机械加工能耗是制造成本的重要组成部分,且对环境的影响很大。机床在金属切削领域应用广泛,然而能量效率却很低。因此,机床的能效提升与节能策略已成为可持续制造的研究热点。比能耗与表面粗糙度是评价切削加工能效与质量的重要指标,对它们的准确预测是实现工艺优化的基础。虽然刀具磨损不可避免,但以往针对比能耗与表面粗糙度的预测模型中很少考虑这一因素。且现有的数控车床能耗模型大多只适合于特定机床,不能应用于其它不同规格的机床。为此,本文针对数控车削能量效率与工艺优化进行了相关研究。首先,建立了基于车削参数和刀具磨损的净去除材料比能预测模型。该模型与具体的机床部件无关,可在加工前预测净去除材料能耗。对比试验表明,该模型因为考虑了刀具磨损的影响,所以预测精度达到95%。此外,研究了车削参数和刀具磨损对净去除材料比能的影响规律:随着背吃刀量增加,净去除材料比能降低。主轴转速增加,使得主传动系统附加载荷损耗功率增加,所以净去除材料比能增加。净去除材料比能随着刀具逐渐磨损呈近似线性增大。然后,提出了一种考虑刀具磨损演变的机床比能与表面粗糙度预测模型。以背吃刀量、进给量、主轴转速和刀具后刀面磨损为输入变量,以正交试验结果为训练样本,建立了基于支持向量回归(SVR)算法的预测模型。模型在45#钢车削试验中得到了验证。试验结果表明,改进的基于车削参数和刀具磨损的预测模型比仅考虑车削参数的模型具有更高的预测精度。且所提机床比能与表面粗糙度模型的预测精度分别达到97.99%和91.40%。最后,提出了一种结合正交试验设计、灰色关联分析和响应面法的车削参数多目标优化方法。以切削质量、生产效率及机床能耗为优化目标,并分别选取表面粗糙度、材料去除率及机床比能作为评价标准。304不锈钢的车削试验结果表明,优化后的车削参数可在表面粗糙度减小、材料去除率增加的同时,显著降低加工能耗。因此,所提优化方法实现了切削质量、生产效率与加工能耗间的平衡,为车削参数的合理选择提供有益指导。