Luận án Nghiên cứu ảnh hưởng của dung dịch nano trong bôi trơn tối thiểu đến quá trình phay cứng thép 60Si₂Mn

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu ảnh hưởng của dung dịch nano trong bôi trơn tối thiểu đến quá trình phay cứng thép 60Si₂Mn

1. 89 mục 4.1 với các thông số thí nghiệm không đổi gồm: Vận tốc cắt V=110 m/ph, lượng chạy dao 푆 = 0,12 mm/răng, chiều sâu cắt t0 = 0,2 mm; chế độ trơn nguội: áp suất dòng khí p = 6 bar, lưu lượng dòng khí Q = 200 l/ph. Thông số khảo sát: Nồng độ hạt nano Al2O3 trong dầu nền là DĐN với các mức 0,5%; 1,0% và 1,5% và dầu cắt nano Al2O3 trong dầu nền là emulsion với nồng độ hạt 0,5% (Để có sự so sánh giữa hai loại dầu cắt nền). 4.4.2. Triển khai thí nghiệm và kết quả Triển khai thí nghiệm với 03 mức nồng độ 0,5%; 1,0% và 1,5%, cắt cho đến khi DCC hết tuổi bền (hết khả năng cắt). Tiến hành đo nhám bề mặt bằng máy đo nhám SJ 210, đo lực cắt bằng lực kế Kistler 9257BA ngay trong quá trình cắt, đo mòn DCC bằng kính hiển vi điện tử kỹ thuật số VHX – 7000, kết quả đo nhám bề mặt và lực cắt theo thời gian cho ở bảng PL 4.4.1 ÷ PL4.4.4. Trong quá trình nghiên cứu, tác giả đã tiến hành đo trị số nhám bề mặt Ra, Rz, tuy nhiên do quy luật thay đổi của hai trị số này giống nhau nên tác giả chỉ phân tích trị số nhám bề mặt Ra. Do các thành phần lực cắt có ảnh hưởng khác nhau đến mòn và tuổi bền của dụng cụ nên ở đây tác giả khảo sát đồng thời cả 03 thành phần lực cắt là lực pháp tuyến Fy; lực tiếp tuyến Fz và lực chạy dao Fx. Tương tự như trong gia công vật liệu thông thường (gọi chung là vật liệu mềm), thành phần lực chạy dao Fx ít ảnh hưởng đến mòn, tuổi bền của dụng cụ, hai thành phần còn lại là ảnh hưởng lớn đến quá trình cắt nên ảnh hưởng lớn tới mòn, tuổi bền của dụng cụ và CLBM gia công. Điểm khác biệt trong gia công vật liệu cứng là thành phần lực cắt Fy chiếm tỷ trọng lớn hơn (trong thành phần lực cắt tổng hợp Fr) so với gia công vật liệu mềm. Với đặc điểm khác biệt này cùng với việc tác động của dầu cắt nano NF nên quá trình mòn của dụng cụ và CLBM đạt được sau gia công sẽ có những đặc điểm riêng. Nhận định này được chứng tỏ qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm ở phần sau Sử dụng phần mềm Origin 9 xử lý số liệu đo về lực cắt cho kết quả trên hình 4.30 ÷ 4.32; Ảnh mòn DCC cho trên hình 4.33; màu phoi phụ thuộc nồng độ hạt nano cho ở hình 4.35; tuổi bền của DCC phụ thuộc nồng độ hạt đánh giá thông qua chỉ tiêu bền mặt sau cho ở hình 4.34. Nhám bề mặt phụ thuộc vào nồng độ và thời gian cắt cho ở hình 4.36.
