indicator. Based on the plot of fac

indicator. Based on the plot of factor effects, the level with
the maximum value is the optimum for each factor and the
level with the minimum value is the worst for each factor.
The levels of the optimum and the worst set of factors are
calculated (Table 8), and the response characteristics (total
work, number of roll stations, line length, and cycle time)
are calculated.
The analysis of variance (ANOVA) and the responsibility
(percent) for each control factor on the response was then
calculated within Table 9.
Based on the ANOVA, the responsibilities (percent) of
the control variables on the energy efficiency indicator
response have been calculated (Fig. 10). The main responsibilities
are 30.96, 24.77, and 23.62 % for roll gap, roller
radius, and bending concept variables, respectively. The roll
forming line velocity and the roll inter-distance variables are
responsible for the energy efficiency indicator by 13.79 and
6.86 %, respectively. The rolls gap is greatly responsible for
the energy efficiency indicator because it influences the
frictional work during roll forming. The roller radius influences
the inertia of the roll forming machining: by increasing
the roller radius, more energy is required for
rotating a larger roller mass. The bending concept is also
an important factor on the energy efficiency indicator, since
the bending sequence influences the required number of roll
stations and, consequently, the production rate and the energy
required for the roll forming of a profile. The roll
forming velocity also influences the energy required for
the rotation of the rollers as well as the production rate of
the roll forming machine.
6 Verification of quality characteristic constraints
Based on the levels of the optimum set of process parameters,
as shown in Table 8, an FEM analysis was implemented for
the cold roll forming of the U-channel profile. An explicit
dynamics FEM was used for the cold roll forming process
simulation as discussed within [18] by utilizing shell elements
both for a deformable strip and for the rigid rolls. The accuracy
of the quality constraints checked by FEMis based on the
validated responses of the FEM model in the cold roll forming
process. Such validation of the FEMmodel was discussed and
implemented within [18]. Quality constraints were checked
through the FEM responses (Fig. 6) of the cold roll forming
process with the optimum set of process parameters (control
factors) and mean values of the noise factors. Several quality
constraints for first optimum solution (EEF_V1) do not meet.
Alternation of the first optimum solution (EEF_V1) model
was imposed on the basis of the process/design guidelines and
counter measures from Table 6. Alternations for following the
second optimum (EEF_V2) solution (Fig. 11) cover (1) the
lowering of the roll station axis with 2 mm step and (2) the
increase in the roll stations inter-distance by 20 mm each,
resulting in a total increase of the roll forming line length by
140 mm. Such alternations in the roll forming line cause a
decrease in the indication of the energy efficiency by about
1.6 %, while the quality characteristics are improved.
The difference between the average values of longitudinal
strains distribution at flange and web for elongation and
shrinkage peaks are predicted in Figs. 12 and 13. For elongation
peaks, the average difference (between flange and web) is
0.04 % for EEF_V1 and 0.0295 % for EEF_V2, since they
