本发明公开了一种基于特征样本的飞机结构件神经网络加工时间预测方法，属于CAD/CAPP/CAM技术领域。该方法首先归纳飞机结构件的典型加工特征，创建典型特征库，提炼影响加工时间的典型加工特征几何参数和切削参数，通过仿真实验建立典型特征样本库，基于此样本库构建并训练BP神经网络，建立零件的数控加工时间与特征之间的映射关系。基于已经训练完成的BP神经网络，提取待预测零件的加工特征，并以加工特征和切削参数作为神经网络的输入，预测零件的加工时间。本方法基于特征样本库预测加工时间，进一步优化了神经网络，解决了企业因设备、加工工艺、制造水平等变化而带来的样本老化、适应性差的问题，预测准确度和效率高。