基于状态的重载发动机再制造成本组合预测

针对企业重载发动机再制造决策中成本预测问题,基于重载发动机再制造过程,分析再制造成本的影响因素,采用灰色理论建立基于状态的再制造成本预测模型,在灰色系统预测模型基础上,运用统计粗糙理论建立再制造成本组合预测模型.实例分析证明,组合预测模型较灰色预测模型在精度上有明显的提高,为重载发动机再制造企业的再制造技术应用于成本控制提供理论基础.     

再制造成本效益的一种定量分析模型及应用

为实现产品再制造的价值最优,从成本效益影响因素角度建立产品再制造决策指数的定量模型。提出一种图论方法分析各影响因素之间的相互关系,采用德尔菲专家评判法和熵权法确定各影响因素间的相互作用值。运用该模型能有效地量化再制造系统成本效益指数的变化范围,并计算出不同产品再制造成本效益指数,即指数越高的产品越适合再制造。以发动机再制造企业为例,结合汽车发动机和货车发动机的再制造成本效益分析,验证模型的可行性。     

基于半监督学习和最小二乘支持向量机回归的废旧机电产品再制造成本预测方法研究

文章针对再制造批量小、实验所需样本不足的问题,提出一种基于半监督学习与最小二乘支持向量机回归的再制造成本预测方法。废旧机电产品的可用零部件分为可直接利用、可再制造加工利用和直接替换三种类型,以各类型零部件的比率和再制造复杂系数为输入,再制造成本为输出,建立半监督学习与最小二乘支持向量机回归相结合的再制造成本预测模型。利用k最近邻算法估计未进行再制造样本的成本,然后将未进行再制造的样本与已知再制造成本的样本代入方程组即可求出该预测模型。案例分析表明基于半监督学习与最小二乘支持向量机回归的成本预测方法能够在已知再制造成本的样本量较少的情况下对成本进行快速且准确的预测,是一种很好的成本预测方法。     

废旧机械装备再制造成本分析与预测

废旧机械装备再制造成本是判断其再制造性的重要因素之一。由于废旧装备服役状态的差异性和失效特征的多样性,导致废旧机械装备再制造成本分析与预测具有复杂性,为此提出基于废旧机械装备主要零部件失效特征的再制造成本预测模型。分析废旧机械装备再制造成本构成,模糊量化主要零部件的失效特征,通过计算主要零部件的相似度,选取历史相似再制造案例构建废旧机械装备再制造成本预测模型,采用遗传算法对模型中的参数进行优化,提高模型的预测精度。以某型号的机床再制造成本预测为例,验证了该模型的合理性与准确性。     

基于改进BP神经网络的废旧产品再制造成本预测

为有效、准确地预测再制造成本,开发了一种基于改进BP神经网络的再制造成本预测模型。进行再制造成本构成分析,运用决策试验和评估实验室（DEMATEL）方法进行关键影响因素识别;在此基础上,利用基于粒子群算法改进的BP神经网络方法实现成本预测。通过案例研究,验证了所提出的模型的可行性。结果表明：所提出的方法能够准确地预测再制造的成本,为废旧产品的可再制造性评估提供了参考     

基于灰色理论和神经网络的轧制力预测

针对热轧带钢轧制力预测精度不准确问题,建立了灰色轧制力预测模型,通过对比灰色轧制力预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点,进一步提出将灰色理论和BP神经网络组合应用到热轧带钢轧制力预测中,并分析比较了轧制力预测模型的相对误差。同时,在相同的轧制条件下,对灰色神经网络轧制力预测模型的预测值和在线平整轧制的实测轧制力值作了比较,所得轧制力预测误差小于±5%。由此可以看出,灰色理论和BP神经网络组合应用的方法能够较准确地实现平整轧制力的预测。     

再制造工程及其失效分析

再制造工程是废旧产品高技术修复、改造的产业化,也是循环经济4R准则中最活跃的形式和首选途径.再制造工程具有节能节材、环境保护及解决就业等重要作用.再制造工程与失效分析关系密切,失效分析是再制造工程的基础和依据,再制造工程是失效分析的结果与发展.结合重载车辆侧减速器主动轴、重载车辆扭力轴、飞机发动机压气机叶片等关键零部件的失效分析和再制造工程实例,阐述了失效分析和再制造工程的相互关系及其对在工程中的联合作用.     

