随着科学技术的发展，各种先进的制造技术被应用在各行各业的制造系统中，在这些先进技术中数控加工技术能够满足目前产品多样性和先进性的要求，因此被更加广泛的应用在各生产加工领域，同时带来了更大的社会效益和经济效益。目前，提高数控加工技术的应用水平，实现高效数控加工显得非常重要，数控加工中的核心要素切削参数的正确合理选择对确保产品质量、提高生产率、降低生产成本起着十分重要的作用。本文主要对加工切削参数的优化进行了研究，从而达到提高加工效率、降低加工成本及提高加工质量的目的。本文对国内外切削参数优化的研究现状进行了分析，建立了数控铣削加工过程中切削参数优化的数学模型，通过对切削过程中影响切削结果的各个因素的分析，得到了多目标优化函数及其约束条件。对切削参数的优化方法进行了分析，并选择遗传算法来对优化函数进行优化，提出了结合神经网络和遗传算法来实现对数学模型的优化方案，利用人工神经网络建立了加工切削参数与加工结果之间的非线性映射关系模型，利用遗传算法对网络输出进行多目标优化，利用MATLAB自带的工具箱实现程序的优化运行。通过实验研究，对优化方法的可行性和优化结果进行了验证，验证表明此方法对加工参数进行优化，能够有效缩短切削加工的时间，达到了提高切削效率的目标。