高速切削加工技术是先进制造技术之一,具有加工效率高、加工质量好、生产成本低等一系列优点。将其应用于模具制造领域,可以大大缩短模具制造周期、提高产品的竞争力,但是由于目前高速切削理论还不够成熟,缺乏合理的高速切削工艺参数选择方案,阻碍了高速切削技术在模具制造业的推广应用。 基于上述原因,本课题进行了“模具高速切削数据库与专家系统”的研究与开发,目的是为模具制造企业提供模具材料查询、高速切削用量查询等基本服务,除此之外,考虑到高速切削工艺参数匮乏的因素,本系统引入了人工智能技术,使系统可以对模具加工领域出现的新问题按照人类专家解决问题的思维给出建议解决方案。在课题的研究过程中,重点做了以下工作: 1.收集国内外模具材料数据、模具高速切削加工数据以及领域内的专家知识和经验,构建本系统的组成框架和设计方案; 2.对模具高速切削过程中涉及到的匹配关系进行了研究,如刀具材料与工件材料之间的物理、力学、化学性能匹配; 3.遵循数据库设计的基本原则,以软件工程思想为指导,对课题涉及到的数据首先进行概念结构设计,经过抽象和集成得到系统的整体数据库概念结构,进而将其转化为Microsoft SOL Server 2000数据库管理系统所支持的关系模式; 4.重点研究了新实例加工方案查询的推理机制,包括相似度的分配、检索模型的建立;解决方案的改写机制和自学习机制是本课题的另一个重要研究内容; 5.以PowerBuil der 9.0为程序开发工具进行了模具高速切削数据库应用程序的开发。