Sáng 19/4/2025, Phòng Sau đại học phối hợp với Khoa Cơ khí tổ chức bảo vệ luận án tiến sĩ cấp Học viện cho Nghiên cứu sinh (NCS) Hoàng Thị Diệu, Khóa 37 về đề tài “Nghiên cứu xây dựng mô hình dự đoán mòn dao phục vụ giám sát trực tuyến quá trình tiện cứng thép dụng cụ SKD-11”, ngành Kỹ thuật cơ khí, mã số 9.52.01.03 do Đại tá PGS. TS Tăng Quốc Nam và Đại tá PGS. TS Vũ Quốc Trụ – Học viện KTQS hướng dẫn.
Quang cảnh buổi bảo vệ
Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Học viện gồm các thành viên: Đại tá GS. TS Chu Anh Mỳ – Học viện KTQS, Chủ tịch Hội đồng; GS. TS Nguyễn Đức Toàn – Đại học Bách khoa Hà Nội, Phản biện 1; PGS. TS Nguyễn Hồng Sơn – Đại học Công nghiệp Hà Nội, Phản biện 2; PGS. TS Trần Ngọc Hiền – Trường Đại học Giao thông vận tải, Phản biện 3; Thượng tá PGS. TS Đoàn Tất Khoa – Học viện KTQS, Thư ký; PGS. TS Hoàng Văn Gợt – Viện Nghiên cứu cơ khí/Bộ Công thương, Ủy viên; Trung tá PGS. TS Dương Xuân Biên – Học viện KTQS, Ủy viên.
Khách mời tham dự buổi bảo vệ còn có các nhà khoa học đến từ các trường đại học, cơ sở nghiên cứu trong và ngoài Học viện, các bạn bè, đồng nghiệp và người thân của NCS.
NCS Hoàng Thị Diệu trình bày luận án tại buổi bảo vệ
Sau khi xem xét hồ sơ luận án, nghe NCS Hoàng Thị Diệu trình bày luận án và trả lời các câu hỏi, Hội đồng thống nhất đánh giá:
* Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án:
Nội dung nghiên cứu của luận án góp phần bổ sung phương pháp nâng cao chất lượng dự báo của mạng ANN, qua đó nâng cao độ chính xác, độ tin cậy của quá trình giám sát mòn dụng cụ cắt, đặc biệt là trong các chế độ gia công khắc nghiệt, điều kiện khó giám sát trực tiếp.
Các kết quả nghiên cứu về mô hình dự báo mòn dụng cụ cắt dựa trên mạng ANN và lực cắt trong luận án là cơ sở khoa học để xây dựng các hệ thống giám sát và dự báo trực tuyến mòn dụng cụ cắt trong các hệ thống điều khiển thích nghi, sản xuất linh hoạt, sản xuất thông minh.
* Các kết quả chính của luận án:
– Nghiên cứu tổng quan về các vấn đề nghiên cứu liên quan: mòn và cơ chế mòn dụng cụ cắt nói chung và dụng cụ cắt CBN nói riêng, tổng quan về gia công vật liệu cứng, trong đó có thép SKD11 sau nhiệt luyện, tổng quan về bài toán giám sát và dự báo mòn dao với các phương pháp trực tiếp và gián tiếp.
– Thực hiện 27 thí nghiệm (289 lượt gia công) cho vật liệu thép SKD11 với độ cứng đạt 55(±1)HRC, thu thập đầy đủ dữ liệu về mòn dụng cụ và các thành phần lực cắt phục vụ bài toán khảo sát mối quan hệ giữa giá trị lực cắt và độ mòn mặt sau của dao; khẳng định được quy luật thay đổi giữa hai đại lượng này và xác định được các yếu tố đầu vào và đầu ra cho mô hình dự báo.
– Xây dựng được các mô hình dự báo dựa trên ANN cho chất lượng dự đoán với chỉ số tin cậy R2 đạt trên 98% bao gồm: mạng nơ ron truyền thống (ANN), mạng nơ ron kết hợp với thuật toán tối ưu bầy đàn (PSO-ANN) và mạng nơ ron kết hợp với thuật toán tìm kiếm tối ưu Cuckoo Search (CS-ANN). Kết quả xây dựng mạng và so sánh cho thấy, mô hình lai CS-ANN đạt độ chính xác dự báo cao hơn và phù hợp cho bài toán dự báo mòn dụng cụ cắt CBN khi gia công thép SKD11 sau nhiệt luyện.
– Chương trình giám sát và dự báo mòn dụng cụ cắt cho phép quan sát và dự báo mòn dụng cụ cắt theo thời gian thực. Các chức năng của chương trình được kiểm chứng và cho thấy hoạt động chính xác, hiệu quả và tin cậy.
* Những đóng góp mới của luận án:
– Nghiên cứu thực nghiệm mối quan hệ giữa mòn dụng cụ cắt và lực cắt khi tiện cứng thép SKD11 bằng dụng cụ cắt CBN. Kết quả thực nghiệm là dữ liệu để huấn luyện mạng dự báo mòn dụng cụ cắt, đồng thời bổ sung cơ sở dữ liệu và kiến thức về quy luật mòn dụng cụ cắt CBN khi tiện cứng.
– Xây dựng mô hình lai với sự kết hợp của ANN với các thuật toán tối ưu PSO và CS, qua đó nâng cao độ chính xác, độ tin cậy của việc giám sát mòn dụng cụ cắt, đặc biệt là trong các điều kiện gia công khắc nghiệt, khó giám sát trực tiếp.
– Xây dựng được chương trình dự báo mòn dụng cụ cắt dựa trên lực cắt sử dụng ANN kết hợp với thuật toán tối ưu CS (CS-ANN), có thể ứng dụng trực tiếp trong gia công tiện cứng thép SKD11 bằng dụng cụ cắt CBN và sử dụng trong phát triển các hệ thống giám sát trực tuyến, điều khiển thông minh quá trình công nghệ.
Chúc mừng NCS Hoàng Thị Diệu đã bảo vệ thành công luận án tiến sĩ
Hội đồng kết luận, luận án tiến sĩ của NCS Hoàng Thị Diệu là công trình khoa học được tác giả tiến hành một cách nghiêm túc, đã sử dụng phương pháp nghiên cứu hiện đại, kết quả nghiên cứu của luận án được đăng trên các tạp chí khoa học có uy tín. Hội đồng đã tiến hành bỏ phiếu thông qua luận án với kết quả 7/7 thành viên đồng ý thông qua và Hội đồng cũng đã kiến nghị Học viện KTQS, Bộ Giáo dục và Đào tạo công nhận học vị và cấp bằng Tiến sĩ cho NCS Hoàng Thị Diệu, đây là NCS thứ 589 bảo vệ thành công luận án tiến sĩ cấp Học viện.
Nguyễn Thị Thu Hường – Phòng SĐH
