碳纤维复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer Composites,CFRP)以其质量轻、强度大、抗疲劳等卓越的性能,在航空航天、汽车、建筑等重要领域的应用日益广泛。钻削是机械加工中较为常用的制孔工艺,钻孔质量对于零件的装配精度、可靠性具有十分重要的影响。然而由于CFRP硬度大、各向异性、层间结合强度低等性质,以及切削用量、刀具几何参数的选用不合理等因素,在钻削加工时容易造成分层、毛刺、撕裂等加工质量缺陷,进而导致CFRP零件的装配精度降低、结构强度下降、加工成本增加等问题。因此,实现对CFRP高质量、高效率、低成本的制孔加工已成为近年来制造领域一项重要的研究课题。建立了CFRP钻削加工仿真模型,并与相关文献的实验研究做了对比,验证了仿真模型的准确性。以主轴转速、进给量、钻头顶角为设计变量,基于响应曲面法及Box-Behnken试验设计进行了CFRP钻削仿真试验,建立了钻削轴向力的预测模型,并根据响应曲面和等高线图综合分析了三个变量对轴向力的影响作用。同时,采用正交试验法进行了CFRP钻削仿真试验,利用极差和方差分析了三个变量对分层因子的影响作用,建立了分层因子的人工神经网络预测模型与多元线性回归预测模型。综合利用人工神经网络的非线性拟合能力与遗传算法的全局寻优能力,获得了使分层因子达到最小的钻削参数组合。研究结果表明:轴向力和分层因子随主轴转速的增加而降低,随进给量和顶角的增加而增加;对轴向力和分层因子影响的大小顺序依次为:进给量、主轴转速、顶角。分层因子的人工神经网络与多元线性回归预测模型的预测误差最大分别为3.1%和7.4%。在实际加工中,宜适当地提高主轴转速,降低进给量和减小钻头顶角,以降低钻削轴向力,减少钻削CFRP时的分层、撕裂等缺陷,进一步改善制孔质量。研究所采用的方法也为CFRP钻削加工中切削温度、刀具磨损等问题的研究提供一定的指导。