2. 91 Hình 4.31. Ảnh hưởng của nồng độ hạt nano Al2O3 đến thành phần lực cắt Fy Hình 4.32. Ảnh hưởng của nồng độ hạt nano Al2O3 đến thành phần lực cắt Fz Quan sát vết mòn của dao được chụp từ kính hiển vi kỹ thuật số VHX-7000 trên hình 4.33 cho thấy lượng mòn trên mặt trước và mặt sau đều tập trung quanh lưỡi cắt
3. 93 (a) ND= 0,5% (b) ND= 1,0% (c) ND= 1,5% Hình 4.33. Ảnh chụp mòn mặt sau tại thời điểm thời gian cắt là 80 phút khi gia công với dầu cắt nano Al2O3: (a) ND= 0,5%, (b) ND= 1,0%, (c) ND= 1,5%
4. 95 a. ND= 0,5% b. ND= 1,0% c. ND= 1,5% Hình 4.35. Màu phoi tạo thành khi gia công tại thời điểm thời gian cắt là 80 phút với dầu cắt nano Al2O3: (a) ND= 0,5%, (b) ND= 1,0%, (c) ND= 1,5% Có thể thấy rõ rằng màu sắc của phoi tạo thành trong trường hợp ND= 0,5% là màu tím sẫm và xanh lam, và màu đã chuyển sang màu nâu và vàng sẫm với ND=1,0÷1,5%. Những thay đổi này cho thấy nhiệt sinh ra từ vùng cắt giảm [8,62]. 4.4.3.2. Đánh giá ảnh hưởng của các thông số khảo sát đến nhám bề mặt gia công Ảnh hưởng của nồng độ hạt nano và thời gian gia công đến nhám bề mặt cho ở hình 4.36. Với dầu nền là DĐN thì việc sử dụng giá trị nồng độ hạt nano ở mức thấp 0,5 % lại cho kết quả tốt hơn trong khoảng thời gian cắt ban đầu (khoảng 50 phút đầu) sau đó tăng nhanh. Khi tăng nồng độ hạt nano lên 1,0÷1,5 %, ở khoảng thời gian cắt từ 0 đến 45 phút ban đầu trị số nhám bề mặt lớn và giảm nhanh theo thời gian cắt. Sau khoảng thời gian trên nhám bề mặt tiếp tục giảm dần. Nguyên nhân: Trong gia công vật liệu cứng thì nhám bề mặt phụ thuộc chủ yếu vào các vết xước cơ học do động hình học quá trình cắt và do cơ chế tác động của màng dầu và mật độ hạt nano trong vùng cắt (Hình 4.37). Sự hình thành màng dầu, mật độ hạt trong vùng cắt phụ thuộc nhiều yếu tố, trong đó chủ yếu là phụ thuộc vào loại dầu nền, loại hạt nano, nồng độ hạt và diện tích mòn theo mặt sau B. Khi lượng mòn mặt sau “phù hợp” sẽ thuận lợi cho khả năng tạo màng dầu và phù hợp với mật độ hạt trong vùng cắt (Hình 4.37) thì quá trình cắt thuận lợi nhất và nhám bề mặt đạt được tốt nhất. Khi cắt với nồng độ 0,5% thì trong giai đoạn đầu lực cắt tăng nhanh, đặc biệt là thành phần lực Fy nên tốc độ mòn mặt sau nhanh và do nồng độ hạt nhỏ, mật độ hạt trong vùng cắt nhỏ nên việc hình thành “lượng mòn phù hợp” sớm hơn. Kết quả là nhám bề mặt đạt được nhỏ và ổn định. Sau đó lực cắt, nhiệt cắt tăng nhanh, lượng mòn
5. 97 hiệu ứng “con lăn” [2] phát huy hết tác dụng nên trị số nhám giảm dần và ổn định (Hình 4.36). Đây là một đặc điểm khác biệt khi gia công với công nghệ MQL dùng dầu cắt nano NF so với dùng dầu cắt thường, vấn đề này cần có các nghiên cứu thêm để có các kết luận sâu sắc hơn. Với dầu nền là emulsion với nồng độ hạt 0,5% cho kết quả tốt nhất, điều này cũng được giải thích như khi dùng DĐN 0,5% và do đặc tính của dầu emulsion có khả năng tạo hạt “sương mù” để hình thành màng dầu tốt hơn. Nhận xét chung Ở nội dung phần này đã nghiên cứu ảnh hưởng của nồng độ hạt nano trên nền là DĐN và emulsion đến các thành phần lực cắt (Fx, Fy và Fz), mòn, tuổi bền của dụng cụ cắt và trị số nhám bề mặt (Ra). Kết quả cho thấy khi gia công với Al2O3 NF trên nền là DĐN với nồng độ hạt nano là 0,5% thì lực cắt lớn, nhám bề mặt trong giai đoạn đầu nhỏ sau đó lực cắt, nhám bề mặt tăng nhanh, tuổi bền của dụng cụ thấp nhất (80 phút). Khi cắt với nồng độ hạt nano ở mức 1,0% và 1,5% lực cắt giảm, nhám bề mặt ban đầu tuy lớn nhưng giảm dần và ổn định theo thời gian cắt, tuổi bền của dụng cụ tăng (115 phút, tăng khoảng 43,8% so với 80 phút khi cắt với nồng độ 0,5%). Khi cắt với nồng độ 1,5% thì các chỉ số đánh giá của loại dầu nền là DĐN tương đương với dầu nền là emulsion. Kết quả này cho thấy việc sử dụng hạt nano Al2O3 đã cải thiện đáng kể tính năng BTLN của DĐN và hoàn toàn có thể ứng dụng DĐN điều chế dầu cắt nano NF để thay thế cho dầu cắt emulsion trong gia công vật liệu cứng. 4.5. