史麗晨，劉亞雄，史煒椿，盧竹青，豆衛(wèi)濤

基于灰色關(guān)聯(lián)分析的GH2132線材高精度切削參數(shù)優(yōu)化

史麗晨1，劉亞雄1，史煒椿1，盧竹青2，豆衛(wèi)濤3

（1.西安建筑科技大學(xué)，西安 710055；2.西部超導(dǎo)材料科技股份有限公司，西安 710018；3.西安航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院，西安 710089）

通過無心車床車削去除GH2132線材的表面缺陷，分析無心車床加工參數(shù)對線材表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度的響應(yīng)關(guān)系，并建立GH2132線材表面灰色關(guān)聯(lián)度多目標(biāo)優(yōu)化模型，確定可行工藝參數(shù)域。采用響應(yīng)曲面中心復(fù)合設(shè)計，測量車削后GH2132線材的表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度；利用響應(yīng)曲面法（Response Surface Method，RSM）分別建立表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度的單目標(biāo)預(yù)測模型，確定單目標(biāo)優(yōu)化最優(yōu)工藝參數(shù)組；基于灰色關(guān)聯(lián)分析（Grey Correlation Analysis，GRA）理論，以表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度為優(yōu)化指標(biāo)進行降維處理，構(gòu)建車削工藝參數(shù)與灰色關(guān)聯(lián)度的二階回歸預(yù)測模型；繪制車削工藝參數(shù)與灰色關(guān)聯(lián)度值的等值線圖，確定可行工藝參數(shù)域。對建立的表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度的單目標(biāo)預(yù)測模型進行方差分析，顯著度均小于0.000 1。得到了最小表面粗糙度工藝參數(shù)組，切削速度=373.919 r/min，進給速度f=0.475 m/min。得到了最小尺寸誤差工藝參數(shù)組，=375.636 r/min，f=0.596 m/min。得到了最大表面顯微硬度工藝參數(shù)組，=337 r/min，f= 0.903 m/min。對于灰色關(guān)聯(lián)度多目標(biāo)預(yù)測模型，誤差范圍為0.13%～9.4%，確定的可行工藝參數(shù)域?qū)?yīng)的最小灰色關(guān)聯(lián)度值為0.544 37?；诨疑P(guān)聯(lián)分析的多目標(biāo)預(yù)測模型的準(zhǔn)確度較高，主軸轉(zhuǎn)速對多目標(biāo)的響應(yīng)程度大于進給速度f。通過確定可行工藝參數(shù)域，為GH2132線材去除表面缺陷提供工程參考。

表面缺陷；多目標(biāo)優(yōu)化；無心車床；灰色關(guān)聯(lián)度；可行工藝參數(shù)域

GH2132是一種Fe?25Ni?15Cr基高溫合金，在650 ℃內(nèi)具有高的屈服極限和優(yōu)異的抗疲勞性能，還具有優(yōu)異的斷裂性能和組織穩(wěn)定性，因而廣泛應(yīng)用于航空緊固件[1-2]。GH2132線材盤圓是直徑小于10 mm、長度超過60 m的航空緊固件重要原材料，在經(jīng)過熔煉、鍛造、軋制、拉絲減徑等工藝后會出現(xiàn)表面裂紋、折疊等表面缺陷，放置一段時間后還會產(chǎn)生表面黑皮缺陷。表面裂紋、折疊和表面黑皮缺陷會極大地影響航空緊固件的加工表面質(zhì)量，通過進一步加工去除其表面缺陷，對于提高航空緊固件的表面質(zhì)量具有重要意義[3-6]。針對上述GH2132線材盤圓存在的表面缺陷問題，文中采用無心車床對GH2132進行表面車削，無心車床的工藝參數(shù)是影響加工表面質(zhì)量的決定性因素[7]。

對于工藝參數(shù)的優(yōu)化，眾多學(xué)者進行了大量研究，并取得了豐碩成果。其中，有些學(xué)者對工藝過程進行了單目標(biāo)優(yōu)化研究，賀連芳等[8]通過實驗設(shè)計，研究了工藝參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)間的影響規(guī)律，利用響應(yīng)曲面法獲得了最優(yōu)的工藝參數(shù)組；陳聰?shù)萚9]通過線性回歸方法得到了最優(yōu)工藝參數(shù)組；劉剛等[10]通過正交分析得到了最優(yōu)工藝參數(shù)組。

