伴随着我国航天事业的大力发展,该领域的零部件性能需求也不断提高,而薄壁件因重量小、比强度高、结构性好等特点而被大量使用。与此同时,薄壁件自身也附有一定的缺陷,如刚度较低、加工工艺性能差等。因此,在实际加工过程中,薄壁件很容易发生形变,无法准确保证加工精度。针对上述问题,本文结合自身课题,以某型号支臂薄壁件为研究对象,提出相应的解决办法。主要研究内容如下:（1）基于高速切削技术和金属切削原理,以某型号支臂薄壁件为研究对象,介绍了零件的材料属性、加工特性、工艺要求,详细地分析了零件在高速铣削加工过程中铣削力、铣削热和铣削变形,并针对铣削参数做出了完善的优化策略,为后续研究工作打下基础。（2）根据本构模型、切屑分离准则、摩擦关系等关键理论,使用Abaqus有限元软件建立了支臂薄壁件三维铣削加工模型,模拟仿真得到应力、应变云图和铣削力、工件变形量曲线图,对其中的变化规律进行分析探究,从中发现:加工起始和结束阶段,应力相对较大,中间过程较为平稳;应变主要集中在薄壁边缘区域;三向铣削力值X向最大,Y向次之,Z向最小;形变也主要集中在薄壁边缘区域,中间部分形变量较小。（3）采用正交实验法设计并进行铣削力实验,利用测力仪和三坐标测量机分别采集铣削力值和工件变形量。用得到的铣削力值数据建立铣削力经验公式,用工件变形量数据分析探究铣削参数对工件变形量的影响,结果表明:进给量、背吃刀量、铣削宽度的提高都会增加工件的变形量,铣削速度的提高会降低工件的变形量。（4）结合BP神经网络理论,利用有限元仿真模型得到的数据对网络进行训练和测试,构建铣削参数与工件变形量的非线性映射关系。以工件最小化加工变形量为目标,采用烟花算法并结合BP神经网络模型对铣削参数进行优化,得到理想的铣削参数并与实验和仿真的最优参数进行比较,结果表明:烟花算法优化所得的最优铣削参数相比于实验最优参数,工件变形量下降了 58.1%;相比于仿真最优参数,工件变形量下降了 31.2%。因此,通过烟花算法和BP神经网络模型优化的铣削参数达到了预期要求。