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào quá trình gia công một số loại căn đệm Kết quả nghiên cứu đã được ứng dụng để gia công một số loại căn đệm chịu mài mòn cho các loại đầu máy tàu hoả, toa xe như bản vẽ ở phụ lục 2. Trong đó khó khăn nhất là loại căn có kích thước 335 x 50 x 3 (mm). Do độ cong vênh sau khi nhiệt luyện của chi tiết này rất lớn nên chiều dày phôi trước khi gia công thường phải để đến 6 mm, lượng dư gia công danh nghĩa thường đến 3 mm. Để gia công hết lượng dư này một cách có hiệu quả thì có thể chia quá trình gia công làm hai giai đoạn: giai đoạn thứ nhất là phay cứng đến kích thước chiều dày đạt 3,5 mm, giai đoạn thứ hai là tiến hành mài tinh để đạt kích thước 3 mm theo yêu cầu. Khi có giải pháp công nghệ tốt như việc ứng dụng NF MQL thì chỉ cần thực hiện qua một giai đoạn là phay cứng. Kết quả của
6. 99 KẾT LUẬN CHUNG I. Các kết quả chính và đóng góp của luận án 1. Trên cơ sở tổng hợp một số lý thuyết cơ bản về gia công vật liệu cứng, về cơ chế tác động của hạt nano trong vùng cắt trong gia công vật liệu cứng, ảnh hưởng của loại dầu nền, loại hạt, kích thước hạt nano, chế độ MQL,v.v. đến quá trình cắt và kết quả của quá trình cắt khi gia công vật liệu cứng,v.v. tác giả đưa ra được các nhận xét, các giả thuyết và lựa chọn hướng nghiên cứu cụ thể là nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng của NF MQL sử dụng hạt nano Al2O3 và MoS2 trên nền là dầu đậu nành cho quá trình phay cứng thép 60Si2Mn. 2. Hệ thống thiết bị thí nghiệm được xây dựng với trang thiết bị hiện đại (trung tâm gia công CNC VMC 85S; lực kế Kistler 9257BA; kính hiển vi điện tử kỹ thuật số VHX-7000,v.v) đáp ứng yêu cầu nghiên cứu. Việc triển khai nghiên cứu thực nghiệm, quá trình thu thập, lưu trữ và xử lý số liệu đảm bảo độ chính xác, độ tin cậy. 3. Sử dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm riêng phần 2k-p với sự hỗ trợ của phần mềm Minitab 19 đánh giá được ảnh hưởng của loại dầu cắt nền (dầu emulsion và DĐN); loại hạt nano (Al2O3 và MoS2); áp suất dòng khí (p) và lưu lượng dòng khí (Q) đến các hàm mục tiêu Ra và Fr. Kết quả cho thấy cả bốn biến khảo sát đều ảnh hưởng đến các hàm mục tiêu, trong đó mức độ ảnh hưởng của các biến khảo sát đến lực cắt Fr lớn hơn so với nhám bề mặt Ra. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất lựa chọn nội dung nghiên cứu chính là sử dụng NF MQL với dầu cắt nano Al2O3 trên nền dầu đậu nành. 4. Sử dụng phương pháp thiết kế quy hoạch thí nghiệm tối ưu Box-Behnken với sự hỗ trợ của phần mềm Minitab 19 để nghiên cứu tác động của NF MQL sử dụng dầu cắt NF Al2O3 trên nền là dầu đậu nành đến quá trình phay cứng thép 60Si2Mn, kết quả là đã phân tích và đánh giá được: a) Quy luật ảnh hưởng của nồng độ hạt nano, áp suất dòng khí, lưu lượng dòng đến hàm mục tiêu là lực cắt tổng hợp Fr, trị số nhám Ra và xác định được giá trị tối ưu. Khi TƯH đa mục tiêu với cả 03 biến khảo sát thì nên chọn bộ thông số: p =5,2 bar; ND=1,2% và Q = 250 l/ph. Nếu chọn trước giá trị lưu lượng Q=200 l/ph thì nên chọn p=6 bar và ND=0,91%.
