GFE变速器输入轴位于发动机与变速箱之间,用以对外输出扭矩与转速,是汽车动力输出的关键组成部件。然而,在实际工作过程中,要求GFE输入轴需要具有较高的硬度且耐磨损。因此,需要对其进行热处理,以提高输入轴的机械性能并使其满足实际工况需求。然而,在对输入轴进行热处理时,输入轴易产生形变,使得轴上局部尺寸超出限定范围,使得输入轴存在二次加工需求甚至直接报废,增加了生产和加工的成本,延长了生产期。本文以GFE变速器输入轴为研究对象,对引发输入轴变形的各工艺参数进行优化,以期对输入轴热处理阶段的形变量进行控制,并实现热处理效率最大化,为同类工件热处理工艺提供理论指导。以下是本文的主要研究工作:首先,对输入轴的实际热处理加工过程进行分析,确定了致使输入轴发生变形的主要工艺参数。同时,通过正交试验法获得了具体试验方案并进行了试验,所研究工艺参数包括渗碳温度、淬火温度、冷却方式、回火温度等。其次,基于正交试验方案,对比了热处理前后输入轴关键位置的直径变化。并将所获实验结果作为样本点,确定了BP神经网络算法的优化目标。在此基础上,建立了BP神经网络模型,并利用遗传算法的全局寻优功能,获得了热处理工艺的最优参数配置。进一步的,通过有限元软件DEFORM对工艺参数优化前后的热处理过程进行数值仿真。仿真结果表明,工艺参数优化后的输入轴在渗碳、淬火冷却以及低温回火阶段的最大应力均未超出相应温度下屈服强度。此外,基于数值仿真结果,对整个热处理过程的输入轴直径变化也进行了分析。最后,将数值仿真结果与实验结果进行了对比。结果表明实验与仿真的变化趋势一致且都小于0.1mm,验证了当前工艺参数优化的合理性,同时所设定优化工艺参数能够有效的控制输入轴在热处理阶段中的变形。