刀具刃口钝化技术近年来已经成为切削刀具领域的研究热点,经过合理钝化的刀具可以获得优良的刃口型式,不仅能有效提高刃口强度、大大提高刀具寿命,并且可以有效改善刀具切削过程的稳定性,从而提高切削加工质量。因此,研究刀具刃口钝化技术具有重要的现实意义。由于微磨料水射流具有对加工材料无选择性、无热影响区、加工环境清洁友好等诸多优点,采用微磨料水射流进行刀具刃口钝化具有其它钝化加工方式无法比拟的优越性。作为一种全新的钝化方式,采用微磨料水射流钝化刀具刃口具有良好的应用前景。本文在微磨料水射流钝化刀具刃口可行性得到实验验证的基础上,提出了建立基于BP神经网络的微磨料水射流刀具钝化模型的想法,试图通过大量钝化实验实测数据对该模型进行样本训练,最后通过实验验证该模型预测结果的准确性。论文对微磨料水射流钝化刀具的基本原理进行了深入研究,分析了微磨料水射流钝化机理,钝化过程以及工艺参数对钝化效果的影响。论文对微磨料水射流钝化刀具刃口进行了大量实验研究,并利用专业仪器设备对微磨料水射流钝化实验样品刀片刃口圆角半径进行测量。实验数据表明,通过控制射流参数可以获得不同圆角半径。并且,在显微镜下观察到的刀具刃口具有良好微观型貌。种种结果表明微磨料水射流是一种有效的刀具钝化技术手段。论文利用人工神经网络理论,建立了基于微磨料水射流技术的刀具钝化的BP神经网络模型。借助MATALAB神经网络工具箱,将实验获取的能够反映微磨料水射流钝化规律的24组具有代表性的数据作为样本数据,在Matlab环境下编程实现了BP神经网络模型的训练和预测,并将预测值和实际值进行比较。预测结果表明,该神经网络模型在经过训练后具有较高的预测精准度和泛化能力。该理论模型对基于微磨料水射流技术的刀具钝化工艺中合理选取各工艺参数具有较大的参考价值。