7. 101 3. Định hướng nghiên cứu tiếp theo: Vì đây là một hướng nghiên cứu mới, có nhiều ý nghĩa khoa học và thực tiễn nên còn rất nhiều vấn đề cần phải tiếp tục nghiên cứu như: xây dựng hệ thống thiết bị đo trực tiếp nhiệt cắt, nghiên cứu sâu hơn về cơ chế tác động của hạt nano trong vùng cắt, ảnh hưởng của các loại hạt nano khác nhau, tổ hợp các loại hạt nano trong dầu cắt hybrid nano, v.v.
8. 103 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN HƯỚNG NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN 1. Tran Minh Duc, Tran The Long* and Tran Bao Ngoc. “Effectiveness of alumina nanofluid on slotting end milling performance of SKD 11 tool steel”. Journal of Computational and Applied Research in Mechanical Engineering, 2020, 9(2), 359- 369 (SCOPUS, Q3) 2. Tran Minh Duc, Tran The Long*, Tran Quyet Chien. “Performance Evaluation of MQL Parameters Using Al2O3 and MoS2 Nanofluids in Hard Turning 90CrSi Steel”. Lubricants 2019, 7, 40, doi:10.3390/lubricants7050040. (SCIE, Q2) 3. Tran Minh Duc, Tran The Long*, Dang Van Thanh. “Evaluation of minimum quantity lubrication and minimum quantity cooling lubrication performance in hard drilling of Hardox 500 steel using Al2O3 nanofluid”. Advances in Mechanical Engineering 2020, 12, 1–12, doi:10.1177/1687814019888404. (SCIE, Q3) 4. Pham Quang Dong, Tran Minh Duc, Ngo Minh Tuan, Tran The Long*, Dang Van Thanh and Nguyen Van Truong. “Improvement in the Hard Milling of AISI D2 Steel under the MQCL Condition Using Emulsionon-Dispersed MoS2 Nanosheets”. Lubricants, Volume 8, Issue 6, June 2020(SCIE, Q2). 5. Pham Quang Dong, Tran Minh Duc, and Tran The Long*. “Performance Evaluation of MQCL Hard Milling of SKD 11 Tool Steel using MoS2 Nanofluid”. Metals 2019, Vol 9, Issue 6, 658. (SCIE, Q2)
9. 105 [9] S. Saketi, S. Sveen, S. Gunnarsson, R. M’Saoubi, M. Olsson (2015). Wear of a high cBN content PCBN cutting tool during hard milling of powder metallurgy cold work tool steels. Wear, 332-333, 752–761. doi:10.1016/j.wear.2015.01.073 [10] Q. Zhang, S. Zhang, J. Li (2017). Three Dimensional Finite Element Simulation of Cutting Forces and Cutting Temperature in Hard Milling of AISI H13 Steel. Procedia Manufacturing, 10, 37–47. doi:10.1016/j.promfg.2017.07.018. [11] Z. Y. Liu, Y. B. Guo, M. P. Sealy, Z. Q. Liu (2016). Energy consumption and process sustainability of hard milling with tool wear progression. Journal of Materials Processing Technology, 229, 305–312. doi:10.1016/j.jmatprotec.2015.09.032 [12] B. Li, S. Zhang, Q. Zhang, J. Chen, J. Zhang (2019). Modelling of phase transformations induced by thermo-mechanical loads considering stress-strain effects in hard milling of AISI H13 steel. International Journal of Mechanical Sciences, 149, 241–253. doi:10.1016/j.ijmecsci.2018.10.010. [13] B. Li, S. Zhang, Y. Fang, J. Zhang, Z. Liu (2019). Deformation behaviour and texture evolution of martensite steel subjected to hard