Luận án Nghiên cứu nâng cao hiệu quả gia công của phương pháp tia lửa điện bằng biện pháp trộn bột titan vào dung dịch điện môi

 yêu cầu làm việc của khuôn. Bề mặt khuôn sau EDM được gia 
công tinh (bằng phương pháp đánh bóng) để lấy đi lớp trắng có chất lượng thấp trên 
bề mặt. 
2. Kết quả khảo sát gia công thép SKD61 (với hai loại vật liệu điện cực đại 
diện cho gia công thô và tinh bằng EDM là Gr và Cu) cho thấy: Khi trộn bột Ti vào 
dung dịch điện môi đã làm năng suất và chất lượng bề mặt gia công đều có sự cải 
thiện đáng kể so với không dùng bột. Cụ thể: 
- Năng suất bóc tách vật liệu (MRR) tăng nhiều nhất ở nồng độ bột 20g/l: 
479,2% với điện cực Gr+; 127,4% với điện cực Cu+; 98,5% với điện cực Cu-. 
- Lượng mòn điện cực (TWR) giảm nhiều nhất với điện cực Cu+ ở nồng độ 
bột 10g/l: 40%. 
- Lượng mòn điện cực (TWR) giảm nhiều nhất với điện cực Cu- ở nồng độ 
bột 20g/l: 64,4%. 
 - Độ cứng (HV) lớp bề mặt (lớp trắng) tăng nhiều nhất ở nồng độ bột 20g/l: 
30,2% với điện cực Gr+; 18,8% với điện cực Cu+; 25,8% với điện cực Cu-. 
- Độ nhám bề mặt (Ra) giảm nhiều nhất ở nồng độ bột 20g/l: 41,4% với điện 
cực Gr+; 33,5% với điện cực Cu+; 39,8% với điện cực Cu-. 
69 
- Trong lớp trắng xuất hiện các nguyên tố Ti và Cu với hàm lượng khá cao 
trong khi hàm lượng C lại giảm mạnh. 
- Topography của bề mặt gia công bằng phẳng hơn; chiều dày lớp trắng giảm 
(đặc biệt với điện cực Gr+); độ cứng của lớp trắng tăng (cao nhất trong ba lớp). 
3. Các phương trình hồi quy và đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa nồng độ 
bột Ti với các chỉ tiêu đánh giá năng suất và chất lượng bề mặt gia công đã được 
xây dựng làm cơ sở để chọn nồng độ bột cho các nghiên cứu tiếp theo. 
70 
Chƣơng 3. THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH ẢNH HƢỞNG CỦA MỘT SỐ YẾU 
TỐ ĐẾN NĂNG SUẤT VÀ CHẤT LƢỢNG BỀ MẶT GIA CÔNG BẰNG TIA 
LỬA ĐIỆN CÓ TRỘN BỘT TITAN VÀO DUNG DỊCH ĐIỆN MÔI 
Kết quả khảo sát ở Chương 2 đã cho thấy triển vọng của hướng nghiên cứu 
nâng cao năng suất và chất lượng bề mặt gia công bằng EDM có trộn bột Ti vào 
dung dịch điện môi. Tuy nhiên, quá trình gia công bằng PMEDM là quá trình rất 
phức tạp, chịu ảnh hưởng đồng thời của rất nhiều thông số với mức độ ảnh hưởng 
khác nhau (như nồng độ bột, các thông số điện, vật liệu điện cực, vật liệu gia 
công,...), các thông số đó không những tác động trực tiếp đến chỉ tiêu đánh giá mà 
còn tương tác với nhau qua đó ảnh hưởng đến chỉ tiêu đánh giá. Để nâng cao năng 
suất và chất lượng bề mặt gia công bằng EDM có trộn bột Ti vào dung dịch điện 
môi cần phải xác định các thông số ảnh hưởng chính để từ đó đưa vào quy hoạch 
thực nghiệm nghiên cứu ảnh hưởng đến chỉ tiêu đánh giá. 
