高速切削技术作为先进制造技术的一个重要分支,在国防军工、航空航天、汽车发动机制造等诸多领域发挥了至关重要的作用。高速切削加工能有效提高生产效率,显著改善零件的加工精度和加工质量,为制造类企业的发展以及国民经济提高了有力的保障。然而,由于我国对于高速切削技术的研究起步较晚,在生产过程中依然采用经验法,没有成熟的解决方案可供参考,迫切需要相关研究和理论用于指导生产。本文首先对高速切削加工技术进行了介绍,并根据高速切削理论对几种典型金属材料的切屑特征进行了分析,研究表明锯齿化程度随切削速度的提高而加剧,并对切削变形的一般规律进行了探讨,最后针对几种常见的铝合金进行铣削实验,分析了切削参数对于铝合金材料加工表面粗糙度的影响。研究结果表明,高速切削条件下,铝合金材料表面粗糙度值小于普通切削条件下表面粗糙度值。基本验证了高速切削能有效改善零件表面质量。在进一步的研究中,基于昆明理工大学和沈阳机床集团昆明机床股份有限公司共同承担的校企合作项目,以高精度卧式坐标镗床(型号为TGK46100)为实验平台,对某型柴油发动机缸盖铝合金材料(ZL114A)进行铣削加工,利用正交法进行实验设计,进行极差分析,着重研究切削参数(铣削速度、每齿进给量和背吃刀量)对零件表面粗糙度的影响,研究结果表明,在高速切削条件下,如果其他参数相同,每齿进给量对粗糙度的影响>铣削速度对粗糙度的影响>背吃刀量对粗糙度的影响;在此基础上,利用方差和显著性水平进一步分析得出,每齿进给量的影响高度显著,铣削速度的影响显著,背吃刀量的影响并不显著。最后,根据信噪比最大化原则对企业根据实际生产过程中选用的切削参数进行了最优化预测。在以上分析的基础上,首先采用回归分析法,根据Alauddin等人的研究结果,初步建立回归方程,并根据实验数据,用最小二乘法求解回归系数,得到了表面粗糙度和切削用量的预测模型,并根据模型对粗糙度的数值进行预测;然后借助BP神经网络工具,根据实验数据对粗糙度数值进行预测。通过两种不同的预测方法,计算出预测值,并与测量出来的真实值的比较,验证两种不同方法的优劣,研究结果表明,建立BP神经网络模型用于零件表面粗糙度预测结果优于回归分析法的预测结果。