bong da.info

  • Sự đóng góp
  • Thời gian cập nhật 22/10/2021
  • 3 readings
  • Rating 0
  • great
  • Step on

Giới thiệu về bong da.info

xem bong da binh luan tieng viet

GAO Zhong-hua

(CSR Yuchai Sichuan Engine Co., Ltd., Ziyang 641300)

Tóm tắt: Xét về khó khăn của hạn ngạch giờ làm việc của thân động cơ mới, chủ yếu dựa trên ước tính thực nghiệm và khó khăn trong việc kiểm tra giờ làm của báo cáo công việc, bằng cách lấy quy trình máy phay thân kiểu S như một ví dụ, bằng cách sử dụng mô hình mạng nơron BP, từ các tham số cấu trúc của tệp quy trình Một phần dữ liệu được trích xuất dưới dạng tập huấn luyện và mô hình mạng nơron của định mức giờ làm việc của cơ thể được xây dựng. Đồng thời, phương pháp hồi quy tuyến tính được sử dụng để dự đoán định mức giờ làm việc, qua phân tích so sánh ta thấy rằng sai số tính toán bởi mạng nơron BP là tương đối nhỏ, phù hợp với ước tính sơ bộ và nhanh chóng của định mức giờ làm việc trong giai đoạn đầu của quá trình xử lý cơ thể.

Mạng Tạp chí Giáo dục http://www.jyqkw.com
Từ khóa: hạn ngạch giờ làm việc; mạng nơ ron BP; Matlab; phân tích hồi quy tuyến tính

Thư viện Trung Quốc Số phân loại: TP183 Mã nhận dạng tài liệu: A Số bài viết: 1006-4311 (2015) 03-0018-02

Đôi nét về tác giả: Gao Zhonghua (1987-), nam, Tây Tạng, đến từ Ya'an, Tứ Xuyên, chuyên gia kinh tế, trình độ thạc sĩ, chuyên ngành khoa học quản lý và kỹ thuật, hướng nghiên cứu là phân tích hệ thống và ra quyết định.

1. Giới thiệu

Vào cuối thế kỷ 19, Taylor người Mỹ đã sáng lập ra nghiên cứu thời gian, đồng thời không ngừng tổng kết và cải tiến nó, hình thành một phương pháp tiêu chuẩn khoa học và áp dụng nó vào quản lý sản xuất. Royal và Dossett (1995) tin rằng các phương pháp đo giờ làm việc khác nhau có thể được lựa chọn dựa trên độ dài, kiểu và tính đa dạng của thời gian hoạt động; Bruce Gowan (1999) tin rằng thời gian hoạt động, độ chính xác của hoạt động, loại yếu tố hoạt động, hàm lượng giá trị gia tăng và Sự kết hợp của các yếu tố như mức độ khẩn cấp của công việc đặt nền tảng cho việc lựa chọn phương pháp đo lường giờ làm việc; Nitta và cộng sự (2007) đã phân tích đặc điểm công việc của nhân viên và phân tích sai số ước tính của họ thông qua mô hình hóa và xây dựng mô hình ước lượng giờ. Các học giả trong nước Shi Jingyu (1998) và Luo Zhiqing (2004) cũng sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để phân tích công thức tính giờ công cho sản xuất đúc, hạn ngạch thời gian cho quá trình gia công phụ trợ (chẳng hạn như bốc xếp các bộ phận, v.v.) trong thời hiện đại. sản xuất và số giờ lao động trong gia công. Quota, Li Shujuan (2000), Zhu Lixin (2004), v.v. đã áp dụng các thuật toán mạng nơ-ron để xây dựng mô hình mạng nơ-ron để tính định mức giờ làm việc.

Hiện nay, định mức giờ làm việc của khối máy chủ yếu được thực hiện thông qua ước lượng kinh nghiệm, do chưa có số liệu hỗ trợ khoa học và hợp lý cho việc báo cáo kinh nghiệm nên tính chủ quan, khó xem xét lại giờ làm việc báo cáo. Ngoài ra, giờ làm việc cũng liên quan mật thiết đến tiền lương và hạch toán chi phí, mức báo giá tổng số giờ làm việc của sản phẩm mới cũng liên quan trực tiếp đến việc đơn hàng đó có trúng thưởng hay không.

