2砂轮特性参数对磨削性能的影响分析砂轮特性参数卞要包括磨料种类粒度硬度结合剂组织浓度超硬磨料磨具砂轮形状尺寸及强度等。这特性都对磨削性能打养很大的影响。
磨料种类主要与工件材料有关，不同的材料所适用的磨料不同。例如考虑磨料化学磨损因素，3砂轮不1用来磨削钢和些耐热合金；刚玉砂轮不宜用来磨削玻璃。同样，人造金刚石砂轮也不宜用来加工铁族金属而更适合于磨削硬质合金陶瓷玻璃石材混凝土等非金属难加工材料，砂轮贝1可用来加工高钒高速钢工具钢而热合金模具钢不锈钢些硬而脆的金属材料，8砂轮还特，适合高速及超高速磨削。各种磨料分别适合于不同的工件材料，如果选择适当，可获得理想的磨削效率及磨削效果。如刚玉磨料磨削钢时的磨削效率远高于，磨料，而3磨料则更适合于磨削铸铁及有色金，介金。1为普通磨料种类对磨削效率的影响。
磨削是获得高精度高面质量零件的重要加工方法，应用广泛。而且随着磨削技术的不断发展，磨削加工的能力和范围正在日益扩大。在整个磨削系统中，砂轮特性参数对磨削过程及磨削结果有着至关重要的影响。不同的磨削场合，只有选用合理好的磨削效果。而正确选择砂轮特性参数的基础就是研究和掌握其对磨削性能的影响机理。研究方法，般钉两种种是采用理论模型。种足实验模型。由于磨削过程极为复杂，影响因素众多，磨削过程的物理关系往往难以精确达。1此纯粹的理论模型很少应用。在这方面的研究人们并没有投入更多的精力。般主要以实验或经验模型为基础在大量的随机假设前提1来研究砂轮特性参数对磨削性能的影响规律，并根据经验数据建立相应的工程规范和格。由厂缺乏严格的理论依据。使得这心经验数据的应，范围有艮，选杼使用的准确性及合理性较差。这对充分发挥砂轮的，削能力及获得好的磨削效果都产生了很大的影响。近年来。由丁计算机技术的飞速发展，人们开始利用计算机仿真优化人工神经网络模型来设计砂轮特性参数和对磨削过程及磨削结果进行仿真和预测，为选择砂轮特性参数和研究其对磨削性能的影响机理提供了新砂轮特性参数对磨削性能的影响规律及其研究进展修世超察光起李长河东北大学磨削效果。本文分析了砂轮特性参数对磨削性能的影响规律，介绍了在此方面的研究进展和存在的问，提出了相应的研究对策。
播较蚕，与磨除率的关系；13树脂结合剂金刚砂轮磨削人12，3工程陶瓷时粒度与磨除率的关系1.
由于对磨粒的把持能力强靡粒裸露高度大，金属结合剂具有较强的磨削能九而树脂结合剂的磨削能力则较低。正常情况下，随打砂轮磨粒粒度的变细。
磨削能力降低，但面粗糙度得到改善。1给出了超硬磨料磨粒度和结介剂与加工面粗糙度的关系2.可以看出，砂轮粒度越细，面粗糙度值越小。粒度相同时，由于良好的抛光性能和自锐性能，树脂结合剂的面粗糙度优于金属结合剂。
硬磨料粒度与加工面粗糙度的关系砂轮粒度号树脂结合剂砂轮尺；1金属结合剂砂轮尺；1砂轮硬度是平衡磨粒抗磨损性能与自锐性能的特性参数。砂轮过软。会使砂轮煦耗过快；砂轮过硬，又会使砂轮自锐性下降而影响磨削效果。磨具组织对磨削性能影响也较大。不同组织的砂轮，磨粒率及孔隙不同。磨具组织疏松时，砂轮不易堵塞，磨削效率高，但磨具磨损快；组织紧密时，砂轮形状保持性好，但容屑性差，易烧伤工件。因此，应根据不同工件材料，来选择合适的砂轮硬度和组织号，以获得理想的磨削效果。目前工程上主要是依据磨削条件工件条件及加工要求等因素，在加工手册中的实验成经验格1选取相参数4.由于缺乏严格的理论依据，使得这些经验数据的应用准确性及合理性较差。因此应加强对砂轮特性对磨削性能影响的理论研究，探讨新的理论研究方法，进而建立科学合观的砂轮特性选择和使机制。
3砂轮特性对磨削性能影响机理的研究进展及技术问由于影响因素复杂，磨削加工曾被认为是黑色机理的理论研究直没有取得更大的进展。近些年来，随着计算机技术的飞速发展，人们开始利用计算机仿真优化人工神经网络等模型来设计砂轮特性参数和对磨削过程及磨削结果进行仿真和预测，同时也为研究其对磨削性能的影响机理提供了新的途径。
美国，恤教授等人开发出了磨削加工软件包0083，该软件1仃仿！。校准优化等功能。软件采用磨削类型工件属性砂轮规格和磨削条件作为输入信息，然后运行模型，预报磨削力功率挠度温度比能面粗糙度圆度等磨削特性。其中仿真模块用来预测磨削结果和加工质量；校准模块通过实测参数刈投进行校，对实际磨削过程进行学习，以提高模型的精优化模块以最小化周期来确定磨削参数的修系数。通过这过程可以优化选定的砂轮特性等工艺参数并掌握其与磨削过程和结果的映射关系。
