基于模糊神经网络的公差-成本模型研究  

New cost-tolerance function based on fuzzy neural networks

作　　者：曹衍龙[1] 刘保军[1] 杨将新[1] 

机构地区：[1]浙江大学现代制造工程研究所,浙江杭州310027

出　　处：《工程设计学报》2004年第2期73-76,共4页Chinese Journal of Engineering Design

基　　金：国家自然科学基金资助项目(59705022;50275136);浙江省自然科学基金资助项目(502016;510015).

摘　　要：研究了面向制造环境的公差-成本模型.对制造环境中有关的加工因素进行分类及模糊化处理,构造了加工因素的成本模糊影响系数,并以此系数和零件公差作为输入,建立了基于模糊神经网络的公差-成本模型.此模型在表征加工成本、公差关系上的精度较高,更适应面向制造公差设计的要求.A new cost-tolerance model, which closely links with real technological process, is built using fuzzy neural networks. The influence of process factor on the manufacturing cost is analyzed and a fuzzy process factor is introduced using fuzzy mathematics principle. Then fuzzy neural network is applied to modeling of production cost-tolerance model. The inputs of the network are tolerance and fuzzy process factor and the output is manufacturing cost.

关 键 词：公差成本模型 模糊神经网络 制造环境 

分 类 号：TH124[机械工程—机械设计及理论] TP391.72[自动化与计算机技术—计算机应用技术]