

10,608

20,505

14

0,173

0,355

0,432

0,32

-11,925

15

16,869

26,748


18

17,076

16,739

17,661

17,159

24,683

19

1,302

0,999

1,455

1,252

1,623

20

19,405

20,954


23

6,184

6,652

7,51

6,782

16,544

24

20,333

18,79

19,923

19,682

25,866

25

11,197

10,544


350


Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - Lần thứ IV
4.2. Ảnh hưởng của các thông số đến MRR
Các dữ liệu thu được từ thực nghiệm cần phải được kiểm tra độ sai lệch và mức phù hợp
của chúng. Hình 3a chỉ ra rằng: các điểm dữ liệu phân bố theo một đường thẳng, có xuất hiện giá
trị ngoại lai nhưng không đáng kể. Điều này chứng tỏ dữ liệu phân bố bình thường và không có
bất kì sự sai lệch nào trong dữ liệu. Hình 3b cho thấy một kiểu ngẫu nhiên các số dư trên hai phía
của mặt không và đây là sơ đồ chỉ ra các lỗi không ngẫu nhiên. Hình 3c là một sơ đồ thăm dò
những đặc điểm chung của dữ liệu bao gồm các kiểu giá trị. Phần nhô cao của các thanh trên hình
chỉ ra độ sai lệch của các kết quả. Việc có 2 khoảng cách giữa hai thanh để chỉ ra những giá trị
ngoại lai của các kết quả. Sự thay đổi của biểu đồ phụ thuộc vào số lượng các khoảng để nhóm dữ
liệu. Kết quả cho thấy, sơ đồ dữ liệu không thể hiện bất kì một xu hướng phân bố chuẩn nào. Vì
vậy, các giá trị của dữ liệu sẽ được khảo sát theo mô hình thiết kế thí nghiệm của Taguchi là phù
hợp. Hình 3d là sơ đồ phân bố của tất cả dữ liệu theo thứ tự để tìm ra lỗi không ngẫu nhiên. Kết
quả cho thấy các giá trị dự đoán được phân bố trên toàn bộ giá trị khảo sát trong phạm vi lỗi nhỏ.
Các kết quả phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để xác định ảnh hưởng của
các hệ số đến năng suất bóc tách vật liệu trung bình. Phân tích ANOVA cho MRR có khoảng
tin cậy 90% được thể hiện trong Bảng 6. Kết quả ANOVA đã chỉ ra rằng: vật liệu điện cực
(F=148,24), thời gian phát xung (F=27,98), cường độ dòng điện (F=9,94), sự tương tác giữa
vật liệu gia công và bột titan (F=7,68), thời gian phát xung (F=6,45), nồng độ bột titan
(F=6,24), sự phân cực điện cực (F=5,7), sự tương tác giữa vật liệu điện cực với bột titan
(F=4,03) là những thông số có ảnh hưởng mạnh đến MRR. Các thông số và các tương tác còn
lại có ảnh hưởng không đáng kể đến MRR.
Normal Probability Plot

Versus Fits


5

-2
1

-2

-1

0
Standardized Residual

1

0

2

20

10

40

30
Fitted Value

50

60

0

-1

-2

-2

-1

0
Standardized Residual

1

2

2

4

6

8

10

12
14
16

Ftable

P

Vật liệu phôi (A)

2

Vật liệu điện cực (B)

1

Phân cực điện cực (C)

1

120,78

120,78

5,7

3,776 0,054

Thời gian phát xung (D)

2

1186,1


2

273,41

136,71

6,45

3,463 0,032

Nồng độ bột (G)

