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摘要
目的 基于超声滚压后GCr15试样的表面粗糙度和表面硬度与工艺参数之间的数学模型，获取超声滚压GCr15的最佳工艺参数。方法 首先，通过单因素试验筛选四个工艺参数的取值范围；其次，建立基于响应曲面（Responsesurfacemethodology，RSM）的超声滚压GCr15表面硬度及表面粗糙度的预测模型；然后，基于遗传算法对两个预测模型进行多目标复合优化，得到最佳工艺参数；最后，针对多目标优化结果进行试验验证。结果 （1）超声滚压处理GCr15时，对试样表面硬度及表面粗糙度的影响极显著的是滚压静压力及滚压次数，影响不显著的是转速；进给量对表面硬度有显著影响，对表面粗糙度的影响不显著。粗糙度模型受到静压力和滚压次数双因子交互作用的影响，硬度模型不受交互作用的影响。（2）基于遗传算法进行多目标优化得到的最佳工艺参数如下：转速=207r/min，进给量=0.34r/mm，静压力=0.49MPa，滚压次数=3次。模型在最佳参数下分别得到试样最低表面粗糙度为0.34μm和最高硬度为60.5HRC。结论 基于响应曲面法的GCr15超声滚压表面性能预测模型准确有效。采用最优工艺参数，能够取得最优表面质量。
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