Применение метода Тагучи для оптимизации параметров плазменного напыления деревообрабатывающего инструмента Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Применение метода Тагучи для оптимизации параметров плазменного напыления деревообрабатывающего инструмента

Долгирев Алексей Анатольевич

аспирант кафедры машиностроения и материаловедения, Поволжский государственный технологический университет, ado-stalr@mail.ru

В настоящее время, как правило, качество получаемого упрочняемого покрытия режущих инструментов, зависит от большого числа параметров плазменного напыле-ния(толщина, состав порошка, температура плазмы, температура детали, давление газа, пористость, расстояние от сопла до детали и др.). Для оптимизации такого процесса классическим эмпирическим методом требуется огромное количество трудозатрат. Для ускорения этого процесса предлагается использовать метод оптимизации Тагучи, с помощью которого можно с минимальным количеством экспериментов определить самые влияющие на качество напыления параметры и подобрать наиболее оптимальные. Для оценки результатов эксперимента предлагается использовать анализ дисперсии (АЫОУА) и отношение сигнал / шум (Б / N1), что позволяет определить наиболее значимый для прочности покрытия (или другого эффективного показателя) параметр напыления, вклады остальных используемых параметров и использовать полученные оптимальные уровни параметров для дальнейшего прогнозирования качества напыления.

Ключевые слова: Плазменное напыление, оптимизация, метод Тагучи, напыление режущего инструмента.

Появление технологии плазменного напыления произошло еще в середине двадцатого века, но до сих пор все процессы, протекающие при использовании этой технологии, до конца не изучены. Мало того её области применения ежегодно расширяются, и это происходит за счет появления новых порошковых материалов, изменения условий применения и модификации параметров процессов напыления. Благодаря этому применение технологии плазменного напыления осуществляется уже не только в отрасли машиностроения, но и в электронике, энергетике и т.д. В связи с постоянным увеличением стоимости сырья для производства осо-бопрочных конструкционных изделий, режущих и деревообрабатывающих инструментов использование плазменного напыления для упрочнения, восстановления и нанесения защитных покрытий становится все более актуальным.

Однако, как правило, качество получаемого напыления, зависит от большого числа параметров плазменного напыления(толщина, состав порошка, температура плазмы, температура детали, давление газа, пористость, расстояние от сопла до детали и др.). [1, с. 64]

Для оптимизации такого процесса классическим эмпирическим методом требуется огромное количество трудозатрат. Для ускорения этого процесса предлагается использовать метод оптимизации Тагучи, с помощью которого можно с минимальным количеством экспериментов определить самые влияющие на качество напыления параметры и подобрать наиболее оптимальные.

Экспериментальный анализ является важной частью научно-исследовательской деятельности. Для получения более точных результатов всегда требуется хорошо организованная экспериментальная методика. Самый ранний проект экспериментальной методологии был разработан Рональдом Фишером (примерно в 1920-х годах). Далее продолжил исследования в этом направлении японский ученый Гэнъити Тагучи, и

х

X

о

го А с.

X

го т

о

ю 4

М О

О)

о

CS

Ol

О Ш

m

X

3

<

m о х

X

в результате полувековой исследовательском работы им были разработаны множество статистических инструментов и методик.

Оптимизация Тагучи - это метод экспериментальной оптимизации, который использует стандартные ортогональные массивы для формирования матрицы экспериментов. Используя эту матрицу, можно получить максимальную информацию из минимального количества экспериментов, а также найти лучший уровень каждого параметра[2]. Для анализа данных используются отношения сигнал / шум (Б / Ы). Чтобы узнать процентный вклад каждого параметра, используется АЫОУА.