隨著科技的發(fā)展和工程實際中對加工質(zhì)量的多方位要求，更多的研究集中在多目標(biāo)優(yōu)化方面。其中，仇中軍等[11]通過正交試驗，研究了磨削加工中磨削參數(shù)對表面粗糙度和磨削效率的影響規(guī)律，利用加權(quán)綜合評分法得到了多目標(biāo)優(yōu)化工藝參數(shù)組；練國富等[12]基于響應(yīng)曲面法分別建立了加工參數(shù)與多個優(yōu)化目標(biāo)間的關(guān)系模型，通過工程實際確定了不同優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重，得到了多目標(biāo)優(yōu)化工藝參數(shù)組；劉永等[13]基于響應(yīng)曲面法分別建立了加工參數(shù)與多個優(yōu)化目標(biāo)間的關(guān)系模型，并利用粒子群優(yōu)化算法進行了優(yōu)化求解；何彥等[14]構(gòu)建了加工參數(shù)與多個優(yōu)化目標(biāo)間的響應(yīng)曲面模型，并利用改進型非支配排序遺傳算法進行了優(yōu)化求解；張雷等[15]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了工藝參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)系模型，并利用遺傳算法對優(yōu)化模型進行了全局尋優(yōu)；李文龍等[16]通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粒子群算法相結(jié)合的方法，對工藝參數(shù)進行了優(yōu)化求解；李志山等[17]、梁存光等[18]、陳俠宇等[19]基于灰色關(guān)聯(lián)分析，對多目標(biāo)進行了降維處理，利用響應(yīng)曲面法對降維后的優(yōu)化目標(biāo)進行求解，得到了最優(yōu)工藝參數(shù)組。

在切削表面質(zhì)量優(yōu)化方面，眾多學(xué)者也進行了探索。Laamouri等[20]探究了銑削工藝參數(shù)對X160CrMoV12高溫合金鋼表面粗糙度的影響，研究發(fā)現(xiàn)，逆銑有助于改善其表面質(zhì)量；Zheng等[21]使用硬質(zhì)合金刀具銑削Invar 36，隨著每齒進給量和軸向切削深度的增大，硬度逐漸增大；Weng等[22]研究了曲面車削AISI 304不銹鋼時切削力、切屑形態(tài)和表面完整性的演變規(guī)律。對于切削表面質(zhì)量的優(yōu)化，眾多學(xué)者的研究對象多為大直徑棒料和型材，針對較小直徑線材盤圓的研究較少。

根據(jù)工程實際，GH2132線材盤圓加工表面質(zhì)量的評價指標(biāo)主要有表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度等?；谏鲜鰧W(xué)者所做的研究，并考慮實驗難度和優(yōu)化速度，選用基于響應(yīng)曲面法中心復(fù)合試驗設(shè)計，分析表面車削去除表面缺陷過程中工藝參數(shù)對表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度等的影響規(guī)律。同時，基于灰色關(guān)聯(lián)分析理論，將表面完整性的評價指標(biāo)進行降維處理，并構(gòu)建表面質(zhì)量的灰色關(guān)聯(lián)度值響應(yīng)曲面預(yù)測模型，確定最優(yōu)工藝參數(shù)組和可行工藝參數(shù)域，文中研究擬為工程實際提供多方位指導(dǎo)意義。

1 試驗

1.1 設(shè)備與材料

試驗在XF?WXC無心車床上進行，通過車削剝除試樣的表面缺陷，加工原理如圖1所示。將GH2132來料由前夾送和前導(dǎo)向送至主軸箱，完成固定和導(dǎo)向工作。主軸箱空心主軸帶動周向布置的4把刀具對GH2132的表皮進行快速剝除，將切削后的GH2132線材由后導(dǎo)向和后夾送固定，并帶動GH2132線材做直線進給運動，從而達(dá)到去除線材表面缺陷的目的[23-24]。

試驗材料為GH2132線材盤圓，試樣的直徑為8 mm，線材盤圓在熱拉拔后未經(jīng)熱處理。通過對試驗材料進行檢測，得到其化學(xué)成分，如表1所示，在室溫下試驗材料的力學(xué)性能如表2所示。通過測量可知，試樣表面黑皮處的表面粗糙度為1.620 7～ 2.185 0 μm，表面顯微硬度為301HB～332HB。考慮了GH2132的切削加工導(dǎo)熱性能，以及刀具與GH2132的化學(xué)相容性，選用YG8硬質(zhì)合金刀具，刀具前角為2°，后角為5°，刃傾角為0°，主偏角為90°，刀具圓弧半徑為0.3 mm。

