随着科学技术的发展,人们对小型零件和器件的需求越来越大,并朝着集成化、小型化、复杂化方向发展。复杂零件在航空航天、船舶、微电子、医疗器械和战略武器等领域的应用越来越广泛。这些复杂重要零件在加工过程中不可避免的出现加工缺陷如:毛刺、熔融层、表面纹理不均等问题。传统的机械加工方法很难实现对这些微小复杂零件的研磨。为了解决上述存在的问题,提出了采用磁针磁力研磨的技术对这些微小、复杂重要的零部件进行加工。磁针磁力研磨技术是利用旋转磁场驱动磁针在其区域内做复杂运动,从而与加工工件产生碰撞、划擦、滚压等接触形式,去除工件表面缺陷。磁针磁力研磨工艺是特种加工的一种,它具有价格低廉、加工效率高、良好的自适应性和柔性加工的特点。本文以磁力研磨机作为试验装置,在研究磁针磁力研磨去除机理的基础上,通过大量的试验对影响磁针磁力研磨的因素进行分析,采用BP神经网络遗传算法对其工艺参数进行优化,找到一组加工效果最好的参数组合,具体研究内容如下:首先,阐述了微小、复杂重要零件表面处理的重要性、研究背景和意义。目前存在表面光整加工方法的优缺点,介绍了磁力研磨的发展现状,提出了磁针磁力研磨加工方法,并对磁针磁力研磨工艺的材料去除机理进行分析。其次,分析了影响磁针磁力研磨影响因素如磁针的形状、磁针的直径、研磨时间、磁极转速、磁针长度等进行了试验研究。并采用BP神经网络遗传算法对其参数进行优化,找到一组最优的参数组合。通过试验发现,影响工件表面质量的因素有很多,如磁针直径、磁极转速、研磨时间、磁针形状、磁针长度等,经过BP神经网络对工件表面质量的预测及遗传算法对其预测结果的验证,可以得出最优的一组参数,当磁针直径d=0.4 mm、磁针长度l=4 mm、磁极转速n=450 r/min、研磨时间t=45 min时,工件表面质量最好。最后,利用某企业提供的航空发动机叶片作为试验件进行磁针磁力研磨应用研究,验证了磁针磁力研磨对微小、复杂重要零件的表面光整加工具有良好的研磨效果,对磁针磁力研磨机的实际应用具有推动作用。