Основной целью метода Тагути является получение данных контролируемым образом. Двумя важными инструментами, используемыми в этом методе, являются отношение Б / Ы, которое оценивает качество сигнал-шум, и ортогональную матрицу, которая одновременно вмещает несколько расчетных факторов [3, с. 1407— 1413]. В этом подходе для расчета отклонения между экспериментальным и желаемым значениями используется функция потерь, которая может быть преобразована в отношение Б / N. Факторы сигнала называются «контролируемыми параметрами» и рассматриваются исследованиями. Факторы шума называются «неконтролируемыми факторами» и могут быть определены как внешние факторы, влияющие на результат во время экспериментов, но неспособные участвовать в экспериментальном проекте [4]

При проведении экспериментального напыления все требующие оптимизации параметры и факторы заносятся в таблицу 1.

% может быть рассчитана по логарифмическому значению отношения Б / Ы, где 1-я характеристика оцениваемого параметра, рассмотренная в эксперименте. Обычно этим оцениваемой характеристикой напыления рассматривается прочность полученного покрытия или долговечность.

^i-MogjiJb

/

(1)

Где У представляет полученное значение, а п показывает номер эксперимента [2].

Таблица 1

Пример заполнения таблицы Контрольных факторов и

Фактор Обозначение Уровень 1 Уровень 2 Уровень 3

Температура плазмы Зернистость порошка и т.д. A B C D E

Путем преобразования этих результатов в отношение Б /Ы достигается оценка экспери-

ментальных результатов. Метод экспериментального проектирования основан на ортогональных массивах для корректировки плана эксперимента. Наиболее подходящим ортогональным массивом Тагучи и отношениями Б / N считаются Ь27[2], полученные значения отображают в таблице 2.

Таблица 2

Экспериментальное проектирование с использованием

Номер эксперимента Контрольные факто ры Отношение S / N

A B C D E

1

27

Наилучшее значение эффективности оптимизации получается при самом высоком соотношении Б / N независимо от его типа. Средние отношения Б / N для каждого эксперимента рассчитываются и представляются в виде графика (рисунок 1). Наибольшие отношения Б / N на всех уровнях параметров обеспечивают оптимальное значение исследуемой величины.

Среднее значение

^—А—

А1А2АЗ В1В2ВЗ С1С2СЗ 01D2D3 Е1Е2ЕЗ

Рисунок 1. Пример графика значений отношения S/N для каждого фактора

Наблюдаемая дисперсия в конкретной переменной разбивается на компоненты, относящиеся к различным источникам изменения, в процедуре ANOVA. Уравнения управления ANOVA следующие [5]

ss -&L

¿¿т--

71

SS

Z'^flggj VC

-N--

SST = -SSm

SS% = SSj —

dftvtai = д -1 ^ ff acter = k - 1

'fader ~

d.fT.

'actsr

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

- -т?-

, (9)

Где 88т - суммарные квадратные суммы, 88т - среднее значение квадратных сумм, 88^Й0Г -факторное значение квадратных сумм, 88е -значение ошибки квадратов, Пм0ы - сумма факторного уровня, N - количество факторных уровней, df - степень свободы, п - число экспериментов, к - номер уровня фактора, У^ог - расхождение (дисперсия) фактора и Р^ог - значение Р-критерия фактора.

Чтобы указать параметры, которые оказывают значительное влияние на оцениваемое значение прочности напыленного покрытия, используется Р-проверка. Если Р-проверка - это любая статистическая проверка, предполагается что тестовая статистика имеет Р-распределение при нулевой гипотезе. Вычисленные значения Р сравниваются с подходящими стандартными таблицами доверия. Если вычисленные значения Р выше значений таблицы, параметры имеют важное влияние на значение прочности напыленного покрытия.

Уровень влияния - это еще одно значение, используемое при оценочном методе. Это значение указывает скорость воздействия любого фактора на результат эксперимента относительно других. Оно определяется для каждого фактора из отношения 35т * 100% к общей

сумме ^гн всех факторов. В результате можно увидеть, какой параметр напыления является наиболее значимым и влияющим на значение прочности напыленного покрытия, а также какие являются не существенными, и приостановить их регулирование.

