高速切削技术具有材料去除率高、切削力小、工件变形小以及加工精度高等优点,在发动机缸体、缸盖的加工中应用越来越多。但是,由于国内对于高速切削机理及工艺技术基础研究的缺乏,导致高速切削生产中缺乏稳定可靠的技术指导,实际生产中主轴转速偏低,切削参数选择欠优化,机床利用率低,远未发挥高速切削加工设备的优势。基于高速切削技术研究现状以及企业生产实际需求,本文开展了缸体、缸盖材料—铝硅合金ADC12高速铣削技术的实验研究,具体内容如下：首先,进行了表面粗糙度单因素实验,探究了主轴转速、每齿进给量以及轴向切深对加工表面粗糙度的影响规律；进行了表面粗糙度正交实验,通过对实验结果的方差分析,得出了各切削参数对表面粗糙度影响的主次关系。其次,以正交实验结果数据为训练样本,结合模糊逻辑与神经网络优势,建立了基于T-S模糊神经网络的表面粗糙度预测模型。该模型平均预测误差为3.3%,建模精度为96.7%,可以比较准确地预测高速铣削铝硅合金过程中的加工表面粗糙度。再次,以斜角切削理论为基础,对立铣过程切削力进行了机械建模,分析了螺旋铣削情况下瞬时切削力在空间的分布状态；进行了切削力单因素实验,探究了主轴转速、每齿进给量、轴向切深(大径向切深、小径向切深两种条件下)以及径向切深(大轴向切深、小轴向切深两种条件下)对切削力的影响规律；进行了切削力正交实验,通过方差分析,得出各切削参数对切削力影响的主次关系以及轴向切深、主轴转速对切削力影响较为显著的结论。最后,基于动态再生型切削厚度模型以及单元动态铣削力理论,推导了稳定铣削临界轴向切深公式,通过实验获取了切削系统的模态参数以及铣削力参数,构建了高速铣削铝硅合金稳定性Lobes图。由稳定性Lobes图,便于工艺人员优选轴向切深与主轴转速以避开切削颤振区域,具有一定的实际意义。