随着2025中国制造战略的逐步展开,中国的角色由制造大国逐步向制造强国飞速转变,而在高端精密制造中,自由曲面叶片的制造技术能力体现着国家工业能力的水平,为了提高加工精度和加工效率,降低工人技术门槛,降低人工成本,越来越多的叶片精加工企业逐步采用数控式砂带磨削机床,因此砂带磨削技术得到广泛的应用和发展。对于砂带磨削加工,砂带表面磨粒的工作状态将直接影响了加工质量和加工效率,磨粒磨削过程又属于一个微观多磨粒同时切削工件表面的作用过程,其作用现象和参数很难通过观察和测量等常规手段获取,因此利用有限元微观仿真技术,针对单颗磨粒的工作机理进行仿真分析,分析各项工艺参数如磨削速度、磨削深度、磨削倾角、磨粒圆弧半径等对单颗磨粒的影响,并根据不同参数影响程度的差异,在实验中提高实验参数选择的合理性。砂带磨粒微观磨损是一个非常复杂的过程,随着加工过程的推进,磨损形式也逐步改变。基于Abaqus平台下,利用微观仿真实验来获取所需参数如磨粒工作状态下的温度、接触压力等后,再利用Python语言进行编程,对前后处理进行子程序的二次开发,并将提取仿真结果参数结合磨损的数学模型,来获取磨粒有限元各离散节点的变化,再采用一定的形貌更新逻辑,近似模拟磨粒的磨损过程,有利于可视化深入理解磨粒磨损的过程。基于回归预测-BP神经网络算法,通过不同实验参数组合进行实验,以一定数量数据进行BP神经网络训练,建立各项工艺参数组合如磨削速度、接触压力、工件材料等和磨损率之间非线性映射关系。通过这种人工智能方法,达到更快速、准确的预知砂带磨损的目的,并指导加工过程,极大地提高了加工效率。此外,利用不同磨损程度的砂带进行磨削加工时,会对加工工件表面形貌、粗糙度等产生一定的影响,因此探究砂带磨损程度对加工表面质量的提升也具备一定的现实意义。建立砂带磨损与材料去除率的关系,在砂带磨削加工的过程中,仍需要暂停加工后对加工工件进行检测,由于去除率的下降,会导致检测频率的上升,增大检测工时占比,因此会导致加工效率的下降。因此探究砂带磨损对去除率变化的影响程度具有必要性,基于了解去除率的变化,才可以通过控制加工驻留时间进行调整。在探究砂带磨损与材料去除率之间关系时,利用3D逆向工程技术和FA轨迹规划算法提高实验检测效率,降低实验检测时间成本。