GH3128 鎳基高溫合金以其在高溫環境中使用時仍能保持熱強性及抗高溫氧化性，常用于發動機高溫處的零部件的制造材料和航海設備暴露零部件。該金屬在高溫下的優良性能使其加工制造十分困難，因此本文通過GH3128鎳基高溫合金銑削實驗并結合數學模型對該金屬的切削機理進行研究。GH3128 鎳基高溫合金的切削過程的切削力和表面加工質量；切削功率、切削參數的合理制定、機床夾具的設計等都是以切削力為主要參考依據，而表面粗糙度是目前衡量加工質量好壞的--常用的參數，并且也常用來指導切削參數的選用。因此切削力以及加工質量對該材料加工應用有著十分重要的意義。由于GH3128很少有相關加工參數，因此采用灰色關聯度和模糊綜合評價方法對該材料的可加工性進行評估。在評估過程中針對模糊綜合評價中高斯隸屬度函數的缺點，通過構建新的函數替換原有的隸屬度函數，大大簡化了評估過程，降低了計算成本，提高了金屬材料可加工性評估方法的應用性。結合已有的金屬材料可加工性等級表，估計出材料

GH3128的可加工性等級，然后參考同等級其他金屬材料的切削參數，合理制定材料GH3128 的切削參數。

材料GH3128鎳基高溫合金在CAXA雕銑中心進行單因素試驗和正交試驗。在該實驗中使用硬質合金端銑刀，該刀具表面帶有AITi涂層。由于實驗采集到的切削力信號中耦合了許多噪聲信號，常用功率譜密度法和濾波器濾波的方案已不能適用試驗中采集到的切削力信號。因此，在濾波時使用功率譜密度分析和小波變換相結合的方法，對切削力信號進行分解濾波降噪獲取含低噪聲的力信號，提高了切削力可信度。根據試驗數值分別建立了切削力和表面粗糙度的經典線性回歸模型，而在回歸模型的假設條件驗證時，采用了Globaltest 檢驗法進行了量化驗證以提高模型的準確性。在建立機器學習模型時，對六種機器學習模型比較預測性能，并對各個切削參數的重要性進行分析。

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