milling. Materials Characterization, 109881. doi:10.1016/j.matchar.2019.109881. [14] B. Li, S. Zhang, Q. Zhang, L. Li (2019). Simulated and experimental analysis on serrated chip formation for hard milling process. Journal of Manufacturing Processes, 44, 337–348. doi:10.1016/j.jmapro.2019.06.018 [15] A. Vork, J. Solter, B. Karpuschewski (2021). Numerical investigation of the influence of multiple loads on material modifications during hard milling. Procedia CIRP 102, 500 -505. [16] V.N. Gaitonde, S.R. Karnik, J. Paulo Davim (2008). Selection of optimal MQL and cutting conditions for enhancing machinability in turning of brass. Journal of materials processing technology 204, 459-464. [17] L.M. Barczak, A.D.L. Batako, M.N. Morgan (2010). A study of plane surface grinding under minimum quantity lubrication (MQL) conditions. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 50, 977–985.
10. 107 [25] T. Tawakoli, M.J. Hadad, M.H. Sadeghi (2010). Influence of oil mist parameters on minimum quantity lubrication – MQL grinding process. International Journal of Machine Tools & Manufacture, 50, 521–531. [26] E. A. Rahim, H. Dorairaju (2018). Evaluation of mist flow characteristic and performance in Minimum Quantity Lubrication (MQL) machining. Measurement, 123, 213–225. doi:10.1016/j.measurement.2018.03.015 [27] P. B. Zaman, N. R. Dhar (2019). Design and evaluation of an embedded double jet nozzle for MQL delivery intending machinability improvement in turning operation. Journal of Manufacturing Processes, 44, 179–196. doi:10.1016/j.jmapro.2019.05.047. [28] M. Mia (2018). Mathematical modeling and optimization of MQL assisted end milling characteristics based on RSM and Taguchi method. Measurement, 121, 249–260. doi:10.1016/j.measurement.2018.02.017. [29] A. M. Khan, M. Jamil, A. Ul Haq, S. Hussain, L. Meng, N. He (2018). Sustainable machining. Modeling and optimization of temperature and surface roughness in the milling of AISI D2 steel. Industrial Lubrication and Tribology. doi:10.1108/ilt-11-2017-0322. [30] Vu, Ngoc-Chien; Dang, Xuan-Phuong; Huang, Shyh-Chour (2020). Multi- objective optimization of hard milling process of AISI H13 in terms of productivity, quality, and cutting energy under nanofluid minimum quantity lubrication condition. Measurement and Control, 002029402091945–. doi:10.1177/0020294020919457 [31] F. Günan, T. Kıvak, Ç.V. Yıldırım, M. Sarıkaya (2020). Performance evaluation of MQL with Al2O3 mixed nanofluids prepared at different concentrations in milling of Hastelloy C276 alloy. Journal of Materials Research and Technology, 9(5), 10386–10400. doi:10.1016/j.jmrt.2020.07.018. [32] M. A. ul Haq, S. Hussain, M. A. Ali, M. U. Farooq, N. A. Mufti, C. I. Pruncu, A. Wasim (2021). Evaluating the effects of nano-fluids based MQL milling of IN718 associated to sustainable productions. Journal of Cleaner Production, 310, 127463. doi:10.1016/j.jclepro.2021.127463.