result in 26.5 % decrease. For compression peaks the average
difference (between flange and web) is −0.049 % for EEF_V1
and −0.0398 % for EEF_V2, as they result in 18.7 %
decrease. The average values of the peaks for elongation

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวบ่งชี้ ตามพล็อตของคูณผล ระดับด้วยเหมาะสมสำหรับแต่ละปัจจัยมีค่าสูงสุดและร้ายสำหรับปัจจัยแต่ละระดับ มีค่าต่ำสุดได้ในระดับเหมาะสมและชุดของปัจจัยที่เลวร้ายที่สุดคำนวณ (ตาราง 8), และลักษณะการตอบสนอง (รวมงาน จำนวนสถานีม้วน ความยาวบรรทัด และรอบเวลา)มีคำนวณค่าความแปรปรวนของการวิเคราะห์ (วิเคราะห์ความแปรปรวน) และความรับผิดชอบ(ร้อยละ) สำหรับแต่ละปัจจัยควบคุมการตอบถูกแล้วคำนวณในตาราง 9ตามการวิเคราะห์ความแปรปรวน การรับผิดชอบ (ร้อยละ) ของตัวแปรควบคุมในตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพพลังงานได้รับการตอบสนอง (Fig. 10) ที่คำนวณ ความรับผิดชอบหลักใจ 30.96, 24.77, 23.62% ช่องว่างม้วน ลูกกลิ้งรัศมี และดัดตัวแปรแนวคิด ตามลำดับ ค่าสะสมความเร็วของบรรทัดและระยะระหว่างม้วนเป็นตัวแปรในการขึ้นรูปรับผิดชอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพพลังงานโดย 13.79 และ6.86% ตามลำดับ ช่องว่างของก้อนเป็นอย่างมากชอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพพลังงานเนื่องจากมันมีผลต่อการงาน frictional ระหว่างม้วนขึ้นรูป อิทธิพลรัศมีลูกกลิ้งความเฉื่อยของม้วนขึ้นรูปเครื่องจักรกล: โดยการเพิ่มลูกกลิ้งรัศมี พลังงานมากขึ้นจะต้องหมุนลูกกลิ้งขนาดใหญ่จำนวนมาก เป็นแนวคิดดัดมีความสำคัญเนื่องจากปัจจัยในตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพพลังงานจำนวนม้วนที่ต้องมีผลต่อลำดับการดัดสถานีและ จึง การผลิตพลังงานและอัตราจำเป็นสำหรับการขึ้นรูปม้วนของโพรไฟล์ ค่าสะสมความเร็วในการขึ้นรูปยังมีผลต่อพลังงานที่จำเป็นสำหรับการหมุนของลูกกลิ้งที่เป็นอัตราการผลิตเครื่องขึ้นรูปม้วนการตรวจสอบคุณภาพข้อจำกัดลักษณะ 6ขึ้นอยู่กับระดับของชุดพารามิเตอร์กระบวนการ เหมาะสมดังแสดงในตาราง 8 การวิเคราะห์ FEM ถูกนำมาใช้สำหรับเย็นม้วนขึ้นรูปโพรไฟล์ช่อง U ชัดเจนdynamics FEM ใช้สำหรับม้วนเย็นกระบวนการขึ้นรูปจำลองตามที่อธิบายไว้ภายใน [18] โดยใช้องค์ประกอบของเปลือกทั้งแถบ deformable และม้วนแข็ง ความถูกต้องคุณภาพ ถูก FEMis ข้อจำกัดตามตรวจคำตอบของแบบจำลอง FEM ในเย็นม้วนขึ้นรูปกระบวนการ การตรวจสอบเช่น FEMmodel ได้กล่าวถึง และดำเนินภายใน [18] มีการตรวจสอบคุณภาพจำกัดโดยตอบสนอง FEM (Fig. 6) ของเย็นม้วนขึ้นรูปกระบวนการ มีการตั้งค่าสูงสุดของพารามิเตอร์ในกระบวนการ (ควบคุมปัจจัย) และหมายถึง ค่าของเสียง คุณภาพหลายไม่พบข้อจำกัดสำหรับโซลูชันสูงสุดแรก (EEF_V1)Alternation ของโซลูชั่นที่เหมาะสม (EEF_V1) รุ่นแรกถูกกำหนด โดยแนวทางการออกแบบกระบวนการ และมาตรการนับจาก 6 ตาราง มิสำหรับต่อไปนี้ที่สองสูงสุด (EEF_V2) โซลูชั่น (Fig. 11) ฝาครอบ (1) การลดแกนสถานีม้วนกับขั้นตอนที่ 2 มม.และ (2) การเพิ่มระยะห่างระหว่างสถานีม้วน โดย 20 มม.แต่ละในเพิ่มรวมของม้วนความยาวบรรทัดโดยการขึ้นรูป140 มม. เช่นมิในม้วนขึ้นรูปรายการสาเหตุลดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพพลังงานโดยเกี่ยวกับ1.6% ในขณะที่มีการปรับปรุงลักษณะคุณภาพความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของระยะยาวสายพันธุ์กระจายที่แปลนและเว็บสำหรับ elongation และยอดสูญเสียคาดว่า Figs. 12 และ 13 สำหรับ elongationยอด ความแตกต่างเฉลี่ย (ระหว่างหน้าแปลนและเว็บ) คือ0.04% สำหรับ EEF_V1 และ 0.0295% EEF_V2 เนื่องจากพวกเขาส่งผลลดลง 26.5% สำหรับการบีบอัด peaks เฉลี่ยความแตกต่าง (ระหว่างหน้าแปลนและเว็บ) คือ −0.049% EEF_V1และ −0.0398% EEF_V2 เป็นพวกเขาทำ 18.7%ลดลง ค่าเฉลี่ยของยอดสำหรับ elongation

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวบ่งชี้ ขึ้นอยู่กับพล็อตของผลกระทบปัจจัยระดับที่มี
ค่าสูงสุดคือที่เหมาะสมสำหรับแต่ละปัจจัยและ
ระดับที่มีค่าต่ำสุดเป็นที่เลวร้ายที่สุดสำหรับแต่ละปัจจัย.
