工艺规划是机械产品制造中的重要环节，直接关系到产品开发的质量和效率。工艺知识是制造企业的宝贵资源。雷达产品零部件种类众多、结构复杂、制造工艺各异，如何对产品的工艺规划数据进行归纳和整理，实现工艺知识的重用，是企业亟待解决的技术难题。 论文以雷达零部件制造工艺数据为基础，结合雷达产品的领域知识，利用数据挖掘技术从数据中寻找规则，为智能化和标准化的雷达产品工艺规划提供了有效思路。论文主要工作如下： 1．利用领域知识进行工艺数据预处理。将领域知识引入数据预处理过程中，把雷达产品的领域知识分为范围知识、层次知识、规则知识、类型知识等类型，对各类知识进行标准化处理，转化为计算机支持格式，支持数据清理、数据规约、数据变换等数据预处理过程。 2．对预处理完成后的数据进行数据挖掘，结合雷达产品特征建立工艺规则库。主要内容包括：①基于匹配矩阵的标准雷达工艺术语的提取，采用基于距离的工艺语句相似性度量，寻找相似语句，建立匹配矩阵，提取标准工艺术语。②基于关联规则的工艺规则提取，采用构建FP-tree的方法改进Apriori算法，提高运算速度，提取工艺之间关联规则。③基于序列模式的工步顺序规则提取，寻找工步前后顺序规则。 3．对雷达产品生产过程中产生的数据进行挖掘，寻找过程优化方案，建立工艺过程优化知识库。根据对异常数据的处理，寻找对生产质量影响最大的因素。考虑生产成本、生产效率等各方面因素，采用灰色层次综合评价法从多种工艺方案中选择最佳方案。 4．制定零件编码规则，实现成组工艺库，并完成相应管理软件。根据雷达零件的功能结构、加工工艺、热处理、加工精度等特征，制定零件编码规则。根据编码将零件进行成组分类，建立成组工艺库，实现新零件工艺的定制查询和模板重用。利用VC++和Oracle数据库，开发相关软件。 运用数据挖掘技术处理工艺数据是本论文的研究重点，目的是充分利用现有的雷达工艺知识和数据，建立工艺规则库、成组工艺库，为新零件的工艺设计和成生提供方便。在对工艺文件中的工艺数据进行处理的同时，还对生产过程中的数据进行规则提取，最后整理工艺模板，实现各层次角度的工艺重用，简化工艺设计过程。