3.1. Thiết kế thí nghiệm 
3.1.1. Lựa chọn phương pháp thiết kế thí nghiệm 
Một thiết kế thí nghiệm tốt là thiết kế chỉ ra được các thông số chính ảnh 
hưởng đến các kết quả đầu ra với số lượng các thí nghiệm hợp lý, các mức của mỗi 
thông số được thiết lập cụ thể. Trong khi các thiết kế thí nghiệm truyền thống 
thường yêu cầu lựa chọn các mức của một thông số có bước giống nhau (1 ) để dễ 
dàng trong việc lựa chọn bảng quy hoạch thực nghiệm. PMEDM là biện pháp công 
nghệ mới, số lượng các thông số công nghệ lớn, vì vậy nếu sử dụng phương pháp 
thiết kế thí nghiệm truyền thống có thể dẫn đến kết quả bài toán có độ chính xác 
thấp. Các kết quả nghiên cứu đã được công bố cho thấy phương pháp Taguchi đã 
được ứng dụng hiệu quả để tối ưu hóa trong PMEDM do số lượng thí nghiệm rất ít, 
số lượng các thông số đầu vào với các mức được khảo sát lớn, thông số đầu vào có 
thể không cần định lượng và trị số các mức có thể lựa chọn tùy ý. Ngoài ra, những 
kết quả nhận được từ phương pháp này có độ chính xác cao do đã loại bỏ được ảnh 
hưởng của các thông số không điều khiển được (nhiễu). Trên cơ sở đó tác giả đã lựa 
chọn phương pháp Taguchi để thiết kế thí nghiệm với sơ đồ như hình 3.1. 
71 
Hình 3.1. Sơ đồ thí nghiệm trong PMEDM. 
Trên sơ đồ hình 3.1: 
 Z: Thông số đầu vào (các biến độc lập, điều khiển và kiểm tra được). 
X: Nhiễu (các biến không điều khiển được). 
 Y: Chỉ tiêu đánh giá (MRR, TWR và chất lượng bề mặt gia công). 
3.1.2. Lựa chọn các thông số đầu vào 
1. Điều kiện của thông số đầu vào 
 Để nhận được kết quả các thí nghiệm chính xác và đầy đủ thì các thông số 
đầu vào phải thỏa mãn các yêu cầu: Các biến độc lập và điều chỉnh được. 
2. Phương pháp nhận dạng thông số vào 
Thông số đầu vào có thể nhận dạng bằng các phương pháp: 
- Tập hợp thông tin từ các công trình thực nghiệm đã công bố. 
- Với các lĩnh vực chưa rõ ràng và thiếu tài liệu khoa học cần tiến hành khảo 
sát sơ bộ bằng thực nghiệm hoặc khảo sát ý kiến của các chuyên gia. 
- Bằng phân tích nguyên nhân và ảnh hưởng của các thông số đến kết quả 
nghiên cứu. 
3. Chọn thông số vào 
Khi xác định số lượng thông số vào và mức của nó thì chi phí thực nghiệm 
cũng phải được xem xét khi thiết kế thí nghiệm. Do thông tin từ các nghiên cứu về 
PMEDM sử dụng bột Ti rất ít nên tác giả sẽ lựa chọn các thông số công nghệ với 
các mức dựa trên cơ sở kết quả khảo sát ở Chương 2 và tham khảo kết quả các 
nghiên cứu gần đây về PMEDM với các loại bột khác. 
Y 
72 
a. Thông số bột: 
- Vật liệu bột: Ti. 
- Kích thước bột: 45µm. 
- Nồng độ bột: Kết quả nghiên cứu ở Chương 2 cho thấy với nồng độ bột Ti 
bằng 10g/l và 20g/l có ảnh hưởng rất tích cực đến năng suất và chất lượng bề mặt 
gia công vì vậy nồng độ này sẽ được chọn để nghiên cứu. 
Bột Ti sản xuất bởi hãng Baoji First Titanium Industry (Group) Co., Ltd. của 
Trung Quốc. 
b. Vật liệu điện cực: Cu và Gr. 
c. Vật liệu phôi: Các mác thép SKD61, SKD11, SKT4 được sử dụng chủ yếu 
để làm khuôn với phương pháp EDM thường dùng để gia công tạo hình bề mặt 
khuôn. Để thuận lợi cho việc ứng dụng kết quả của đề tài vào thực tiễn sản xuất tác 
giả lựa chọn 3 mác thép này để nghiên cứu. Công dụng và đặc trưng của vật liệu 
phôi được giới thiệu ở bảng 5÷14 Phần phụ lục. 
d. Thông số điện: 
- Cường độ dòng điện: I = (4, 6, 8)A. 
- Điện áp: U = 150V. 
