CN112035971A - 基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，包括以下步骤：步骤S1，预设机器人夹持打磨盘自动打磨轨道车辆车身表面的运动轨迹；步骤S2，通过正交实验法确定影响打磨效果的显著因素；步骤S3，利用响应面分析法优化影响打磨效果的显著因素并确定最佳打磨工艺参数；步骤S4，验证最佳打磨工艺参数并确定最终轨道车辆车身表面打磨工艺参数。本发明通过正交实验法和响应面分析法优化轨道车辆车身表面打磨工艺参数，不仅确定了影响打磨效果的显著因素，还分析了两个显著因素之间是否存在交互作用，筛选出最佳的轨道车辆车身表面打磨工艺参数，提高了腻子打磨质量，为机器人自动化打磨提供了坚实的理论支撑。
Description
技术领域
本发明属于轨道车辆技术领域，具体地说，涉及一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法。
背景技术
随着社会科技与经济的发展，继火车之后，地铁和高铁相继问世，极大地方便了人们的出行。在国家大力推进轨道交通发展的背景下，特别是国内外高铁线路以及地铁的筹建飞速发展，轨道车辆的需求量逐年上升，这同时也对各轨道交通客车车体的制造加工提出了更高的要求，要求生产过程更加可持续，产品质量更符合现代轨道交通的安全要求，而尤其白车身是高铁整车上最重要的大型复杂结构件，超长白车身指长度远长于普通三箱汽车而言的白车身，是高铁列车之“骨”，为先进轨道交通装备“重点产品”技术路线中的重要一环，其制造性能、可靠性直接影响着轨道交通的发展。
围绕轨道车辆车身，特别是高铁白车身自动化生产，为了保证车体表面的光顺、美观，需要在车体表面进行多次腻子刮涂、腻子打磨作业。然而，刮涂后的腻子涂层容易存在肌瘤、台阶棱、连续凸点、凸台、麻点等缺陷，特别是人工手持机器进行打磨更难以保证腻子层表面一致性和平整度，因此，亟需优化轨道车辆车身表面的打磨工艺，并且实现控制机器人自动化实施打磨工序，保证打磨效果，特别是在腻子打磨过程中将突起的曲线区域打磨平整，并且提高打磨效率。
申请人之前的技术方案中公开了一种打磨设备以及打磨方法，其中，涉及的打磨设备包括：测量装置，用于采集被打磨对象的数据；机器人，安装在移动装置之上，并在机器人的一端安装打磨工具；控制器，分别与测量装置和机器人通信，用于分析接收到的数据得到高点区域数据，并基于高点区域数据控制机器人执行高点打磨的动作，该打磨设备应用于轨道车辆车身表面的打磨工艺，但是并未确定影响打磨效果的主要因素、各因素之间是否存在交互作用以及最佳的轨道车辆车身表面打磨工艺参数，很难保证打磨质量。
有鉴于此特提出本发明。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，以实现提高轨道车辆车身表面打磨质量的目的。
为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：
一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，包括以下步骤：
步骤S1，预设机器人夹持打磨盘自动打磨轨道车辆车身表面的运动轨迹；
步骤S2，通过正交实验法确定影响打磨效果的显著因素；
步骤S3，利用响应面分析法优化影响打磨效果的显著因素并确定最佳打磨工艺参数；
步骤S4，验证最佳打磨工艺参数并确定最终轨道车辆车身表面打磨工艺参数。
进一步，步骤S2具体包括，
步骤S21，按照正交表设计实验方案，其中，选取打磨盘的砂纸目数M、打磨压力P、进给速度V、磨头转速W四个因素，每个因素设计四个水平，按照正交表L16(44)设计实验；
步骤S22，对轨道车辆车身表面进行打磨，其中，控制机器人对轨道车辆车身表面打磨60s，测量打磨后轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D；
步骤S23，利用排队评分法综合考虑打磨效果的评价指标，其中，分别对每组实验方案得出的表面粗糙度Ra和表面水平度D进行打分，再将同一组实验方案的表面粗糙度Ra和表面水平度D的分数相加得出综合评分；