康明斯:再制造发动机成功交付成物流企业未来降本增效新利器

正比起更换整车,再制造发动机可以明显降低二次采购成本,并且提供与新车相匹配的动力输出;比起大修发动机,再制造发动机可以带来新机一样的动力性、燃油经济性和可靠性;康明斯再制造发动机在成熟的北美市场已经被证明是物流企业降低运营成本,保证运输效率的一大利器。再制造的环境效益尤为突出。在国家日益强调低碳发展的当下,     

某航空发动机活塞腐蚀深度的灰色预测

为揭示某航空发动机活塞腐蚀深度的变化规律,研究了导致活塞腐蚀的影响因素。结果表明,活塞腐蚀深度是一个随时间变化的随机量。采用灰色理论建立活塞腐蚀深度的灰色预测模型,并对预测模型精度进行试验验证。结果表明,活塞腐蚀深度的预测结果准确性高,灰色预测模型能较好地揭示活塞腐蚀深度随时间的变化规律。     

基于GRA-RSM的微铣削表面质量多目标参数优化

目的 建立表面粗糙度和残余应力的灰色关联度预测模型,确定微铣削工艺参数优化方案,在降低表面粗糙度的基础上,最大化减小残余应力。方法 首先,采用BBD试验方法设计三因素三水平微铣削试验,测量工件表面的表面粗糙度和残余应力;其次,基于灰色关联分析（Grey Correlation Analysis,GRA）方法,以表面粗糙度和残余应力的信噪比为性能指标,将多目标转化为单一目标进行优化;再次,在主成分分析的基础上,建立灰色关联分析与工艺参数之间的二阶回归预测模型;最后,利用响应面法（Response Surface Method,RSM）获得了最优参数组合。结果 构建的灰色关联度预测模型的平均误差为6.9%,优化结果提高了3.91%。实验结果表明,最优工艺参数组合为：主轴转速20 000 r/min,轴向切深60 μm,进给速度285.8 mm/min。结论 灰色关联度预测模型的拟合度良好,可靠性和准确性较高。基于GRA-RSM优化方法获得的工艺参数组合可以实现同时使表面粗糙度和残余压应力达到理想效果的最优解。     

输气管道腐蚀的最优灰色组合预测模型

    在不等时距序列灰色预测的基础上,提出了适用于输气管道腐蚀的不等时距最优组合灰色预测模型.首先,选用两种模型精度较高的不等时距灰色预测方法建立了输气管道腐蚀预测的单项模型,然后,利用最小二乘意义下的模型误差最小化方法确定出各单项灰色预测模型的权重,建立了最优组合预测模型.此预测模型综合利用了参与组合的各单一模型的有效信息,因而可以更加客观地反映输气管道腐蚀变化趋势.通过实例对比分析结果表明,此模型预测精度较高,可以作为输气管道腐蚀预测的有效工具.     

航空发动机叶片再制造技术的应用及其发展趋势

围绕2类航空发动机典型缺陷(损伤类缺陷和附着类缺陷),分析增材再制造和减材再制造在航空发动机叶片再制造领域的应用及其所达到的效果.以航空发动机叶片再制造效果和再制造成本为评价指标,总结激光熔覆、焊接等增材再制造技术和水基液清洗、机械物理方法等减材再制造技术的原理、优缺点,阐述航空发动机叶片再制造的发展趋势.     

