钛合金因其比强度高、高温力学性能优异、耐腐蚀性强等特点,被广泛应用于航空航天的发动机及飞机机身制造等领域。而发动机中的钛合金件往往具有特殊的工艺结构和较高的精度要求,导致采用传统机械加工方法难以达到工艺要求。电火花加工是利用放电能量去除材料而达到加工目的,其具有加工精度高、不受材料硬度限制、不产生切削力等特点,适合加工难切屑材料。首先,本文对钛合金电火花加工机理进行了研究,从极性效应、面积效应、脉冲放电特性、电极与工件材料特性等方面分析了其对材料放电蚀除的影响。选择峰值电流、峰值电压、脉冲宽度和脉冲间隔作为影响工艺性能的输入参数,选择加工速度和表面粗糙度作为目标输出,设计正交试验。采用灰色关联分析法,建立灰色关联度矩阵,得到了电火花加工钛合金工艺指标各参数的优势影响因素。其次,利用信噪比方法分析正交试验结果,寻找出单目标的最优工艺参数组合,为多目标工艺参数优化组合提供重要的数据支持。利用灰色关联分析方法将多工艺目标参数优化问题转化为单目标灰关联度的优化问题,得出了电火花加工钛合金的多项工艺指标要求下的最优化参数组合。最后,针对电火花加工钛合金的工艺特点及复杂性,提出了将灰色模型和非线性处理能力强的神经网络进行有机组合建立了性能更优越的灰色神经组合模型(Grey Neural Networks Model,GNNM)。以MATLAB软件为平台,结合试验数据进行电火花加工钛合金的加工速度和表面粗糙度预测模型的仿真,成功地映射出电火花加工钛合金的工艺规律,具有高的拟合精度和理想的预测精度。在目前电火花加工钛合金机理尚未十分透彻的情况下,为其研究提供了新方法和途径,具有一定的指导意义。