伴随信息技术以及切削加工技术的飞速发展,切削数据库在加工领域中占据的地位越来越重要。细长轴为工件长度与直径比大于20的轴类零件,主要用于机械的连接、传动以及配合,广泛应用于生活、机械、航空航天等领域。由于细长轴长径比较大,轴的刚性差,易受切削力、切削热的影响而产生弯曲变形等,给切削加工带来了很大的难度,加之现在对细长轴加工所采用的切削参数大部分是由操作员凭自己的经验给出,具有一定的盲目性,使得细长轴零件的加工耗费较大而合格率却一直得不到提高。针对这些问题,本文对切削参数数据库技术进行了一定的研究,建立了细长轴切削参数的数据库系统,为细长轴的加工提供合理的参数,进而达到降低加工成本,提高加工的效率等目的。本文针对细长轴加工的特点和企业的需求分析,确定了系统的功能模块,采用面向对象的设计方法建立数据库的结构模型,并基于在visual studio 2010开发平台上采用C#语句结合SQL Server 2008数据管理软件完成细长轴切削数据库系统的开发。通过对本数据库的深入分析以及对各种优化算法的研究,最终选择基本遗传算法用于该系统切削参数的优化。文中详细的介绍了遗传算法的原理以及操作流程,并以零件的最大生产率和表面粗糙度为目标函数,主要优化的变量为主轴转速,进给量以及背吃刀量,应用罚函数法对约束条件进行处理,完成遗传算法对目标函数的优化。本系统开发了数据的预测功能,主要是以加工的质量参数作为输入值通过神经网络推导出输出值即切削参数,本文采用的不是单一的神经网络对参数的预测,而是通过对BP神经网络的关键技术及其算法的研究,引出的一种新的技术,将遗传算法与BP神经网络融合。这种新的技术,充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力局,加快了收敛速度,提高了收敛精度,使得系统切削参数的预测值更加具有参考意义。最后详细介绍了系统相关界面操作的方法,对该数据库的性能进行了分析以及通过实际实验对数据库各个功能模块进行了验证。