圖1 無心車床的結(jié)構(gòu)與原理

表1 GH2132線材的化學(xué)成分

Tab.1 Chemical composition of GH2132 wire

表2 GH2132線材的力學(xué)性能

Tab.2 Mechanical properties of GH2132 wire

對主軸轉(zhuǎn)速和進給速度f分別進行單因素試驗，確定其水平區(qū)間，通過響應(yīng)曲面設(shè)計的中心復(fù)合設(shè)計法（Central Composite Design，CCD）構(gòu)建實驗設(shè)計方案?？紤]線材表面缺陷厚度、材料力學(xué)特性、無心車床力學(xué)性能、加工經(jīng)驗等多種因素，車削剝除厚度為0.3 mm，實驗設(shè)計如表3所示。

表3 實驗設(shè)計

Tab.3 Experimental design

1.2 響應(yīng)檢測

為了減少隨機誤差和測量誤差，選取試件的長度為1 300 mm，在試切300 mm后進行試驗工藝參數(shù)加工。將每組工藝參數(shù)試切的300 mm區(qū)間設(shè)定為非測量區(qū)間。

利用時代TR2000粗糙度儀檢測加工后試件的表面粗糙度，在每組測量區(qū)間內(nèi)，對工件外圓表面等距取3個測量點，且每個測量點周向旋轉(zhuǎn)120°，求得3個測量點的均值，即為該組工藝參數(shù)下的表面粗糙度。

尺寸誤差的計算如式（1）所示。其中，試件的實際尺寸采用數(shù)顯千分尺測量外徑得到，在每組測量區(qū)間內(nèi)對工件外圓表面等距取3個測量點，且每個測量點周向旋轉(zhuǎn)120°，測量后代入式（1），求得3個測量點的均值，即為該組工藝參數(shù)下的尺寸誤差。

式中：為試件加工誤差絕對值，即尺寸誤差；為實際尺寸；0為加工的理論尺寸。

采用Time5310硬度測試儀對試件表面的顯微硬度進行測量，在每組測量區(qū)間內(nèi)對工件外圓表面等距取3個測量點，且每個測量點周向旋轉(zhuǎn)120°，求得3個測量點的均值，即為該組工藝參數(shù)下的表面顯微硬度。試驗安排和表面粗糙度（）、尺寸誤差（）、表面顯微硬度（）的測量結(jié)果如表4所示。

表4 試驗安排和結(jié)果

Tab.4 Experimental arrangement and results

2 結(jié)果與分析

2.1 單目標(biāo)響應(yīng)分析

響應(yīng)曲面法以各試驗設(shè)計點求解的目標(biāo)參數(shù)值為基礎(chǔ)，在不需要完全求解的情況下，就可快速地給出設(shè)計空間中所有點的目標(biāo)參數(shù)近似值[25]。文中利用響應(yīng)曲面法構(gòu)建了表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度的二階多項式響應(yīng)曲面，分別描述表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度與無心車床加工參數(shù)之間的線性關(guān)系，并通過顯著性驗證擬合結(jié)果。工藝參數(shù)與響應(yīng)值的二階回歸方程可表示為式（2）[26]。

2.1.1 響應(yīng)面模型構(gòu)建

表5 方差分析

Tab.5 Variance analysis

圖2 目標(biāo)真實值和預(yù)測值柱狀對比

2.1.2 影響規(guī)律分析

表面粗糙度與工藝參數(shù)的主效應(yīng)如圖3所示。無心車床的主軸轉(zhuǎn)速對加工后線材表面粗糙度的響應(yīng)趨勢如圖3a所示，當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速為337～380 r/min時，表面粗糙度呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢；當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速為380～422 r/min時，表面粗糙度迅速增大；當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速由337 r/min逐漸上升時，由刀具傳遞的切削熱逐漸增多；當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速達(dá)到380 r/min左右時，試驗材料會產(chǎn)生可見高頻振動，使工件的表面粗糙度激增。表面粗糙度對進給速度的響應(yīng)趨勢如圖3b所示，當(dāng)進給速度較低時，單位時間內(nèi)產(chǎn)生的切削熱停留在工件切削表面的時間會延長，使得切削刀具出現(xiàn)了積屑瘤，導(dǎo)致GH2132線材表面出現(xiàn)了規(guī)則的紋路，導(dǎo)致其表面質(zhì)量變差。當(dāng)進給速度在0.55～0.903 m/min內(nèi)逐漸增大時，切削刃與GH2132線材的接觸磨損加快，產(chǎn)生了大量的切削熱，其表面粗糙度驟增。