Обычные методы экспериментального проектирования, как правило, сложны и не просты в использовании. Этим методам требуется большее количество экспериментов при увеличении количества параметров процесса. Однако метод Тагучи использует специальную конструкцию ортогональных массивов для изучения всего пространства параметров с небольшим числом экспериментов и направлен на оценку влияния нескольких факторов путем минимизации числа экспериментов[5].

При его применении для оптимизации процесса напыления пильных цепей, появляется возможность осуществить данную операцию, проведя эксперименты всего лишь на одной пильной цепи, так как для такого качественного параметра как коэф. производительности или прочности наиболее подходящим ортогональным массивом Тагучи считаются Ь27, требующий 27 проведенных экспериментов с изменением параметров напыления. В свою очередь стандартная цепная пила имеет 64 звена, из которых 32 (в редких случаях 26, при размещении 1 через 2) являются звенья с

режущими кромками, которые и требуют восстановления и упрочнения.

В результате этого, появляется возможность определить наиболее значимый для прочности покрытия( или другого эффективного показателя) параметр напыления, вклады остальных используемых параметров и в последующем спрогнозировать наилучшее требуемое качество напыления режущих кромок деревообрабатывающего инструмента, используя полученные оптимальные уровни параметров.

Литература

1. Лащенко Г.И. Плазменное упрочнение и напыление.- Киев: Екотехнология, 2003. - 64 с.

2. G. Taguchi, R. Jugulum, The Mahalanobis-Taguchi Strategy, A Pattern Technology System, John Wiley & Sons, New York, 2002.

3. N. Celik, E. Turgut, Design analysis of an experimental jet impingement studyby using Taguchi method, Heat Mass Transf. 48, 2012 - с. 14071413.

4. E. Turgut, G. C, akmak, C. Yildiz, Optimization of the concentric heat exchangerwith injector turbulators by Taguchi method, Energy Convers. Manag. 53, 2012 - с. 269.

5. P.J. Ross, Taguchi Techniques for Quality Engineering, second ed., McGraw-Hill, N.Y., 1996.

Application of Taguchi method for optimization of parameters of plasma spraying of woodworking tools Dolgirev A.A.

Volga State University of Technology

Currently, the quality of the resulting hardened coating of cutting tools depends on a large number of plasma spraying parameters(thickness, powder composition, plasma temperature, part temperature, gas pressure, porosity, distance from nozzle to part, etc.). To optimize this process by classical empirical method requires a huge amount of work. To speed up this process, it is proposed to use the method of optimization Taguchi, with which it is possible with a minimum number of experiments to determine the most affecting the quality of the deposition parameters and choose the most optimal. To evaluate the results of the experiment, it is proposed to use the analysis of dispersion (ANOVA) and the signal / noise ratio (S / N), which allows to determine the most significant for the strength of the coating (or other effective factors), the deposition parameter, the contributions of other parameters used and to use the obtained optimal levels of parameters for further prediction of the deposition quality. Keywords: Plasma spraying, optimization, Taguchi method,

spraying of cutting tools. References

1. Лащенко Г.И. Плазменное упрочнение и напыление.-Киев: Екотехнология, 2003. - 64 с.

2. G. Taguchi, R. Jugulum, The Mahalanobis-Taguchi Strategy, A PatternTechnology System, John Wiley & Sons, New York, 2002.

3. N. Celik, E. Turgut, Design analysis of an experimental jet impingement studyby using Taguchi method, Heat Mass Transf. 48, 2012 - с. 1407-1413.

4. E. Turgut, G. C, akmak, C. Yildiz, Optimization of the concentric heat exchangerwith injector turbulators by Taguchi method, Energy Convers. Manag. 53, 2012 - с. 269.

5. P.J. Ross, Taguchi Techniques for Quality Engineering, second ed., McGraw-Hill, New York, 1996.

X X О го А С.

X

го m

о

ю 4

М О

to