高速切削技术作为一项先进切削工艺技术,已广泛应用于航空航天、汽车、模具等机械加工业。然而,由于高速切削工艺知识的复杂性和经验性,目前对于高速切削工艺知识的管理技术还不完善,这在一定程度上限制了高速切削技术的推广。为此,本课题在国际科技合作项目(2008DFA71750)的支持下,针对高速铣削工艺知识的管理与应用问题,对基于网络的高速铣削工艺专家系统进行了研究开发。主要工作如下:1、基于B/S架构,设计开发了基于网络的高速铣削工艺专家系统,该系统主要包括规则推理模块、切削参数优化模块、实例推理模块等功能子模块。2、基于规则推理技术,研究了将高速铣削工艺知识转换成规则的形式,实现了刀具、切削液等的选择。3、建立了基于经验公式和人工神经网络的切削数学模型,并进行了对比分析。在此基础上,将遗传算法与传统优化算法结合起来,进行了基于混合遗传算法的切削参数优化。4、基于实例推理技术,分析了被加工材料切削加工性的模糊模式识别,并对实例相似度的计算方法进行了研究。