通过正交实验设计方法，开展了300M钢的铣削加工研究，对各种工况下加工表面的粗糙度进行了测量。运用极差分析方法，阐明了主轴转速、每齿进给量、轴向切深及径向切宽对表面粗糙度的影响程度和影响规律，并采用BP神经网络建立了表面粗糙度的指数预测模型。实验及分析结果显示，每齿进给量是影响300M钢逆铣表面粗糙度的主要因素，顺铣时主要影响因素则为轴向切深。同时，通过对比预测值和实验值，验证了表面粗糙度预测模型构建的合理性和有效性。