镍基高温合金由于其良好的材料特性被广泛应用于航空发动机叶片的制造中,但由于其塑性高、导热系数低等材料特性导致了叶片加工后的表面粗糙度和形状精度难以保证。多轴数控砂带磨削是一种柔性的加工方法,能够实现复杂曲面的高表面完整性加工,故而常常用于航发叶片精密加工的领域中,对于提升叶片的表面粗糙度和形状精度有很好的效果。但是目前难以实现叶片表面粗糙度和形状精度的协同优化。针对上述问题,本文提出了GH4169高温合金叶片多轴数控砂带磨削工艺优化及其实验研究,通过实验与建模仿真相互印证的方法,探究了多轴数控砂带磨削规律,并通过神经网络算法,预测了磨削后的稳定域,建立了高温合金叶片形性协同优化模型。主要研究内容如下:（1）高温合金叶片数控砂带磨削工艺模型及参数优化的研究。首先,在砂带磨削表面成形及材料去除的理论基础上,对砂带磨削后的表面粗糙度及材料去除率进行工艺分析,并建立工艺参数模型。然后以GH4169高温合金材料为基础,搭建典型高温合金材料砂带磨削实验平台,探究工艺参数与表面粗糙度及材料去除率之间的关系。最后基于灰色关联理论进行磨削工艺参数的优化。（2）高温合金材料砂带磨削表面粗糙度及材料去除率的预测。首先对径向基神经网络的中心训练法进行改进,以第二章的实验数据作为训练集和测试集,并把磨削参数作为输入,预测磨削后的表面粗糙度及材料去除率;然后得到适合GH4169高温合金砂带磨削的表面粗糙度及材料去除率的预测模型;最后分别对比了两种传统预测模型结果与实验之间的误差。结果显示:改进后的径向基神经网络预测的精度更好,粗糙度的最大的误差为9.5%,材料去除率的最大误差为7%。（3）高温合金叶片砂带磨削形性协同优化研究。首先根据GH4169高温合金叶片的加工要求,提出了基于银行家算法的形性协同优化模型;然后通过对银行家算法进行了离散化和优先级设定的改进。在第三章的基础上,借助MATLAB和数控砂带磨削软件对磨削工艺参数进行优化和仿真。仿真结果表明该方法能够有效的进行形性协同优化。（4）高温合金叶片多轴数控磨削工艺优化实验验证分析。首先以某型号航空发动机的GH4169高温合金叶片为实验材料,搭建了叶片数控砂带磨削实验平台。然后对加工后叶片表面粗糙度和形状精度进行了检测,并对检测结果进行了对比分析。最后验证了叶片形性协同优化方法的有效性。