造船系统中间产品加工族划分的研究

对中间产品进行成组生产 ,是以中间产品为导向的现代造船模式的基本特征。本文以部件的分类成组为研究对象 ,详细分析了某一 17万吨散货船部件的特征 ,应用聚类分析法对部件进行分类 ,并结合船厂的生产实际 ,对部件加工族的数目进行了讨论。分析结果显示 ,全船 4 6 2 4个部件共形成 5个部件加工族。

基于管件编码和ART2神经网络聚类的船舶管件加工族构造

针对船舶管件加工族构造问题,提出一种基于编码和ART2神经网络的聚类方法。在管件编码中,综合考虑管件的托盘集配时间和结构工艺的特征,采用ART2神经网络实现对管件的自动聚类,形成合理的管件加工族。结果表明,ART2网络聚类方法对处理船舶管件加工族构造问题具有良好的适应性和稳定的分类能力。

船用柴油机零件特征信息的分析研究和加工族的划分

本文通过对某造船厂船用柴油机回转类零件特征信息的统计分析．给出了柴油机零件的特征信息分布图及分布规律。在统计分析的基础上．找出了船用柴油机回转类零件的功能、结构和工艺特点．为在柴油机产品设计、制造和管理等各生产环节采用先进的手段和技术方法提供了科学的依据．最后．还简单介绍了根据特征信息对船用柴油机回转类零件划分加工族的方法。

应用神经网络实现中间产品加工工时定额的快速计算

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。

板式家具主要部件钻孔作业分析

为了提高板式家具钻孔作业的效率,应用多种方法对板式家具生产用全自动六排钻进行了作业研究。通过对钻孔加工族的时间研究,初步建立不同工步单件加工时间的标准资料,并探讨节省作业转换时间的方法。