- Khe hở phóng điện: Kích thước khe hở phóng điện chọn (phù hợp với kích 
thước bột) là 200µm. 
- Thời gian phát xung: ton= (5, 10, 20)s. 
- Thời gian ngừng phát xung: tof = (38, 57, 85) s. 
- Phân cực: Âm (-) và dương (+). 
e. Thời gian gia công: 20 phút/1 thí nghiệm. 
4. Chỉ tiêu đánh giá 
 Các chỉ tiêu để đánh giá năng suất và chất lượng bề mặt gia công của PMEDM 
gồm: MRR, TWR, Ra, độ cứng tế vi lớp bề mặt và các thông số đánh giá chất lượng 
lớp bề mặt (cấu trúc, tổ chức tế vi, thành phần hóa học và topography bề mặt gia công). 
5. Nhiễu trong PMEDM 
 Nhiễu trong PMEDM gồm: Thời gian gia công thực tế, tuổi bền dung dịch 
điện môi, sự phân bố đồng đều và di chuyển của các hạt bột, tuổi bền của bột, sự 
thay đổi thông số điều khiển, sự lắng đọng của bột,... 
73 
3.1.3. Xây dựng quy hoạch thực nghiệm 
1. Khái quát về phương pháp Taguchi 
Phương pháp Taguchi là công cụ thiết kế ma trận thí nghiệm đơn giản, ứng 
dụng trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật và cho hiệu quả cao. Các ma trận thí nghiệm 
được thiết kế dựa vào các ma trận trực giao cố định. Các thông số công nghệ đưa 
vào ma trận thí nghiệm với số lượng lớn (3÷50) và các mức có thể khác nhau (cả trị 
số và số lượng) [77]. Thay vì phải kiểm tra tất cả các sự kết hợp của chúng, Taguchi 
tiến hành kiểm tra các cặp của các kết hợp. Điều này cho phép xác định được ảnh 
hưởng của hầu hết các thông số đến giá trị trung bình của kết quả đầu ra với số 
lượng thí nghiệm nhỏ nhất, thời gian và chi phí ít nhất. Đồng thời xác định được các 
thông số ảnh hưởng mạnh nhất đến các kết quả đầu ra, từ đó đưa ra những thử 
nghiệm tiếp theo và loại bỏ những thông số có ảnh hưởng không đáng kể (ảnh 
hưởng yếu). 
 Các bảng của Taguchi có thể được tạo ra bằng tay (các bảng nhỏ) hoặc bằng 
các thuật toán xác định (các bảng lớn). Các bảng này có thể tìm thấy trong các tài 
liệu tham khảo hoặc trực tuyến. Việc lựa chọn các bảng được dựa theo số lượng các 
thông số khảo sát và các mức thay đổi của chúng. Phân tích phương sai (ANOVA) 
dựa vào dữ liệu từ các ma trận thí nghiệm của Taguchi có thể được sử dụng để lựa 
chọn các giá trị thông số mới để tối ưu hóa các kết quả đầu ra. Dữ liệu từ các bảng 
có thể được phân tích bằng biểu đồ, hình ảnh, ANOVA và hệ số kiểm tra Fisher (F). 
Tuy nhiên, phương pháp này chỉ có thể xử lí các thông số với các mức rời rạc và kết 
quả nhận được chỉ là tương đối. Ngoài ra, ma trận trực giao của Taguchi không 
kiểm tra tất cả các sự kết hợp giữa các thông số và chỉ cho hiệu quả cao với các đối 
tượng nghiên cứu ở giai đoạn đầu. Các bảng ma trận thí nghiệm cố định nên không 
phù hợp với các công nghệ có thông số thay đổi liên tục như nghiên cứu mô phỏng. 
2. Các bước thiết kế ma trận thí nghiệm 
 - Thiết lập mối quan hệ giữa các đối tượng nghiên cứu. 
 - Lựa chọn các thông số cần thiết để khảo sát. 
 - Xác định các thông số. 
 - Lựa chọn các mức cho các thông số. 
 - Tính số bậc tự do cần thiết cho thiết kế thí nghiệm. 
74 
 - Lựa chọn bảng tiêu chuẩn (bảng OA). 
 - Gán các thông số và mức của nó vào các cột. 
 - Tiến hành thí nghiệm. 
 - Phân tích kết quả. 
 - Kiểm chứng kết quả thí nghiệm. 
