刀具切削加工是机械制造工业的主导加工方法,因此,如何提高刀具切削加工的生产效率,降低加工成本,一直是机械加工领域专家们不断探索和致力研究的重大课题。通过建立刀具数据库管理系统可快速查询刀具的各种加工信息,如切削用量,刀具几何参数等,给现场人员提供必要的咨询,有利于提高生产率,节约生产成本,也可使刀具的信息管理更加科学化。在传统的刀具选择过程中,主要是依靠工人师傅的经验确定参数的,这难以满足精度需要。鉴于切削数据库中的不确定性、模糊因素很多,本文将模糊集理论与神经网络技术相结合,应用专家经验确定隶属函数,直接采用普通的非线性神经元构成的神经网络结构作为模糊神经网络的结构,而把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊隶属度,从而建立了一种基于模糊神经网络的刀具数据库系统模型。本文还介绍了系统的数据管理。系统的数据分为用户数据库、切削数据库、学习样本数据库和资源数据库。并且对各数据库进行了举例说明。本文建立了一个面向生产企业的刀具库系统。模拟实验证明该模型可根据加工工件来优化选择刀具材料、刀具几何参数、刀具结构、切削参数等加工信息。与传统的刀具库相比,由于该刀具库系统设计采用了模糊推理及神经网络技术,增加了知识推理和知识学习能力。因此简化了系统参数计算过程,使多参数优化选择计算变得更为简便,明显提高了确定刀具参数的精度,加快了刀具数据库系统处理速度。其系统的应用不但能延长刀具的使用寿命,还能提高使用人员的工作效率。