镍基高温合金因其优异的抗蠕变、耐高温疲劳、抗氧化和抗腐蚀性，已广泛应用于航空发动机等关键构件的制造中。细长轴类零件的数控(Numerical Co
ntrol, NC)精密加工尤其关键而复杂，切削参数选择直接关联到加工效率和产品精度。本研究围绕镍基高温合金特种材料GH4169的数控车削加工，提出切削参数的优化模型与策略。首先针对GH4169合金的材料特性，分析其在车削加工过程中的切屑形态和力学行为，明确了加工难点。研究通过HITACHI HT23SII高精度数控车床，使用标号为CNMG 120408-TF的车削刀具，在严格控制车削精度与表面完整性的前提下，设计了一系列切削实验。实验证据响应面法(Respo
nse Surface Methodology, RSM)和设计实验论(Desig
n of Experime
nt, DOE)，调整主轴转速、进给率、切削深度等参数，并对切削力、表面粗糙度、刀具磨损等指标进行了量化分析。参数优化过程采用遗传算法(Ge
netic Algorithm, GA)、模拟退火(Simulated A
n
neali
ng, SA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimizatio
n, PSO)三种算法，基于既定目标函数，结合约束条件，对参数进行了迭代搜索。实验结果表明，采用优化后的参数比传统经验参数能有效减小切削力，降低表面粗糙度，并显着提高刀具寿命，进而验证了所建优化模型和算法的有效性。参数优化对细长轴类零件的高效、高精度加工具有现实指导意义，对数控加工技术的深入应用和发展提供了理论依据和技术支撑。