本研究致力于探讨微铣削加工中表面粗糙度的变化规律，旨在建立一个精准的数学预测模型，以指导精密零件制造过程中的工艺优化。
微铣削技术在现代精密制造领域扮演着重要角色，能够加工出尺寸从微米级到毫米级的高精度零件。这项技术被广泛应用于航空航天、能源动力以及生物医学等需要复杂细微结构部件的行业。
表面粗糙度是衡量微铣削加工质量的关键指标之一，它能反映出切削参数及系统变量对铣削过程的影响程度。相比传统铣削工艺，微铣削由于存在最小切深尺度效应问题，在控制加工表面粗糙度方面更具挑战性，并且更容易受到刀具变形、磨损以及材料不均匀等微观结构因素的干扰。
建立有效的表面粗糙度预测模型对于提升微铣削精度及合理选择工艺参数具有重要意义。当前的研究多采用响应曲面法（RSM）和基于机器学习的支持向量机回归方法来进行这一工作，这些研究为理解和改进微铣削过程提供了宝贵的数据支持。
本段落作者通过实验设计并运用上述两种技术建立了预测模型，并以刀具悬伸、转速、进给量及切深作为主要参数。结果显示，在评估表面粗糙度时，基于SVM的回归方法表现出了更高的精度和更佳的效果；其均方误差仅为RSM模型的一小部分（17.9%）。这表明支持向量机在处理此类预测任务上具有显著优势。
微铣削、表面粗糙度测量及两种建模技术是本研究的核心内容。通过优化这些参数，可以更好地控制加工过程中的质量指标，并最终提高生产效率和材料利用率，从而推动精密制造领域的发展与进步。
综上所述，对微铣削过程中表面粗糙度的预测模型的研究不仅有助于深入理解该工艺的特点及其影响因素，还能够提升其应用水平。随着研究不断深化和技术持续创新，未来将有望开发出更多高效准确的预测工具和方法以促进这一领域的进一步发展。
5星
