钛合金耐热、耐腐蚀及比强度高等优点,使其得到各行业广泛关注。钛合金薄壁件具有钛合金优点的同时还具有薄壁件质量轻及节约成本的特点,使得钛合金薄壁件在航空航天领域得到广泛应用。但与此同时,钛合金是一种典型的难加工材料,其薄壁件形状复杂、刚度低且外形协调要求高,加工过程中非常容易发生振动变形。在铣削加工钛合金薄壁件的过程中刀具结构参数是影响加工变形的主要因素之一,因此对刀具结构参数进行性能预测分析具有非常重要的意义。本文以悬臂板结构的典型Ti-6A1-4V薄壁件侧铣精加工为研究对象,以铣削力、铣削温度为衡量目标,结合理论分析、三维物理仿真、BP神经网络及试验研究,对整体式立铣刀结构参数进行了性能预测分析,为立铣刀的结构优化提供了理论方法支持。借助AdvantEdge FEM有限元物理仿真软件平台,建立铣削三维物理仿真模型,选定刀具几个重要参数(周齿前角、周齿后角、螺旋角、齿数),首先对由刀具进行单因素结构参数变化所引起的铣削力、铣削温度变化进行分析研究,得出铣刀结构参数优选值。再设计正交试验设计表格,基于铣削加工物理仿真获取刀具进行多因素结构参数性能预测所需铣削力、铣削温度数据值,通过建立BP神经网络预测模型,实现多因素结构参数与最大铣削力、最高铣削温度之间的预测,得出优选结构参数组合。最后对优化前后刀具在加工过程中的铣削力、铣削温度、动态特性及工件变形进行了对比验证分析。(1)建立铣削三维物理仿真模型,为刀具单因素结构参数分析及多因素结构参数性能预测所需铣削力、铣削温度数据值的获取提供技术支持。(2)对刀具进行周齿前角、周齿后角、螺旋角、齿数的单因素结构参数分析,综合比较最大铣削力、最高铣削温度值,选出适合悬臂板结构的典型Ti-6A1-4V薄壁件侧铣精加工的刀具结构参数。(3)结合BP神经网络非线性特性,将BP神经网络用于刀具多因素结构参数的性能预测分析。构建适合本文研究的两层BP神经网模型。通过铣削仿真获取训练与仿真所需数据,并借助Matlab完成BP神经网络预测模型的建立。结合试验,将预测模型与经验公式进行对比分析,验证了BP神经网络模型的准确性。最后通过预测值比较,优化得出刀具最优结构参数组合。(4)建立了立铣刀优化前后的三维模型,并将刀具进行了瞬态动力学分析,分别从刚度、强度以及应力等方面对优化后的刀具进行性能分析,比较了刀具优化前后的铣削力、铣削温度及动态特性,并对工件进行最大变形分析,实现了对优化后的刀具性能的验证分析。通过基于BP神经网络的预测模型,为钛合金加工刀具优选提供了理论模型。