抛光是传统机械加工中重要但较复杂的加工工序,而工业机器人的广泛应用为实现自动化抛光提供了可能。自动化抛光的材料去除模型和抛光轨迹一直是抛光研究的热点,是控制抛光均匀材料去除和获得良好表面质量的基础。目前传统的抛光轨迹形式单一,机器人抛光技术亟需创新的加工轨迹形式以及对轨迹参数的优化控制。本文针对上述机器人抛光轨迹的要求,基于柔性抛光盘抛光的材料去除模型进行三维类摆线轨迹的均匀材料去除分析以及自由曲面抛光的优化参数组合研究。本文首先对柔性抛光盘抛光理论模型进行研究。本文通过Abaqus仿真得到接触区域和抛光力的大小,使用曲线拟合和BP神经网络的方法预测接触区域范围和抛光力,并进行抛光盘与工件的实际抛光接触情况验证,再根据推导出的接触区域压强分布规律,基于Preston方程建立平面和凸面的抛光材料去除深度模型。其次,为解决摆线抛光中材料去除不均匀的问题,本文进行三维类摆线轨迹的材料去除分布分析与进给速度优化。论文利用保角映射算法在网格曲面模型上生成三维类摆线轨迹,通过去除深度仿真探究摆线步距与半径对于材料去除均匀性的影响,然后分析和简化材料去除深度与进给速度之间的关系,提出分区域规划进给速度的优化策略,在平面和曲面上进行单道摆线轨迹的材料去除深度仿真分析,并以实验验证优化策略的正确性,实现了摆线抛光的整体材料均匀去除。随后,本文进行自由曲面抛光的参数组合优化。论文结合材料去除深度模型和摆线轨迹参数,在正交试验结果的基础上,采用Taguchi试验方法、BP神经网络及灰色系统理论分析材料去除模型和轨迹参数对指标的影响程度,基于实验结果对其他参数组合的表面质量进行预测,寻找各因素水平的最优组合,并通过实验验证优化的抛光参数组合。最后,本文对下一步的研究工作提出了展望:考虑分区域改变进给速度对其他区域的影响;研究曲率变化对进给速度优化方法的影响,将优化的适用性扩展到自由曲面;增加实验的次数作为神经网络训练的样本,分析参数的改变对表面质量的影响。