本文在磨料水射流单因素抛光实验与正交实验的基础上,运用量纲分析与二次多项式回归的方法,研究了抛光表面粗糙度与工艺参数的关系,分析了抛光表面粗糙度随工艺参数变化的趋势,建立了抛光表面粗糙度与单个工艺参数的数学函数,以及抛光表面粗糙度的模型,为制定磨料水射流抛光工艺,预测一定工艺条件下的抛光效果,提供了定性与定量的理论依据,主要研究内容如下：1.进行了抛光40CrMnMo7模具钢与BK7玻璃正交实验,确定了各个工艺参数对两种材料抛光表面粗糙度的影响大小顺序,发现在该实验的参数变化范围内,抛光这两种材料的工艺参数优化组合为：绿碳化硅磨料、0.08的磨液混合比、直径为0.4064mm的喷嘴、4.5MPa的喷射压力、10mm的喷射距离、75。的喷射角以及16mm/s的抛光速度,并运用量纲分析法,分别建立了相对误差均值为4.27%、方差为7.18%、相关系数的平方为0.950的Ra模型以及相对误差均值为9.82%、方差为13.98%、相关系数的平方为0.882的RZ模型。2.设计了40CrMnMo7模具钢的单因素抛光实验,分析了抛光表面粗糙度随单个工艺参数的变化趋势,确定了获得较低抛光表面粗糙度的工艺参数范围,建立了抛光表面粗糙度与单个工艺参数的数学模型。结合表面形貌观测发现,在磨料射流抛光的过程中,射流主要凭借其塑性剪切与塑性挤压作用,改变模具钢抛光表面的粗糙度；这两种作用越强,表面粗糙度的改变就越大；在某工艺条件下,抛光表面的纹理越连续而匀整,则抛光表面粗糙度值越低,抛光效果越好。3.设计了40CrMnMo7模具钢的正交抛光实验,确定了各工艺参数对表面粗糙度的影响大小顺序,发现在该实验的工艺参数变化范围内,抛光40CrMnMo7模具钢的工艺参数优化组合为：0.4064mm的喷嘴直径、90°的喷射角、25mm的喷射距离、3.33MPa的喷射压力、0.4mm的抛光间距、2次抛光以及12mm/s的抛光速度,并用量纲分析、全变量二次多项式回归与向后剔除二次多项式回归三种方法,建立了抛光表面粗糙度关于工艺参数的三种模型,对比三种模型后发现：量纲分析模型预测精度较高,建立时需要的数据量最少,是一种比较优良的建模方法；全变量二次多项式回归模型的结构最复杂,建模所需数据量大,但其预测精度最高；向后剔除二次多项式回归模型的预测精度不高,建立时需要的数据量大,但它能揭示对抛光表面粗糙度影响显著的工艺参数交互作用。4.在发现射流加工区的横截面近似为三角形的基础上,建立了磨料水射流单次抛光的表面粗糙度关于表面粗糙度初始值与工艺参数的数学理论模型,并用第三章和第五章的实验数据,对模型进行了回归分析和检验,发现该模型预测值与实际值的相对误差的均值与方差分别仅为2.12%、2.09%,表明该模型具有很高的精度。此外,在推导粗糙度模型的过程中,还建立了磨料水射流的射流速度、加工深度及材料冲蚀率与工艺参数之间的数学关系。