+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Самообучающаяся система экспресс-оценки трудоемкости изготовления деталей машин

  • Автор:

    Акимов, Игорь Владимирович

  • Шифр специальности:

    05.02.08

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    1999

  • Место защиты:

    Тула

  • Количество страниц:

    208 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы


оглавление'
Введение
1. Состояние вопроса. Постановка задачи
1.1. Анализ основных методов укрупнённой оценки трудоёмкости
1.2. Методики расчёта норм времени
1.2.1. Анализ существующих методик расчета норм времени с точки зрения автоматизации
1.3. Автоматизация расчёта трудоёмкости
1.4. Применение механизмов обучения и самообучения в автоматизированных системах
1.5. Анализ способов классификации деталей
1.5.1. Дифференциация трудоёмкости по видам работ
1.5.2. Параметризация видов работ
1.6. Методики экспертных оценок
1.6.1. Формирование полного списка параметров и/или свойств детали
1.6.2. Проведение экспертизы
1.6.3 Обработка результатов экспертизы и формирование
подмножества доминирующих факторов
1.7. Цель и задачи исследования
2. Математическая модель экспресс-оценки трудоёмкости
2.1. Регрессионная модель экспресс-оценки трудоёмкости
2.2. Обучение и самообучение модели
2.2.1. Способы обеспечения функционирования модели при недостатке исходных данных
2.2.2. Получение регрессионной зависимости по методу планирования эксперимента
2.2.2.1. Факторный эксперимент
2.2.2.2. Практическое получение условных деталей по методу
факторного эксперимента
2.2.3. Самообучение модели
2.3. Погрешности модели и методы их сокращения
2.4. Доверительный интервал, гамма-процентная трудоёмкость
2.5. Учёт влияния свойств обрабатываемого материала на трудоёмкость изготовления детали
2.6. Выводы
3. Автоматизация расчёта норм времени на этапе подготовки маршрутнооперационной технологии
3.1. Инфологическая модель автоматизированной системы укрупнённого нормирования
3.2. Формализация процесса выбора необходимой таблицы данных
3.3. Формализация представления табличных данных
3.4. Выводы
4. Практическая реализация результатов работы
4.1. Автоматизированная система укрупнённой экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин
4.1.1. Требования к самообучающейся системе экспресс-оценки трудоёмкости
4.1.2. База данных системы экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин
4.1.3. Организация данных деталей, необходимых для функционирования механизма самообучения
4.1.4. Функционирование механизма самообучения
4.1.4.1. Определение класса детали
4.1.4.2. Формирование списка требуемых видов работ
4.1.4.3. Выборка необходимых для расчёта параметров
4.1.4.4. Выборка данных по изготовленным деталям, необходимых для построения регрессионного уравнения
4.2. Автоматизированная система расчёта норм времени на выполнение
станочных операций
4.3. Выводы
5. Экспериментальная проверка модели экспресс-оценки трудоёмкости
5.1. Работа модели при неточных исходных данных
5.2. Влияние неучтенных факторов
5.3. Проверка работы модели на основе реальных деталей
5.3.1. Детали типа “Втулка без резьбовых поверхностей”.
Токарные работы
5.3.2. Детали типа “Втулка без резьбовых поверхностей”.
Шлифовальные работы
5.3.3. Детали типа “Ось с резьбовыми поверхностями”.
Т окарные работы
5.3.4. Детали типа “Ось”. Шлифовальные работы
5.3.5. Детали типа “Шестерня прямозубая”. Токарные работы
5.3.6. Детали типа “Шестерня прямозубая”. Фрезерные работы
5.4. Выводы
Заключение
Список использованных источников
Приложение 1. Кодификаторы системы пооперационного нормирования Приложение 2. Операторы реляционной алгебры
Приложение 3. Акт о внедрении результатов научно-технической работы

вышеперечисленных, либо других классификационных признаков. В частности в работах Ю.С. Шарина [108], А.Ф. Щирялкина, В.В. Ефремова, В.В. Епифанова [109, 111] и Б.А. Якимовича, А.И. Коршунова [115] используется элементно-технологический классификатор. В работе H.H. Трушина [91] используется универсальная методика формирования классификаторов на основе опросов экспертов.
С точки зрения правил кодирования, системы классификации делятся на два основных направления [54], в основе которых лежит способ организации и построения систем кодирования информации о деталях. Система кодирования информации во многом определяет как объём исходной (оперативной) информации, так и структуру обработки этой информации.
Первое направление характеризуется стремлением создать универсальную систему кодирования информации, пригодную для строгого и точного описания деталей, которая может быть использована в различных приложениях при автоматизации конструирования, проектирования технологической оснастки, процессов обработки, нормирования работ и т.п.
Второе направление организации систем кодирования информации характеризуется стремлением создать так называемые “частные” системы кодирования информации, предназначенные для решения локальных задач в системе технологической подготовки производства. Большинство разработанных систем классификации основаны на этом принципе. Это вызвано тем, что несмотря на не универсальность подобные классификаторы имеют ряд преимуществ, в частности: быстрая
практическая реализация системы классификации, относительная простота систем кодирования информации, низкая трудоёмкость создания классификатора.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.161, запросов: 967