随着高效、高精加工的需求,非稳定切削已成为制约产品加工效率、加工精度的重要因素之一。为了保证高效、高精加工,一般需要通过稳定性lobe图来选择最优的铣削参数组合。机床刀尖频率响应函数（Frequency Response Function,FRF）是计算稳定性lobe图的重要输入之一,而在实际铣削加工过程中,刀尖FRF受到多种因素的影响,其不仅与主轴速度变化密切相关同时往往还表现出显著的位置相关性。另外,不同的刀具-刀柄组件、同类型不同个体机床的“个性化”差异最终也会影响刀尖FRF从而影响铣削过程稳定性lobe图。除此之外,铣削是一个动态过程,铣削过程稳定性还会受到多种不确定性因素的影响。因此,必须根据机床不同个体综合考虑机床工作空间运动轴位置、主轴转速、不同刀具-刀柄组件、铣削过程不确定性等因素,从多个维度对铣削过程稳定性lobe图进行全面描述或鉴定,以便使其能够满足工业复杂场景下的应用。本文围绕上述多维度因素影响下的铣削过程刀尖动力学预测模型泛化性及稳定性的不确定性表征等共性问题开展研究,主要研究内容如下:提出了一种计算效率更高的“逆稳定性解”方法实现铣削过程刀尖FRFs的辨识,并计算对应的铣削过程稳定性lobe图。基于经典的两自由度铣削稳定性模型,采用平均切削力法对刀具的径向和切向切削力系数进行标定。通过采用一种主轴转速逐步提升实验方法进行铣削颤振实验,实现了不同主轴转速条件下的颤振频率以及对应的轴向极限切深的快速获取。提出了一种启发式粒子群优化算法,能够更高效地实现铣削过程刀尖FRFs的逆向辨识,该方法较以前的所提出的方法具有更高的计算效率。最后,通过铣削颤振实验对铣削过程稳定性lobe图进行验证,证明了其预测结果较主轴静止条件下的刀尖FRFs计算的铣削稳定性lobe图预测结果更准确。提出了一种基于条件分布适配的迁移学习方法实现不同刀具-刀柄组件与位置-速度相关的铣削过程刀尖动力学预测。以五坐标横梁移动龙门加工中心为研究对象,考虑到与位置-速度相关刀尖动力学的空间相关性和变异性,采用Kriging方法建立了与位置-速度相关的源刀具刀尖动力学预测模型。为了提高不同刀具-刀柄组件刀尖动力学数据预测模型的泛化性,根据目标刀具少标记特点,可以利用源刀具数据辅助目标刀具预测模型的训练。考虑条件不变分量的高分辨能力,采用跨域的位置-尺度变换来近似源刀具中更多有用的条件可迁移成分,提出了一种条件分布适配的迁移学习方法实现目标刀具与位置-速度相关的刀尖动力学预测。最后,对迁移学习预测的目标刀具铣削过程稳定性进行实验验证。以5台VMC850E加工中心为研究对象,考虑到同类型不同个体机床的“个性化”差异,分析了同条件下不同个体机床刀尖动力学的差异性。为了解决不同个体机床刀尖FRFs数据预测模型的泛化性,针对与源机床同刀具-刀柄组件的目标机床,在平滑假设的基础上,通过在源机床刀尖动力学预测模型与目标机床刀尖动力学预测模型之间构建了一个偏移模型,提出了一种基于模型偏移的迁移学习方法实现目标机床与位置-速度相关的刀尖动力学预测。对于与源机床不同刀具-刀柄组件的目标机床,将传统的权重自适应方法从分类问题扩展到回归问题,提出一种权重自适应的联合分布适配的迁移学习方法用于目标机床与位置-速度相关的刀尖动力学预测。最后,对迁移学习预测的目标机床铣削过程稳定性进行实验验证。考虑到铣削过程不确定性因素的影响,提出了一种贝叶斯结合改进的仿射不变性马尔科夫链蒙特卡洛方法（Goodman and Weare Markov chain Monte Carlo,GWMCMC）实现铣削过程稳定性的不确定性定量化表征。建立了考虑铣削过程不确定性因素影响的两自由度铣削稳定性模型,利用一种改进的Morris全局敏感性分析方法确定了对铣削过程稳定性影响最显著的模型输入参数。在IGWMCMC的贝叶斯推理框架内,通过不断更新的颤振频率和极限切深数据计算了各关键输入参数的后验分布。根据确定的关键输入参数的后验分布,将不确定性通过蒙特卡洛（Monte Carlo,MC）采样技术在铣削过程稳定性模型中进行传递,从而计算出铣削过程稳定性lobe图及其不确定性区间的概率分布,并设计了在铣削过程中引入不确定性因素的实验进行验证。