激光铣削具有材料适应性广、激光能量密度可调控以及无机械力等特点，可用于难加工材料镍基高温合金的材料去除加工。本团队采用光束整形的多激光束耦合纳秒激光开展了DZ411镍基高温合金微铣削表面的工艺研究，分析了扫描次数N、扫描速度v、扫描间距s、脉冲频率f以及激光功率P等工艺参数对铣削表面形貌、表面粗糙度、铣削效率以及表面元素分布等的影响机制。结果表明：多光束耦合激光对材料的去除机制主要是汽化与重熔，在加工表面形成了凸起与凹坑等周期性多尺度特征；当N=10、v=100 mm/s、s=25 μm、P=15 W、f=10 kHz时，面槽底部的粗糙度R_a最大（51.75 μm），铣削效率也达到最大值（1.87 mm³/min）；随着扫描间距s由15 μm增大到35 μm或激光功率P由5 W增大到15 W，铣削效率逐渐增大；激光铣削过程中材料发生了复杂的物理化学变化，加工表面的凸起结构中可能包含多种金属氧化物和金属间化合物。本研究工作可以拓展激光加工的工艺类型，为新型激光铣削参数优化提供工艺支撑。

本文采用纳秒脉冲激光铣削方法对尺寸小于1 000 μm, 特征尺寸小于100 μm的微锥体进行加工, 激光铣削过程中脉冲激光与材料相互作用复杂, 因此加工结果难以预测。本文首次以微圆锥的形状误差为预测目标, 包括锥角误差(ATα)、直径误差(TDS)和对称性误差(ES), 首先采用正交试验对显著影响加工结果的参数进行选择, 然后利用采用不敏感损失函数的支持向量回归机(ε-SVR)建立激光微烧蚀加工预测模型, 并且根据参数对预测结果的影响对参数进行择优选取, 实验结果表明, 较优参数的ε-SVR模型预测得到ATα=3.8°, TDS=5.35 μm, ES=1.15 μm。因此, ε-SVR适用于激光铣削加工微锥的误差预测, 并对激光铣削加工其他微三维结构提供了参考。

采用纳秒脉冲激光对Al2O3陶瓷进行激光铣削实验。使用响应面二阶回归模型建立铣削工艺参数与表面粗糙度、铣削深度之间的变化关系,通过灵敏度分析方法识别影响表面粗糙度和铣削深度的关键工艺参数;以最小化表面粗糙度和最大化铣削深度为优化目标,利用遗传算法确定理想的工艺参数组合,并进行实验验证。结果表明:基于响应面法的数学模型预测能力较强,铣削次数及搭接率对表面粗糙度和铣削深度的影响最为显著,优化参数下表面粗糙度与铣削深度的预测值分别为10.471 μm和120.526 μm,实验值分别为10.835 μm和131.277 μm,相对误差分别为3.36%和8.19%。

激光成形薄壁件时, 会因为熔覆件表面凹凸不平或挂渣现象影响成形件的表面精度甚至后续成形无法完成, 针对这种情况, 基于“增材制造”和“减材加工”的思路, 提出了激光复合精确成形的方法, 利用激光熔覆、表面形貌测量和激光铣削相结合, 实现了成形高度表面和侧面精度的实时调控。其中, 熔覆件表面三维宏观形貌测量是激光复合成形新方法中承上启下的重要环节, 在以往的研究中, 大多注重表面测量结果的分析, 并没有使表面测量结果能被铣削加工直接利用, 重点进行数据可视化软件的自主开发设计和尺寸精度的闭环控制功能实现。首先, 系统通过高速轮廓仪与二维运动平台测量熔覆件表面形貌来采集数据; 然后通过MATLAB初处理,获得表面高点和侧面凸点的大概范围; 最后利用数据可视化处理软件, 处理熔覆件凸点和高点, 得到尺寸大小与熔覆件相同且能直接被激光铣削软件利用的图片文件。试验结果表明, 处理得到的图片尺寸大小与实物一致, 通过预览显示精确度很高, 能被激光铣削软件直接利用; 根据处理图片,激光设备可有效铣削高点和凸点区域, 精度可达5 μm, 减少了熔覆件表面和侧面存在挂渣及层与层之间的台阶效应, 完成熔覆件的三维精确铣削。