ระดับที่เหมาะสมและชุดที่เลวร้ายที่สุดของปัจจัยที่มีการ
คำนวณ (ตารางที่ 8 ) และลักษณะการตอบสนอง (รวม
การทำงานจำนวนสถานีม้วนความยาวสายและรอบเวลา)
คำนวณ.
การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) และความรับผิดชอบ
(ร้อยละ) สำหรับแต่ละปัจจัยที่ควบคุมการตอบสนองจากนั้นก็
คำนวณภายในตาราง 9.
บนพื้นฐานของการวิเคราะห์ความแปรปรวนความรับผิดชอบ (ร้อยละ) ของ
ตัวแปรในการควบคุมประสิทธิภาพการใช้พลังงานในตัวบ่งชี้ที่
ได้รับการตอบสนองคำนวณ (รูปที่. 10) รับผิดชอบหลัก
อยู่ที่ 30.96, 24.77 และ 23.62% สำหรับช่องว่างม้วนลูกกลิ้ง
รัศมีและตัวแปรแนวคิดดัดตามลำดับ ม้วน
ขึ้นรูปความเร็ว line และม้วนตัวแปรระหว่างระยะทางที่มีความ
รับผิดชอบในการบ่งชี้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานโดย 13.79 และ
6.86% ตามลำดับ ช่องว่างม้วนเป็นอย่างมากที่รับผิดชอบในการ
บ่งชี้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานเพราะมันมีผลต่อ
การทำงานของแรงเสียดทานระหว่างการม้วนขึ้นรูป รัศมีลูกกลิ้งที่มีอิทธิพลต่อ
แรงเฉื่อยของม้วนเป็นเครื่องจักรกล: โดยการเพิ่ม
รัศมีลูกกลิ้งพลังงานมากขึ้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ
การหมุนมวลลูกกลิ้งขนาดใหญ่ แนวคิดดัดยังเป็น
ปัจจัยที่สำคัญในการบ่งชี้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานตั้งแต่
ลำดับดัดมีผลต่อจำนวนที่ต้องการของม้วน
สถานีและดังนั้นอัตราการผลิตและการใช้พลังงาน
ที่จำเป็นสำหรับการม้วนขึ้นรูปของรายละเอียด ม้วน
ขึ้นรูปความเร็วยังมีผลต่อการใช้พลังงานที่จำเป็นสำหรับ
การหมุนของลูกกลิ้งเช่นเดียวกับอัตราการผลิตของ
ม้วนเครื่องขึ้นรูป.
6 การตรวจสอบลักษณะของข้อ จำกัด ที่มีคุณภาพ
จากระดับของชุดพารามิเตอร์ที่เหมาะสมของกระบวนการ
ดังแสดงในตารางที่ 8 การวิเคราะห์ FEM ถูกนำมาใช้สำหรับ
ม้วนขึ้นรูปเย็นของรายละเอียด U-ช่อง ชัดเจน
การเปลี่ยนแปลง FEM ใช้สำหรับม้วนขึ้นรูปเย็นกระบวนการ
จำลองตามที่กล่าวไว้ภายใน [18] โดยใช้องค์ประกอบเปลือก
ทั้งแถบ deformable และม้วนแข็ง ความถูกต้อง
ของข้อ จำกัด ที่มีคุณภาพการตรวจสอบโดย FEMis ขึ้นอยู่กับ
การตอบสนองต่อการตรวจสอบของรูปแบบ FEM ในม้วนขึ้นรูปเย็น
กระบวนการ การตรวจสอบดังกล่าวของ FEMmodel ถูกกล่าวถึงและ
ดำเนินการภายใน [18] ข้อ จำกัด ที่มีคุณภาพได้รับการตรวจสอบ
ผ่านการตอบสนอง FEM (รูปที่. 6) ของม้วนขึ้นรูปเย็น
กระบวนการที่มีการตั้งค่าที่เหมาะสมของพารามิเตอร์กระบวนการ (การควบคุม
ปัจจัย) และค่าเฉลี่ยของปัจจัยเสียง ที่มีคุณภาพหลาย
ข้อ จำกัด สำหรับการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดครั้งแรก (EEF_V1) ไม่ตรง.
การหมุนเวียนของการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดครั้งแรก (EEF_V1) รูปแบบ
ที่ถูกกำหนดบนพื้นฐานของกระบวนการ / แนวทางการออกแบบและ
มาตรการตอบโต้จากตารางที่ 6 Alternations ดังต่อไปนี้
ที่ดีที่สุดที่สอง (EEF_V2 ) วิธีการแก้ปัญหา (รูปที่. 11) ครอบคลุม (1)
การลดของแกนม้วนสถานีมี 2 ขั้นตอนมิลลิเมตรและ (2)
การเพิ่มขึ้นของสถานีม้วนระหว่างระยะ 20 มมแต่ละ
ผลในการเพิ่มขึ้นทั้งหมดของม้วนเป็นเส้น โดยมีความยาว
140 มม alternations ดังกล่าวในม้วนเป็นเส้นทำให้เกิด
การลดลงของตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานลงประมาณ
1.6% ในขณะที่ลักษณะที่มีคุณภาพที่ดีขึ้น.
ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของระยะยาว
กระจายสายพันธุ์ที่หน้าแปลนและเว็บสำหรับการยืดตัวและ
การหดตัวของยอดเขาที่มีการคาดการณ์ไว้ ในมะเดื่อ 12 และ 13 สำหรับการยืดตัว
ยอดความแตกต่างเฉลี่ย (ระหว่างหน้าแปลนและเว็บ) เป็น
0.04% สำหรับ EEF_V1 และ 0.0295% สำหรับ EEF_V2 เนื่องจากพวกเขา
มีผลในการลดลง 26.5% สำหรับยอดการบีบอัดเฉลี่ย
ความแตกต่าง (ระหว่างหน้าแปลนและเว็บ) เป็น -0.049% สำหรับ EEF_V1
และ -0.0398% สำหรับ EEF_V2 เช่นที่พวกเขาส่งผลให้ 18.7%
ลดลง ค่าเฉลี่ยของยอดเขาสำหรับการยืดตัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวบ่งชี้ ตามแผนการของผลปัจจัยระดับกับ
ค่าสูงสุดเป็นที่เหมาะสมสำหรับแต่ละองค์ประกอบและ
ระดับกับค่าต่ำสุดที่เลวร้ายที่สุดสำหรับแต่ละองค์ประกอบ
ระดับที่เลวร้ายที่สุดและกำหนดปัจจัย
คำนวณ ( ตารางที่ 8 ) และการตอบสนอง ( รวม
ลักษณะงานจำนวนม้วนสถานี ความยาว และเส้นรอบเวลา )

มีการคํานวณการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) และความรับผิดชอบ
( เปอร์เซ็นต์ ) ของแต่ละปัจจัยในการควบคุมการตอบสนองจากนั้นคำนวณภายในตาราง 9
.
