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        基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的車削加工成本快速估算

        2015-10-22 12:23:01謝鈺王海生
        科技視界 2015年30期
        關鍵詞:估算人工神經(jīng)網(wǎng)絡

        謝鈺 王海生

        【摘 要】快速估算加工成本對車間調(diào)度、工序調(diào)整與優(yōu)化等都具有積極的意義。論文提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BPNN)的加工成本快速估算方法,通過BPNN算法訓練該樣本,獲取影響成本的因素與成本結(jié)果之間的計算模型,從而實現(xiàn)成本的快速估算。

        【關鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡;加工成本;估算

        0 前言

        快速估算加工成本對機械制造企業(yè)而言非常重要。由于加工成本受到諸多因素的影響,包括加工精度、加工材質(zhì)、加工機床、加工特征面積、加工輔助時間等,這增加了快速估算加工成本的難度。論文提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(BPNN)的加工成本快速估算方法,其基本原理是:首先通過精細計算,獲取加工成本的樣本;然后用BPNN算法訓練該樣本,繼而獲取影響成本的因素與成本結(jié)果之間的計算模型,實現(xiàn)成本的快速估算。

        1 成本模型

        加工成本受到諸多因素的影響,但主要的因素為加工精度要求、加工材質(zhì)以及加工特征的表面積,見表1。

        3 計算實例

        某精密車床主要用于精密車削外圓特征,所加工特征都為中大批量(2000個左右),特征的材質(zhì)為碳鋼,且同次裝夾加工的特征數(shù)量最多為三個。如表1所示,影響加工成本的要素主要有四個,其中同次裝夾加工的特征數(shù)量將影響上下料等輔助操作成本等,這里采用的處理方法是根據(jù)同次裝夾加工的特征數(shù)量平均分攤這些成本。

        通過精細計算的方法,獲取了10個加工成本的樣本,見表2。

        采用BPNN算法訓練該樣本,可以獲取成本估算模型。比如要快速估算半精加工(1),材質(zhì)為中碳鋼(2),加工面積94.2mm2,同此裝夾加工的特征數(shù)量為2個,則通過BPNN計算的成果為0.65元。

        4 結(jié)束語

        論文提出了采用BPNN算法進行加工成本快速估算方法,并通過實例進行了驗證。因此論文所提出的方法具有一定的工程應用價值。

        【參考文獻】

        [1]Smith A E, Mason A K. Cost estimation predictive modelling: Regression versus neural network [J]. The Engineering Economist, 1997,42(2):137-161.

        [2]Duverlie P, Castelain J M. Cost Estimation During Design Step: Parametric Method versus Case Based Reasoning Method[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1999,15(12):894-906.

        [3]韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論、設計及應用[M].北京:化學工業(yè)出版社,2002.

        [責任編輯:鄧麗麗]

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