磨削淬硬是利用磨削过程中产生的热、机械复合作用直接对未淬硬钢质零件进行表面淬火的新工艺,在金属材料的加工和表面改性方面具有广阔的工程应用前景,其研究和技术开发倍受国内外专家的高度关注。磨削淬硬加工不仅是一个复杂的机械、力和热的复合作用过程,也是被加工材料表层组织和性能显著变化的过程。本文基于双程磨削淬硬试验,对磨削淬硬进行了数值模拟,并开发了基于LM-BP神经网络的磨削淬硬预测系统。其主要工作及贡献为:(1)建立了双程磨削淬硬热流模型和组织转变动力学模型,利用回火参数的可加性以及马氏体回火组织转变量和回火参数λ之间的关系,建立了双程磨削淬硬加工中马氏体高温快速回火的组织转变模型。(2)对有限元软件DEFORM进行了二次开发,运用该软件对双程磨削淬硬加工的温度场、组织场和硬度场进行了非线性分析与数值模拟,系统揭示出双程磨削淬硬层的形成机理。并将数值模拟结果与试验结果比较,从而验证了数值模拟的有效性。(3)将磨削淬硬机理建模与神经网络建模相结合,以MATLAB 6.5和SQLServer 2000为后台调用软件,以C++Builder为前端开发软件,开发了LM-BP神经网络磨削淬硬预测系统。基于COM技术,实现了C++Builder与MATLAB软件的混合编程,利用ODBC和BDE技术实现了C++Builder软件与SQL数据库的连接。(4)利用LM-BP神经网络系统对磨削淬硬层厚度进行预测,其预测值与实验值相吻合,表明,本研究开发的神经网络模型预测的准确性和可靠性。本论文是国家自然科学基金(No.50675088)和江苏省自然科学基金(BK2006077)的重要组成部分,本研究的开展对于分析磨削淬硬的形成过程、揭示磨削淬硬的形成机理、丰富和发展磨削淬硬理论、促进磨削淬硬加工技术的实际应用具有重要的理论价值和实践意义。