机械零件制造成本是评价零件可制造性的一个指标，对产品设计是一种反馈。通过产品制造成本的核算可以使设计人员在产品设计的早期阶段了解产品的制造成本，及时改进设计以降低成本。准确、快速估算制造成本，不仅便于企业的生产活动的控制和管理，而且直接影响企业对市场的分析和产品数据的一致性。 本文基于并行工程、DFM的思想，利用成组技术、神经网络等研究开发了一套机械零件制造成本估算系统，使设计师在产品制造之前就能较为准确地预测其制造成本，为产品的改进及重新设计或市场报价提供依据。本文还开发了基于工艺的制造成本详细核算系统，用于详细的成本分析。 与以往传统的核算方法不同，本文采用的基于特征的神经网络制造成本估算方法，避开了设计参数到成本参数之间复杂的非线形映射关系，实现了零件制造成本早期估算。本文以回转类零件为例，对基于特征的神经网络成本估算方法进行了实例应用验证和分析。结果表明本文所采用的基于神经网络的成本估算方法计算精度高，估算速度快、适用性强等特点。 在基于工艺的详细成本核算模块中，首先利用零件编码进行相似检索，如有相似零件，则对其工艺进行修改生成新零件工艺，否则，用交互式生成。基于工步工时计算零件的加工成本，与材料成本相加得到零件的制造成本。