精密抛光难题有解：AI模型让模拟误差缩至3.43%，助力航空医疗零件加工

在航空发动机叶片、人工关节等精密零件的制造中，纳米级的表面精度直接关系到产品性能与使用寿命。然而，传统气囊抛光技术的计算机模拟模型常因误差过大，导致实际加工时需反复调试，既耗时又增加成本。近日，我国西南交通大学与荷兰马斯特里赫特大学联合研究团队提出一种基于神经网络的模拟优化方法，成功将模拟与实验的接触面积误差从22.78%降至3.43%，为高精度制造提供了更可靠的技术支撑。

模拟与现实的“鸿沟”：传统方法为何总“跑偏”？
气囊抛光技术通过柔性橡胶气囊与工件接触，能自适应曲面形状实现均匀抛光，是高端制造的关键工艺。但橡胶作为超弹性材料，其力学特性受温度、压力等因素影响显著，传统模拟模型常简化这些复杂因素，导致预测结果与实际偏差较大。例如，模拟计算的接触面积可能比真实情况大20%以上，直接影响材料去除量的准确性，进而导致零件表面精度不达标。

研究团队指出，这一问题的核心在于橡胶超弹性参数的“不确定性”。通过实验测量的参数受拟合方法、数据范围等影响，波动较大，直接代入模拟后难以精准反映实际接触状态。“就像用模糊的模具做零件，出来的产品自然会有偏差。”团队成员解释道。

AI“校准师”上线：用接触曲线反推最优参数
为解决这一难题，团队创新地引入“接触面积响应曲线”概念：通过一系列单点接触实验，记录不同压力下气囊与工件的接触区域变化，形成反映真实接触特性的曲线。随后，利用神经网络算法建立曲线与橡胶参数的关联模型，相当于让AI“学习”接触规律，反推出最匹配实际情况的超弹性参数。

具体而言，研究人员首先构建简化的有限元模拟模型，忽略微观孔隙、流体压力等难量化因素，聚焦可控变量如接触力、气压；接着，通过神经网络快速生成大量模拟数据，拟合出接触面积与参数的关系；最后，将实验测得的真实接触曲线输入模型，即可输出优化后的橡胶参数。这一过程如同给模拟系统装上“智能校准器”，自动修正偏差。

实验验证：误差缩小85%，钛合金加工精度大提升
在TC4钛合金试件上的测试显示，优化后的模拟接触面积与实验结果平均偏差仅3.43%，较优化前降低85%。更重要的是，材料去除函数（反映抛光效果的核心指标）的预测准确性显著提升：在不同主轴转速、接触力组合下，模拟与实验的材料去除率（MRR）趋势一致，方差分析显示主轴转速对MRR影响最大，占比超40%，为工艺参数优化提供了量化依据。

团队特别指出，优化后的压力分布从“高斯形”变为更接近实际的“W形”，这与橡胶在高接触力下的真实变形一致。“这意味着模拟终于能‘看懂’橡胶的‘脾气’了。”研究人员表示。

从实验室到生产线：助力高端制造降本增效
该方法的优势在于无需增加模型复杂度，却能大幅提升精度，为工业应用提供了可行性。目前，团队正计划将静态模拟扩展为动态模型，纳入气囊旋转、界面摩擦等实时因素，进一步缩小理论与实际加工的差距。

专家认为，这项研究不仅为气囊抛光提供了优化方案，更为其他柔性加工工艺的模拟精度提升开辟了新思路，有望推动我国高端制造业在精密加工领域的技术突破。