步骤S24，利用极差分析法确定各因素对于打磨效果的影响，其中表面粗糙度Ra和表面水平度D均为偏小型评价指标，极差值R越小越好，确定影响打磨效果的因素排序。
进一步，步骤S23中，按照正交表L16(44)设计实验得到16组实验数据，以表面粗糙度Ra和表面水平度D的最小值为满分16分，以表面粗糙度Ra和表面水平度D的最大值为1分，对16组实验数据依次打分，得到每个因素每个水平下的综合评分。
进一步，步骤S24中，任一列上的极差R＝max[k1，k2，k3，k4]-min[k1，k2，k3，k4]，其中ki表示任一列上水平号为i时所对应的实验结果之和的平均值，i＝1、2、3、4；极差最大的那一列因素的水平改变对打磨效果的影响最大。
进一步，步骤S3具体包括，
步骤S31，通过Box-Behnken法设计打磨工艺参数优化实验方案，其中，选取正交实验法确定影响打磨效果的显著因素作为研究对象，根据Box-Behnken法设计试验并获取打磨后轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D的实验数据；
步骤S32，使用Design-Expert软件对实验数据进行分析，其中，选择二阶模型，分析方差σ2、误差平方和SS和拟合不足统计量F，使用最小二乘法进行拟合表面粗糙度Ra和表面水平度D的二阶响应面模型；
步骤S33，利用最速下降法确定最佳打磨工艺参数，其中，根据步骤S32中获得表面粗糙度Ra和表面水平度D的二阶响应面模型，利用最速下降法搜索表面粗糙度Ra和表面水平度D的最小值，确定最佳打磨工艺参数。
进一步，步骤S31中，以砂纸目数M、打磨压力P、磨头转速W为显著因素进行分析，每个因素取3个水平，以-1、0、1进行编码，0为每个因素的中心点，-1和1为每个因素的高低两个水平；其中一个显著因素以0为中心点，其余两个显著因素的高低两个水平为变量的条件下进行交互作用，分析表面粗糙度Ra和表面水平度D的变化趋势。
进一步，步骤S32中，误差平方和SS的计算公式如下，
式中，
表示两个显著因素之间的交互作用，其值越大表示交互作用越明显；y表示打磨后轨道车辆车身表面粗糙度或表面水平度；xi或xj为打磨工艺参数；
两个显著因素拟合不足的统计量计算公式如下，
式中，
表示拟合不足的统计量，其值越小表示拟合效果越好。
进一步，步骤S32中，表面粗糙度Ra或表面水平度D的二阶响应面模型如下，
式中，y为表面粗糙度或表面水平度，xi或xj为打磨工艺参数，ε指的是回归值与实际值的误差，β为待定系数，由最小二乘法拟合得到。
进一步，步骤S33中，将表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数代入表面水平度D对应的二阶响应面模型中，当得到表面水平度D≤预设约束值Ds时，则表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数是最佳打磨工艺参数。
进一步，步骤S33中，将表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数代入表面水平度D对应的二阶响应面模型中，当得到表面水平度D>预设约束值Ds时，将表面水平度D的最小值对应的工艺参数代入表面粗糙度Ra对应的二阶响应面模型中，若得到表面粗糙度Ra≤预设约束值Ras，则表面水平度D的最小值对应的工艺参数是最佳打磨工艺参数，若否，则判定响应面法无法拟合得到最佳打磨工艺参数。
采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1、以表面粗糙度和表面水平度作为评价腻子打磨效果的标准，通过正交法探究打磨盘的砂纸目数、进给速度、磨头转速、打磨压力，细化轨道车辆车身表面打磨工艺参数，不仅能够确定影响轨道车辆车身表面打磨效果的主要因素，提高打磨质量，还为机器人自动化打磨提供了坚实的理论支撑。