3. Quy hoạch thực nghiệm 
a. Mức của các thông số: Mức của các thông số cho ở bảng 3.1. 
Bảng 3.1. Mức của các thông số vào 
TT Yếu tố Kí hiệu 
Mức của yếu tố 
Mức 1 Mức 2 Mức 3 
1 Vật liệu phôi A SKD61 SKD11 SKT4 
2 Vật liệu điện cực B Cu Cu* Gr 
3 Sự phân cực điện cực C - + -* 
4 Thời gian phát xung (ton) (s) D 5 10 20 
5 Cường độ dòng điện (I) (A) E 8 4 6 
6 Thời gian ngừng phát xung (tof) (s) F 38 57 85 
7 Nồng độ bột Ti (g/l) G 0 10 20 
( Trong bảng trên: * - là biến lặp). 
b. Sự tương tác giữa các thông số: 
 Việc lựa chọn sự tương tác giữa các thông số trong nghiên cứu phụ thuộc 
vào sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các thông số đến kết quả nghiên cứu. Trên cơ sở 
các kết quả nghiên cứu đã được công bố, tác giả chọn các tương tác: 
- AxB: Vật liệu phôi tương tác với vật liệu điện cực. 
- AxG: Vật liệu phôi tương tác với nồng độ bột. 
- BxG: Vật liệu điện cực tương tác với nồng độ bột. 
c. Bậc tự do của ma trận thí nghiệm (dof): 
 Số lượng thí nghiệm trong ma trận thí nghiệm sẽ được lựa chọn dựa vào bậc 
tự do của nó. Bậc tự do của ma trận thí nghiệm được xác định bằng tổng bậc tự do 
của các thông số vào với bậc tự do các tương tác (bảng 3.2) [77]: 
- Bậc tự do của một thông số: 1 Kdof với K là số mức của thông số. 
 - Bậc tự do của sự tương tác giữa các thông số: 11)( BA KKBAdof 
với KA, KB là số mức của A, B. 
75 
Bảng 3.2. Bậc tự do của ma trận thí nghiệm 
Hệ số A B C D E F G AxB AxG BxG Tổng 
dof 2 1 1 2 2 2 2 2x1=2 2x2=4 1x2=2 20 
 Như vậy bậc tự do của ma trận thí nghiệm là 20 và bảng ma trận thí nghiệm 
của Taguchi (thường được gọi là dãy OA) được lựa chọn phải chọn lớn hơn 20 và 
dãy OA‟s phù hợp nhất là L27 với bậc tự do là 26. Việc thêm 6 bậc tự do dùng để đo 
lỗi ngẫu nhiên [77]. 
d. Ma trận thí nghiệm: 
Do số lượng các mức của các thông số không giống nhau nên ma trận thí 
nghiệm cần phải được cải tiến để phù hợp: 
- Thông số giả định: Sử dụng thông số giả định để hợp lý hóa 2 mức của các 
thông số vào, trong dãy OA có 3 mức nên mức 3 sẽ được thực hiện bằng cách lặp 
lại một trong hai mức của thông số vào. Về nguyên tắc ta có thể chọn bất kì mức 
nào trong hai mức của thông số vào để thực hiện việc lặp. Trong thực tế, mức được 
chọn là mức có thể đảm bảo yêu cầu đầu ra của thí nghiệm, hiệu quả kinh tế cao và 
thử nghiệm thuận lợi [77]. 
- Ma trận thí nghiệm: Lựa chọn bảng OA sẽ quyết định đến hiệu quả của ứng 
dụng phương pháp Taguchi. Bảng Taguchi L27 sẽ được sử dụng với sơ đồ gán các 
thông số như ở hình 3.2 [77]. Thông số A được gán với cột 1, thông số B được gán 
với cột 2, G với cột 5, C với cột 9, D với cột 10, E với cột 12 và F với cột 13 (bảng 
3.3). Ma trận thí nghiệm cho ở bảng 3.4. 
Hình 3.2. Tương tác giữa các thông số vào [77]. 
