以高效率、高精度为基本特征的高速切削技术，是近些年来迅速崛起的先进制造技术之一，至今还存在着许多因素制约其进一步发展，一个重点研究领域就是如何在保证表面加工质量的同时提高加工效率。由于目前还没有相对完整的切削参数可供选择，致使高速加工的优越性不能充分发挥，因此通过较少试验研究表面粗糙度的影响规律，建立精度较高的表面粗糙度预测模型以及确定最佳切削参数，对加工中实现优质高效有实际意义。本文以P20模具钢工件高速铣削加工为对象，进行了表面粗糙度的试验研究、表面粗糙度预测模型的建立和铣削参数的优化。基于正交试验法，分析了铣削速度、每齿进给量、铣削深度和行距等参数对表面粗糙度的影响，结果表明这四个参数都是高度显著的，影响程度由大到小依次为行距、每齿进给量、铣削速度和铣削深度。在比对表面粗糙度实测值与理论模型预测值的基础上，采用多元线性回归分析方法建立了表面粗糙度的预测模型，并对该模型和回归系数进行显著性检验，结果表明所建模型高度显著，具有较高的置信度。运用遗传算法以最大加工效率为目标对铣削参数进行优化计算，得到了不同表面粗糙度技术要求下的铣削参数优化组合方案。