本项目针对航空航天中的钛合金框架类零件，拟通过加工工艺优化实现效率最大化和成本最小化双目标；并以典型零部件，即某型航空发动机机匣的切削大 数据为研究对象，采用深度学习方法对其进行多层次、多目标优化分析，研发可替代进口航空航天精密刀具 9-12 种。并将应用对象扩展到大飞机滑轨零件、涡 轮盘零件、航空高温合金零件等航空航天关键零部件。
该项目成果已在西飞、西航等大型航空航天企业的重点型号工程上得以应用。预期在未来五年内产生 1 亿元的经济效益；相较现有加工方式，预期可节省 10%的原料，同时缩短加工周期；项目预期产生 2 亿元左右的间接经济效益；项目成果的整体性价比优于同类国外进口刀具产品的15%。本项目极大推动了校企 合作平台的构建、制造大数据示范应用及工业 4.0 大学版智能制造平台的建设；部分打破国外垄断，实现行业引领和国际领先。
