随着时代的飞速发展、世界能源危机越发严重。制造业作为世界工业革命的根本,作为我国经济发展的基础,提升了社会生产力、给人们创造了巨大的财富,与之俱来的是能源的巨大消耗。与此同时,和发达国家相比,我国的制造业仍有很大的发展空间,生产制造的效率和质量提升依然是制造型企业函待解决的问题。为了中国制造的崛起,为了大力发展经济的基础上响应保护环境、节约能源的号召,绿色制造成为了新的时代主题。制造业中数控机床量大面广,研究数控机床的工艺参数多目标优化,能提高企业竞争力,促进我国经济发展,也符合我国节能减排的口号,具有重要的研究意义。首先,绿色制造对生产过程中的节能、产品质量、生产效率提出了新的要求,优化数控机床的工艺参数对制造业的绿色发展起着至关重要的作用。单目标下的优化问题不能适应制造业的实际需要,考虑能耗的工艺参数多目标优化成为主要的研究方向。然后,数控机床在不同加工时间段的能耗构成差别很大,传统的能耗建模复杂且不易操作。响应面法可以把变量之间的复杂的未知关系联系起来,在一定区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合。本文通过把数控车削加工的过程看成一个整体,直接研究工艺参数的不同组合变化对各个时段总功率的影响,利用统计学的回归理论,建立工艺参数与能耗的函数模型,最后通过方差分析判断回归方程的准确度。最后,在工艺参数优化方法求解上,传统的求解方法不能适用于新的多目标问题。遗传算法,粒子群算法和人工蜂群算法各有其优劣性。在解决连续型的工艺参数多目标优化模型时,本文基于Pareto支配和拥挤距离的个体替换准则改进人工蜂群算法,并通过epsilon精确求解算法进行验证。改进的人工蜂群算法具有较好的效果,求得的多目标解集方案为操作者决策提供了多种选择,为实现面向绿色制造的制造业数控车削工艺参数优化提供科学依据。