基于神经网络集成的家用轿车全生命周期成本估算与性能指标预测

面向成本的设计(Design For Cost,DFC)是从设计的角度降低全生命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)的设计方法。从DFC的角度,通过分析得到家用轿车的设计特征主要有外形尺寸、发动机功率、排量等参数,采用基于特征的神经网络集成方法,通过实例计算表明在概念设计阶段就可以估算其LCC,为降低其LCC奠定了重要基础。在计算BP神经网络权值时分别采用了Levenberg-Marquardt,LM法和遗传算法(Genetic algorithm,GA),对两种方法的计算结果进行了神经网络集成,集成后的结果更好。最后采用类似方法,对家用轿车的部分性能指标(100 km耗油量和车身质量)进行了预测。     

面向成本的设计中的多域特征映射研究

DFC(Design For Cost)是 DFX方法的一个分支 ,本文运用多域特征映射理论提出 DFC中特征域有 :4个设计域 (概念设计域、初步总体设计域、总体设计域和施工设计域 )和 5个成本域 (制造成本域、装配成本域、销售成本域、维修成本域、使用成本域、报废回收成本域 ) ,并在 DFC中建立了以设计域为核心的多域特征映射关系 ,通过综合应用神经网络、仿真和成组技术等方法 ,初步实现了设计参数与成本参数之间的映射 ,为 DFC中全生命周期成本(L CC- L ife Cycle Cost)的估算打下了基础     

基于作业成本法的DFC成本计算模式

DFC（Design For Cost)是指在满足用户需求的前提下,尽可能地降低成本,通过分析和研究产品制造过程及其相关的销售、使用、维修、回收、报废等产品全生命周期中的各个部分的成本组成情况。并进行评价后,对原设计中影响产品成本的过高费用部分进行修改,以达到降低成本的设计方法,在进行全生命周期成本的计算时,存在不同的成本模式问题,通过全生命周期成本与作业成本的分析和对比,得到了作业成本法在DFC中的应用步骤和途径,为DFC中全生命周期成本的准确计算打下了基础。     

家用轿车全生命周期成本特征分析与成本估算

面向成本的设计(design for cost,DFC)是从设计的角度降低全生命周期成本(life cyc le cost,LCC)的设计方法。从DFC的角度,通过分析得到家用轿车的设计特征主要有外形尺寸、发动机功率、排量等参数,采用基于特征的神经网络方法通过实例计算表明在概念设计阶段就可以估算其LCC,为降低其LCC奠定了重要基础。Levenberg-M arquardt(LM)方法训练BP神经网络得到的LCC结果是最好的。     

基子作业成本法的D FC成本计算模式

DFC(DesignForCost)是指在满足用户需求的前提下,尽可能地降低成本,通过分析和研究产品制造过程及其相关的销售、使用、维修、回收、报废等产品全生命周期中的各个部分的成本组成情况,并进行评价后,对原设计中影响产品成本的过高费用部分进行修改,以达到降低成本的设计方法.在进行全生命周期成本的计算时,存在不同的成本模式问题,通过全生命周期成本与作业成本的分析和对比,得到了作业成本法在DFC中的应用步骤和途径,为DFC中全生命周期成本的准确计算打下了基础.     

面向成本的设计(DFC)与其他DFX工具的集成与应用方法

DFC(Design For CoSt)是DFX方法的一个分支,是指在满足用户需求的前提下,尽可能地降低成本,通过分析和研究产品制造过程及其相关的销售、使用、维修、回收、报废等产品全生命周期中的各个部分的成本组成情况,并进行评价后,对原设计中影响产品成本的过高费用部分进行修改,以达到降低成本的设计方法。选择DFE、DFM、DFA、DFS与DFC进行集成,达到综合评价设计方案的目的。采用的方法是以全生命周期成本为核心,通过产品生命周期的各个环节(制造M、装配A、回收R、维修S)的分解和分析,给出有关的评价指标体系,然后使用设计兼容性分析(DOA——Design Compatibility Analysis)的方法和模糊理论完成对设计方案的综合评价。     

绿色设计与面向成本的设计

绿色设计是生产绿色产品的基础,它通过生命周期评价（LCA—Life Cycle Assessment）方法从产品生命周期的角度降低产品对环境的影响;面向成本的设计是从设计的角度降低全生命周期成本（LCC—Life Cycle Cost）的设计方法。通过分析两者的关系可以发现它们在绿色性和LCC方面有互补性,即在DFC中应用LCA方法提高产品的绿色性;在绿色设计中采用LCC方法可以降低绿色产品的成本。     

面向成本的设计中的成本构成及其估算框架的研究

认为面向成本的设计（DFC）是指在满足用户不前提下,对尽可能降低成本的的产品设计提供技术支持。在分析DFC中成本构成及其估算方法的基础上,提出了综合运用多种估算方法并与成本管理工作相结合的DFC的成本估算策略。运用人工智能技术建立DFC的成本估算框架。框架采用多级多阶段结构并综合运用多种成本估算方法对产品全生命周期成本进行估算。     

基于免疫神经网络的飞机全生命周期成本预测

以制造业中产品全生命周期成本(LCC—life cycle cost)数据为研究对象,利用BP神经网络建立成本估算模型,引入增强该神经网络模型适应性和学习能力的免疫算子,将免疫神经网络模型嵌入到商用飞机的全生命周期成本的预测中,对商用飞机全生命周期成本的主要影响因素进行了优化调节,并取得理想效果。     

产品LCC模型及成本估算

LCC是全寿命周期成本(Life Cycle Cost)的简称。目前,在城市轨道车辆技术规范中普遍要求进行LCC估算。然而,很多产品供方由于缺乏对产品LCC建模的经验,在实施中降低了LCC估算的准确性和可信性。本文着重于介绍LCC模型和建模方法,并以车辆产品为例说明LCC模型的输出特点,也涉及到成本估算相关的介绍。