2

164,49

82,25

6,24

3,463 0,034

Tương tác AxB

2

21,39

10,7


6

127,2

21,2

Tổng

26

633,72

Hình 4. Ảnh hưởng của các thông số
đến MRR

0,015

Hình 5. Ảnh hưởng của tương tác
đến MRR

Ảnh hưởng của từng thông số công nghệ đến trị số của MRR đã được chỉ ra trên Hình
4, kết quả cho thấy rằng: MRR lớn nhất khi gia công thép SKD11 và nhỏ nhất khi gia công
thép SKT4, Hình 4a. Vật liệu có nhiệt độ nóng chảy, bay hơi càng cao sẽ làm cho lượng vật
liệu phôi bị nóng chảy, bay hơi càng giảm dẫn đến MRR giảm theo và ngược lại. Cu và Gr là
hai loại vật liệu điện cực có MRR rất khác nhau, Hình 4b. So với Cu, năng suất bóc tách vật
liệu của Gr cao hơn nhiều. Điều này có thể là do nhiệt độ nóng chảy của Gr cao hơn rất nhiều
so với Cu. Phân cực dương của điện cực cho MRR lớn hơn so với khi phân cực điện cực âm,
Hình 4c. Điều này có thể là do sự chuyển hóa năng lượng trong suốt quá trình nạp năng lượng
của phân cực điện cực âm nhiều hơn so với phân cực dương dẫn đến làm giảm năng lượng sử
dụng để gia công. Thời gian phát xung tăng từ (5÷20)µs đã làm MRR tăng theo, Hình 4d.

Trong nghiên cứu thực nghiệm luôn xác định trị số của hệ số S/N là cao nhất có thể
trong các kết quả. Bảng 7 chỉ ra các kết quả ANOVA trị số S/N của MRR với khoảng tin cậy
90%. Kết quả cho thấy: vật liệu điện cực (F=16,394), cường độ dòng điện (F=5,618), tương
tác giữa vật liệu phôi và nồng độ bột (AxG)(F=4,877) là những thông số công nghệ có ảnh
hưởng mạnh đến hệ số S/N của MRR. Các thông số công nghệ còn lại có ảnh hưởng yếu đến
hệ số S/N của MRR. Như vậy, vật liệu điện cực, cường độ dòng điện và tương tác AxG sẽ
được lựa chọn để xác định trị số tối ưu của MRR. Hình 6 diễn tả ảnh hưởng của từng thông số
đến hệ số S/N của MRR, cụ thể: vật liệu gia công thép SKD11(A2), vật liệu điện cực Gr(B2),
phân cực điện cực dương (C2), thời gian phát xung 20µs (D3), cường độ dòng điện 8A (E3),
thời gian ngừng phát xung 85µs (F3) và nồng độ bột 10g/l (G2) là những mức của các thông số
khảo sát cho giá trị hệ số S/N lớn nhất. Điều này đã làm kết quả tối ưu ít bị ảnh hưởng của
nhiễu nhất và trị số tối ưu chính xác nhất. Hình 7 diễn tả ảnh hưởng của sự tương tác giữa các
thông số đến hệ số S/N của MRR, cụ thể: tương tác giữa thép SKD61 với điện cực Gr
(A1xB2), tương tác giữa thép SKD11 với nồng độ bột titan 20g/l (A3xG3), tương tác vật liệu
điện cực Gr với nồng độ bột titan 20g/l (B2xG3) là những cặp tương tác cho trị số của hệ số
S/N lớn nhất dẫn đến trị số MRR tối ưu tốt nhất.
Bảng 7. ANOVA của S/N của MRR
Thông số

Dof

SS

V

F

Fbảng

P


1

325,22

325,22

3,43

3,776

0,113

Thời gian phát xung (D)

2

270,72

135,36

1,43

3,463

0,311

Cường độ dòng điện (E)

2


14,83

0,16

3,463

0,815

Tương tác AxB

2

42,36

21,18

0,22

3,463

0,806

Tương tác AxG

4

1849,07

462,27


5790,36

Tổng

353


Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - Lần thứ IV

Hình 6. Ảnh hưởng của các thông số đến
S/N của MRR

Hình 7. Ảnh hưởng của các tương tác đến
S/N của MRR

4.3. Tối ưu hóa MRR
Bảng 8. Mức ảnh hưởng của các đại lượng khảo sát
Thông số

S/N của MRR

MRR

Vật liệu phôi (A)

Yếu

-


-

Cường độ dòng điện (E)

Mạnh

E3

Mạnh

E3

Thời gian ngừng phát xung (F)

Mạnh

F2

Yếu

-

Nồng độ bột (G)

