表面粗糙度是衡量已加工表面质量的重要指标之一,通过建模预测粗糙度,可以为优化铣削参数提供依据,在实际加工前准确地预测工件的表面粗糙度,以提高产品的表面质量、节约生产成本。本文通过建立铣削表面粗糙度预测几何模型、BP网络模型、回归分析模型,并对钛合金TC4的铣削表面粗糙度进行了铣削试验研究,通过给定加工参数预测得出表面粗糙度,与试验数据对比分析。论文主要研究工作如下:1、综合考虑了铣刀的倾斜方向、倾斜角度、进给方式、主轴的回转偏心、轴向窜动等因素对加工表面的影响,以球头刀为例,运用坐标变换原理和矩阵运算法则,推导了球头铣刀多轴铣削过程中切削刃上任意点在工件坐标系的轨迹方程,以此建立了表面粗糙度的几何模型。2、以切削速度、进给量、径向切深三因素为变量,采用神经网络和回归分析法建立了表面粗糙度预测的经验模型。经验证,神经网络预测模型和回归分析模型预测精度高,泛化能力强,可以用于预测铣削参数对已加工表面粗糙度的影响,揭示已加工表面质量随铣削参数的变化规律,为切削参数的优选和表面质量控制提供依据。3、对钛合金TC4进行了三因素三水平正交铣削试验,并对试验结果进行了极差分析,为预测模型提供训练样本,同时,对所研究的模型可行性和准确性进行了对比分析。本文建立的粗糙度模型,经过试验数据验证,预测精度高,预测结果能够满足实际加工误差要求。