尺寸誤差與工藝參數(shù)的主效應(yīng)如圖4所示。尺寸誤差對主軸轉(zhuǎn)速的響應(yīng)趨勢如圖4a所示，隨著主軸轉(zhuǎn)速的增大，尺寸誤差呈現(xiàn)先減小后增大的變化趨勢。尺寸誤差對進給速度的響應(yīng)趨勢如圖4b所示，進給速度由0.196 m/min變化到0.55 m/min的過程中，尺寸誤差迅速下降；主軸轉(zhuǎn)速由0.55 m/min變化到0.903 m/min的過程中，尺寸誤差逐漸增大?？傮w變化趨勢與表面粗糙度的變化趨勢較為符合。尺寸誤差總體小于0.03 mm，總體變化幅值較小，進一步表明無心車床的加工精度較高。

表面顯微硬度與工藝參數(shù)的主效應(yīng)如圖5所示。無心車床主軸轉(zhuǎn)速對加工后線材表面顯微硬度的響應(yīng)趨勢如圖5a所示，可以看出，當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速從337 r/min升至422 r/min時，表面顯微硬度逐漸下降，在主軸轉(zhuǎn)速增大時會產(chǎn)生更多的切削熱，從而導(dǎo)致工件表面軟化。由于GH2132線材與切削刃的接觸時間縮短，線材表面加工硬化未能充分完成，使得表面顯微硬度減小。表面顯微硬度對進給速度的響應(yīng)趨勢如圖5b所示，表面顯微硬度隨著進給速度的增大而增大。隨著無心床進給速度的增大，GH2132線材表面與切削刀具之間的摩擦加劇，導(dǎo)致其表面發(fā)生塑性變形，使得晶格出現(xiàn)了位錯的纏結(jié)，晶粒被拉長、破碎和纖維化，導(dǎo)致冷作硬化現(xiàn)象的發(fā)生，促使其表面顯微硬度增大。

圖3 表面粗糙度主效應(yīng)

圖4 尺寸誤差主效應(yīng)

圖5 表面顯微硬度主效應(yīng)

圖6 目標(biāo)與工藝參數(shù)的交互作用

2.2 多目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建

2.2.1 灰色關(guān)聯(lián)度計算過程

在多目標(biāo)優(yōu)化研究中，灰色關(guān)聯(lián)分析（Grey Relational Analysis，GRA）通過降維的方法將多個優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)化為灰色關(guān)聯(lián)度值，并對其進行單一目標(biāo)優(yōu)化分析[27]?；疑P(guān)聯(lián)度值越大，響應(yīng)的輸入響應(yīng)越優(yōu)[28]。

1）歸一化處理。把表面粗糙度、尺寸誤差、表面顯微硬度分別歸一化至[0, 1]，表面粗糙度和尺寸誤差越小越好，其數(shù)據(jù)變換如式（4）所示；顯微硬度越大越好，其數(shù)據(jù)變換如式（5）所示。

式中：為試驗得到的相應(yīng)的歸一化值；max()為實際響應(yīng)的最大值；min()為實際響應(yīng)的最小值；為每組工藝參數(shù)下的實際值。

2）灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)（Gray Relational Coefficient，GRC）計算?；疑P(guān)聯(lián)系數(shù)反映了測量結(jié)果與最優(yōu)解之間的關(guān)系[29]，為比較序列，RC的計算如式（6）—（7）所示。

3）灰色關(guān)聯(lián)度（Gray Relational Grade，RG）計算?；疑P(guān)聯(lián)度反映了試驗工藝參數(shù)與響應(yīng)間的關(guān)系，它是RC的加權(quán)和，得到的灰色關(guān)聯(lián)度越高，說明其對應(yīng)的工藝參數(shù)組合越接近于期望值。RG的計算如式（8）所示。

