珩齿已经成为齿轮精加工的一种重要方法。研究珩齿加工机理,准确把握珩削速度和磨粒粒度等因素对齿面粗糙度的影响大小,对于提升被加工齿轮表面质量有着重要意义。根据内齿珩轮强力珩齿加工特点,通过对内齿珩轮和工件相对运动的分析,建立了内齿珩轮与加工工件表面各点运动线速度方程;基于实际加工参数,应用经典磨削理论实现对珩齿加工工件粗糙度的预测,探究齿面不同齿高处粗糙度变化规律;使用三维形貌仪对内啮合珩齿工件齿轮表面粗糙度进行测量,并将粗糙度预测结果和测量结果进行了对比分析,验证了该规律的正确性。研究对提升珩齿加工质量具有重要意义。

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。