2、各个工艺参数对轨道车辆车身表面打磨质量的影响并不是独立的，根据正交法确定的影响打磨效果的主要因素和参数范围，Box-Behnken实验设计对参数之间的是否存在交互作用进行分析，进而确定最佳的工艺参数组合提高轨道车辆车身表面打磨的质量。
3、基于响应曲面法建立了轨道车辆车身表面粗糙度和水平度预测模型，特别是通过最速下降法能快速找出响应曲面的稳定点，即轨道车辆车身表面打磨面的粗糙度和水平度最佳的工艺参数组合，从而实现轨道车辆车身表面打磨工艺参数优化。
4、机器人采用预设运动迹对轨道车辆车身表面打磨工序，解决人工打磨质量得不到保证、效率低、工人工作环境恶劣的问题，保证了打磨盘能够沿着轨迹打磨更充分，防止局部面积未打磨。
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。
附图说明
图1是本发明中基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法流程示意图；
图2是本发明中步骤S2的一种具体实施的流程图；
图3是本发明中步骤S3的一种具体实施的流程图；
图4是本发明中机器人夹持打磨盘打磨轨道车辆车身表面的摆线轨迹示意图；
图5是本发明中砂纸目数M和打磨压力P对表面粗糙度Ra的交互影响的示意图；
图6是本发明中砂纸目数M和磨头转速W对表面粗糙度Ra的交互影响的示意图；
图7是本发明中打磨压力P和磨头转速W对表面粗糙度Ra的交互影响的示意图。
需要说明的是，这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。
具体实施方式
下面以具体实施例对本发明作进一步说明，但本发明并不局限于这些实施例。
如图1所示，本发明提供了一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，包括以下步骤：
步骤S1，预设机器人夹持打磨盘自动打磨轨道车辆车身表面的运动轨迹；
步骤S2，通过正交实验法确定影响打磨效果的显著因素；
步骤S3，利用响应面分析法优化影响打磨效果的显著因素并确定最佳打磨工艺参数；
步骤S4，验证最佳打磨工艺参数并确定最终轨道车辆车身表面打磨工艺参数。
通过正交实验法和响应面分析法相结合优化轨道车辆车身表面打磨工艺参数，以表面粗糙度和水平度作为评价打磨效果，不仅能够确定影响打磨效果的主要因素，还对两个显著因素是否存在交互作用进行分析，进而确定最佳的工艺参数组合提高高铁白车身表面的腻子打磨的质量，同时为机器人自动化打磨提供了坚实的理论支撑。
实施例一
如图2所示，本实施例中，步骤S2具体包括，
步骤S21，按照正交表设计实验方案，其中，选取打磨盘的砂纸目数M、打磨压力P、进给速度V、磨头转速W四个因素，每个因素设计四个水平，按照正交表L16(44)设计实验；
步骤S22，对轨道车辆车身表面进行打磨，其中，控制机器人对轨道车辆车身表面打磨60s，测量打磨后轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D；
步骤S23，利用排队评分法综合考虑打磨效果的评价指标，其中，分别对每组实验方案得出的表面粗糙度Ra和表面水平度D进行打分，再将同一组实验方案的表面粗糙度Ra和表面水平度D的分数相加得出综合评分；
步骤S24，利用极差分析法确定各因素对于打磨效果的影响，其中表面粗糙度Ra和表面水平度D均为偏小型评价指标，极差值R越小越好，确定影响打磨效果的因素排序。
本实施例中，步骤S21中，打磨盘砂纸目数M为80#≤M≤320#、打磨压力P为30N≤P≤90N、进给速度V为50mm/s≤V≤300mm/s、磨头转速W为5000(r/min)≤W≤7000(r/min)，确定得到的四因素、四水平正交因素与水平如表1所示，通过正交表得到的轨道车辆车身表面打磨工艺参数实验方案如表2所示。
表1轨道车辆车身表面打磨工艺参数正交因素与水平表
表2轨道车辆车身表面打磨工艺参数正交实验方案