作义献4中，德国学者通过运动7仿1.来分析和预测磨削过基于对磨粒和砂轮的检测。包拈磨粒形状尺寸分布及结合剂隆起等，建立描述砂轮宏观和微观地貌的维数学投型，用多磨粒的累积切削模拟磨削过积。该系统可生成不的砂轮形貌，分析及预测磨削过程及不同条件的磨削结果，从而建立了某些砂轮特性参数与磨削结果的影响规律。
我国郑州磨料磨具磨削研究所研制出的磨削数，库2可实现报，苓件要求生成成熟的磨削艺。
其中可实现对磨具特性规格机床及修整工具的选择，提供标准化信息及各种1艺倍息，可联机检索优化的各种磨削工艺参数，并可支持用户进行磨削数据积媒。为，提供打关的优化的磨削数椐库资源。
系统的能力，并具有很强的自学习和自适应能力，近些年来已被国内外学者广泛用于在磨削加工领域建立输入与输出的预测模型15气比如对面完整性测等，预测水平都达到了相当高的精度。为优化选择砂轮特性参数及1它。下艺参数提供了砰论依据。
炎凼学者开发了种对磨削加工过程多模型片存的多元化智能仿真系统系统中同时运用经验公式法基本规则法及神经元网络方法求解砂轮和其它工艺参数。系统有个优化的经验数据库，并设定误差限，如果加工要求与该数据库中的数据之差在误差限内，则依据数据库中的优化经验参数选择砂轮参数与控制参数的组合；如果超出误差限，贝1用磨削基本规则模型求解最佳参数；如果对砂轮规格有特别要求时，则采用人工神经网络模型来选择砂轮参数。采用后两种参数，如果磨削过程达到最优，则经验数据库利用自学习功能加以记录和补充，使系统逐步逼近最优磨削状态。因此使选择砂轮参数技术达到了个新的水平。
文，8在通过实验方法建立数学模型的基础上利用基厂遗传算法的多目标约柬优化方法对磨削以4高温合仝的砂轮特性参数和磨削丁艺参数进行了优化设计。文献9文献中都对砂轮硬度磨粒尺寸及几何形状结合剂浓度等对磨削性能的影响规律进行了实验研究及在随机假设的基础上进厅了观论研究。这邱邡为进步深入研究砂轮特性等工艺参数对磨削性能的影响机理提供了新综上所述，借助于计算机仿真优化人工神经网络等方法对砂轮特性参数影响磨削性能机理的研究取得了很大的进锾这些都为优化选择砂轮特性参数及其它工艺参数提供了定的理论依据。但是也4以身到，这些研究方法上都以骸，量制磨削过程和预测磨削结果，或是校准和设计些工艺性参数，实际上仍属于种对输入输出行为的认识系统，许不能真1揭磨削系统内部的运丁规律。因此还须进步探索更为有效严格的理论研究方法，把磨具特性对磨削性能影响机理的研究推向新的高度。
4结语1砂轮特性参数对磨削性能有嗣小要的影响，在磨削加工场合，必须合理选择砂轮特性参数；验，在给出的范围内选定，缺乏充分的理论根据，选择的合理性及准确性较差；3通过计算机仿真多目标优化人工神经网络模型可使砂轮特性参数实现进步优化，并可有效预测磨削结果，为优化选择砂轮特性参数及其它工艺参数提供了理论依据，这些方法基本上都是建立在些随机假设或单因素基础上，基于统计或经验模型来复制磨削过程预测磨削结果优化或校准工艺参数，仍旧属于种对输入输山为的认识系统，并没有良揭磨削系统内部的运行规律。因此要建立套更科学合理实用的砂轮特性参数选抒与使用制，还必项在此基础上进步探索更为科学有效严格的理论研究方法加强对砂轮特性参数对磨削性能影响机理1吴花秀。金刚石砂轮磨削工程陶瓷的研究。磨料磨具与磨ftiJ，19922ll 2李伯民，赵波。现代磨削技术。机械工业出版社，2003 8抑3旧，0，张飞译。外圆磨削加工的仿真优化及控制。金刚石与磨料磨具工程，200512516 6谢红梅，黄伟。基于人工神经网络的磨削面粗糙度预测研究。精密制造与自动化，2001430，32 7刘红星等。基于人工神经网络建模的磨削烧伤预测。磨9李晓天等。基于遗传算法的叹4高温合金磨削工艺与砂轮的优化。金刚石与磨料磨具工程，2000，593537李浙昆等。砂轮磨粒尺寸及形状对磨削加工的影响。磨床王西彬，任敬心。金刚石磨粒几何形状及砂轮浓度对砂轮磨削特性影响的研究。磨料磨具与磨削，1994，5835，14池震宇。磨削加工与磨具选择。兵器工业出版社，1990；第作者修世超，副教授，博士研究生，东北大学机械0潘碰管，藉4魅焱，遍罐擂厉尴厉，卿时