钛合金、高温合金等难加工材料,由于具有超高强度、高硬度、高韧性、耐高温、耐腐蚀等突出特点,在航空工业中得到广泛使用；数控机床、加工中心和柔性制造系统在难加工材料加工中应用越来越广泛,CAM编程和CAPP规划中都涉及到刀具和切削用量的合理选取,而编程人员和操作人员还是凭加工经验选择切削参数,导致切削参数选择不规范,加工效率低,因此如何选择合理的工艺参数,积累加工经验,并逐步优化这些工艺参数,解决难加工和加工效率低等瓶颈问题是目前难加工材料切削应用的一个首要问题。切削数据库技术在以上需求下得以迅速发展。论文从理论模型建立和系统开发两方面对难加工材料切削数据库系统进行研究。在建立难加工材料切削数据库系统的理论模型的基础上,开发B／S模式的难加工材料切削数据库系统。在开发过程中建立工件材料子数据、刀具子数据库、刀具-工件匹配子数据库和切削液子数据库等；实现切削数据优化和过程参数预测功能；建立车、铣、钻、镗四种加工方式实例库的数据结构及实例编码方案；实现规则和实例的混合推理。最后开发实用的难加工材料切削数据库系统。该系统可用于指导现场操作人员和技术人员选择难加工材料用刀具、切削用量等信息。切削用量是影响加工过程至关重要的参数。难加工材料切削数据库系统在切削数据基本查询的基础上,又从最低加工成本和最高生产率两个角度对切削用量进行优化,并从生产管理角度分析工人劳动强度和机床单位时间消耗对优化变量的影响,且给出相应实例。刀具寿命、表面粗糙度、切削力等过程参数在切削过程中也有十分重要的作用。难加工材料切削数据库系统利用经验公式法,在收集试验数据的基础上对上述过程参数进行预测,从而更有效地指导生产实际。以实例推理为主、规则推理为辅的混合推理的实现,使难加工材料切削数据库系统具有智能性。通过分析实例编码、实例检索和实例修改各个推理步骤,探讨实例推理的实现过程,提出实例混合推理的具体实现方法。规则推理则在实例不存在时进行推理或者对实例解决方案进行规则验证。本课题得到国家科技支撑计划重点项目(2008BAF32B01与2008BAF32B11)、高档数控机床与基础制造装备科技重大专项(2009ZX04014-043、2009ZX04014-012、2009ZX04014-031)、国家自然科学基金(50828501)、中国博士后科学基金(20070420208)和山东省博士后创新项目专项资金(200702023)的资助。