本研究构建了基于神经网络的模型，用于精准预测平面磨削加工中工件表面的粗糙度，为优化工艺参数提供科学依据。
针对平面磨削的特点,采用正交试验方法获取学习样本,用BP神经网络建立砂轮径向切入进给量、轴向进给量和工作台进给速度与表面粗糙度关系模型，并通过MATLAB实现对该模型的训练和仿真，从而得出表面粗糙度预测模型。结果显示：该模型具有较高的预测精度，在学习样本的采样区间内平均预测误差为3.7%，最大预测误差为7.9%。
此研究提出了一种运用人工智能技术优化金属加工工艺的方法——基于神经网络的平面磨削表面粗糙度预测模型。平面磨削是精密加工的重要步骤，尤其对于高精度和高质量零件制造至关重要。通过正交试验设计收集数据，系统地改变砂轮径向切入进给量、轴向进给量和工作台进给速度等变量来探索它们对表面粗糙度的影响。
BP神经网络被用来构建预测模型，在MATLAB中训练并仿真了这个神经网络以确定上述磨削参数与表面粗糙度之间的关系。结果表明，经过训练的模型在学习样本范围内具有高精度，平均误差仅为3.7%，最大误差不超过7.9%。这证明了该方法能够有效预测平面磨削过程中的表面粗糙度，并减少实际加工中的试验次数、降低成本和提高生产效率。
此外，研究还探讨了40Cr钢材的热处理工艺，包括亚温淬火（subcritical quenching）与氮碳共渗（nitrocarburizing）。这两种技术结合使用能够改善材料力学性能，如基体硬度、抗拉强度、屈服强度、伸长率和冲击韧度。特别是亚温淬火由于其较低的加热温度以及细化晶粒的效果，在耐磨性方面表现尤为突出。
这项研究为平面磨削提供了基于神经网络预测表面粗糙度的新方法，并对优化磨削工艺及提高工件质量具有重要实践意义。同时，40Cr钢材热处理的研究揭示了亚温淬火与氮碳共渗技术在提升材料性能方面的积极作用，对于金属材料的强化和改进也具有理论指导价值。未来研究可以进一步探讨不同材料和工艺参数下神经网络模型的应用效果及泛化能力，以适应更广泛的制造需求。
5星