式中：表示響應(yīng)數(shù)量。

2.2.2 灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果與分析

分別利用式（4）—（5）對試驗結(jié)果進行歸一化處理，通過式（6）計算RC。進一步用AHP構(gòu)建響應(yīng)矩陣，如式（10）所示，求得max=3.135 6，其對應(yīng)的特征向量如式（11）所示，歸一化后得到權(quán)重矩陣，如式（12）所示。由此可知，表面粗糙度的權(quán)重為0.7，尺寸誤差的權(quán)重為0.2，顯微硬度的權(quán)重為0.1，這一結(jié)果清晰地反映了切削去除表面缺陷的主要評價指標(biāo)為表面粗糙度。最終代入式（8）得到RG，計算結(jié)果如表6所示。

表6 灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果

Tab.6 Calculation results of grey correlation degree

灰色關(guān)聯(lián)度越大，其對應(yīng)試驗工藝參數(shù)組合下的目標(biāo)響應(yīng)越好，如表7所示。從主軸轉(zhuǎn)速和進給速度f5個水平的平均灰色關(guān)聯(lián)度可知，的最優(yōu)水平為Level 3（380 m/min），f的最優(yōu)水平為Level 3（0.55 m/min）。同時，根據(jù)極差分析理論，由max–min的值可知，主軸轉(zhuǎn)速對多目標(biāo)響應(yīng)的影響大于進給速度。

表7 不同工藝參數(shù)各水平灰色關(guān)聯(lián)度的平均值

Tab.7 Average value of each grey correlation degree under different process parameters

經(jīng)過各響應(yīng)的單目標(biāo)分析可以發(fā)現(xiàn)，表面粗糙度、尺寸誤差和顯微硬度均為參數(shù)依賴性響應(yīng)，因此灰色關(guān)聯(lián)度RG亦為參數(shù)依賴性響應(yīng)。由此可見，工藝參數(shù)對灰色關(guān)聯(lián)度的影響程度也是對表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度影響大小的加權(quán)和。工藝參數(shù)對三者的影響可以通過灰色關(guān)聯(lián)度的變化來體現(xiàn)，可以通過預(yù)測灰色關(guān)聯(lián)度來實現(xiàn)對表面粗糙度、尺寸誤差和顯微硬度的多目標(biāo)預(yù)測。

2.2.3RG響應(yīng)模型構(gòu)建

表8 GRG響應(yīng)模型方差分析

Tab.8 Variance analysis of GRG response model

圖7 GRG預(yù)測值與真實值的分布和對比

圖8 GRG工藝參數(shù)響應(yīng)面圖

3 試驗驗證

表9 響應(yīng)最優(yōu)工藝參數(shù)組試驗

Tab.9 Experiment of response optimal process parameter group

4 可行工藝參數(shù)域

根據(jù)工藝參數(shù)與表面粗糙度、尺寸誤差和表面顯微硬度的多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果，得到等值線圖，如圖9所示。

圖9 GRG工藝參數(shù)等值線圖

5 結(jié)論

1）利用響應(yīng)曲面中心復(fù)合試驗，根據(jù)試驗數(shù)據(jù)并通過響應(yīng)曲面法構(gòu)建了表面粗糙度、尺寸誤差和顯微硬度的單目標(biāo)響應(yīng)曲面模型。同時，通過分析可知，表面粗糙度和尺寸誤差隨著工藝參數(shù)（主軸轉(zhuǎn)速和進給速度）的增大，呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢；表面顯微硬度呈現(xiàn)出隨著主軸轉(zhuǎn)速的增大逐漸減小、隨著進給速度的增大逐漸增大的趨勢。

2）在切削去除表面缺陷的同時，獲得了最低表面粗糙度的工藝參數(shù)組：主軸轉(zhuǎn)速=373.919 r/min，進給速度f=0.475 m/min；最小尺寸誤差的工藝參數(shù)組：主軸轉(zhuǎn)速=375.636 r/min，進給速度f= 0.596 m/min；最大表面顯微硬度的工藝參數(shù)組：主軸轉(zhuǎn)速=337 r/min，進給速度f=0.903 m/min。試驗驗證結(jié)果表明，預(yù)測值與實驗值的吻合度相符。同時，表面粗糙度、尺寸誤差和顯微硬度得到有效改善，表明使用各目標(biāo)優(yōu)化工藝參數(shù)組合可以在去除表面缺陷的同時追求較好的目標(biāo)響應(yīng)。

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Optimization of High-precision Cutting Parameters of GH2132 Wire Based on Grey Relational Analysis

