切削数据库技术可以为机械制造业提供合理和优化的切削数据,以提高加工精度、表面质量和加工效率,因此是发展各种现代制造技术的一项基础性工作。本文以切削数据库为研究对象,对切削数据库的智能化进行了深入的研究,并对数据挖掘技术在切削数据库中的应用技术进行了探讨。本文研究内容主要包括以下几个方面:基于Windows系统和SQL Server数据库平台,开发了切削数据库原型系统。该系统可实现对切削加工中的各种数据信息、切削知识及各种模型信息的储存、修改、查询等管理,以满足用户在切削加工中所需要的各种数据信息。系统通过建立知识库,为规则推理机的智能推理打下了基础,为推理过程的顺利进行提供了重要保证。此外,通过建立模型库,解决了加工性能预测和切削参数优化过程中重复实验和建模的问题,在很大程度上节省了加工时间,降低了加工成本。在切削数据库原型系统的基础上,本文将规则推理和基于遗传算法的切削参数优化技术集成到切削数据库中。通过开发的规则推理机,用户可为切削数据库中不存在的新工件材料或新加工要求的智能加工提供决策方案。通过基于遗传算法的切削参数优化模块,系统可实现切削参数的单目标或多目标优化,从而为用户提供能够满足要求的最优化的切削参数。在前面研究的基础上,将基于Apriori算法的关联规则数据挖掘技术应用到了切削数据库中。在分析切削数据库特点的基础上,对该算法进行了改进并将其应用到切削数据库的数据挖掘中。挖掘实例证明,数据挖掘技术在切削数据库系统中的应用是可行的,挖掘结果是准确有效的。以上研究成果为智能切削数据平台的建立以及数据挖掘技术在切削数据库中的应用奠定了基础,同时对推动切削加工向智能化方式转变、提高加工效率等方面都具有一定的参考意义。