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工艺决策是CAPP系统的核心,工艺决策能力决定了CAPP系统的主要性能,决策方式决定了CAPP 系统的类型。本文以回转体零件为例,对CAPP 中的自动工艺决策方法进行了系统地研究,并建立了一个有效的智能化工艺决策系统,一定程度上解决目前CAPP 发展中存在的一些问题,对以后的研究和发展具有借鉴意义。本文的研究工作主要有以下几个方面: 1. 针对传统工艺决策中存在的问题,提出一种改进的工艺决策机制和新的建立资源模型的方法,以使CAPP 中的工艺决策功能具有更强的实用性和灵活性。在此基础上,建立了工艺决策模型,为CAPP 中工艺决策功能的实现提供一个系统且行之有效的总体方案,并提出了系统的决策实施方法。2. 结合CAD/CAPP 集成系统对零件信息模型的要求,给出了工艺决策系统中建立零件信息模型的方法,并结合实际情况,介绍了本决策系统中的零件信息获取的实现方法。3. 采用专家系统原理,将决策推理程序与工艺知识(决策规则)分离,并有效地实现了工艺决策数据与知识的获取、表达和相应数据库与知识库的建造, 较为完整地实现了回转体零件的自动工艺决策功能。同时,提出了将机器学习方法、分布式人工智能技术应用于该工艺决策专家系统中,在改善系统智能水平和性能方面进行了尝试性研究。4. 在得到初步工艺方案的基础上,对工艺优化与评估方法进行了研究。建立了基于动态规划法和遗传算法,把工艺路线层优化和工序层次优化相结合的综合优化模型,较为满意地解决了工艺过程优化问题。同时,从工序加工时间、加工成本及资源利用率等几个角度出发,对工艺评估方法进行了研究。5. 在实现智能工艺决策功能的基础上,完成了该智能工艺决策系统与制造仿真系统的功能集成。系统运行与实例验证结果均较为满意地达到了预期的效果,表明论文研究方法是合理并且有效的。系统的整体性能将在更深入的研究与开发中得到进一步完善与发展。