钛合金以其良好的耐热性、耐腐蚀性,以及优异的力学性能等,广泛应用于航空航天、医疗、化工等领域,具有广阔的科研空间和应用前景。但是由于钛合金的加工性较差,在加工过程中存在切削温度高、刀具磨损严重,加工效率低下等问题。在钛合金切削过程中,切削力是一个非常重要的物理量,它对刀具寿命、加工质量等都有显著影响,因此切削力的研究对提高刀具寿命,改善加工质量,提高加工效率具有非常重要的意义。本文选取钛合金Ti6Al4V作为研究对象,研究分析该型号钛合金切削力的预测。本文主要内容包括:首先,根据金属切削原理,采用有限元分析方法结合ABAQUS建立了钛合金切削仿真模型。通过将Kistler9257B三向车削测力仪测得的主切削力与通过仿真模型获得的主切削力进行对比,验证了仿真模型的正确性。其次,基于python语言通过ABAQUS二次开发建立了钛合金切削仿真参数化模型。该参数化模型不仅可以提高建模的准确性,而且能够省去大量的重复建模时间。然后设计了关于进给量、切削速度、刀具前角的单因素仿真试验,探究三者对主切削力的影响规律。再次,建立了主切削力的BP神经网络预测模型。首先设计三因素三水平的全因素试验方案,利用切削仿真参数化模型获取样本数据。对神经网络内部各参数进行设计,进行神经网络预测模型的训练与验证。最后,基于响应曲面法建立了主切削力的公式预测模型,并通过显著性检验验证了公式模型对样本数据的拟合效果,数据表明本文所建公式模型具有良好的拟合效果,可用于主切削力的预测。输入相同的切削参数,利用公式预测模型可以获得主切削力的预测结果,通过BP神经网络模型也可以获得相应的主切削力预测结果。将两组预测结果分别与通过切削仿真参数化模型获得的主切削力进行对比,可以得到两种预测模型的预测误差。结果表明:BP神经网络预测模型的预测精度高于公式模型的预测精度,从而说明本文所建的BP神经网络切削力预测模型具有一定的优越性,可以对生产实际提供指导。