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特征识别是实施STEP-NC重要的一步,也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键.本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法.该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后,基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图.然后,将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络.最后,通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络,实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别.通过实例验证了该方法的有效性和可行性.