随着全球制造业的不断发展,各个领域对于一些关键部件材料的性能要求越来越高,特别是航空航天领域。钛合金材料质量轻、强度大,性能优良,广泛应用于航空航天领域。但是钛合金材料加工难度大、刀具磨损快,在确定钛合金加工工艺时,往往选用保守的切削参数,加工效率低,成本增加。因此,为了降低加工成本,本文针对钛合金铣削加工中的切削参数优化和进给调整策略,完成了以下工作:（1）刀具磨损预测及切削参数优化。分析了刀具磨损的形式和过程,测量了立铣刀的刀具磨损量,进行了钛合金材料型腔件的正交加工实验,收集了刀具磨损样本;利用MATLAB,建立了BP神经网络模型,对刀具磨损进行预测;综合考虑刀具磨损和加工时间,设计了最小加工成本的优化目标函数,完成了基于遗传算法的最小加工成本切削参数优化。（2）基于主轴电流的刀具磨损状态的判断。分析了主轴电流与刀具磨损的关系;根据切削参数-主轴电流的数学模型,利用625所自主开发的主轴电流采集功能,进行多组钛合金的走刀加工实验,根据实验结果求解了模型内的未知参数;通过对比分析相同切削参数下使用未磨损刀具和磨损刀具加工时的主轴电流,进行了刀具磨损状态的判断。（3）确定了考虑刀具磨损的进给参数调整策略。确定了基于模糊理论的加工进给参数调整策略,采用主轴电流误差和误差变化率作为输入变量,采用进给速度调整量作为输出变量,建立“自然语言”的模糊规则,并基于此规则确定了输入输出的隶属度函数;进行了进给参数调整的仿真分析,输出了模糊量化表,建立了进给参数调整的Simulink仿真模型,将模糊系统缩输出的进给速度调整量转换为机床的进给倍率挡位,并设计数据完成仿真。（4）完成了切削验证实验。使用优化的切削参数进行了型腔加工实验,验证了预测模型及优化算法的准确性;进行了走刀实验,验证了切削参数-主轴电流模型的准确性;改变走刀实验的进给速度,根据采集到的主轴电流值,使用进给参数调整计算系统计算出所需调整的进给倍率,验证进给调整策略的有效性。