2 Ước tính hạn ngạch giờ làm việc

Dữ liệu hạn ngạch giờ công của một phần quy trình máy xay xát được trích xuất từ ​​tệp quy trình thân máy loại S và phương pháp mạng nơron BP và phương pháp hồi quy tuyến tính được sử dụng để ước tính hạn ngạch giờ công với sự trợ giúp của MATLAB 7.0 và phần mềm spss 17.0.

2.1 Thiết kế mạng nơ ron BP Không giới hạn số lượng nút ẩn, mạng BP hai lớp (chỉ một lớp ẩn) có thể nhận ra ánh xạ phi tuyến tùy ý (Sun Fan và cộng sự, 2007). Nghiên cứu đã chọn một mạng lớp ẩn duy nhất và đầu vào được chọn là chiều dài được tính toán L, chiều sâu cắt D, số lần đi qua M, tiến dao N và tốc độ cắt V; đầu ra là hạn ngạch giờ làm việc T cho quy trình; kích hoạt function tradingdx được thiết lập để đào tạo 10.000 Second-rate. Việc lựa chọn số lượng tế bào thần kinh trong lớp ẩn của mạng đề cập đến công thức (1), và xem xét lỗi nhỏ và ít bước huấn luyện hơn, số lượng tế bào thần kinh trong lớp ẩn được xác định là 7 thông qua nhiều bài kiểm tra.

Trong đó: p là số tế bào thần kinh trong lớp ẩn, n là số tế bào thần kinh trong lớp đầu vào, q là số lớp đầu ra và a là số nguyên từ 1 đến 10.

2.2 Huấn luyện mạng nơron Các quá trình khác nhau của máy phay kiểu thân S được tổ chức như thể hiện trong Bảng 1 và việc huấn luyện mạng nơron được thực hiện theo các chiều dài tính toán khác nhau, độ sâu cắt khác nhau và số lần chuyền khác nhau.

Khi thực hiện đào tạo mạng, trước tiên cần thực hiện xử lý không thứ nguyên trên dữ liệu thô của các chỉ số đầu vào. Công thức là:

Với sự trợ giúp của MATLAB để huấn luyện mạng, mô hình hội tụ khoảng 1200 lần, như trong Hình 1. So với hạn ngạch giờ làm việc thực tế, sản lượng dự đoán của mạng nơ-ron BP phù hợp hơn ngoại trừ đầu ra dự đoán của mẫu 13 và 14 sai lệch so với đầu ra dự kiến, như trong Hình 2.

2.3 Dự đoán số giờ làm việc hồi quy tuyến tính Việc thiết lập ban đầu của mô hình hồi quy tuyến tính về hạn ngạch giờ làm việc như sau:

T = C0 + C1L + C2D + C3M + C4N + C5V (3)

Điều chỉnh dữ liệu trong Bảng 1 với nhiều dữ liệu hồi quy tuyến tính và kết quả tính toán như sau:

T = -0,412 + 0,056L + 2,759D + 4,960M-0,259N-0,081V

(4)

t (-0,012) (4,236) (0,324) (1,19) (-2,992) (0,239)

R2 = 0,821, F = 9,161. Khi n = 16, df = 5, với mức ý nghĩa 0,05, giá trị tới hạn của phân phối t là 1,796 và các biến D, M và V không có ý nghĩa. Để đảm bảo độ chính xác của dự đoán của mô hình về dữ liệu, cần đảm bảo tính phù hợp của mô hình Trong trường hợp ít thay đổi và cải tiến trong các thống kê khác, đối với các biến không đáng kể, hãy bắt đầu với giá trị tuyệt đối nhỏ nhất của t và loại bỏ chúng lần lượt nếu giá trị tuyệt đối của t của Hệ số hồi quy của các biến khác tăng, độ lệch chuẩn hồi quy, Tổng bình phương còn lại giảm, có thể loại biến đó khỏi mô hình; nếu R2 thay đổi lớn sau khi loại một biến thì nên giữ lại biến đó.

Sau phép tính cuối cùng, sau khi loại trừ biến V và D, mô hình của các biến còn lại là:

T = 4,262 + 0,056L + 5,627M-0,276N (5)

t (0,232) (6,286) (2,495) (-4,902)

R2 = 0,812, F = 17,945. Khi n = 16, df = 3, với mức ý nghĩa 0,05, giá trị tới hạn của phân phối t là 2,3543, tất cả các biến đều có ý nghĩa và kiểm định t đạt; giá trị tới hạn F là 3,24 và kiểm định F đạt. Nói chung, sự phù hợp của mô hình với dữ liệu mẫu là có thể chấp nhận được.