76 
Bảng 3.3. Thiết kế thí nghiệm L27 [77] 
Số TNo A B C D E F G 
1 1 1 1 1 1 1 1 
2 1 1 2 2 2 2 2 
3 1 1 3 3 3 3 3 
4 1 2 2 2 3 3 1 
5 1 2 3 3 1 1 2 
6 1 2 1 1 2 2 3 
7 1 3 3 3 2 2 1 
8 1 3 1 1 3 3 2 
9 1 3 2 2 1 1 3 
10 2 1 2 3 2 3 1 
11 2 1 3 1 3 1 2 
12 2 1 1 2 1 2 3 
13 2 2 3 1 1 2 1 
14 2 2 1 2 2 3 2 
15 2 2 2 3 3 1 3 
16 2 3 1 2 3 1 1 
17 2 3 2 3 1 2 2 
18 2 3 3 1 2 3 3 
19 3 1 3 2 3 2 1 
20 3 1 1 3 1 3 2 
21 3 1 2 1 2 1 3 
22 3 2 1 3 2 1 1 
23 3 2 2 1 3 2 2 
24 3 2 3 2 1 3 3 
25 3 3 2 1 1 3 1 
26 3 3 3 2 2 1 2 
27 3 3 1 3 3 2 3 
77 
Bảng 3.4. Ma trận thí nghiệm 
Số 
TNo 
A B C D E F G 
Vật liệu 
phôi 
Vật liệu 
điện cực 
Sự phân 
cực 
ton 
(s) 
I 
(A) 
tof 
(s) 
Nồng độ 
bột (g/l) 
1 SKD61 Cu - 5 8 38 0 
2 SKD61 Cu + 10 4 57 10 
3 SKD61 Cu -* 20 6 85 20 
4 SKD61 Cu* + 10 6 85 0 
5 SKD61 Cu* -* 20 8 38 10 
6 SKD61 Cu* - 5 4 57 20 
7 SKD61 Gr -* 20 4 57 0 
8 SKD61 Gr - 5 6 85 10 
9 SKD61 Gr + 10 8 38 20 
10 SKD11 Cu + 20 4 85 0 
11 SKD11 Cu -* 5 6 38 10 
12 SKD11 Cu - 10 8 57 20 
13 SKD11 Cu* -* 5 8 57 0 
14 SKD11 Cu* - 10 4 85 10 
15 SKD11 Cu* + 20 6 38 20 
16 SKD11 Gr - 10 6 38 0 
17 SKD11 Gr + 20 8 57 10 
18 SKD11 Gr -* 5 4 85 20 
19 SKT4 Cu -* 10 6 57 0 
20 SKT4 Cu - 20 8 85 10 
21 SKT4 Cu + 5 4 38 20 
22 SKT4 Cu* - 20 4 38 0 
23 SKT4 Cu* + 5 6 57 10 
24 SKT4 Cu* -* 10 8 85 20 
25 SKT4 Gr + 5 8 85 0 
26 SKT4 Gr -* 10 4 38 10 
27 SKT4 Gr - 20 6 57 20 
( Trong bảng trên: * - là biến lặp). 
e. Phân tích kết quả thí nghiệm: 
 . Tỷ số S/N: Thí nghiệm có giá trị tỷ số S/N cao nhất sẽ cho kết quả tối ưu 
ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu nhất. Tỷ số S/N dùng để xác định mức cho kết quả đầu ra 
tối ưu. Tỷ số S/N của các kết quả đầu ra được xác định như sau [77]: 
- Cao hơn là tốt hơn: 
(S/N)HB = -10log(MSDHB) (3.1)
 Trong đó: HB 2
1
1 1
MSD 
r
r
i iy 
 
78 
 MSDHB: Sai lệch bình phương trung bình. 
 R: Số lần kiểm tra trong một thí nghiệm (số lần lặp). 
 yi: Các giá trị của thí nghiệm. 
- Giá trị tiêu chuẩn là tốt nhất: 
(S/N)NB = -10log(MSDNB) (3.2) 
 Trong đó: 
2
1
0NB
r
1
 MSD 
r
i
i yy 
 MSDNB: Sai lệch bình phương trung bình. 
 y0: Giá trị tiêu chuẩn hoặc giá trị mục tiêu. 
 - Thấp hơn là tốt hơn: 
(S/N)LB = -10log(MSDLB) (3.3) 
Trong đó: 
r
i
iy
1
2
LB
r
1
 MSD 
 MSDLB: Sai lệch bình phương trung bình. 
 
r
i
iy
1
2 : Tổng bình phương tất cả kết quả của mỗi thí nghiệm. 
Trong nghiên cứu này tỷ số S/N của các kết quả đầu ra theo bảng 3.5. 
