机床导轨是机床的关键部件,其承担的加工工作量占据了整个机床工作量的45%,故导轨再制造的质量直接影响机床加工精度,而导轨再制造过程中影响最终质量的因素较多,包括修复材料性能、制作工艺、环境情况和工艺参数等。如何对再制造过程进行合理控制从而获得良好的质量,已成为导轨再制造亟需解决的问题。基于此,在《工信部中国制造202重大专项》机床绿色再制造关键工艺技术及应用示范项目的资助下,以直线导轨再制造过程为研究背景,规划导轨在制造工艺流程,探究导轨再制造质量影响规律,重点研究再制造质量预测控制方法,具体研究内容如下:(1)针对废旧机床导轨失效严重、再制造修复困难问题,提出一种基于激光熔覆技术的导轨再制造工艺。深入分析导轨在工作环境下的不同失效形式,以导轨再制造整体流程为研究对象,结合激光在制造技术的特点,将导轨在制造工艺流程规划为六个阶段,并明确导轨再制造质量内涵,为导轨再制造质量控制提供理论依据。(2)针对导轨再制造质量影响规律复杂及确定关键因素困难问题,设计一系列导轨再制造工艺实验。通过单因素、正交实验探究各激光工艺参数对熔覆层质量的影响规律,同时分析成型零件的微观组织和机械性能,并总结出较为全面的成形规律与最佳工艺参数,为导轨再制造在实际工程的应用奠定基础。(3)针对导轨再制造形貌质量难以预测与控制问题,提出一种基Elman神经网络的质量预测模型。结合导轨再制造质量控制内涵,将激光功率、扫描速度、送粉速度作为输入量,将熔覆层宽度、熔覆层高度作为输出量,采用梯度下降算法优化模型的权值和阈值,构建导轨再制造质量预测模型,从而实现基于智能预测的导轨再制造质量控制。论文以废旧机床直线导轨为例,以导轨再制造工艺流程为依据对废旧导轨进行激光再制造,依次进行清洗、损伤检测等步骤,并选择合适的参数搭配对导轨进行激光加工,修复失效导轨并提升导轨表面质量。最终通过导轨激光再制造实验检测激光再制造尺寸预测模型精度,为机床导轨再制造质量预测与控制提供理论支持。