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应用神经网络实现中间产品加工工时定额的快速计算 总被引:6,自引:1,他引:5
准确地计算中间产品加工工时定额是制定合理生产计划的基础。以前的工时定额数据主要来源于已建造的同类型船舶的数据积累,这种工时估算过多地依赖于人的经验,而且也没有针对中间产品族的加工单独给出工时定额。为适应中间产品的专业化生产,需要提供不同中间产品族生产的工时定额,作为制定中间产品族生产单元作业计划的依据。本文通过对部件特征的描述,划分出了部件加工族,并以一部件族为例,通过分析该部件族的典型部件生产过程,得到了部件生产工时定额的影响因素,并且应用BP神经网络建立工时定额和影响因素之间的映射关系,从而可以通过神经网络方便、准确地计算出该部件族中每个部件生产的工时定额。 相似文献
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船舶行业的虚拟试验系统需要在CAD软件中建模在CFD软件中分析计算,两者往往需要重复建模,或者需要花费大量精力进行数据转换和复用。为此,提出在CAD和CFD接口程序设计中建立标准中间文件的方法,两者可共用一套标准数据,实现快速建模。介绍设计的标准中间文件格式;并设计接口程序抽取、解析标准中间文件中的船体型值表数据,在UG中自动创建船体模型,根据计算域参数和网格信息数据在Gambit中自动建立计算域、划分网格,导出CFD软件Fluent支持的msh格式数据,最终完成流体分析,解决了手工工作的繁琐和不系统问题。 相似文献
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为解决驾驶员在隧道中间段因驾驶疲劳带来的行车安全问题,对隧道驾驶疲劳唤醒段设置长度进行研究。首先,建立疲劳唤醒段的刺激量与其产生疲劳唤醒后对驾驶员的唤醒程度以及唤醒维持时间的相互关系;
然后,进行蓝、紫、青3种色彩,3种亮度及5种刺激持续时间共45种不同刺激量组合下疲劳唤醒段的静态唤醒试验,研究隧道疲劳唤醒段不同刺激量对被试驾驶员唤醒程度的影响规律,建立刺激量与唤醒程度的相关关系模型,得到疲劳唤醒段刺激量应不低于8.84 cd·s/m2;
最后,分析不同刺激量的疲劳唤醒段对驾驶员唤醒的维持时间,建立不同运行速度条件下疲劳唤醒段刺激量与唤醒维持时间的相关关系模型,根据不同运行速度下隧道疲劳唤醒段侧壁可设置的最高亮度,得到不同运行速度下隧道疲劳唤醒段应设置的长度。当设计速度为60、80、100 km/h时,第x(x∈[1, N-1])处疲劳唤醒段的设置长度分别为160、200、220 m,第N处疲劳唤醒段的设置长度应保证剩余路段驾驶员的正常驾驶,且不低于65、80、90 m。 相似文献
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《电力机车与城轨车辆》2019,(5):84-86
针对广州轨道交通二号线A5型车频繁出现牵引系统中间电压过压故障的现象,文章介绍了A5型车电制动的基本原理,对中间电压过压故障产生的原因进行深入调查分析,并提出相应的解决方案。该方案上线验证效果良好,降低了A5型车故障率。 相似文献