超硬铝合金因其高硬度、高强度、低密度和优良的机械性能等优点,被广泛应用于航空、航天、轨道交通和汽车等领域。PCD刀具具有硬度高、耐磨性良好、导热性好、热膨胀系数小、与有色金属亲和力小等特点,适用于有色金属的精加工与超精加工。本文以Al7075-T6为加工对象,运用仿真与试验相结合的方法,对PCD刀具车削超硬铝合金的切削力和表面粗糙度等切削性能展开了研究,并对切削参数进行了优化,主要研究内容如下:(1)进行了PCD刀具车削超硬铝合金的有限元仿真和实验验证。采用单因素试验法分析了刀具前角、后角和刀尖圆弧半径对三向动态切削力的影响程度及其变化规律,并基于分析结果对上述刀具几何参数进行了优选;采用正交试验法和单因素试验法分析了背吃刀量、进给量和切削速度对三向动态切削力的影响程度及其变化规律;通过车削实验验证了有限元仿真方法的合理性和结果的准确性。研究及其结果表明:前角取3°~6°,后角取7°和刀尖圆弧半径取0.6 mm是较合理的PCD刀具几何参数;背吃刀量和进给量是影响PCD刀具车削超硬铝合金切削力的主要因素;三向动态切削力的有限元仿真准确性皆在90%以上。(2)开展了PCD刀具车削超硬铝合金的切削试验。首先设计了基于全因子试验法的PCD刀具车削超硬铝合金的切削试验方案,然后搭建了车削试验平台,进行了车削试验和试验数据测量,最后基于试验结果分析了各切削用量对表面粗糙度的影响程度及其变化规律。研究及其结果表明:切削参数之间基本无交互作用,背吃刀量和切削速度对表面粗糙度的影响很小,进给量对表面粗糙度的影响非常明显。(3)建立了切削力和表面粗糙度的预测模型。分别基于指数函数、线性多项式函数、非线性多项式函数和BP神经网络建立了切削力和表面粗糙度的预测模型,并对各预测模型进行了显著性检验,最后对各预测模型的预测精度进行了对比分析。研究及其结果表明:各预测模型均具有良好的拟合优度;基于BP神经网络的预测模型对三向动态切削力的预测效果最好,预测精度皆在90%以上;基于指数函数的预测模型对表面粗糙度的预测精度最高,达92.19%。(4)实现了PCD刀具车削超硬铝合金的切削参数优化。首先构建了PCD刀具车削超硬铝合金的切削参数优化模型,然后提出了利用列举法解决线性加权法中权重不易提前确定的问题,并分别基于线性加权法和多目标遗传算法对切削参数进行了优化,最后对基于上述两种方法的优化结果进行了比较分析。研究及其结果表明:基于多目标遗传算法的切削参数优化及其应用方法对PCD刀具的切削加工更有实际指导意义。本文的研究结果对超硬刀具加工其他牌号超硬铝合金的切削应用及其参数优化同样具有参考意义,本文的研究内容为构建更加完善的超硬刀具切削性能评价体系提供了应用基础,本文的研究方法为今后研究超硬刀具高速加工黑色金属或有色金属的切削性能及其参数优化提供了一种新的思路和理论依据。