本实施例中，步骤S23中，利用排队评分法综合考虑打磨效果的评价指标，其中，分别对每组实验方案得出的表面粗糙度Ra和表面水平度D进行打分，再将同一组实验方案的表面粗糙度Ra和表面水平度D的分数相加得出综合评分，其中，按照正交表L16(44)设计实验得到16组实验数据，以表面粗糙度Ra和表面水平度D的最小值为满分16分，以表面粗糙度Ra和表面水平度D的最大值为1分，对16组实验数据依次打分，得到每个因素每个水平下的综合评分。
本实施例中，步骤S24中，利用极差分析法确定各因素对于打磨效果的影响，其中表面粗糙度Ra和表面水平度D均为偏小型评价指标，极差值R越小越好，确定影响打磨效果的因素排序，轨道车辆车身表面打磨工艺参数实验方案结果分析如表3所示。
表3轨道车辆车身表面打磨工艺参数正交实验结果分析
本实施例中，步骤S24中，任一列上的极差R＝max[k1，k2，k3，k4]-min[k1，k2，k3，k4]，其中ki表示任一列上水平号为i时所对应的实验结果之和的平均值，i＝1、2、3、4；极差最大的那一列因素的水平改变对打磨效果的影响最大。
通过计算R值可以得出，影响轨道车辆车身表面打磨工艺质量因素的显著性顺序为V>M>P>W，即影响打磨效果的最主要因素是打磨盘的进给速度，然后是打磨盘所用砂纸的砂纸目数M、打磨压力P，最后是磨头转速W。
如图3所示，步骤S1具体包括，首先需要对机器人夹持打磨盘对轨道车辆车身表面打磨的轨迹进行规划，本实施例中采用的机器人盘式打磨的摆线轨迹参数方程为以下公式1：
其中，r为摆线轨迹的半径，摆线轨迹的半径r小于机器人所持打磨盘的半径，保证打磨盘能够沿着轨迹打磨更充分，防止局部面积未打磨。
通过正交实验法设计实验方案，探究砂纸目数M、打磨压力P、进给速度V、磨头转速W对轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D的影响，确定影响打磨质量的显著因素，进而为响应面分析法确定最佳打磨工艺参数提供数据支持，实现了轨道车辆车身表面高效高质的自动化打磨。
实施例二
如图4所示，本实施例中，步骤S3具体包括，
步骤S31，通过Box-Behnken法设计打磨工艺参数优化实验方案，其中，选取正交实验法确定影响打磨效果的显著因素作为研究对象，根据Box-Behnken法设计试验并获取打磨后轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D的实验数据；
步骤S32，使用Box-Behnken法设计打磨工艺参数优化实验方案，其中，选择二阶模型，分析方差σ2、误差平方和SS和拟合不足统计量F，使用最小二乘法进行拟合表面粗糙度Ra和表面水平度D的二阶响应面模型；
步骤S33，利用最速下降法确定最佳打磨工艺参数，其中，根据步骤S32中获得表面粗糙度Ra和表面水平度D的二阶响应面模型，利用最速下降法搜索表面粗糙度Ra和表面水平度D的最小值，确定最佳打磨工艺参数。
本实施例中，步骤S31中，以砂纸目数M、打磨压力P、磨头转速W为显著因素进行分析，每个因素取3个水平，以-1、0、1进行编码，0为每个因素的中心点，-1和1为每个因素的高低两个水平，其中一个显著因素以0为中心点，其余两个显著因素的高低两个水平为变量的条件下进行交互作用，分析表面粗糙度Ra和表面水平度D的变化趋势。
本实施例中，通过Box-Behnken法确定轨道车辆车身表面打磨工艺参数实验方案，以正交实验法获得的各试验单因素最优值点为中心，上下区域各取一个水平值作为响应面分析法设计水平，各设计因素水平值与编码值对应表如表4所示，通过Box-Behnken法确定轨道车辆车身表面打磨工艺参数实验方案如表5所示。
表4设计因素编码与水平
| 水平 | 砂纸目数M(#) | 磨头转速W(r/min) | 打磨压力P(N) |
| -1 | M1 | W1 | P1 |
| 0 | M2 | W2 | P2 |
| 1 | M3 | W3 | P3 |
表5响应面实验设计和结果
本实施例中，步骤S32中，误差平方和SS的计算公式如下，
式中，
表示两个显著因素之间的交互作用，其值越大表示交互作用越明显；y表示打磨后轨道车辆车身表面粗糙度或表面水平度；xi或xj为打磨工艺参数。
