随着人工智能、并行工程和敏捷制造技术在制造业自动化方面的发展，企业对计算机辅助工艺设计(CAPP,ComputerAidedProcessPlanning)系统的要求也越来越高，而传统工艺设计系统已经不能满足高速的市场导向和多变的产品需求。因此实现智能化、自动化、柔性化的CAPP系统是未来发展的必然趋势，如何将传统的工艺设计经验与智能化的计算机决策相结合来实现CAPP系统，成为当前研究的热点问题。 本文简要分析了CAPP的发展和特点，提出当前CAPP系统中存在的主要问题和发展方向。实现了面向对象的工艺信息特征建模体系，对零件信息、工艺规程以及工艺参数等信息进行了必要的数据抽象和建模，然后重点论述应用人工神经网络技术实现工艺决策的算法和实现方法，从信息编码和工艺推理等方面构建智能化的工艺推理机制，并设计了系统体系结构和工作流程，最后开发了CAPP原型系统来验证相关理论的可行性。该系统的主要特点主要为： 1.在网络算法上，提出了以ARTl网络为基础的工艺推理算法模型，将人工神经网络(ANN，ArtificialNeuralNetwork)技术在模式识别、动态分类领域的并行处理能力、分布式存储、良好的自适应和高度容错特性引入到CAPP工艺推理机制中，有效的解决CAPP工艺决策的不确定性推理和复杂的数据检索问题，为实现智能化的工艺设计提供了新的思路。 2.在数据模型的建立方面，设计了以面向对象(O-O，Obiect-Oriented)方法为基础的工艺信息特征建模体系，有效的解决了复杂数据模型的数据抽象和特征数据建模。建立了层次清晰、结构良好、易于管理的工艺信息模型体系，将工艺系统中的零件信息、工艺信息和工艺规程等数据有效整合为统一的数据模型。为工艺决策和信息编码提供了良好的数据描述接口，同时便于对数据体系进行管理和扩展。 3.在系统体系结构方面，建立以模块化方法为基础的系统体系和工作流程，基本实现了以结构件为主要对象的工艺设计系统。开放的关系型数据库设计，可编辑的文件报表输出，良好的用户交互体验，完善的安全策略都使系统在多方面实现了更高的先进性。 综上所述，为了实现更高层次的智能化CAPP系统，本文通过对基于人工神经网络的面向对象CAPP技术的研究，实现了CAPP系统在工艺决策方面的智能化、自动化，提高了计算机辅助工艺设计在推理决策、设计过程和文件生成方面的智能性和适应性。