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研究可修复零部件精度参数的分配是关系到再制造机床性能和再制造成本的重要问题。本文提出了用BP＋GA的混合算法优化分配可修复零部件精度参数的方法。首先利用BP神经网络建立零部件精度参数与再制造机床空间几何误差之间的正向映射模型，然后用正交设计法得到训练样本数据并训练网络，最后再用BP＋GA的混合算法逆向确定零部件的精度参数。仿真结果表明了混合算法是解决复杂精度分配问题的一种理想方法，优化结果可用于指导零部件精度的修复。