在航空航天工业产品中，薄壁件以其优良的特性被广泛使用，薄壁件的结构通常比较复杂，精度要求较高，而且由于薄壁件刚度弱，在切削加工时受到切削力的作用容易产生加工变形，造成壁厚上厚、下薄、尺寸超差难以控制工件的加工精度等现象，从而导致加工后的零件达不到质量指标要求。因此，有效地控制该类零件的加工变形对航空制造业有着重大意义。在薄壁零件的铣削中，刀具几何角度对铣削时切削力的大小、铣削中产生的热变形、工件表面的微观质量都是有着重大的影响。刀具单一角度对加工变形的影响规律可以用有限元方法得到，刀具多个角度的影响可以通过人工神经网络的方法进行预测。因此，本文应用有限元技术，结合现代切削理论、人工神经网络、数学建模等方法，研究了铣刀角度对薄壁件铣削变形的影响，利用遗传算法对铣刀角度进行优化。主要研究工作包括以下内容：1、首先对基于热力耦合的弹塑性模型进行了分析。然后对铣削加工仿真有限元模拟所需要强大的数值软件ABAQUS进行了介绍，而后对模拟中的关键技术进行研究，这样就能更精确地反映实际的加工过程。2、在三维建模软件CATIA中建立铣刀模型，导入有限元软件ABAQUS中，建立薄壁件铣削加工过程的三维仿真模型，对航空铝合金7050-T7451薄壁件铣削加工过程进行基于热力耦合的仿真研究。将仿真得到的加工变形与现场试验结果进行对比，从而可以验证该模型的正确性。3、在有限元仿真结果的基础上，研究了BP神经网络，将有限元仿真结果数据输入BP神经网络作为训练样本，确定BP神经网络各个参数，得到了基于铣刀角度的BP网络加工变形预测模型。预测得到不同角度组合与加工变形之间的复杂关系，实现对刀具角度的有效评估与设计，大大提高零件的加工质量，缩短研制周期，节约成本。4、利用遗传算法优化铣刀前角和螺旋角。利用遗传算法在全局范围内搜索最优解的能力，结合薄壁件铣削的实际模型和仿真结果，确定了遗传算法的各个参数，结合之前所建立的BP神经网络，得到最优的前角螺旋角组合，将优化结果进行仿真实验，比较得到优化结果的正确性。