11. 109 [43] M. Shnfir, O. A. Olufayo, W. Jomaa, V. Songmene (2019). Machinability Study of Hardened 1045 Steel When Milling with Ceramic Cutting Inserts. Materials, 12(23), 3974. doi:10.3390/ma12233974 [44] H. Hassanpour, M. H. Sadeghi, A. Rasti, S. Shajari (2016). Investigation of surface roughness, microhardness and white layer thickness in hard milling of AISI 4340 using minimum quantity lubrication. Journal of Cleaner Production, 120, 124–134. doi:10.1016/j.jclepro.2015.12.091. [45] B. M. Gopalsamy, B. Mondal, S. Ghosh, K. Arntz, F. Klocke (2009). Investigations on hard machining of Impax Hi Hard tool steel. International Journal of Material Forming, 2(3), 145–165. doi:10.1007/s12289-009-0400-5. [46] T. Teppernegg, T. Klünsner, P. Angerer, C. Tritremmel, C. Czettl, J. Keckes, R. Ebner, R. Pippan (2014). Evolution of residual stress and damage in coated hard metal milling inserts over the complete tool life. International Journal of Refractory Metals and Hard Materials, 47, 80–85. doi:10.1016/j.ijrmhm.2014.07.005. [47] X. Wang, C. Li, Y. Zhang, W. Ding, M. Yang, T. Gao, H. Cao, X. Xu, D. Wang, Z. Said, S. Debnath, M. Jamil, H.M. Ali (2020). Vegetable oil-based nanofluid minimum quantity lubrication turning: Academic review and perspectives. Journal of Manufacturing Processes, 59, 76–97. doi:10.1016/j.jmapro.2020.09.044. [48] J. Rajaguru, N. Arunachalam (2020). A comprehensive investigation on the effect of flood and MQL coolant on the machinability and stress corrosion cracking of super duplex stainless steel. Journal of Materials Processing Technology, 276, 116417–. doi:10.1016/j.jmatprotec.2019.116417. [49] A. Das, S.K. Patel, B.B. Biswal, N. Sahoo, A. Pradhan (2020). Performance evaluation of various cutting fluids using MQL technique in hard turning of AISI 4340 alloy steel. Measurement, 150, 107079–. doi:10.1016/j.measurement.2019.107079. [50] Y. Wang, C. Li, Y. Zhang, B. Li, M. Yang, X. Zhang, S. Guo, G. Liu. Experimental evaluation of the lubrication properties of the wheel/workpiece interface in MQL grinding with different nanofluids. Tribology International. 2016;99:198-210.
12. 111 [61] X. Peng, G. Yang, Y. Shi, Y. Zhou, M. Zhang, S. Li (2020). Box-Behnken design based statistical modeling for the extraction and physicochemical properties of pectin from sunflower heads and the comparison with commercial low-methoxyl pectin. Scientific Reports, 10(1), 3595–. doi:10.1038/s41598-020-60339-1. [62] Erik Oberg, Franklin Jones, Holbrook Horton, Henry Ryffel, Christopher McCauley (2016). Machinery's Handbook, 30th Edition, Toolbox Edition, Publisher: Industrial Press, ISBN: 9780831130916.
