针对企业叶片加工工艺设计与NC指令生成过程中存在工作重复性大、效率低及工艺文件准备周期长等问题,本文将基于实例推理技术引入叶片工艺设计中,在UG软件的基础上开发了一套基于实例推理的叶片智能化CAPP-NC系统。本文主要研究内容与成果有:(1)在分析总结叶片组成结构、分类及工艺设计特点的基础上,提出了基于实例推理的叶片智能化CAPP-NC系统结构框架与工作流程,详细说明了系统信息描述模块、实例检索与匹配模块、实例修正模块、工艺文件输出模块和实例库管理模块的功能。(2)研究了基于实例推理的叶片智能化CAPP-NC系统关键技术。1)通过对叶片工艺设计进行研究分析,提取叶片特征信息中对工艺设计过程有重要影响的关键属性,以面向对象为基础,采用框架结构表示法和产生式规则相结合的复合知识表示方法,对叶片工艺实例进行信息描述;2)采用最近相邻策略作为叶片工艺实例检索策略,建立初次检索、深度检索、相似度排序的分级检索模型。在深度检索中,采用基于加权最近邻算法的全局相似度算法、基于特征数据类型的局部相似度分类算法、以及基于层次分析法与最大离差法相结合的组合赋权法,并按照层次分析法计算出叶片工艺实例特征属性的权重系数;3)采用系统自动修正与人机交互修正相结合的方法进行实例修正。(3)基于系统关键技术的深入研究,利用Microsoft Visual Studio 2015进行系统整体开发,Visual C++MFC进行友好界面开发,Access数据库为叶片工艺实例库平台,应用UG二次开发技术,开发了基于实例推理的叶片智能化CAPP-NC系统,详细介绍了系统关键模块的程序开发过程。(4)选取企业某一动叶片工艺设计为例,展示了基于实例推理的叶片智能化CAPP-NC系统各模块的工作流程,验证了系统准确性与可靠性。本系统能够获取与当前设计最相似的叶片工艺实例,实现工艺工序卡的自动修正与NC指令的交互修正,大大减少叶片工艺设计与NC指令生成过程中的重复性工作,提高工艺设计人员的工作效率,对提高企业竞争力具有重要意义。