Bảng 3.5. Tỷ số S/N của các đặc trưng 
TT Đặc trưng cho kết quả Kiểu đặc trưng Đơn vị 
1 MRR Cao hơn là tốt hơn mm3/phút 
2 TWR Thấp hơn là tốt hơn mm3/phút 
3 Độ cứng (HV) Cao hơn là tốt hơn HV 
4 Độ nhám bề mặt (Ra) Thấp hơn là tốt hơn µm 
. Giá trị hệ số fisher (F): Thông số có giá trị F lớn hơn dẫn đến nó sẽ có 
ảnh hưởng mạnh hơn đến kết quả đầu ra. F được xác định theo công thức [77]: 
Lđđ
đk
MS
MS
F (3.4) 
 Trong đó: 
 MSđk: Cho điều kiện. 
 MSLđk: Lỗi điều kiện. 
. Phân tích phương sai: 
- Tổng các bình phương (SS): Đo độ lệch của dữ liệu thí nghiệm từ trị số 
trung bình của dữ liệu. SST xác định theo công thức [77]: 
79 
 
N
i
iT TySS
1
2
 (3.5) 
Trong đó: 
 N: Số lượng giá trị được kiểm tra. 
 T : Giá trị trung bình các kết quả kiểm tra yi của đối tượng thứ i. 
- Tổng bình phương của hệ số A (SSA): SSA xác định theo công thức [77]: 
N
T
n
A
SS
kN
i Ai
i
A
2
1
2
2
 
 (3.6) 
Trong đó: 
 Ai: Giá trị tại mức i của thí nghiệm. 
 T: Tổng các giá trị kiểm tra. 
 T : Trị số trung bình của các kết quả khảo sát. 
 nAi : Số kết quả khảo sát ở điều kiện Ai. 
- Tổng bình phương các lỗi (SSe): Là phân bố bình phương của các giá trị 
khảo sát từ giá trị trung bình của trạng thái A. 
A Aik n
2
e i j
j 1 i 1
SS (y A )
   (3.7) 
- Tổng bình phương của các tương tác (SSAxB): 
i
c 2 2
i
AxB A B
i 1 (AxB)
(AxB) T
SS SS SS
n N 
 (3.8) 
 - Tổng bình phương cho các hệ số ở trạng thái lặp: 
Giả sử có A1 và trạng thái thể hiện việc lặp lại là A1
**
 thì ta có: 
1 1 2
2
** 2 2
1 1 2
AxB **
A A A
A A A T
SS
n n n N
 (3.9) 
1 1
2
**
1 1
e **
A A
A A
SS
n n
 (3.10) 
i
2
2c
i
AxB A B e
i 1 (A B)
A B T
SS SS SS SS
n N 
 (3.11) 
,
A B A e ASS SS V .v (3.12) 
- Phần trăm phân bố sự ảnh hưởng của thông số A: 
'
A
T
SS
P .100(%)
SS
 (3.13) 
80 
. Tối ưu hóa kết quả đầu ra: 
Giá trị tối ưu (µ) được ước tính bởi các thông số có ảnh hưởng mạnh và được 
xác định theo công thức [77]: 
2 3 3A ,B ,C 2 3 3
T (A T) (B T) (C T) (3.14) 
Trong đó: 
 T : Trị số trung bình của đặc trưng khảo sát. 
2A , 3B , 3C : Trị số trung bình tại các mức A2, B3, C3. 
. Khoảng phân bố của trị số tối ưu: 
 - Khoảng phân bố của các mẫu CICE xác định bởi công thức: 
eCE (1,f ) e
eff
1 1
CI F .V .
n R
 (3.15) 
 - Khoảng phân bố chỉ cho một nhóm mẫu CIPOP xác định bởi công thức:
e(1,f ) e
POP
eff
F V
CI
n
 (3.16) 
Trong đó: 
 fe: Hệ số F ở một mức tin cậy (1- ) với dof = 1 và dof của lỗi fe. 
 Ve: Giá trị thay đổi của lỗi. 
eff
N
n
1 dof
 (3.17) 
Trong đó: 
 dof: Bậc tự do tổng của các thông số có ảnh hưởng mạnh. 
 N: Tổng số lượng kết quả thí nghiệm khảo sát. 
 R: Số lần lặp của 1 kết quả. 
