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随着美国“再工业化”战略和德国工业4.0计划的提出,中国也提出了制造业行动纲要—《中国制造2025》,确立了智能制造为制造业的主攻方向。构建智能工厂和实现智能生产,要实现有效的监控,需要能够预知工件的加工表面质量,因此表面质量和监测参数之间的相关性是需要解决的关键问题。本研究以精密车削7075高强度铝合金为试验对象,提出了基于Copula函数的表面粗糙度预测方法,主要研究工作如下:1、分析了精密车削加工中,切削速度、进给速度以及背吃刀量对切削力和表面粗糙度的影响规律,结果表明,切削力和表面粗糙度随着切削参数的变化所呈现的变化趋势整体上相同,它们之前存在着明显的相关关系;2、比较了当前相关性分析方法,结合机械加工的特点,提出了基于Copula函数的相关性分析方法。进行了样本选取,建立了边缘分布函数,确立了Copula函数,构造了联合分布函数模型;3、利用Copula函数深入地分析了切削力与表面粗糙度的相关关系,发现切削力与表面粗糙度存在着正的非线性相关关系,且其相关结构是关于中心对称的;各方向上的切削力对表面粗糙度的影响程度不一致,径向力影响最大,主切削力次之,轴向力最小;而且切削力与表面粗糙度的相关程度会随着它们大小的变化而发生变化。4、基于Copula函数和概率学原理的分析,得出了基于切削力的表面粗糙度预测模型,并对提出的模型进行了试验验证,结果表明该模型的预测精度为94.3464%,具有良好的实际应用价值。本研究得到国家科技重大专项“高速数控切削过程监控与评定方法”（№2013ZX04009031-4）和江苏省普通高校研究生科研创新计划（CXZZ120658）的基金资助。所提出的基于Copula函数的表面粗糙度预测方法,为自动化加工和机械加工过程在线监测提供了一个新的视角,对于实现智能制造和工业4.0具有重要的科学意义和较大的实用价值。