题目：数控切削加工工艺数据库数据评价方法及应用

近年来，切削加工与计算机技术及信息技术的密切结合，推动了切削工艺数据库的飞速发展。国内外已建立了一批切削数据库平台，但数据来源的多样性和数据质量的良莠不齐，使得人们越来越关注如何合理有效地对数据库中的数据进行评价和筛选，本文在对大量数据采集积累和管理使用的基础上，研究了对数据进行筛选和综合评价的理论方法及其实际应用。

论文首先对数据评价相关理论进行了理论描述和方法分析，重点针对数据分类理论和数据评价方法进行研究分析，讨论了切削数据分类原则和分类方法，并对典型的数据分类理论——基于区间值模糊集合的分类算法和基于粗糙集的数据分类算法的算法原理和算法流程进行了详细阐述；重点针对数据评价方法中的综合评分法、层次分析理论和模糊综合评价法进行了理论阐述和方法流程分析。

在理论方法研究的基础上，结合切削工艺数据库的数据结构和加工过程需求，对评价系统进行了总体架构和功能设计。切削数据评价系统共分为四部分：机床性能综合评价系统、刀具性能综合评价系统、材料切削加工性评价系统、切削数据成熟度评价系统。机床评价系统从三个方面对机床性能进行了评价：基于机床性能参数的机床综合性能评价、基于OAEE的机床能效分析、基于车间应用的机床可靠性分析。刀具评价系统重点分析了刀具材料性能并进行了刀具寿命等级预测。工件材料评价系统中，从材料本身的力学特性出发分析了材料切削加工的难易程度。切削数据评价系统中，综合考虑了一定切削条件下的综合加工效果，用户可根据需要对加工目标进行权重分配，系统提供的选择有：加工效率、加工成本、加工质量。通过对评价系统的建模分析，作者进行了相关应用程序开发并对程序界面和使用流程做了详细介绍。

最后，针对数据采集中的数据来源、数据采集原则、数据采集工具、数据量统计结果进行了一一描述并进行了相关测试对评价系统可行性进行了验证，结果显示切削数据评价系统在一定程度上能够对切削相关数据进行评价并给出加工效果预测。

针对切削数据评价系统的研究尚处于基础研究阶段，后续需要大量可靠数据的支持和车间实际应用来陆续改进和完善，为此本文作者及所在课题组成员会继续努力。