基于CBR和BP神经网络的壳体零件制造工时定额技术研究.pdf

"基于CBR和BP神经网络的壳体零件制造工时定额技术研究" 在本研究中，我们提出了一种基于CBR和BP神经网络的壳体零件制造工时定额技术。该技术结合了CBR的实例推理能力和BP神经网络的学习能力，以提高壳体零件的工时定额效率和准确度。 我们建立了壳体零件工时信息模型，并研究了零件工时实例的表达方法、相似度检索算法以及实例重用阶段的数控加工工时计算方法。然后，我们设计了基于CBR和BP神经网络的壳体零件工时定额原型系统，并对该系统进行了实验验证。 实验结果表明，该方法能够显著提高壳体零件的工时定额效率和准确度。在保证准确率的情况下，该方法能够提高工时定额的效率，减少了工时定额过程中的重复劳动。 本研究的结果表明，基于CBR和BP神经网络的壳体零件制造工时定额技术能够提高壳体零件的工时定额效率和准确度，对壳体零件制造企业的生产成本和制造周期产生积极影响。 关键词：壳体零件、制造、工时定额、CBR、BP神经网络 一、壳体零件工时定额的重要性 壳体零件工时定额关系到企业的生产成本、制造周期及经济效益等，是企业信息化管理的一项基础性工作。然而，传统的工时定额方法存在一些问题，如经验估工法、定额结果经常失效等。 二、基于CBR和BP神经网络的壳体零件工时定额技术 CBR技术广泛应用在各个方面，如印制电路板的工艺设计过程、三维零件辅助工艺设计系统等。本研究中，我们结合了CBR的实例推理能力和BP神经网络的学习能力，设计了基于CBR和BP神经网络的壳体零件工时定额原型系统。 三、壳体零件工时定额信息模型的构建 我们对壳体零件结构进行了分析，建立了壳体零件工时信息模型。该模型包括零件工时实例的表达方法、相似度检索算法以及实例重用阶段的数控加工工时计算方法。 四、基于CBR和BP神经网络的壳体零件工时定额方法 我们设计了基于CBR和BP神经网络的壳体零件工时定额方法，该方法可以提高壳体零件的工时定额效率和准确度。在保证准确率的情况下，该方法能够提高工时定额的效率，减少了工时定额过程中的重复劳动。 五、实验结果 我们对基于CBR和BP神经网络的壳体零件工时定额方法进行了实验验证，结果表明，该方法能够提高壳体零件的工时定额效率和准确度。 六、结论 本研究提出了一种基于CBR和BP神经网络的壳体零件制造工时定额技术，该技术能够提高壳体零件的工时定额效率和准确度，对壳体零件制造企业的生产成本和制造周期产生积极影响。