碳化钨晶粒度小于0.2μm的纳米晶粒硬质合金具有非常优越的物理机械性能,被广泛应用于有高耐磨损性、高热稳定性要求的工程领域、难加工材料的加工、凿岩采掘等方面。然而优越的物理机械性能也给纳米晶粒硬质合金的磨削加工带来了难点,如在加工过程中容易产生磨削力过大、砂轮损耗大等缺点。磨削加工是一个高能耗消耗的过程,这与制造业绿色发展的理念产生矛盾冲突,且现阶段对纳米晶粒硬质合金的研究主要集中于材料的制备合成等方面,因此本文以纳米晶粒硬质合金的典型代表GU092为研究对象,对该材料的磨削加工工艺和磨削加工机理进行了研究,下面是对本文主要工作的总结:1.本文对三种材料的硬质合金进行了研究,分别是纳米晶粒硬质合金GU092、亚微米级硬质合金GU20、普通粗晶粒硬质合金YG8。在不同磨削参数下用树脂结合剂金刚石砂轮进行平面磨削加工,并采集磨削实验中的磨削力和功率。分析了磨削参数（即磨削深度ap、工件进给速度vw、砂轮线速度vs）、材料去除率Q’w、单颗磨粒最大未变形切屑厚度hmax、不同碳化钨WC晶粒度对磨削力、磨削力比和磨削比能的影响,采用三元非线性回归法进行影响程度分析并建立了经验公式模型。研究发现,与另外两种硬质合金对比,纳米晶粒硬质合金GU092的磨削力、磨削比能都较小,三种材料的磨削力比相差不大,均在2.5～3.2之间。单位宽度切向F’t和法向磨削力F’n与vs为负相关关系,与ap、vw为正相关关系。磨削三要素对磨削力的影响主次关系依次是:ap>vw>vs。磨削力比以及磨削比能与vs为负相关关系,与ap、vw为正相关关系。磨削三要素对磨削比能的影响主次关系依次是:vw>vs>ap。在材料去除率为固定值时,小切深大进给的磨削组合方式不仅可以降低磨削加工过程中的磨削力,还可以减少能量消耗。另外,将BP神经网络和GA-BP神经网络分别用于预测磨削力,对比结果表明GA-BP神经网络预测磨削力的误差更小,模型更精准。2.通过马尔粗糙度仪、X射线衍射仪测量了磨削加工后工件表面粗糙度、工件表层残余应力数值以及采用扫描电镜对工件表面微观形貌进行观测。分析了磨削三要素、碳化钨晶粒度等对工件表面粗糙度、残余应力、表面微观形貌的影响,结果表明,纳米晶粒硬质合金与其他两种硬质合金相比,纳米晶粒硬质合金的表面粗糙度值、残余应力值都比较小。磨削加工过程以材料脆性去除为主,以塑性去除为辅。表面粗糙度、工件表层残余应力与ap、vw为正相关关系,与vs为负相关关系。磨削用量对加工后的工件表面粗糙度的影响主次关系依次是:vw>vs>ap。与vw、ap为正相关关系,对残余应力的影响程度主次关系依次是:ap>vs>vw。3.考虑磨削加工是一个高能耗的过程,基于灰色关联理论对磨削比能、表面粗糙度、残余应力进行多指标正交优化,采用综合评分法权衡三者之间的关系,得到在实验参数范围内,兼顾表面质量和磨削比能的最优磨削参数组合为ap=25μm,vw=40 mm/s,vs=15 m/s。