随着航天航空、船舶海洋、模具制造、医疗器械等各个领域的快速发展，各种具有高强度、高硬度、强韧性、耐高温、抗腐蚀性等特点的特殊材料（硬质合金、钛合金以及高强度合金钢）得到大量使用。但是这些特殊材料在传统机械加工领域里都属于难加工材料，这些材料的难加工特性会严重制约其应用。精密电火花线切割加工技术具有非接触式加工、无宏观切削力、对加工材料硬度要求低、加工精度高以及可加工异型腔模等特点，因而成为航天航空、模具制造、以及医疗器械等领域中的核心装备。但是精密电火花线切割加工难加工材料时，具有脉冲放电频率高、剩余残渣排出困难、电极丝易断、加工微观表面复杂以及加工参数众多等特性，导致在脉冲放电控制精度不高、加工过程不稳定、加工效率低，从而严重制约了电火花线切割技术的发展。因此，本文主要致力于突破电火花线切割加工难加工材料的工艺技术难关，在全面分析电火花线切割加工机理和技术特点的基础上，针对两种具有代表性的难加工材料硬质合金钨钢YG15和铝基复合材料Ti6Al4V（钛合金）开展研究。本论文的具体研究如下：　　针对精密慢走丝线切割加工硬质合金钨钢YG15的工艺参数众多且复杂的问题，提出一种新型工艺优化算法——神经网络-狼群混合算法，该算法结合BPNN神经网络和基于领导者策略的狼群算法，对精密慢走丝线切割工艺参数进行单目标和多目标优化研究。其一，通过对多种优化算法的单目标优化结果进行对比，得知所提出的混合算法更具有寻优高效性和准确性特点。其二，通过运用混合算法对加工工艺参数的单目标和多目标优化，获得材料去除率和表面粗糙度的最优值，为慢走丝线切割加工难加工材料的工艺参数数据库提供了实际加工数据参考。　　针对精密慢走丝线切割加工YG15的微观表面复杂特性，通过响应曲面法加工试验，开展对慢走丝线切割加工YG15的表面质量进行工艺参数单目标和多目标优化研究。其一，采用神经网络-遗传算法（BPNN-GA）分别对三维形貌特征评价下的表面粗糙度、白层厚度和表面裂纹密度进行单目标工艺优化，得到单一最优值。其二，采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）对以上三个表面质量评价指标进行多目标工艺优化，得到三目标工艺优化的最优Pareto前沿解。上述基于试验数据建立的关于加工表面质量的单、多目标工艺优化研究，能进一步完善精密慢走丝线切割加工YG15的工艺优化规律。　　针对精密电火花线切割加工难加工材料过程中，加工状态和放电状态监控的需求，将间隙放电电压波形的辨识问题转换为图像识别问题，因此，采用图像识别理论，对WEDM加工中的间隙放电状态进行检测、辨识。采用图像矩、分形维数、小波描述子和几何特征等四种方法进行混合特征值提取，并且基于支持向量机和随机森林树两级分类器，对加工过程中的五种放电状态进行分类。在线切割机床上进行在线加工多种材料（铜、钨钢、模具钢SKD11）试验，从而验证该研究的可靠性和实用性，进而实现精密电火花线切割加工过程中加工状态和间隙放电状态监控。　　针对电火花线切割加工铝基复合材料Ti6Al4V（钛合金）时，加工剩余残渣排出困难、电极丝易断以及加工效率低等问题，提出三种新型辅助复合加工方式：超声振动、磁场和超声振动磁场复合分别应用于电火花线切割加工，用以改善加工环境，提高加工效果。通过对这三种加工方式进行理论分析、试验验证分析以及与传统电火花线切割加工对比研究，发现辅助加载的超声振动和磁场在一定的加工参数范围内，可以改善加工放电状态、提升材料去除率、提高加工表面质量、改善三维表面形貌、增强力学性能。进一步发现，这四种电火花线切割加工方式综合效果如下：复合辅助加工>磁场辅助加工>超声振动辅助加工>传统加工；并且确定最佳的加工参数范围。该研究可以为实际难加工材料电火花线切割工艺方式提供新的思路，以及相应的理论证明和实际指导。　　集成前面对难加工材料电火花线切割工艺的研究内容，以Windows XP操作系统为开发平台，采用Delphi和Matlab混合编程方法，实现外场辅助精密线切割加工参数智能优化选择系统的软件开发。该软件具有三种主要功能：不同材料加工工艺参数优化选择功能、在线间隙放电波形监控功能和外场辅助加工的工艺参数优化选择功能。在传统精密电火花线切割和外场辅助电火花线切割加工试验平台上的验证性实验证明了该软件的准确性和可靠性。　　因此，本论文开展的难加工材料电火花线切割工艺以及表面质量优化工作，不仅有助于了解精密电火花线切割加工难加工材料时的一般工艺优化和微观表面质量优化规律，建立工艺参数数据库，而且提出了新的电火花线切割加工控制和检测策略，以及新的电火花线切割加工工艺方法——外场辅助线切割复合加工方式，并且开发了外场辅助精密线切割加工参数智能优化选择系统软件，从而改善了难加工材料精密电火花线切割加工工艺过程，并提高了材料去除率和加工表面质量。