伴随着难加工材料及复杂型腔型面加工的发展,电火花加工(Electric Discharge Machining,简称EDM)技术,己经成为模具制造中的主要加工方法之一,其加工工艺、加工参数优化及过程智能控制方面的研究是目前电加工学科的一个重要研究方向.本文通过正交试验分析探讨了型腔电火花成形加工各主要参数对工艺指标的影响规律;阐述了工艺优化及加工过程控制应解决的主要问题和间隙放电状态的主要检测方法;提出了加工规准优选的原则及途经.利用智能控制技术,研究了型腔电火花加工工艺优化问题.基于人工神经网络(Artifical Neural Network,简称ANN)建立了加工参数优化模型,并通过学习机制,用成功的加工范例训练网络,实现了参数优化及工艺效果的预测仿真,通过工艺实验验证,预测误差在10％以内;基于遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA),研究了加工规准转换的优化问题,与传统方法相比提高工效近20％.将确定的优化方案应用于生产实践,通过对典型零件的加工验证,获得了总加工时间大幅度缩短,加工精度有效提高,电极损耗有效降低的加工效果.通过对型腔加工中电极损耗内在机理的研究,探讨了基于人工智能技术的工具电极损耗在线控制,建立了基于加工面积在线识别的电极损耗智能控制系统,从实用上提高了加工过程控制的智能化水平.本文的研究结果对解决企业现行生产中存在的诸如加工速度慢、加工效率低及自动化程度低等实际问题具有一定的参考价值.