近年来,对于可制造性评价方法的研究成为了虚拟制造、并行工程等先进制造技术领域的研究热点,它对提高产品的质量、缩短产品的开发周期和降低产品的制造成本等方面具有重要的理论意义和实用价值。本文在虚拟制造技术的大环境下,系统地分析了可制造性评价的定义、内涵、方法、评价指标和评价策略等内容,进行了基于特征的箱体类零件的可制造性评价方法的研究。基于特征的可制造性评价系统主要由三部分组成:特征识别、制造资源建模和可制造性评价。利用面向对象技术设计了词法分析器,从STEP中性文件中直接提取零件的几何和拓扑信息生成零件的属性邻接图,利用一系列启发式规则将属性邻接图分解成最小子图,并利用三层BP神经网络识别出制造特征,通过这种方法可以有效地识别出相交特征。采用模糊聚类与遗传算法相结合的混合算法对加工设备进行了基于特征的模糊分组,将设备所能加工的特征作为主要的分组原则。利用这种方法可以有效地减小可制造性评价时设备的搜索空间和时间。在对虚拟制造系统进行信息需求分析的基础上,采用面向对象技术建立了制造资源的信息模型,为可制造性评价提供详细的信息。建立了基于特征的三级可制造性评价体系结构,一级和二级可制造性评价主要进行基于规则的定性的结构工艺性检验和加工可行性评价,并输出零件是否能在现有制造资源环境下制造的评价结果。三级可制造性评价是对零件进行综合地、整体地、定量地评价,根据对加工效率、加工成本和加工质量等评价因素的不同需求,利用层次分析法和遗传算法选择出最优的加工方案。