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国外研究情况在高效数控切削参数优化方面，在70年代左右，部分西方工业国家早就开始对数控机床的切削参数优化进行了深入研究，并且创建了切削参数优化数据库。在对切削参数的优化研究中往往需要涉及许多基础技术工作与进行大量的切削优化试验，由于实验内容多、实验周期长，研究的时间长，但目前世界上各个国家都非常重视这项基础技术建设工作。56679
Tailor在1900年就以影响工件材料最大去除率的主轴速度作为优化目标。这是最初建立的切削参数优化模型，说明采用建立切削参数模型的方法进行参数优化在理论上是可行的[4]。之后，Gilbert在上世纪50年代提出了最大生产效率和最小生产成本的概念[5]。 Field提出了一种实际可用的系统化的生产成本和生产时间评价方法[6]。对于不同的加工操作和不同的零件和刀具材料，他发展了刀具寿命和切削参数的关系。他还在加工过程中应用基于时间的方法和有关的时间数据来完成他的加工成本和加工时间的方程，Field计算出了考虑到综合了进给速度和切削深度后对应于最小生产成本和最大生产效率的切削速度[7]。之后，Hitomi研究了优化切削速度与最小生产成本、最大生产效率以及最大利润率之间的关系。他把最小生产成本和最小生产时间之间的范围称为“最大生产效率的区间”。从管理角度来看，它强调了在这个区间的任意一个切削速度(削减最优方法)都是比该区间外的值更好的切削速度。他还证明了拥有最大利润时的切削速度也在最大生产效率区间里[5]。
切削参数的优化是一个复杂的多目标问题，最优的解决方案不仅与切削速度有关，而且与进给速度、切削深度有关，而这些被生产系统中的机床、夹具、刀具、零件的几何形状等约束所制约，同时上面的研究也没有考虑到切削深度。
Kals在1978年提出了包括切削深度在内的优化过程算法和多工序的车削模型。与此类似的方法还有Hinduja提出的另外一种算法，他在加工范围内限制了进给速度和切削深度。如果这两个参数在加工范围内破坏了约束，则通过刀具寿命公式计算出最优切削速度，并且验证其是否满足切削速度约束。而加工成本是根据三大要素来计算的，它的最优解就是得到最小加工成本的解[8]。
Mesquita提出了同时考虑切削速度、切削深度和进给速度的优化算法。其优化目标是最小成本、最短生产时间和最小工序数。同时也要根据具体生产情况确定各优化目标的权重。但是在该优化模型中，假定了各加工工序的加工条件是相同的，这与实际情况是不一致的。为此，又有若干针对此情况的研究[9]。Cukor用同样的优化算法，用切削三要素和直径处的切削点表达每个加工工序的加工状况，并建立了基于加工成本和加工时间的全局权重方程[10]。与他们不同的是，Chua用连续规划法解决最小成本的优化问题[11]。首先，确定加工工序数，假设所有工序的加工条件相同；然后，考虑加工过程中切削直径的变化来计算事先完成的工序的最佳切削条件。
上述模型都是把加工中的各个基本工序分开来进行优化而没有考虑加工中心的装载时间或是换刀时间。但是要完成一个工件的加工过程，需要对所有工序及换刀等各个约束都加以考虑进行优化。在1992年，Agapiou提出了优化流水线多工序加工系统的数学算法，该算法考虑了加工系统中机床性能的限制(如最大切削力、主轴转速、进给速度)，在给定的加工时间内，优化各工序的切削参数，使得单位成本最低。针对单品种多工序的刚性生产系统的加工过程工艺参数的优化问题的研究，为刚性生产系统的高效运行奠定了基础[12]。 E. Henriques在2004年提出了面向加工过程和生产计划的全局优化模型，该模型应用连续二次型目标算法，论文网建立了以最小生产成本为优化目标的基于切削速度、切削深度和进给速度的全生产过程车削优化模型，且他通过几何、材料、表面质量、机床条件等约束限制最优解的范围，得到了比较好的效果[9]。E.J.A.Armareg。等人以最大生产率为标准，采用数学优化分析和有限数字搜索技术相结合的优化算法来实现对多次螺旋齿铣削过程的计算机辅助参数寻优[9]。