激光打孔技术具有加工范围广、无工具损耗、效率高、经济效益显著、可加工小至微米的孔等优点,已在现代制造领域中得到了广泛应用。但其加工机理是一个复杂多变的热蚀加工过程,而合理的工艺条件才是获得合格产品的保障。因此本文在国内外有关激光小孔加工研究成果的基础上,从理论、试验和仿真三个方面对其加工工艺进行了分析和研究。首先,简单的概述和总结了激光打孔技术的国内外发展及研究状况,阐述了激光打孔的基本原理和特点,并系统分析了YAG固体激光打孔的主要工艺指标和工艺参数。其次,选取厚度为1mm的304不锈钢、H62黄铜和1060铝合金三种金属材料,利用实验室的YAG激光加工设备进行复制法打孔试验,并借助工具显微镜测量出小孔的上、下孔径。通过单因素试验分析了激光器电压、重复频率、脉冲宽度、聚焦条件、辅助气体等因素对小孔加工效果的影响规律。以1mm不锈钢材料为研究对象,设计了L16(43)3因素4水平正交试验方案,应用直观和方差法分析了激光器电压、脉冲宽度和重复频率对上、下孔径及锥度的影响程度,并提出了YAG激光在不锈钢上打小孔时激光器参数的选择方法。最后,针对神经网络非线性处理能力强和遗传算法(GA)全局搜索寻优能力强等优点,提出了遗传算法和神经网络相结合的智能建模方法。借助MATLAB神经网络工具箱和遗传算法工具箱,建立了基于BP神经网络和遗传神经网络(GA-BP)的激光打孔加工工艺仿真模型,利用两种模型分别对不同加工参数下的小孔孔径进行了仿真和预测。结果表明,经GA优化后的BP网络模型具有更高的拟合精度和更理想的预测精度,能较好的反映激光器参数与加工孔径之间的非线性映射关系,这为激光小孔加工工艺参数的有效选择提供了一个新的途径。