瞬时铣削力预测作为铣削参数优化、刀具磨损和破损监控、铣削稳定性分析及加工表面误差预报的基础,对提高数控加工效率和加工精度具有重要的意义。而瞬时铣削力模型中的瞬时切削力系数及刀具偏心跳动等参数对预测精度起着至关重要的作用。本文采用理论分析、数值模拟和试验研究等手段,对瞬时铣削力模型参数辨识进行了系统的研究。以立铣加工为对象,分析了Ⅰ型与Ⅱ型铣削的刀-屑接触特点,基于延迟单位阶跃函数给出了刀-屑接触区的统一表示。将切削力系数分为瞬时切削力系数,瞬时平均切削力系数和平均切削力系数三种,建立了相应的瞬时铣削力模型。分析了刀具偏心跳动、刀具变形及进给系统刚度对瞬时切削厚度的影响,建立了数学模型,推导并给出三种瞬时切削厚度的计算方法。分析了切削加工模拟的关键技术,依据铣削过程中微元切削刃的切削状态,建立了三维斜角切削的有限元模型,利用该模型对A16061-T6的斜角切削过程进行了模拟,分析了切削力变化以及切削温度分布规律。利用不同切削厚度的模拟结果,采用回归分析方法建立了切削力系数与切削厚度的指数关系,实现了瞬时切削力系数的有限元法识别。利用辨识结果对瞬时铣削力进行预测,并与基于刀具实体模型模拟的铣削力以及实测铣削力进行对比,结果表明斜角切削有限元模拟方法可以有效获取瞬时切削力系数。基于实测铣削力,研究了瞬时切削力系数与刀具偏心跳动参数的分步与同步辨识方法。在分步辨识中,基于多次试验,利用平均铣削力实现了瞬时切削力系数辨识；基于单次试验,从实测铣削力分离出名义铣削力,利用名义铣削力实现了瞬时切削力系数辨识。在此基础上,以预测铣削力与实测铣削力最小方差作为判定条件,利用一维搜索辨识出刀具偏心跳动参数；另外,通过解析计算提出种独立于切削力系数的刀具偏心跳动参数近似求解方法。在同步辨识中,提出两种辨识方法,第一种方法利用一维搜索方法同时确定了刀具偏心跳动参数和瞬时切削力系数；第二种方法将粒子群算法引入到瞬时铣削力模型参数辨识中,针对标准粒子群的不足,采用抛物线形式的非线性递减惯性权重和概率分布密度函数,提出了一种改进粒子群算法,从而提高了算法辨识瞬时铣削力模型参数的全局搜索能力。最后,通过铣削试验对所提出的算法进行了实现与验证,证实了几种算法的有效性和一致性。分析了表面误差的形成过程,提出了利用两次试验的表面误差分离出刀具变形的方法。在此基础上,进一步提出基于表面误差的瞬时铣削力模型参数辨识方法,从而消除了其它因素对辨识结果和精度的影响。设计了系列铣削试验,实现了参数辨识。利用辨识结果对“细长”刀具加工过程中的瞬时铣削力和表面误差进行了柔性预测,结果与实测值具有较好的一致性,表明所提出的参数辨识方法是有效的,并且刀具偏心跳动对表面误差具有不可忽略的影响。