● 摘要
近年来，随着我国航空工业的快速发展，航空企业生产效率研究成为重点课题，而关于飞机制造工时的研究更是热点。计算机技术有效地支持了制造业信息化的发展，工时研究也要求与企业新的制造模式和管理理念相适应。对于航空工业咨询设计机构，如何快速准确地掌握典型机种零件的实做工时，以提高咨询设计的科学性和反应速度，更有效地支持航空企业技术改造和生产管理、辅助制定投资决策、以及新机种设计和军售市场定价等，都具有重要意义。本课题及论文分理论研究和系统设计两大部分。第一部分在介绍了典型机种结构件数控加工工时的组成和特征分析等相关知识后，回顾了目前数控工时统计常用的方法，提出了类比估算法技术，并将人工神经网络技术引入工时估算模型，探索一条工时估算的新思路。论文首先分析确定了类比估算中典型零件的选取原则和匹配算法；接着对人工神经网络的结构参数和算法进行了详尽的论述，分别应用BP网络和SLFM网络建立了工时估算模型；在实际应用中对两种网络模型的结构参数和算法进行了改进，同时采用灰色关联分析法来确定神经网络的输入层特征参数；最后对两者的效果进行对比分析，总结人工神经网络模型应用于工时估算应注意的问题。实验表明，这是一个有益和有效的尝试。第二部分内容是在以上研究的基础上，设计开发了数控加工零件工时估算系统。首先根据实际应用要求确定了系统设计的原则和思想；接着确定了工时估算系统的体系结构和功能模块的组成，采用基于模块化的设计思想来组织系统体系结构，使系统便于维护和扩展；然后针对数控加工零件信息的复杂性，采用ORM、XML等技术来简化数据库操作；同时对神经网络实现方法进行了探讨，运用面向对象编程和图形化表示方法大大提高了神经网络的可复用性和易用性；最后，本文对系统出错处理进行了详细设计，以满足系统纠错要求。经测试，该系统操作简单，计算结果满足设计要求及用户需求，对辅助航空工业咨询设计机构决策具有十分重要的意义。