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为解决船体分段任务包工时定额的计算过度依赖线性公式而忽略工时定额与工艺参数之间的非线性关系的问题,提高工时定额计算的效率和精确度,将PSO-BP神经网络技术应用到船体分段任务包工时定额中。通过对影响船体分段中间产品额定工时的工艺参数进行分析,建立多输入单输出的PSO-BP神经网络模型,并应用实际数据对PSO-BP神经网络进行训练,测试仿真结果与实际值之间的误差在允许范围内。验证结果表明,采用PSO-BP神经网络建立船体分段任务包工时定额模型,能对任务包作业工时进行准确预测。 相似文献
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当前船厂小组立装焊作业过程存在作业任务信息无法直接传递至现场,现场实际执行的状态信息无法及时反馈等问题,导致装焊作业混乱、装焊效率低下.为了解决上述问题,针对船舶小组立装焊作业单元进行研究,构建基于信息物理融合(CPS)的智能制造系统.首先分析了小组立装焊作业流程;然后梳理了装焊作业任务数据,构建了小组立装焊作业数据模型,并在此基础上,完成了基于物联网的CPS框架设计以及系统功能开发,实现了对装焊作业过程的有效监控;最后将该系统应用于某船厂小组立装焊现场,有效规范了装焊作业过程,提高了装焊效率. 相似文献
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介绍了铁路货车底架上心盘及从板座铆接工艺装备的研制过程,分析了铆接工艺及装备设计中的难点,并提出了解决方法。 相似文献
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