ตามความรับผิดชอบ ( เปอร์เซ็นต์ ) ของ
ตัวแปรควบคุมในประสิทธิภาพพลังงานบ่งชี้
คำตอบได้รับการคํานวณ ( รูปที่ 10 ) ความรับผิดชอบหลักคือ 30.96 24.77
, , 23.62 ) และช่องว่างม้วน , รัศมีลูกกลิ้ง
,และการดัดแปรแนวคิดตามลำดับ ม้วนสายการขึ้นรูปและความเร็ว
ม้วนระหว่างตัวแปรระยะทาง
รับผิดชอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพพลังงานโดย 13.79 และ
6.86 เปอร์เซ็นต์ ตามลำดับ ม้วนช่องว่างอย่างมากต่อประสิทธิภาพการใช้พลังงานตัวบ่งชี้

เพราะมันมีผลงานแรงเสียดทานระหว่างม้วนขึ้นรูป . อิทธิพลรัศมี
ลูกกลิ้งความเฉื่อยของม้วนขึ้นรูปเครื่อง : โดยการเพิ่ม
ลูกกลิ้งรัศมี , พลังงานมากขึ้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับมวล
หมุนลูกกลิ้งขนาดใหญ่ การดัดแนวคิดยัง
เป็นปัจจัยสําคัญในประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ชี้ ตั้งแต่
ดัดลำดับอิทธิพลจํานวนสถานีม้วน
และดังนั้นอัตราการผลิตและพลังงาน
จำเป็นสำหรับม้วนขึ้นรูปของโปรไฟล์ม้วน
สร้างความเร็วมีผลกับพลังงานที่จำเป็นสำหรับ
การหมุนของลูกกลิ้ง รวมทั้งอัตราการผลิต

6 ม้วนเครื่องขึ้นรูป การตรวจสอบข้อจำกัดของลักษณะคุณภาพ
ขึ้นอยู่กับระดับของการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมของกระบวนการ
ดังแสดงในตารางที่ 8 , FEM วิเคราะห์ใช้สำหรับ
เย็นม้วนขึ้นรูปของรางน้ําข้อมูล ระบบผู้เชี่ยวชาญ
การใช้ FEM สำหรับเย็นม้วนเป็นแบบจำลองกระบวนการ
ตามที่กล่าวไว้ใน [ 18 ] โดยใช้เปลือกองค์ประกอบ
ทั้งแถบ deformable และก้อนแข็ง ความถูกต้องของข้อ จำกัด การตรวจสอบคุณภาพ

) โดย femis ขึ้นอยู่กับการตอบสนองของวิธีไฟไนต์เอลิเมนต์โมเดลในเย็นม้วนขึ้นรูป
กระบวนการ การตรวจสอบดังกล่าวของ femmodel กล่าวถึงและ
ดำเนินการภายใน [ 18 ]ปัญหาคุณภาพถูก
ผ่านวิธีการตอบสนอง ( ภาพที่ 6 ) ของเย็นม้วนขึ้นรูป
กระบวนการที่มีการตั้งค่าที่เหมาะสมของกระบวนการผลิต ( การควบคุมปัจจัย
) และค่าเฉลี่ยของปัจจัยรบกวน ปัญหาคุณภาพ
หลายโซลูชันสูงสุดครั้งแรก ( eef_v1 ) ไม่เจอ
สลับ โซลูชั่นที่เหมาะสมก่อน ( eef_v1 ) รุ่น
ถูกกำหนดบนพื้นฐานของกระบวนการและแนวทาง
/ ออกแบบมาตรการนับจากตารางที่ 6 alternations ต่อไปนี้
2 ( eef_v2 ) โซลูชั่นที่เหมาะสม ( รูปที่ 11 ) ปก ( 1 )
ลดสถานีม้วนแกนกับขั้นตอนที่ 2 มิลลิเมตร และ ( 2 )
เพิ่มม้วนสถานี อินเตอร์ ระยะทาง 20 มม. แต่ละ
ผลในการเพิ่มจำนวนของม้วนเป็นสายความยาว
140 อืม . . . . . . เช่น alternations ในม้วนสายการขึ้นทำให้เกิด
ลดลงในข้อบ่งชี้ของประสิทธิภาพการใช้พลังงานประมาณ
1.6% ในขณะที่คุณภาพลักษณะดีขึ้น
ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของการแจกแจงที่ตามยาว
สายพันธุ์แปลนและเว็บสำหรับยืดตัวและหดตัวเป็น
ยอดคาดการณ์ไว้ในลูกมะเดื่อ . 12 และ 13 สำหรับยอดการยืดตัว
, ความแตกต่างเฉลี่ย ( ระหว่างหน้าแปลนและเว็บ )
0.04 % และ eef_v2 eef_v1 0.0295 ) ,ตั้งแต่พวกเขา
ผล 26.5 % ลด สำหรับการบีบอัดยอดค่าเฉลี่ยความแตกต่าง
( ระหว่างหน้าแปลนและเว็บ ) − ( −และ 0.049 eef_v1
0.0398 % eef_v2 เช่นที่พวกเขาส่งผล 18.7 %
ลดลง ค่าเฉลี่ยของยอดสำหรับการยืดตัว