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高效切削加工技术是未来切削加工技术发展的重要方向之一，合理选择数控加工切削参数是实现高效数控加工的重要途径。本文针对数控加工切削参数的优化技术进行了研究，采用BP神经网络建立了铝合金壳体铣削参数优化模型，并对BP神经网络结构的各参数设计进行了分析，优化了BP神经网络模型，提高了BP神经网络模型的收敛精度、收敛速度、预测精度及泛化能力，实现了对切削参数的优化选择和加工效率的预测。为高效数控加工切削参数的选择提供了理论依据。生产实例表明，采用BP神经网络优选的切削参数进行加工，可以在保证加工质量的前提下，显著提高加工效率，降低成本，实现了高效加工和数控机床综合应用效率的最优化，具有较好的推广价值。