随着航空、汽车和模具等行业的迅速发展,钛合金、高强度钢等难加工材料得到了广泛的使用。高速切削技术作为先进制造技术之一,具有加工表面质量好、切削力低以及生产效率高等显著特点,目前已成为难加工材料切削加工的主要技术。但是,目前在实际生产中,加工工艺的制定还主要依靠经验来选择工艺参数,导致机床、刀具等得不到充分的利用,造成资源浪费。因此,开发难加工材料高速铣削数据库具有重要的意义。本文主要研究内容包括:　　通过需求分析,明确了系统的功能模块,介绍了数据库系统的总体结构和数据来源,运用SQL Server 2008后台服务器软件,建立C/S结构的难加工材料的高速铣削数据库系统。　　根据粗加工和精加工的不同特点,建立了以最大生产率和表面粗糙度为优化目标的数学模型,采用罚函数法对约束条件进行了处理,然后应用遗传算法对目标函数进行了优化。　　分别利用经验公式和BP神经网络建立了切削数据的数学模型,并对经验公式模型进行了显著性检验,通过对比,发现BP神经网络的预测结果精度较高。　　在VisualC++6.0应用程序开发平台上,采用ADO数据库连接技术,对难加工材料高速铣削数据库进行了界面开发,详细介绍了相关界面的操作方法。