随着金属切削技术的快速发展与进步,及其自动化程度的提高,可转位刀具在应用中越来越广泛,人们对切削工具的要求也越来越高。刀具在使用过程中,刀片是与加工工件直接接触的部位,在加工时承受很大的外力作用,在满足加工要求时,刀片上的应力过大就会产生损坏,刀片损坏会使整个加工过程停顿下来,从而影响到加工效率。刀片上的最大应力主要受到主偏角,刃倾角等几何角度的影响,但其中每个因素的变化对刀片的影响程度均不相同,因此,确定这几个因素的影响程度进而对每个因素进行合理控制是必要的。本文在总结国内外可靠性研究现状的基础上,首先,建立了可转位刀片的三维模型,利用有限元法对刀片的静力学特性进行了分析,得到刀片的最大静应力；其次针对以往可靠度数值计算方法的不足,根据可靠的理论,引入了神经网络理论并结合刀片力学求解中的有限元法,将神经网络技术应用于可靠性灵敏度分析和可靠性稳健设计领域。充分利用神经网络的非线性映射功能、任意函数逼近功能等特性,较好的解决了可靠性研究中的一些难题。再次,由于本文中基本随机变量为混合变量,即基本随机变量的单位互不相同,可靠性灵敏度无可比性,因此在可靠性灵敏度理论的基础上对基本随机变量进行了无量纲化,得到可靠性对各个基本随机变量的影响程度的排序；最后根据刀片需要满足的可靠度对其进行了可靠性稳健优化设计,为产品在设计阶段提供了理论参考,有着积极地现实意义和理论价值。