随着工件结构的日趋复杂,难加工材料的逐渐普及,切削加工工艺的合理制定变得越来越困难。切削数据库系统作为切削加工领域的智能制造软件,在合理制定加工工艺、提高加工效率、提升工件质量和降低生产成本等方面起到明显作用。本文通过分析现有切削数据库的特点和发展趋势,基于加工过程中的多元特征,结合案例推理、多目标优化和工艺决策算法,研究与开发一具备切削加工工艺智能推荐和切削参数优化功能的基于多元特征的切削数据库系统。首先,分析切削加工过程的多元特征特点,对工艺特征进行表示和分类,在此基础上建立工艺案例库,采用案例推理技术进行切削加工工艺的智能推理,使用最近邻居法进行案例检索,并给出1Cr18Ni9Ti不锈钢棒料车削加工问题的案例推理实例。其次,研究硬质合金刀片车削加工1Cr18Ni9Ti不锈钢问题,开展切削力、断屑和磨损实验,分析了不锈钢材料的切削特点和切削参数对切削性能的影响,为后续多目标优化建立目标函数和约束条件提供数据基础。随后,结合多目标优化算法和TOPSIS工艺决策法进行切削参数优化研究,在切削实验的基础上建立了最低切削合力及最小加工时间的目标函数,并设置约束条件,采用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化,并采用TOPSIS方法进行优化结果的工艺决策,建立切削参数智能优化模块,并将优化结果收录于案例库。最后,结合Python汇编语言、MySQLDBMS和前端开发技术,在PyCharm2020.1平台上进行B/S结构的切削数据库系统的开发。从软件工程的思想出发,分析了该切削数据库系统的各项需求,确定了切削数据库系统的结构。设计了数据查询检索、案例推理、切削参数的多目标优化、工艺决策、数据和用户管理五个模块,并对切削数据库系统的各项功能模块和界面进行了说明。