钛合金因为其自身的良好特性,逐渐得到了人们的重视,应用在越来越多的领域中。但其加工具有一定的难度,由于自身具有的特性也为切削带来了很大的困难。所以这就需要对其切削过程进行一定的分析。在加工的同时,切削参数的选取又是一个难点。就目前情况来说,大部分对于材料的加工都采用查询切削手册的方式来确定切削参数。而这种利用经验来确定切削参数的方法,对于目前社会所需要的高效、节约的目标并不能满足。所以需要对切削参数进行一定的优化。与此同时,在实际的数控加工中,需要对数控机床所提交出的切削参数进行一定的分析,用以确认其是否为该次走刀的最优切削参数。所以本文基于以上观点,进行了以下努力:(1)利用DEFORM软件对钛合金Ti-6Al-4V的车削过程进行了有限元仿真。在仿真过程中,分别以切削速度、进给量以及切深为单一变量,来对切削力和切削温度进行模拟仿真分析。根据仿真结果,可以得到随着切削速度在100-200m/min增大时,切削力和切削温度均有所增大;切削过程中进给量在0.1-0.5mm/rev范围内增大时,切削力增大幅度较大,切削温度在进给量0.3mm/rev时达到峰值,然后随着进给量的增大而减小;切深在0.25-1.25mm增大时,切削力和切削温度也在明显增大,并且进给量与切深对切削力的影响比切削速度的大。切削速度对切削温度的影响较大,进给量和切深对其影响并不是很大。(2)利用遗传算法对切削参数进行优化。在对目标函数进行选取时,选取加工效率、加工成本以及材料去除率这三者作为目标函数。并且通过对多目标函数处理方式的分析,最终确定了组合加权系数法,对目标函数进行处理。使得以上的多目标函数,最终转化成为单目标函数,使优化过程变得简洁。文中考虑了多方面的约束条件,这分别包括机床约束、刀具约束、工件质量约束以及加工条件约束等等。对约束函数处理的方法也有很多,在本研究中采用当下流行的罚函数的方式对其进行处理,将目标函数转换为无约束单目标函数。然后再利用已经确定的遗传算法对研究中提出的切削加工的例子进行切削参数的优化。并得到了比经验值更为优秀的切削参数,最终证实了算法优化的效果,能够对实践起到一定的指导作用,对公司的效益有较大的益处。(3)对切削参数优化过之后,在本文中对数控机床中的程序段的编制,进行了一定的分析研究。在数控机床中对待加工材料的一次走刀过程进行分析,并且将该次走刀的程序段提取出来。利用C++,将S和F功能字中的相关参数从单次走刀的程序段中提取出来。接着利用公式将其转变为加工中的切削速度和进给量。然后再利用遗传算法进行优化,将经验值切削速度125.6m/min和进给量0.10mm/rev优化为切削速度130.4m/min进给量为0.16mm/rev,将原数控加工程序段进行修改,并进行加工,完成单次走刀的优化过程。通过对钛合金Ti-6Al-4V的有限元仿真分析以及对切削参数对切削力和切削温度的影响的研究,并对加工钛合金的切削参数进行优化,可以在一定意义上改善钛合金加工上的困难。