基于平滑指数法的废旧零部件再制造成本预测

再制造成本是判断零部件是否具有再制造价值的主要依据之一.为了提高再制造成本预测精度,提出基于平滑指数法的废旧零部件再制造成本预测模型.该模型通过对废旧零部件的失效特征分析,结合专家评估对失效特征进行有效的区域量化和归一化处理,采用高维空间求欧氏距离的方法求相似度,根据废旧零部件失效特征数据与历史已完成再制造数据的相似度...     

基于黑猩猩算法的组合机床零部件选配研究

针对组合机床零部件装配精度低，剩余零部件较多以及装配成本高等问题，提出一种以组合机床再制造装配为对象，基于改进黑猩猩算法的综合选配方法。构建了以封闭环偏差为约束条件，考虑质量、装配成本、再制造资源利用率的选配模型；根据所建选配模型特点，引入改进的黑猩猩优化算法进行最优选配方案的求解；最后，将该方法应用于某企业的CAK6150主轴箱的主轴装配过程。选配结果表明，该方法可以在满足装配精度要求的同时大幅度的降低了企业的加工成本并有效提高了再制造资源利用率。     

发动机再制造工艺及市场运作模式

发动机再制造的工艺服务于发动机再制造的总要求，即再制造后的性能达到甚至超过原型机的新机标准。衡量发动机再制造企业对国家循环经济贡献大小的主要标志是旧件的利用率。提高旧件利用率的关键是采用高新技术。再制造发动机市场运作的基本模式是依托制造商进行旧机收购和再制造机销售、再制造企业独立进行市场运作，及小型的发动机零件再制造企业独立运作或配套运作。     

发动机再制造工艺及市场运作模式

发动机再制造的工艺服务于发动机再制造的总要求,即再制造后的性能达到甚至超过原型机的新机标准.衡量发动机再制造企业对国家循环经济贡献大小的主要标志是旧件的利用率.提高旧件利用率的关键是采用高新技术.再制造发动机市场运作的基本模式是依托制造商进行旧机收购和再制造机销售、再制造企业独立进行市场运作,及小型的发动机零件再制造企业独立运作或配套运作.     

机电产品的再制造补贴政策*

中国再制造处于产业发展初级阶段,再制造企业的盈利能力不强。合理的财政补贴政策可以提高企业的积极性,促进再制造产业的健康发展。基于盈亏平衡图分析了单独竞争环境及混合竞争环境两种情境下的再制造企业盈利状况。结果表明,再制造企业的利润会受到再制造产品的价格、成本以及顾客期望值的共同影响,在此基础上研究了针对再制造企业的财政补贴政策,给出了相应的盈利空间及补贴力度。     

灰色理论与神经网络在形状记忆合金热变形行为中的应用

在传统BP神经网络预测模型基础上,分析了各个因素的灰色关联度权值,建立了基于灰色理论和BP神经网络的Ni-Ti形状记忆合金热变形行为的预测模型。结果表明,仿真数据的相对误差都位于-3%~3%,最小误差仅为0.94%。实验值和预测值的相关性高达0.9971,与传统BP神经网络的预测精度相比大为提高。     

聚晶金刚石表面粗糙度灰色组合预测模型

基于金刚石木工刀具电火花磨削的特点,采用灰色系统理论建立了聚晶金刚石表面粗糙度灰色组合预测模型,该模型为多元线性回归模型的一种改进模型。通过聚晶金刚石电火花磨削工艺参数正交设计实验进行了验证,实验结果表明:该模型能够较好地预测出聚晶金刚石的表面粗糙度,预测最大误差为8.67%,能达到工程实际要求。     

K417材料激光冲击强化残余应力松弛预测

针对某型发动机涡轮叶片材料K417激光冲击强化后残余应力在高温下松弛的现象,分析了残余应力松弛的机理,并运用灰色理论建立了温度作用下残余应力松弛的灰色预测模型.该模型的计算结果和实验结果吻合良好,精度较高,为激光冲击强化后残余应力松弛的预测提供一种可行的方法.