本实施例中，步骤S32中，两个显著因素拟合不足的统计量计算公式如下，
式中，
表示拟合不足的统计量，其值越小表示拟合效果越好。
本实施例中，步骤S32中，表面粗糙度Ra或表面水平度D的二阶响应面模型如下，
式中，y为表面粗糙度或表面水平度，xi或xj为打磨工艺参数，ε指的是回归值与实际值的误差，β为待定系数，由最小二乘法拟合得到。
如图5至图7所示，本实施例中，步骤S33中，采用最速下降法(即沿着响应有最大增量的方向逐步移动的方法)找出响应曲面的稳定点。根据响应曲面图可以观察出不同方向增量的变化情况，选择最大增量方向作为搜索方向。使用最速迭代公式X(k+1)＝X(k)+λkd(k)，式中d(k)是从X(k)(X(k)为拟合函数)出发的搜索方向，这里取X(k)处的最速下降方向，即d＝-▽f(x(k))。λk是从x(k)出发沿方向d(k)进行搜索的步长，即λk满足f(x(k)+λkd(k))＝min f(x(k)+λd(k))(λ≥0)，从而获得表面粗糙度Ra的最小值或表面水平度D的最小值的工艺参数组合。
本实施例中，步骤S33中，将表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数代入表面水平度D对应的二阶响应面模型中，当得到表面水平度D≤预设约束值Ds时，则表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数是最佳打磨工艺参数。
本实施例中，步骤S33中，将表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数代入表面水平度D对应的二阶响应面模型中，当得到表面水平度D>预设约束值Ds时，将表面水平度D的最小值对应的工艺参数代入表面粗糙度Ra对应的二阶响应面模型中，若得到表面粗糙度Ra≤预设约束值Ras，则表面水平度D的最小值对应的工艺参数是最佳打磨工艺参数，若否，则判定响应面法无法拟合得到最佳打磨工艺参数。
通过正交实验法与响应面分析法相结合优化轨道车辆车身表面打磨工艺参数，特别是两个影响打磨质量的因素之间对表面粗糙度Ra和表面水平度D的交互影响是否显著通过响应曲面的数学模型可以直观得到，提高了打磨工艺参数的优化效率与精度。
以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，预设机器人夹持打磨盘自动打磨轨道车辆车身表面的运动轨迹；
步骤S2，通过正交实验法确定影响打磨效果的显著因素；
步骤S3，利用响应面分析法优化影响打磨效果的显著因素并确定最佳打磨工艺参数；
步骤S4，验证最佳打磨工艺参数并确定最终轨道车辆车身表面打磨工艺参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S2具体包括，
步骤S21，按照正交表设计实验方案，其中，选取打磨盘的砂纸目数M、打磨压力P、进给速度V、磨头转速W四个因素，每个因素设计四个水平，按照正交表L16(44)设计实验；
步骤S22，对轨道车辆车身表面进行打磨，其中，控制机器人对轨道车辆车身表面打磨60s，测量打磨后轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D；
步骤S23，利用排队评分法综合考虑打磨效果的评价指标，其中，分别对每组实验方案得出的表面粗糙度Ra和表面水平度D进行打分，再将同一组实验方案的表面粗糙度Ra和表面水平度D的分数相加得出综合评分；
步骤S24，利用极差分析法确定各因素对于打磨效果的影响，其中表面粗糙度Ra和表面水平度D均为偏小型评价指标，极差值R越小越好，确定影响打磨效果的因素排序。
3.根据权利要求2所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S23中，按照正交表L16(44)设计实验得到16组实验数据，以表面粗糙度Ra和表面水平度D的最小值为满分16分，以表面粗糙度Ra和表面水平度D的最大值为1分，对16组实验数据依次打分，得到每个因素每个水平下的综合评分。
