电火花加工技术发展至今，已在航空航天、模具、复杂零件加工等制造工业中得到广泛的应用，混粉电火花加工技术的出现极大地丰富了电火花加工技术的作用。该项技术是在工作液中加入一定浓度的导电性或半导电性粉末颗粒而改变火花放电状态，从而有效改善加工表面质量、降低表面粗糙度、实现大面积光整加工，为电火花加工开辟了更广阔的应用领域。但是由于混粉电火花加工技术的机理还不甚明了、其加工工艺有待改善，而且该技术缺少必要的工艺规范，这些都限制了其在实际生产中更广泛的使用。本文通过混粉电火花加工正交实验，分析工艺参数对工艺指标的影响规律，并以MATLAB 7.0软件为工作平台，构造混粉电火花加工效果预测BP网络模型，通过该模型对加工效果进行智能预测。具体做了如下方面的工作：(1)通过混粉电火花加工正交实验，对混粉电火花加工工艺进行了系统地研究，得出正交实验中选定的工艺参数对加工表面粗糙度、材料去除率的影响规律及影响显著性，并对比分析了不同加工极性下表面粗糙度和材料去除率的差异，为最终确定合理工艺参数提供了依据。(2)针对混粉电火花加工技术的工艺特点及加工过程的复杂性，结合人工神经网络技术在研究此类系统的优势，采用人工神经网络的BP算法，建立混粉电火花加工效果仿真预测模型。(3)由于正交实验数据样本自身高度的对称性、代表性，能充分代表混粉电火花加工工艺系统特性，以正交实验数据为样本，通过对样本数据进行学习训练，并不断调整网络模型参数，最终该模型能够用来准确预测选定工艺参数下的加工效果。本文的工作对混粉电火花加工技术的实用化具有一定的指导意义，为加工参数的优化选择及建立混粉电火花加工专家系统提供了实验依据和技术基础，同时，本文建立的混粉电火花加工效果仿真预测模型为该技术的进一步实验研究提供新的途径。