慢刀伺服技术(Slow tool servo,STS)是一种新型的精密车削加工技术,主要应用于各种复杂曲面的车削加工,具有较高的加工精度和效率。欧美国家对该技术进行了大量的研究,已经实现了工业应用。而国内(特别是大陆)相关的研究工作相对较晚,尚未形成加工能力。本文基于自主研发的慢刀伺服装置,对复杂曲面慢刀伺服车削数值模拟和加工工艺开展了相关研究。首先,介绍了慢刀伺服技术的基本理论及研究现状。针对其多用于复杂曲面加工的特点,对DEFORM-3D软件进行了二次开发。基于Lagrange分段线性插值理论,采用Fortran语言编写运动控制子程序,通过读取不同曲面的离散刀位点坐标,实现了对复杂曲面慢刀伺服车削过程的有限元模拟仿真。其次,采用二次开发的软件,建立了表面粗糙度预测模型。选用Johnson-Cook(JC)材料本构方程、库伦(Coulomb)摩擦力模型以及自适应网格划分等准则建立了有限元仿真模型。基于表面粗糙度的微观表现,采用位移参数对加工后的表面粗糙度值进行了预测,同时初步分析了不同车削加工条件对表面粗糙度的影响,并通过相应的工艺试验进行了验证。预测结果也为下文试验设计过程中因素的选取提供了依据。为了获取更加合理的工艺参数从而提高加工质量,建立了加工工艺优化模型。基于响应曲面法(RSM)以及前文预测结果,设计工艺试验,建立了多元二次回归分析模型,并对模型进行了优化。采用优化后的模型,分析了因素之间的交互作用以及对表面粗糙度的影响力大小。通过满意度函数法进行优化求解,得出了最优工艺参数组合:刀具圆弧半径0.88mm,进给速度5μm/r,背吃刀量5μm,主轴转速200r/min,离散角2°。利用该组参数进行加工试验,相比未优化时的加工工件,表面质量有了较大的提高,证明了该模型的实用性。最后,建立了球面、渐进多焦点曲面两种典型曲面的数学模型。通过慢刀伺服车削试验,进一步验证了前文的理论。