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由于加工编程设置切削参数关联因素复杂,试切实验确定切削参数的方式无法适应模具行业复杂多变的加工需求。提出基于满足企业加工要求的CAM历史项目文件的加工参数信息,运用改进IPSO-BP神经网络预测新加工需求的切削参数。由于机床状态和加工质量要求不断变化,提出新增预学习环节确立IPSO各层权重范围,加快模型收敛速度和预测精度。预测结果满足加工需求。预测模型在保证加工质量的前提下,有效缩短加工编程的切削参数设置阶段80%以上的时间。