结合激光刻蚀手段与数控加工技术, 提出了一种基于数控激光铣削的工程塑料表面金属覆层定域精细去除方法。考虑不同位置的零件对加工质量的要求不同, 通过激光烧蚀实验结果得到了保证图形边缘质量的精密切边加工工艺并确定了相应的工艺参数。开发了基于实际进给速度自适应调整激光能量的覆层金属定厚度高效去除技术, 完成了图形内部余量的去除, 解决了机床实际进给速度受动态性能限制无法达到预设值而导致的目标材料过烧蚀问题。最后, 以典型零件复合式三维信号发送/接收器为例, 通过对工件图形分区域变参数加工验证了所提出的方法的可行性。实验结果表明: 采用基于数控激光铣削的金属覆层定域精细去除技术能够完成典型样件的精密加工, 加工的三维金属图形衔接精准, 边缘光顺整齐, 热影响区范围小, 能够满足该类零件高质高效的制造要求。

：激光铣削时能量是以局部热源的形式照射到基体表面上，集中的能量会引起铣削过程中温度场分布不均匀和不稳定。以Al₂O₃陶瓷材料激光铣削为例，建立了激光多道铣削的三维温度场有限元模型。利用ANSYS软件中的APDL(ANSYS Parametric Design Language)语言模拟了多道铣削时热源的移动。模拟结果表明：随着铣削过程的进行，后面的铣削道光斑中心的温度比前面的铣削道的中心温度高，且具有的热影响区也大；温度梯度变化最大的地方是在扫描方向发生改变的铣削样件边沿区域。将模拟结果的最高温度和文献中的实验结果进行比对，一致性较好。

激光熔覆成形高性能薄壁金属零件时，由于熔覆层凹凸不平和挂渣导致成形件表面精度差，甚至后续成形困难，往往需要在成形过程中或成形后辅助机械铣削加工和抛光处理。但是成形件因急冷凝固，表面硬度很高，加工非常困难；形状复杂的零件机械加工更需多次装夹，加工时间长，有时要占整个制造周期的60% 以上。为此提出了一种基于激光铣削的光内送粉激光熔覆复合精确快速成形新方法，采用激光铣削对激光熔覆成形件进行熔覆层的精密整形，该方法相比于传统的激光熔覆大大提高了成形件表面的成形质量，从而实现薄壁金属零件的精确成形。该方案避免了可能需要的机械精整加工，缩短了加工时间，降低了加工成本。

基于ANSYS有限元分析软件建立了温度场的三维有限元模型，分析了激光铣削加工参数，如激光功率，扫描速度，光斑直径和重叠率对温度场和陶瓷表面质量的影响规律。分析结果表明，激光功率和扫描速度对材料的去除率具有重要的影响，铣削深度随着激光功率的增加而增加，随着扫描速度的增加而降低。但是，激光扫描速度和重叠率对铣削质量的影响更大，降低扫描速度及加大重叠率可以提高铣削层的质量。利用NdYAG脉冲激光器对Al2O3陶瓷样品进行了激光铣削实验，并将实验获得的深度和宽度值与模拟后获得的数值进行了对比。结果表明,数值模拟获得的宽度值和深度值与实验获得数值非常接近。数值模拟可以用来预测激光铣削深度和宽度，为陶瓷材料的激光铣削提供了一种有效的控制方法。

为了有效地控制激光铣削层质量，建立了激光铣削层质量（铣削层深度、铣削层宽度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）之间的反向传播(BP)神经网络预测模型。利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的权值和阈值，构建了基于遗传算法神经网络的质量预测模型。用GA-BP算法对激光铣削层质量进行了仿真预测，并将仿真结果与BP神经网络模型仿真结果进行了对比。仿真结果表明，两种网络模型的平均误差较小，网络训练后检验精度较高，说明两种网络模型用于激光铣削层质量预测是可行的，并且遗传算法优化BP神经网络能够有效地提高网络的收敛性和预测精度。

采用Nd:YAG激光器,在真空环境下,进行高硬镜面塑胶模具钢(HPM75)的微流道沟槽激光铣削试验研究。研究真空环境下铣削机理及真空度对铣削尺寸和表面质量的影响。研制真空调节系统,调节激光铣削区域状态,进行大气环境和真空环境下的对比试验。结果表明,当真空压力在-0.07--0.5 MPa范围时,排屑量增加1.6%-3.3%。在铣削优化参数下,与大气环境下激光铣削相比,铣削宽度增加,排屑量增加;可以铣出的沟槽宽度和深度分别为0.225和0.058 mm;真空环境减小了背景气压阻力,提高了熔屑排除力,可以铣削出满足微流道沟槽尺寸和精度要求的沟槽,是一种有效的激光铣削加工辅助工艺。