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本发明公开了一种基于机器人盘式打磨的工件表面粗糙度预测方法。该方法首先通过分析机器人盘式打磨中影响工件表面粗糙度的工艺参数，继而建立工件打磨后表面粗糙度预测模型。通过设计正交试验获取工件表面粗糙度样本数据，根据多元线性回归确定预测模型中的系数数值，最终确定基于机器人盘式打磨的工件表面粗糙度预测模型。针对盘式打磨过程中由于打磨盘上各点圆周线速度与其到打磨盘圆心的距离成正比且沿径向圆周线速度不相同，进而导致打磨工件表面粗糙度不均匀的问题，本发明提供了一种工件表面粗糙度预测方法，可用于研究机器人盘式打磨工件表面粗糙度分布规律，而据此调整打磨工艺参数或改进机器人的加工轨迹规划以提高加工质量。

技术创新性：该专利提出了一种创新的工件表面粗糙度预测方法，结合了机器人技术和数据处理技术，实现了对工件表面粗糙度的高精度预测。这种方法不仅提高了加工效率，还显著提升了工件表面质量的控制水平。 多领域融合：该成果融合了测量技术和计算机技术，通过构建预测模型，实现了对复杂加工过程中工件表面粗糙度的有效预测。这种跨领域的融合创新，为相关领域的技术发展提供了新的思路和方法。 实用性强：该方法可以广泛应用于各种需要机器人盘式打磨的工件表面粗糙度预测场景，如汽车制造、航空航天、精密机械等领域。通过提前预测表面粗糙度，企业可以及时调整加工工艺参数，避免不必要的返工和浪费，提高生产效率和产品质量。 经济效益显著：采用该方法可以显著降低生产成本，提高产品竞争力。同时，由于预测精度的提高，还可以减少因表面质量不达标而导致的客户投诉和退货问题，为企业带来更好的经济效益和社会效益。

武汉理工大学的研究团队，在智能制造与质量控制领域展现出了卓越的创新实力。该团队由朱大虎、王苏渝、吕远健等杰出科研人员组成，他们专注于机器人加工技术与智能预测模型的研发。团队凭借深厚的学术功底和丰富的实践经验，成功研发出基于机器人盘式打磨的工件表面粗糙度预测方法，实现了加工过程中表面质量的精准预测与控制。这一成果不仅提升了加工效率与产品质量，还为制造业的智能化升级提供了有力支持。团队将继续致力于技术创新与成果转化，为推动行业进步贡献力量。