2.4 Kiểm tra dữ liệu giờ làm việc Chọn ngẫu nhiên giờ công của máy phay từ "Tài liệu kỹ thuật về công nghệ gia công thân máy kiểu mới" và thay thế chúng vào mô hình được đào tạo. Kết quả xác minh được thể hiện trong Bảng 2. Trong số đó, T1 là kết quả ước lượng của mô hình mạng nơron, và T2 là kết quả dự đoán hồi quy tuyến tính.

Qua Bảng 2 có thể thấy rằng, so với phân tích hồi quy tuyến tính, sai số thời gian của tính toán mạng nơron nhỏ hơn, điều này chủ yếu là do cách tính của hai phương pháp khác nhau. Ngoài ra, nó còn liên quan đến kích thước mẫu, việc chuẩn bị các tài liệu kỹ thuật của các kỹ thuật viên, và môi trường xử lý của thân máy. Các yếu tố như thiết bị xử lý và mô hình thân máy cũng có liên quan.

3 nhận xét kết luận

Do có nhiều loại công việc gia công, chỉ lấy quy trình máy phay của gia công thân động cơ loại S làm ví dụ, một mô hình mạng nơ ron của định mức giờ công của khối động cơ đã được xây dựng; khi mô hình mạng nơ ron và hồi quy tuyến tính phương pháp được sử dụng để ước tính hạn ngạch giờ làm việc, người ta thấy rằng việc xây dựng mạng nơ-ron Mô hình ước tính hạn ngạch giờ làm việc phù hợp hơn; tuy nhiên, bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như mẫu, nhân viên tài liệu quy trình, môi trường xử lý và thiết bị xử lý, mô hình mạng nơ-ron định mức giờ làm việc có thể được áp dụng để ước tính sơ bộ và nhanh chóng về giờ lao động trong giai đoạn đầu của thiết kế thân động cơ mới. Định mức giờ làm việc cung cấp một cơ sở tham chiếu nhất định.

Mạng Tạp chí Giáo dục http://www.jyqkw.com
người giới thiệu:

[1]C. Bruce, Gowan. Công cụ đo lường công việc nào[J].Kỹ thuật sản xuất, 1999,122 (3): 18.

[2]Nitta, Izumi, Shibuya, Toshiyuki, và các cộng sự. Phương pháp và thiết bị để ước tính giờ công[P].JAPAN: JP 2007211760,2007,8.

[3]Các tiêu chuẩn lao động đo lường công việc của Royal J, Dossett: Hiện đại[J]Kỹ thuật Công nghiệp, 1995, 27 (4): 21-24.

[4]Fan Zhongzhi. Các nguyên tắc cơ bản của kỹ thuật công nghiệp[M]. Tái bản lần thứ 2. Quảng Châu: Nhà xuất bản Đại học Công nghệ Nam Trung Quốc, 1996.9.

[5]Li Shujuan, Li Yan, Hong Wei. Phương pháp xác định hạn ngạch thời gian xử lý dựa trên mạng nơ ron[J]Khoa học và Công nghệ Cơ khí, 2000, 2 (19).

[6]Luo Zhiqing, Wang Runxiao, Lei Jian, và các cộng sự. Nghiên cứu về Hạn ngạch thời gian của chế biến phụ trợ trong sản xuất máy móc[J]Máy công cụ và thủy lực, 2004.12.

[7]Shi Jingyu, Liu Hong, He Su, et al. Phương pháp tính toán thống kê toán học cho giờ sản xuất ô tô đúc[J]Tài khoản của Đại học Công nghệ Cát Lâm, 1998, 3.

[8]Sun Fan, Shi Xueqin. Thiết kế mạng thần kinh BP dựa trên MATLAB[J]. Máy tính và Kỹ thuật số, 2007, 8 (35).

[9]Zhu Daqi, Shi Hui. Nguyên lý và ứng dụng của mạng nơ ron nhân tạo[M].Science Press, 2006.

[10]Zhu Lixin, Zhou Jingtao, Gao Junjie, Zhang Shusheng. Nghiên cứu về công nghệ hạn ngạch giờ làm việc dựa trên mạng nơ ron[J]Khoa học và Công nghệ Cơ khí, 2004,23 (6): 702-704.


Chúc các bạn đọc tin bong da.info vui vẻ!

Original text