因科镍800作为一种镍基高温合金，凭借其在极端热负荷和机械应力下卓越的稳定性、强度及耐腐蚀性，成为核能、石化及航空航天等关键领域的核心材料。然而，该材料的高强度、低导热率及加工硬化特性，使得磨削过程中极易产生局部过热和刀具快速磨损，对表面完整性和尺寸精度构成严峻挑战。
本研究聚焦于绿碳化硅与氧化铝两种砂轮在因科镍800磨削中的性能对比。实验在恒定参数下进行：主轴转速2800转/分，切深0.1毫米，进给量3.5毫米，并采用生物基冷却液。监测数据显示，绿碳化硅砂轮在热稳定性和耐磨性上显著优于氧化铝砂轮。随着磨削进行，绿碳化硅砂轮的表面粗糙度在22次往复后仅从0.85微米缓慢上升，而氧化铝砂轮虽初始表面光洁度较好，但因热量积聚导致磨损迅速，仅能维持至第22次往复便因过热和严重磨损被迫终止测试。
为突破传统经验调参的局限，研究团队利用人工标注的磨屑堆积数据，构建了机器学习预测模型。其中，随机森林回归算法表现最佳，预测精度R2值超过0.9。该模型成功整合了热成像数据与表面质量指标，能够精准预测刀具磨损趋势、最佳修整间隔及砂轮剩余寿命，为高温合金的高效加工提供了数据驱动的决策支持。
在磨削工艺优化方面，绿碳化硅砂轮展现出更优的切削刃保持能力，其粗糙度曲线在中段磨削期保持稳定，表明其能更有效地抵抗磨粒钝化和脱落。相比之下，氧化铝砂轮虽磨损过程较为线性可预测，但切削效率随磨损呈渐进式下降，需更频繁的修整。绿碳化硅砂轮虽在磨削后期可能出现因结合剂失效或堵塞导致的粗糙度骤升，但整体服役寿命和表面质量稳定性更佳。
对于中国制造业而言，随着高端装备对高温合金零部件需求的持续增长，掌握基于数据驱动的磨削工艺优化技术至关重要。本研究展示的“热成像+表面检测+机器学习”非侵入式监测模式，不仅降低了检测成本，更为国内企业实现从“经验加工”向“智能预测性维护”转型提供了可借鉴的技术路径，有助于提升国产高端制造在航空航天等关键领域的加工精度与效率。