汽车已进入平常百姓家，2011年，我国汽车产量达1800万辆，居世界第一位，已经成为汽车制造和消费的大国。随着汽车的改型换代，新车型不断推出，每一款车所需覆盖件模具约500套以上，推出新车型约80%的模具需要更换，改款车型约30%以上的模具需要更换。大型汽车覆盖件模具是汽车生产的关键工艺装备，为了保证模具型面的完整性和覆盖件成形质量，在加工过程中面临着刀具使用寿命要求高(一般要求达到4h~12h以上)、数控程序设计量大等问题，严重影响经济效益和社会效益，浪费时间成本。本文的主要目标是建立汽车覆盖件淬硬钢模具高速切削数据库系统，方便工艺人员使用，提高加工效率，为汽车模具加工提供有效的辅助。本文主要通过以下几个方面进行了研究与分析：首先，通过研究汽车覆盖件模具产业的实际情况，淬硬钢高速切削的特点，结合课题背景，明确了建立汽车覆盖件淬硬钢模具高速切削数据库系统的实际需求。然后，按照数据库系统的建立规范，从数据需求和功能需求进行分析，采用MVC框架结构，借助数据库软件SQL Server2005和Visual Studio2010开发平台，开发完成了基于WEB的数据库应用程序。为了满足实际加工需要，汽车覆盖件淬硬钢模具高速切削数据库系统的知识库包含实例库、参数优选库、规则库等，其中数据库中所提供的数据来自现有的工艺手册和实验数据，数据均真实可靠，可以为优化切削参数提供较好支持。规则推理依赖于专家知识对于新型事物加工规则描述并不完全准确，并且对于不同工件材料或者不同刀具材料之间的联系挖掘不够深入的缺点，因此将关联规则数据挖掘技术应用到了汽车覆盖件淬硬钢模具高速切削数据库系统中。在分析切削数据库的基础上，对基于Apriori算法的PISS-DM算法进行了改进并应用到了汽车覆盖件淬硬钢模具高速切削数据库系统中。用挖掘实例证明，数据挖掘技术在切削数据库中的应用时可行的，结果是准确有效的。本研究采用以实例推理和规则推理并存的混合推理模式。通过推理机制，用户可以为数据库中还未录入的新加工要求提供决策方案，结合参数优化的数学模型，系统可以实现切削参数单目标或多目标优化，从而为用户提供最优的切削参数。最后，用ASP.NET技术开发了汽车覆盖件淬硬钢模具高速切削数据库系统的模型，并对相关功能模块进行了展示，给出实现过程和结果。