基于GRA-RSM的微铣削表面质量多目标参数优化

目的 建立表面粗糙度和残余应力的灰色关联度预测模型，确定微铣削工艺参数优化方案，在降低表面粗糙度的基础上，最大化减小残余应力。方法 首先，采用BBD试验方法设计三因素三水平微铣削试验，测量工件表面的表面粗糙度和残余应力；其次，基于灰色关联分析（Grey Correlation Analysis，GRA）方法，以表面粗糙度和残余应力的信噪比为性能指标，将多目标转化为单一目标进行优化；再次，在主成分分析的基础上，建立灰色关联分析与工艺参数之间的二阶回归预测模型；最后，利用响应面法（Response Surface Method，RSM）获得了最优参数组合。结果 构建的灰色关联度预测模型的平均误差为6.9%，优化结果提高了3.91%。实验结果表明，最优工艺参数组合为：主轴转速20 000 r/min，轴向切深60 μm，进给速度285.8 mm/min。结论 灰色关联度预测模型的拟合度良好，可靠性和准确性较高。基于GRA-RSM优化方法获得的工艺参数组合可以实现同时使表面粗糙度和残余压应力达到理想效果的最优解。

Multi-objective Parameters Optimization of Micro-milling Surface Quality Based on GRA-RSM