刀具选配目前主要还是依靠技术人员的知识和经验，以及查阅相关手册和规范来选用，这不仅效率低下，而且受人员的制约，大量历史信息不可重用，各部门间信息也不能实现共享。随着新刀具、新材料、新工艺的不断涌现，如何快速选择经济合理的刀具成为工程技术人员亟待解决的难题[1]。
对此，国内外学者已进行了相关的理论研究，主要采用实例推理与规则推理进行刀具智能选配。但是从技术人员的经验、相关手册和规范中提取刀具选配规则是非常困难的，而且刀具选配规则数量十分庞大，匹配与检索效率过于低下，并且刀具选配规则的维护非常困难。相比而言，案例库更容易构造、维护，而且推理速度快，更容易学习。但随着案例库中刀具选配方案的不断添加，检索刀具选配历史方案的效率也将会下降[2-3]。
针对上述问题本文提出一种以实例推理为主、规则推理为辅的刀具智能选配方法，采用粗糙集理论对刀具选配实例库进行优化，对刀具选配历史方案进行约简，剔除冗余数据信息，提高检索刀具选配历史方案的效率，使用规则推理作为实例推理的补充，增强刀具智能选配的实用性。
刀具智能选配的知识表示
1 刀具智能选配基础信息的分类
刀具智能选配的基础信息包括加工工件与刀具信息，选配流程必须对这两类信息进行分类整理，以便于信息的归纳提取，为刀具智能选配提供基础数据支持。
刀具实际选配时需要提供加工工件的主要特征信息，用于与刀具选配历史方案和选配规则进行匹配。根据所表达特征的不同将加工工件的信息分为材料、尺寸、精度、加工工艺等类别。
刀具选配很大程度上取决于加工所采用的工艺，加工工件信息中也包含了加工工艺。为了更好地与加工工件信息进行匹配，可将刀具按切削工艺进行分类，包括铣削刀具、车削刀具、镗削刀具、钻削刀具等；以铣削刀具为例，铣削刀具又可分为立铣刀、面铣刀、成型铣刀、键槽铣刀等。
2 刀具智能选配实例的知识表示
刀具智能选配实例是对刀具选配历史方案的记录，是实例推理部分的基础（应包含加工要求描述与具体选用刀具）。为了更为全面地表示刀具选配实例，便于后续选配实例库的优化，选配应采用粗糙集的决策表对刀具历史方案进行表示。由于不同原材料的形状和加工工艺存在的差异，导致刀具选配决策表中的属性的不一致，所以必须先按原材料的形状和加工工艺进行大类的划分。这一类的刀具选配案例作为知识表示系统的论域，工件的基础信息部分与刀具选配结果分别构成条件属性集和结果属性集。
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