13. 113 Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Error 16 0,001914 0,000120 Total 23 0,015952 Bảng PL 4.2.1. Kết quả phân tích ANOVA cho nhám bề mặt Ra (TƯH: ND; p; Q) Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Model 9 0,011695 0,001299 6,72 0,000 Linear 3 0,002972 0,000991 5,13 0,009 P 1 0,000264 0,000264 1,37 0,256 Q 1 0,002627 0,002627 13,59 0,001 ND 1 0,000081 0,000081 0,42 0,525 Square 3 0,005054 0,001685 8,72 0,001 P*P 1 0,001526 0,001526 7,90 0,011 Q*Q 1 0,000458 0,000458 2,37 0,139 ND*ND 1 0,003656 0,003656 18,92 0,000 2-Way Interaction 3 0,003670 0,001223 6,33 0,003 P*Q 1 0,001405 0,001405 7,27 0,014 p*ND 1 0,001830 0,001830 9,47 0,006 Q*ND 1 0,000435 0,000435 2,25 0,149 Error 20 0,003865 0,000193 Lack-of-Fit 3 0,003138 0,001046 24,46 0,000 Pure Error 17 0,000727 0,000043 Total 29 0,015560 Bảng PL 4.2.2. Kết quả phân tích ANOVA cho lực cắt tổng Fr (TƯH: ND; p; Q) Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Model 9 144294 16032,6 7,36 0,000 Linear 3 47226 15742,0 7,22 0,002 P 1 8 8,2 0,00 0,952
14. 115 ND*V 1 0,002304 0,002304 2,03 0,213 ND*Sz 1 0,000036 0,000036 0,03 0,865 V*Sz 1 0,000056 0,000056 0,05 0,832 Error 5 0,005663 0,001133 Lack-of-Fit 3 0,005454 0,001818 17,43 0,055 Pure Error 2 0,000209 0,000104 Total 14 0,031480 Bảng PL 4.3.2. Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho lực Fr (TƯH: ND; V; Sz) Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value Model 9 96174 10686,0 1,97 0,235 Linear 3 30154 10051,4 1,85 0,255 ND 1 20679 20679,1 3,82 0,108 V 1 7492 7491,7 1,38 0,293 Sz 1 1983 1983,4 0,37 0,572 Square 3 61144 20381,3 3,76 0,094 ND*ND 1 57143 57143,5 10,54 0,023 V*V 1 5883 5882,7 1,09 0,345 Sz*Sz 1 2163 2162,6 0,40 0,555 2-Way Interaction 3 4876 1625,3 0,30 0,825 ND*V 1 1842 1841,7 0,34 0,585 ND*Sz 1 302 302,2 0,06 0,823 V*Sz 1 2732 2732,1 0,50 0,509 Error 5 27098 5419,5 Lack-of-Fit 3 26889 8963,1 86,02 0,012 Pure Error 2 208 104,2 Total 14 123272
15. 117 Thời gian cắt Dầu cắt nano Al2O3 nồng độ 1,0% (phút) Fx Fy Fz Ra Rz 30 143,3 181,4 411,3 0,420 1,897 35 144,3 177,9 413,6 0,393 1,768 40 152,0 207,2 417,3 0,342 1,558 45 146,6 171,3 452,0 0,328 1,436 50 152,9 205,8 492,0 0,263 1,204 55 149,8 200,7 534,6 0,280 1,198 60 112,4 127,2 324,4 0,277 1,262 65 155,6 216,3 501,2 0,184 0,898 70 152,1 186,3 477,8 0,200 1,188 75 182,1 207,3 600,2 0,107 0,608 80 171,2 240,9 576,3 0,082 0,559 85 187,2 244,8 612,4 0,121 0,723 90 157,0 194,6 540,8 0,202 1,249 95 165,0 230,1 573,4 0,205 1,236 Bảng PL 4.4.3. Kết quả đo lực cắt và nhám bề mặt theo thời gian cắt với dầu cắt nano Al2O3 với dầu nền là DĐN nồng độ 1,5% Thời gian cắt Dầu cắt nano Al2O3 nồng độ 1,5% (phút) Fx Fy Fz Ra Rz 5 170,5 153,7 389,2 0,351 1,688 10 145,5 157 375,5 0,376 1,923 15 154,5 161,5 387,7 0,365 1,822 20 170,7 163,3 391,7 0,371 1,815 25 165,6 162,9 401,5 0,398 1,593 30 159,4 177,6 394,0 0,300 1,426 35 165,2 165,1 391,6 0,317 1,426 40 167,1 176,4 403,8 0,305 1,597 45 174,4 178,1 416,6 0,318 1,572 50 174,4 160,9 403,3 0,296 1,504 55 173,6 181,0 431,7 0,261 1,354 60 164,4 174,3 445,0 0,261 1,351
16. 119 Thời gian cắt Dầu cắt nano Al2O3 dầu nền là emulsion nồng độ 0,5% (phút) Fx Fy Fz Ra Rz 80 188,0 216,3 566,9 0,230 1,455 85 207,1 229,6 604,9 0,131 1,126 90 235,0 244,6 688,0 0,230 1,357 95 270,5 277,6 757,2 0,185 1,507 100 236,9 258,6 732,8 0,307 1,938 105 247,5 255,2 696,7 0,213 1,343 110 245,0 255,9 695,2 0,168 1,083 115 258,6 267,5 738,8 0,241 1,441
17. 123 PHỤ LỤC 3 MỘT SỐ HÌNH ẢNH ĐO MÒN DỤNG CỤ CẮT TRÊN KÍNH HIỂN VI ĐIỆN TỬ KỸ THUẬT SỐ VHX 7000