6．減少非確定因素的影響
鈑金零件非標(biāo)件多，因為一些非確定性因素的影響，會導(dǎo)致成本估算和實際的消耗的成本總有誤差。由于從影響因素到實際成本的具體映射關(guān)系是一種十分復(fù)雜的非線性關(guān)系，無法用經(jīng)典的解析表達(dá)式來表達(dá)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性處理能力，因此選用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決這一問題。把對結(jié)果影響大的特征參數(shù)，例如重量、材料、主要工藝、形狀特征等作為輸入，同時把估算成本作為輸入，把實際成本作為輸出。通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自學(xué)習(xí)訓(xùn)練，調(diào)整各層權(quán)重，把誤差降到最低。使估算成本更接近實際成本。如圖2所示。
圖2 利用ANN減少誤差
三、結(jié)束語
本文對鈑金的全生命周期的成本估算進(jìn)行了研究，并將全生命周期劃分為五個過程，分別研究各個過程的成本估算，以及對全生命周期成本的影響，并提出了利用成組技術(shù)構(gòu)件數(shù)據(jù)庫和相似函數(shù)進(jìn)行相似性對比。還引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以減少非確定因素的影響，使成本估算更準(zhǔn)確合理。
