模具钢Cr12MoV具有较高的热稳定性，高的淬透性、耐磨性、高抗弯强度，仅次于高速钢，是冷镦模、冲模等的重要材料，其消耗量在冷作模具钢中居首位。硬态切削工艺具有良好的加工柔性和环保性，该工艺已逐步取代磨削作为模具钢精加工工艺。然而，要使硬态切削工艺完全取代磨削其重点在于提高工件表面完整性及其使用性能，因此对表面完整性的研究是十分必要的。在硬态车削加工中，刀具磨损是一个重要影响因素，因此本文考虑刀具磨损及切削参数对硬态车削模具钢Cr12MoV表面完整性及疲劳寿命进行参数优化，而要使得优化结果可靠，准确的预测模型是必不可少的。本论文的主要内容包括：首先，对表面完整性进行正交试验，根据试验得到的数据特点对表面完整性各特征指标进行确定。通过极差法对表面完整性进行主效应分析，从而得到切削条件对表面完整性的影响大小，对主要影响因素进行单因素试验，从而比较全面的对表面完整性进行试验研究；其次，基于旋转弯曲疲劳寿命及表面完整性的正交试验结果，利用灰色关联理论及表面完整性和疲劳寿命的单因素回归模型对切削条件及疲劳寿命进行相关性研究，从而得到获得良好疲劳寿命的合理途径；最后，利用遗传算法优化后的BP神经网络与响应曲面法(RSM)建立表面完整性与疲劳寿命的预测模型，利用Matlab建立硬态车削综合预测系统从而实现了即时输入与输出功能，并根据建立好的模型利用改进粒子群算法对表面完整性进行参数优化，利用标准例子群算法对疲劳寿命进行参数优化，并对优化后的结果进行验证性试验，从而通过实验值与优化结果的对比确定优化结果的准确性。