该文章介绍一款在线进给速度计算工具，用于数控加工中估算加工效率与运动参数。用户可输入主轴转速、每齿进给量、刀具齿数等，计算进给速度、每转进给量、切削时间及材料去除率，并支持单位切换和预设场景，帮助优化加工过程。

本文提出了一种结合超声麦克风阵列和卷积神经网络的刀具磨损预测方法，能够在线监测切削工具的剩余可用寿命。通过增强声发射信号与噪声之比，模型在训练后能准确预测硬质合金插入的磨损情况，展示了深度学习在数控加工中的应用潜力。