3.2. Điều kiện thí nghiệm 
 Các điều kiện để tiến hành thí nghiệm gồm: Máy thí nghiệm, thùng chứa 
dung dịch điện môi, loại dung dịch điện môi, thiết bị đo kiểm tra đã được trình bày 
ở mục 2.2.2. 
3.3. Kết quả và thảo luận 
3.3.1. Kết quả thí nghiệm 
Các kết quả thực nghiệm về MRR, TWR, Ra và độ cứng tế vi lớp bề mặt 
(HV) thể hiện ở các bảng 15÷18 Phần phụ lục. Phần mềm Minitab 16 được sử dụng 
để phân tích dữ liệu theo quy hoạch thực nghiệm của Taguchi (hình 3.3). Kết quả 
xử lý số liệu thể hiện ở bảng 3.6. 
81 
Hình 3.3. Thiết kế thí nghiệm Taguchi. 
Bảng 3.6. Giá trị trung bình và tỷ số S/N của các chỉ tiêu 
TT MRR S/N WT R S/N aR S/N HV S/N 
1 10,487 20,385 1,950 -5,878 3,35 -10,50 506,70 54,033 
2 8,169 17,650 2,011 -6,859 3,21 -10,15 658,96 56,348 
3 3,152 9,859 1,495 -3,572 2,56 -8,16 581,60 55,271 
4 10,239 20,186 4,426 -12,922 3,55 -11,00 496,68 53,848 
5 14,304 22,957 4,364 -12,806 3,61 -11,14 828,92 58,298 
6 0,089 -25,225 0,054 24,565 1,45 -3,27 629,84 55,940 
7 37,466 31,465 11,499 -21,216 4,78 -13,60 544,58 54,709 
8 23,575 27,376 9,935 -19,951 3,24 -10,20 748,42 57,466 
9 38,843 31,637 19,626 -25,857 4,35 -12,78 626,18 55,912 
10 18,882 25,511 2,010 -61,877 4,16 -12,38 509,72 54,124 
11 3,857 11,538 1,179 -14,855 2,05 -6,24 679,54 56,334 
12 14,496 22,263 3,560 -11,032 3,20 -10,10 664,20 56,435 
13 10,608 20,505 2,250 -7,341 3,35 -10,51 546,02 54,701 
14 0,320 -11,922 0,132 16,988 2,04 -6,21 679,20 56,543 
15 23,577 26,797 1,495 -3,831 4,57 -13,20 655,18 56,291 
16 23,885 25,272 7,439 -17,677 4,57 -13,20 469,82 53,419 
17 59,669 35,498 14,073 -22,980 4,45 -12,97 907,64 59,123 
18 17,159 24,683 5,491 -14,818 2,74 -8,77 683,52 56,686 
19 1,252 1,623 0,587 43,491 2,55 -8,12 530,72 54,477 
20 20,745 26,306 5,078 -14,114 4,31 -12,70 624,58 55,781 
21 4,374 12,707 2,902 -9,298 2,46 -7,86 631,68 55,933 
22 0,198 -14,342 0,277 10,402 2,26 -7,09 468,04 53,353 
23 6,782 16,544 4,715 -13,492 2,89 -9,23 544,38 54,695 
24 19,682 25,866 4,413 -12,923 3,50 -10,89 613,84 55,721 
25 10,649 20,526 4,537 -13,135 3,23 -10,19 445,44 52,908 
26 25,970 28,281 9,041 -19,202 3,24 -10,20 681,22 56,623 
27 54,360 34,705 14,581 -23,350 5,65 -15,05 832,66 58,290 
82 
3.3.2. Kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu 
Trước khi phân tích ảnh hưởng của các thông số vào đến các chỉ tiêu đầu ra, 
dữ liệu phải được kiểm tra độ sai lệch và mức độ phù hợp của chúng. Kết quả kiểm 
tra dữ liệu được thể hiện ở các hình 9÷16 Phần phụ lục. 
- Các hình (9÷16)a cho thấy các điểm dữ liệu phân bố theo một đường thẳng, 
có 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. 
- Sự phân bố ngẫu nhiên các số dữ liệu trên hai phía của mặt 0 ở các hình 
(9÷16)b cho thấy kết quả khảo sát phân bố khá tập trung quanh đường 0 và rất ít 
điểm ở xa. Điều này thể hiện dữ liệu có độ chính xác cao. 
- Các hình (9†16)c là s