Mạnh

G3

Yếu


-

Từ kết quả ANOVA MRR và hệ số S/N của MRR đã xác định được chính xác các trạng
thái của thông số khảo sát có ảnh hưởng mạnh đến MRR, Bảng 8. Năng suất gia công ở điều
kiện tối ưu chỉ được tính toán trên cơ sở các thông số có ảnh hưởng mạnh.
Thông số công nghệ hợp lí với MRR là: A2, B2, C2, D3, E3, F3, G2. Trong đó chỉ có 2
thông số vật liệu điện cực (B) và cường độ dòng điện (E) có ảnh hưởng mạnh đến MRR. Trị
số của MRR được xác định theo công thức [17]:
µ B , E ,A ×G = MRRtoiuu = B2 + E3 + A2 × G3 − 2.T
2

3

2

3

(2)

Trong đó: B2 = 32,397 mm3/phút, E3 = 22,165mm3/phút, A2 × G3 =18,41mm3/phút, T =
17,14mm3/phút.
Giá trị MRR ở điều kiện tối ưu:
MRRtoiuu = 32,397 + 22,165 + 18,41 - 2. 17,14 = 38,692mm3/min

Độ chính xác khoảng phân bố của MRR:
31,292 mm3/phút ≤ MRRtoiuu ≤ 46,092mm3/phút với CICE = ±7,4.
Khoảng phân bố phổ biến MRR:
35,152 mm3/phút ≤ MRRtoiuu ≤ 42,232mm3/phút với CIPOP = ±3,45.

354

[7] C. R. Sanghani, Dr. G. D. Acharya, A Review of Research on Improvement and
Optimization of Performance Measures for Electrical Discharge Machining, Int. Journal
of Engineering Research and Applications, 2014, Vol. 4 (1), pp. 433-450
[8] V. Parkash, D. Kumar, Effect of Powder Mixed Dielectric Medium on Tool Wear Rate in
EDM, International journal of scientific research(IJSR), 2013, Vol. 2 (2), p. 107-109.
[9] G. Singh, P. Singh, G. Tejpal, B. Singh, effect of machining parameters on surface
roughness of H13 Steel in EDM process using powder mixed fluid, International Journal
of Advanced Engineering Research and Studies, 2012, Vol. 2 (1), p. 148-150.
[10] M. Rajendra, G. Krishna Mohana Rao, experimental evaluation of Electrical Discharge
Machining of D3 Die Steel with Al2O3 Abrasive Mixed Dielectric Material By Using
Design of Experiments, International Journal of Research in Engineering and
Technology, 2014, Vol. 3 (01), p. 599-606.
[11] V. Kumar, M. Rajpal, M. Singh, Experimental Study of Surface Parameters of EN31 on
Powder Mixed EDM using Taguchi Methodology, International Journal for Scientific
Research & Development, 2014, Vol. 2 (7), p. 122-125.
[12] M. A. Razak, A. M. Abdul-Rani, A. M. Nanimina, Improving EDM Efficiency with
SiliconCarbide Powder-Mixed Dielectric Fluid, International Journal of Materials,
Mechanics and Manufacturing, 2015, Vol. 3 (1), p. 40-43.
355


Kỷ yếu hội nghị khoa học và công nghệ toàn quốc về cơ khí - Lần thứ IV
[13] G. R. Mahendra, V. M. Deepak, Study on Effect of Powder Mixed dielectric in EDM of Inconel
718, International Journal of Scientific and Research Publications, 2014, Vol. 4 (11), p. 1-7.
[14] Y. K. Shriram, V. K. Mukund, U.Rawat, Effect of Powder Mixed Dielectric on
Performance Measures of EDM for Tungsten Carbide, International Journal of
Innovative Research in Advanced Engineering (IJIRAE), 2014, Vol. 1 (10), p. 106-111.
[15] P. Singh, A. Kumar, N. Beri, V. Kumar, Some Experimental investigation on aluminum
powder mixed EDM on machining performance of hastelloy steel, International Journal
of Advanced Engineering Technology, 2010, Vol. 1, p. 28-45.