4.根据权利要求3所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S24中，任一列上的极差R＝max[k1，k2，k3，k4]-min[k1，k2，k3，k4]，其中ki表示任一列上水平号为i时所对应的实验结果之和的平均值，i＝1、2、3、4；极差最大的那一列因素的水平改变对打磨效果的影响最大。
5.根据权利要求1至4任一所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S3具体包括，
步骤S31，通过Box-Behnken法设计打磨工艺参数优化实验方案，其中，选取正交实验法确定影响打磨效果的显著因素作为研究对象，根据Box-Behnken法设计试验并获取打磨后轨道车辆车身表面粗糙度Ra和表面水平度D的实验数据；
步骤S32，使用Box-Behnken法设计打磨工艺参数优化实验方案，其中，选择二阶模型，分析方差σ2、误差平方和SS和拟合不足统计量F，使用最小二乘法进行拟合表面粗糙度Ra和表面水平度D的二阶响应面模型；
步骤S33，利用最速下降法确定最佳打磨工艺参数，其中，根据步骤S32中获得表面粗糙度Ra和表面水平度D的二阶响应面模型，利用最速下降法搜索表面粗糙度Ra和表面水平度D的最小值，确定最佳打磨工艺参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S31中，以砂纸目数M、打磨压力P、磨头转速W为显著因素进行分析，每个因素取3个水平，以-1、0、1进行编码，0为每个因素的中心点，-1和1为每个因素的高低两个水平，其中一个显著因素以0为中心点，其余两个显著因素的高低两个水平为变量的条件下进行交互作用，分析表面粗糙度Ra和表面水平度D的变化趋势。
7.根据权利要求6所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S32中，误差平方和SS的计算公式如下，
式中，
表示两个显著因素之间的交互作用，其值越大表示交互作用越明显；y表示打磨后轨道车辆车身表面粗糙度或表面水平度；xi或xj为打磨工艺参数；
两个显著因素拟合不足的统计量计算公式如下，
式中，
表示拟合不足的统计量，其值越小表示拟合效果越好。
8.根据权利要求5所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S32中，表面粗糙度Ra或表面水平度D的二阶响应面模型如下，
式中，y为表面粗糙度或表面水平度，xi或xj为打磨工艺参数，ε指的是回归值与实际值的误差，β为待定系数，由最小二乘法拟合得到。
9.根据权利要求5所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S33中，将表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数代入表面水平度D对应的二阶响应面模型中，当得到表面水平度D≤预设约束值Ds时，则表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数是最佳打磨工艺参数。
10.根据权利要求5所述的一种基于正交实验法和响应面分析法的打磨工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S33中，将表面粗糙度Ra的最小值对应的工艺参数代入表面水平度D对应的二阶响应面模型中，当得到表面水平度D>预设约束值Ds时，将表面水平度D的最小值对应的工艺参数代入表面粗糙度Ra对应的二阶响应面模型中，若得到表面粗糙度Ra≤预设约束值Ras，则表面水平度D的最小值对应的工艺参数是最佳打磨工艺参数，若否，则判定响应面法无法拟合得到最佳打磨工艺参数。
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