随着全球气候变暖和资源、能源日益短缺，低碳制造模式受到越来越多的关注。制造业能耗大、碳排放量大，实现其低碳制造是世界各国节能减排的一个重要努力方向。随着齿轮行业的高速发展，数控滚齿机床保有量也随之增加，研究数控滚齿机床的低碳运行支持技术对制造业实施低碳制造具有重要的指导意义。　　滚齿工艺参数的选择直接影响齿轮的加工质量、效率、成本和能源、物料消耗，其优化决策具有重要意义。为此，本论文对面向低碳制造的的数控滚齿工艺参数优化决策支持系统进行了研究，为数控滚齿机的低碳运行提供系统的理论指导与方法支持。　　首先，对数控滚齿工艺参数决策特点及碳源进行了分析，针对数控滚齿机低碳运行和工艺参数高效决策的需求，提出了一种基于实例推理和优化算法相结合的数控滚齿工艺参数低碳优化决策方法，并基于该方法设计了支持系统的体系结构和功能结构。　　然后，对该支持系统涉及的关键技术进行了深入的研究。针对实例推理的检索阶段，提出一种基于表达式驱动和改进K均值算法的相似工艺实例检索方法，该方法是对工艺实例集分两阶段实施检索，首先基于工艺手册和决策经验构建决策知识模板，基于表达式驱动技术对其进行一阶段检索，然后采用改进K均值算法进行二阶段检索，从而得到匹配的相似工艺实例抽取集。针对实例推理的优化决策阶段，提出一种基于反向传播(BP)神经网络和花朵授粉算法(FPA)的数控滚齿工艺参数低碳优化决策方法，该方法首先运用BP神经网络构建加工效果预测模型，然后基于相似工艺实例抽取集构建优化模型约束，最后以碳排放量最小为优化目标，通过花朵授粉算法完成工艺参数低碳优化模型的求解，得到支持低碳加工的最优工艺参数。　　最后，在以上研究的基础上，开发了一套面向低碳制造的数控滚齿工艺参数优化决策支持系统，该系统可降低数控滚齿加工过程的碳排放量，并提高工艺参数决策效率，为数控滚齿机的高效低碳运行提供重要依据和支持工具。