如何快速响应市场需求，生产出低成本高质量的产品，已成为制造企业提高自身竞争能力所急需解决的一个重要问题。在切削加工系统中，切削用量的合理选择将直接影响生产率、成本及整个系统的经济性等。本研究采用了近年来在计算机领域和优化计算领域中倍受关注的遗传算法对此问题展开了研究。 在仔细研究分析了遗传算法的特点和切削用量优化数学模型后，提出了选用变形遗传算法(即在基本遗传算法的基础上，对选择操作增加精英保存策略，在交叉和变异算子中导入自适应)对切削用量进行经济性优化。在多变量非线性约束条件处理上，研究设计了多种补充淘汰个体的方案，并通过计算机实验对其进行了各种性能(如种群进化性能、各代不合格个体产生量及合格个体的补充频率以及全局最优解的搜索能力等)测试及分析，最终确定了其中一种相对符合本课题的方案，即采用遗传算法操作补充被淘汰个体，并用C++开发了相关优化程序。在算例方面，对数控车床CKA6136进行了以最高生产率、最低生产成本、最大利润率为优化目标的单工序外圆、端面车削用量的计算，结果显示了该方法的有效性。 在多工序制造系统方面，通过对其加工特点的分析和研究后，提出将走刀作为最基本单元进行独立优化的策略。在系统整体优化方面：提出了高效率低成本化的切削用量分配策略；根据策略设计了优化计算流程；根据流程方案，应用VB和数据库技术开发了相应的计算系统，该系统中走刀的切削用量经济性优化计算导入了上述的遗传算法程序。案例的计算结果表明，所开发的系统能够达到预期的策略目标。 本研究成果不仅有助于车削制造系统高效低成本化生产决策的制定，还能应用于高年级本科生和研究生的教学环节中。