激光焊接焊缝成形蕴涵着多种表征其力学性能的信息。统计分析其成形特征及影响因素有利于对钛合金激光焊接过程机理的认知,对优化工艺参数以及提高焊接效率起着重要作用。目前,国内外许多学者从激光焊接焊接冶金理论与实践角度出发,采用人工智能技术与建模技术相结合,建立激光焊接工艺参数预测模型。由于传统建模方法无法完全把握激光焊接内部复杂信息,本文立足建立激光焊接信息管理数据库,并采用基于案例推理方法与技术,从焊接经验入手,实现激光焊接接头性能预测及工艺参数优化。基于案例推理技术起于人对事物的认知,采用过去解决问题的经验知识来解决当前问题,通过将案例进行描述、表示、检索、重用和学习来解决问题,这对于支持激光焊接试验有着重要的意义。本文重点在于构建激光焊接数据库,采用基于案例推理方法与技术,实现对激光焊接案例的表示、检索、重用和学习。结合激光焊接的有关特性,采用框架表示法来表示案例,用最近邻法来检索案例,把检索出的案例经过专家意见人工修改后进行重用,依照检索出的案例来解决当前案例,最后把解决的案例存入数据库中进行案例学习。本文通过建立基于案例推理的激光焊接数据库,初步实现了对焊接焊缝成形特性的预测以及工艺参数的优化。但是,由于对案例修改的经验不足,本系统在案例重用上仍然有许多的缺陷,需要进行进一步的研究。