1,1,1,2,3

(1. Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, China; 2. Western Superconducting Technologies Co., Ltd., Xi'an 710018, China; 3. Xi'an Aeronautical Polytechnic Institute, Xi'an 710089, China)

It is an advanced surface improvement technology, which can improve surface properties such as surface roughness, dimensional error, surface microhardness while removing surface defects by turning GH2132 wire. Since GH2132 wire is a raw material for aviation fasteners with a diameter of less than 10 mm and a length of more than 60 m and the processability is poor, the process parameters are the source of improving the surface performance. The work aims to remove surface defects of GH2132 wire by centerless lathe turning, analyze the response relationship between machining parameters of centerless lathe and surface roughness, dimensional error and surface microhardness of wire, and establish a multi-objective optimization model of grey correlation degree of GH2132 wire surface to determine the feasible process parameter domain.

Herein, a response surface center composite design was taken to measure the surface roughness, dimensional error, and surface microhardness of the GH2132 wire after turning. The single-objective prediction models of surface roughness, dimensional error, and surface microhardness were established respectively based on the response surface method (RSM), to determine the optimal set of process parameters for single-objective optimization. Then, surface roughness, dimensional error, and surface microhardness were used as optimization indicators to reduce dimensionality and furthermore construct second-order regression prediction model of turning process parameters and grey correlation degree based on Grey Correlation Analysis (GRA) theory. The contour map of turning process parameters and grey correlation degree value was drawn to determine the feasible process parameter domain. The XF-WXC centerless lathe was used in the experiment. The test material was GH2132 wire with a diameter of 8 mm, which was not heated. The length of the test-piece was 1300 mm, and the test process parameters were processed after the trial cutting of 300 mm. The 300 mm interval for trial cutting of each group of process parameters was set as the non-measurement interval. YG8 cemented carbide tools were used in the test. The spindle speeds during cutting were 337, 350, 380, 410 and 422 r/min, respectively. The feed rates were 0.196, 0.3, 0.55, 0.8 and 0.903 m/min, respectively. Then, the surface roughness of the processed specimen was detected with a roughness meter (TR2000). The surface microhardness of the processed specimen was also measured with a hardness tester (Time5310). A digital display micrometer was used to measure the diameter of the processed specimen.

The significance was less than 0.000 1 for the established single-objective prediction models of surface roughness, dimensional error, and surface microhardness which were analyzed by variance analysis. Minimum surface roughness process parameter group was: cutting speed=373.919 r/min and feed speedf=0.475 m/min. The minimum size error process parameter group was:=375.636 r/min andf= 0.596 m/min. Maximum surface microhardness process parameter group was:=337 r/min andf= 0.903 m/min. For the grey correlation degree multi-objective prediction model, the error range was between 0.13% and 9.4%, and the minimum grey correlation degree value corresponding to the determined feasible process parameter domain was 0.544 37. The accuracy of the multi-objective prediction model based on grey relational analysis is higher, and the response degree of the spindle speedto the multi-target is greater than the feed speedf..Through the determined feasible process parameter domain, it provides engineering reference for removing surface defects of GH2132 wire.

surface defects; multi-objective optimization; centerless lathe; grey relational degree; feasible process parameter domain

TG506

A

1001-3660(2022)11-0373-12

10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2022.11.035

2021–12–27；

2022–03–29

2021-12-27；

2022-03-29

陜西省重點研發(fā)計劃（2020GY–104）；陜西省自然科技基金面上項目（2021JM–599）

Key Research Project of Shaanxi Province (2020GY-104); General Project of Shaanxi Natural Science and Technology Fund (2021JM-599)

史麗晨（1972—），女，博士，教授，主要研究方向為機械設(shè)計及理論。

SHI Li-chen (1972-), Female, Doctor, Professor, Research focus: mechanical design and theory.

劉亞雄（1996—），男，碩士，主要研究方向為機械優(yōu)化設(shè)計。

LIU Ya-xiong (1996-), Male, Master, Research focus: mechanical optimization design.

史麗晨, 劉亞雄, 史煒椿, 等.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的GH2132線材高精度切削參數(shù)優(yōu)化[J]. 表面技術(shù), 2022, 51(11): 373-384.

SHI Li-chen, LIU Ya-xiong, SHI Wei-chun, et al. Optimization of High-precision Cutting Parameters of GH2132 Wire Based on Grey Relational Analysis[J]. Surface Technology, 2022, 51(11): 373-384.

責(zé)任編輯：彭颋