李 阳，刘俨后，张 昆，田业冰，田承金

(山东理工大学机械工程学院，山东 淄博 255000)

0 引言

磨削作为应用最广泛的精密与超精密加工方式之一，其表面加工质量和能耗是当前关注的热点，国内外学者针对磨削表面粗糙度和磨削能耗进行了一系列研究。文献[1]对表面粗糙度测量理论与技术方法发展的现状进行了全面概述；文献[2]依据进化神经网络构建了磨削粗糙度的预测模型；文献[3]建立了砂轮线速度、工件进给速度与磨削深度对工程陶瓷内圆表面粗糙度的经验公式；文献[4]从分析方法的角度对表面粗糙度预测与建模的研究进展进行了综述；文献[5]研究了磨粒叶序排布与磨削表面粗糙度关系，证明叶序系数与表面粗糙度呈正相关；文献[6]构建了非圆磨削过程中工件上所受扭矩的计算模型和磨削能耗计算模型；文献[7]以铣削加工过程中的切削能耗、加工质量以及加工效率作为优化目标，采用灰色关联法进行寻优；文献[8]用BP神经网络预测附加载荷系数，间接预测出数控磨床磨削能耗。

上述研究在建立表面粗糙度或磨削能耗的预测模型方面取得一些成果。但是，以往只是单方面对表面粗糙度预测模型或磨削能耗预测模型进行研究，而将表面粗糙度与磨削能耗的预测模型有效地结合起来进行磨削工艺参数优化的研究却很少。本文在建立的表面粗糙度和磨削能耗的预测模型基础上，以保证表面粗糙度满足一定加工要求为前提，求磨削能耗的最小值为目标，设计了一种改进遗传算法，基于磨削能耗预测进行磨削工艺参数优化。……