SLFM神经网络在飞机零件数控加工工时估算的应用

"SLFM神经网络在飞机零件数控加工工时估算中的应用研究，探讨了非线性特征参数对工时影响以及耦合效应，并利用SLFM神经网络构建了工时估算模型，以提高预测精度和效率。此研究对航空工业的生产管理、成本控制、咨询设计具有重要意义。" 本文主要探讨了在飞机零件数控加工过程中，如何有效地估算工时，以提升企业的生产效率和管理水平。航空制造业中，工时定额是衡量人力和物质资源投入的关键指标，它直接影响生产规模、生产水平的评估，同时也是生产管理、成本核算、计划控制的基础。在航空产品技术改造和咨询设计时，准确的工时估算尤为重要，因为它关系到工厂规模、设备配置和人员安排。 飞机零件的数控加工工时受到多种因素的影响，包括零件结构、性能、特征、工艺方法、生产设备和加工参数等。这些因素之间存在非线性关系和耦合效应，使得工时估算变得复杂。传统的工时估算方法，如查表法、数学模型法、典型零件法等，在面对复杂零件和广泛应用的数控技术时，已显得不足。 为解决这一问题，文章提出了使用SLFM（Self-Organizing Linear Feedback Map）神经网络来建立工时估算模型。SLFM神经网络能有效处理非线性问题和特征间的耦合作用，从而实现快速、准确的工时预测，满足工程咨询和生产管理的需求。这种方法与计算机技术结合，可以进一步提高工时估算的科学性和通用性，尤其适合应对复杂飞机零件的加工工时预测。 相比于国外航空企业在成本预测方面的成熟体系，国内目前仍主要依赖传统的工时估算方法，例如基于详细工艺过程的定额工时制定。虽然已有基于这些方法开发的软件系统，但面对日益复杂的飞机零件和数控技术，现有方法的局限性日益显现。因此，SLFM神经网络的应用为国内航空工业提供了一种新的、适应性强的工时估算手段，有助于优化加工结构，提高劳动生产效率。 SLFM神经网络在飞机零件数控加工工时估算中的应用，不仅提升了工时预测的精度，还为企业提供了更高效、更科学的管理工具，对于推动我国航空工业的发展具有积极意义。