压铸铝合金具有重量轻、导电性好以及铸造加工性能强等特性,被广泛应用在压铸行业中,如何对压铸件进行打磨去毛刺受到越来越多的关注。现阶段压铸件的打磨主要通过人工手持打磨工具完成,这样的方式不仅效率低下,加工质量不稳定,并且会给企业带来繁重的人力成本。随着机器人技术的成熟,逐渐出现了机器人夹持铣刀或旋转锉等工具来完成压铸件打磨工作的自动化加工系统,但目前与之相关的指导理论还较少,无法满足现阶段企业的需求。本文从实际需求出发,以理论研究、仿真分析与实验相结合的方式对机器人铣削去毛刺打磨系统加工时的铣削力、表面质量和加工效率等关键技术进行研究,为实际加工提供参考依据。首先,对铣削加工表面成形机理以及影响表面成形质量的因素进行了分析,并确定本文从铣削参数和铣削力角度来研究机器人铣削去毛刺表面质量的变化规律。为了更加深入的探究铣削去毛刺加工表面成形机理与加工特点,建立了铣削去毛刺动态有限元仿真模型,仿真结果显示工件表面的最大应力主要分布在第一变形区,切屑呈现卷曲状,和实际加工产生的切屑类似。其次,基于微元法建立了瞬时铣削力模型,搭建了机器人铣削实验平台,以硅铝合金压铸件为加工对象,通过平均铣削力辨识实验得到了瞬时铣削力模型系数,模型验证实验结果表明模型误差在可接受范围内。然后,以表面粗糙度为评价指标,设计了机器人铣削去除压铸件毛刺表面质量实验,单因素实验结果表明表面粗糙度随主轴转速的增加而减小,随着每齿进给量、铣削宽度和铣削深度的增加而变大;正交实验结果表明主轴转速对表面粗糙度影响最大,其次是每齿进给量和铣削深度,铣削宽度影响最小,不同因素对实验结果的显著性排序为:主轴转速>每齿进给量>铣削深度>铣削宽度;并建立了表面粗糙度的经验模型,模型误差在可接受范围内,对实际加工具有一定指导意义;然后基于已建立的铣削力模型分析了不同铣削参数下铣削力和表面质量的关系,结果显示表面粗糙度随着Fx,Fy,Fz的增加而变大。最后,从铣削参数优化和加工路径优化两方面对机器人铣削加工效率进行了优化,建立了以材料去除率为优化目标的铣削参数优化模型,利用遗传算法进行求解,得到了机器人的最佳铣削参数,将材料去除率从52.5mm~3/s增加到234.3mm~3/s;其次将本文中的路径优化问题转换为了非典型广义商旅问题,并以此建立了路径优化模型,最后通过蚁群算法求解得到了最佳路径,将机器人的空转路径从1310.1mm减少到813.5mm,实验结果显示当机器人加工速度设置为60mm/s和100mm/s时加工时间分别缩短了7.2s和4.7s。