在磨削加工工艺设计中,合理选择磨削参数是一项重要、复杂的工作,因为磨削参数决定了产品加工的质量、生产率、成本、设备利用率等。而磨削参数的确定受机床、磨具、工件材料、加工质量、产品的允许生产时间、生产成本等诸多因素的影响,磨削过程中磨削机理也很复杂;如果采用常规的建模方法,很难为磨削加工过程建立一个合理准确的数学模型,因此,在磨削参数智能选择系统中,采用了人工智能合理地选择磨削参数的新方法。磨削加工切削参数智能选择系统的研究与开发,提供了一个快捷地获取合理的磨削参数的平台。其特点是:用户根据需要确定加工要求,根据不同的加工要求来选择合理的磨削参数。最终可以通过磨削参数的制订,优化零件的制造过程(时间、成本、利润等),提高企业的市场竞争力。本课题利用人工神经网络系统、以VB 6.0作为开发平台、采用GCAQBP算法优化神经网络的方法,根据磨具、加工材料、加工质量等条件,快捷并且比较合理地制订出磨削加工参数。主要完成了以下工作:对新材料进行切削性能模糊评判与聚类。以工件材料的物理性能对切削性能的影响为基础,利用模糊数学的理论为支撑,对工件材料的切削性能进行评估与聚类,找出相似材料,利用相似材料来进行磨削参数选择。在该系统中,建立了以GCAQBP算法为支撑的神经网络优化技术,依据