在现代制造系统中，工程技术人员遇到了越来越多，越来越复杂的决策问题。专家系统对于不断变化的，复杂的和开放的机械制造系统环境并不十分有效，而神经网络的鲁棒性、自适应性以及联想能力在机械制造业显示出明显的优势，具有潜在的应用前景。尤其是将专家系统技术和神经网络技术结合在一起，可以优势互补，改善专家系统的灵活性，给用户提供单一的灵活的人机界面。 本文分析研究了人工神经网络技术和专家系统技术相结合来解决曲轴滚压校直智能系统问题的必要性、可行性和优越性。根据曲轴滚压校直的滚压位置和滚压力大小与滚压前曲轴的各主轴颈的径向跳动量和相位角有着内在联系，对大量的实测数据进行了分析整理，建立了曲轴滚压校直系统的知识库。基于MATLAB的神经网络工具箱，采用附加动量和自适应学习速率的训练函数TRAINBPX，对滚压参数进行了训练。通过比较几种不同的隐层神经元数的网络学习训练的结果，找到了一种综合性能比较优的网络，利用该网络进行仿真，得到了较为合理的所需施加给曲轴上的滚压力的位置和大小。采用MATLAB图形用户界面设计技术——GUI工具设计出曲轴滚压校直系统的人机界面，建立了曲轴滚压校直系统的模型。 本文所研究的滚压校直专家系统能正确地指导曲轴弯曲变形的滚压校直操作，专家系统所采用的建立在变形矢量基础上的数学模型具有较好的实用性。以东风汽车公司生产6102D₂球铁曲轴为例，基于本文的研究成果所开发出的曲轴滚压校直系统在国内具有很好的应用价值。