数控加工工艺参数设定经验性较强,易造成加工误差波动和效率低下,其优化效果对提升加工精度、稳定性和加工效率至关重要。本文面向数控加工工艺参数的多目标分析和优化,结合数据处理分析方法、神经网络算法以及混合优化算法,提出了一个基于神经网络算法和混合优化算法相结合的多目标工艺参数优化分析方法,构建了从加工特征级到工件级的多层级的工艺参数优化模式,并开发了数控加工工艺参数推荐软件。主要研究内容如下:（1）基于IABC-GRNN的数控加工组合特征多目标函数构建首先,对数控加工工艺规划主要因素进行梳理,明确各关键工艺参数物理含义以及工件质量评价指标。其次,针对原始加工数据质量差等问题设计数控加工工艺数据处理与质量提升方法,并引入组合特征概念以解决加工特征尺寸连续性问题。然后,基于IABC-GRNN算法构建工艺参数与加工质量（或效率）之间关系的目标函数。最终建立数控加工组合特征多目标函数构建流程。（2）基于混合优化算法的数控加工组合特征多目标工艺参数优化方法首先,针对多目标优化问题,设计了基于惩罚系数的数控加工多目标融合方法,以获得特征级、工件级的多层级多目标融合函数。其次,结合布谷鸟搜索算法和遗传算法构建数控加工混合优化算法,对多层级多目标融合函数进行融合区间映射与寻优求解。最终,建立基于混合优化算法的数控加工组合特征多目标工艺参数优化流程。（3）数控加工工艺参数推荐与软件设计设计了特征级、工件级多层级工艺参数推荐模式,基于数控加工组合特征多目标优化方法所优化的数控加工工艺参数,对数控加工工艺参数推荐软件进行功能设计。在此基础上,建立数控加工工艺参数推荐软件开发框架并进行实现。（4）面向多目标的数控加工工艺参数优化实例验证以某雷达平板裂缝天线薄板零件数控加工工艺、质量及效率数据为依托,首先设计了数控加工组合特征多目标函数构建的实例验证,其次,结合构建的目标函数建立了数控加工组合特征多目标优化实例验证,最后,实现数控加工工艺参数推荐软件多场景推荐验证。本文提出的基于IABC-GRNN算法和混合优化算法的组合特征多目标工艺参数优化分析方法,解决了质量和效率多目标下的零件级工艺参数优化难题,开发了相应的工艺参数优化推荐软件,实现了工艺设计业务、历史加工数据、IABC-GRNN算法及混合优化算法的有效结合。构建了丰富的工程实例验证对象,证明了本文在面向多优化目标的数控加工工艺参数推荐方面具有一定的学术与工程应用价值。