基于模糊聚类分析的船体分段类型分类方法和应用

为提高现阶段船体分段制造过程的标准化水平,实现分段装配工序和工时的标准化,推动船体分段制造数字化发展,文章以船体分段作为分类成组的研究对象,应用模糊聚类分析方法,建立模糊聚类分析模型,通过输入分段工艺生产数据信息,实现对船体分段的定量化分类,验证结果表明,应用模糊聚类分析形成的分段族类符合实际工艺需求。

基于PSO-BP神经网络的船体分段任务包工时定额模型

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。

大型船舶艉轴管镗孔评测方法及在线测量系统

为解决船舶艉轴管镗孔时人工检测较为繁琐和精度不足的问题,提高船厂艉轴管制造的效率和质量,将传感器技术应用到艉轴管检测中,系统地分析艉轴管在线测量的采样方案和各项误差的评定方法。通过基于VB开发的在线测量系统,最终实现艉轴管的自动化检测,有效促进船舶艉轴管数字化加工进程。