基于BP神经网络的软件项目成本估测方法

为进一步提高软件项目成本估测的准确度,减少在使用传统估测方法时产生的较大误差,提出了一种基于BP神经网络算法的软件项目成本估测模型。利用BP神经网络对软件项目成本进行估计,采用梯度下降自适应Ir的BP算法训练,仿真结果表明,基于算法的软件项目成本估测值与实际成本的偏差较小。     

航材共享——航材管理新模式

在激烈的航空运输市场竞争中,高昂的运营成本和维护费用一直为航空公司所重点关注,成本控制已成为航空公司运营中至关重要的环节。航材成本(储备成本和维修成本)是航空运输企业飞机运营成本的主要构成部分,通常情况下航材储备约占航空公司75%的库存资产和25%的流动     

基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度

为改进机场终端区空中交通流量管理,对动态航班着陆次序进行适当调整,使机场和空域的可用容量达到最有效利用,减少航班延误造成的经济损失,提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法(DIPSO),重点针对待着陆航班的动态变化,结合滑动时间窗,多方面考虑现实约束,在确保航班延误成本最小的同时,兼顾航班着陆的公平性和管制员的工作负荷。仿真结果表明,在处理动态航班着陆问题上与先来先服务相比有效降低了延误成本。     

三层三级民机修理级别经济性分析模型的改进

现代民机产品普遍采用模块化设计，具有多层次特点，相应的维修场所也表现为多个维修级别。现有修理级别分析（LORA）模型在移级维修和报废时，可能存在父单元与其内部封装子单元成本重复累加的问题。引入跟随行为矩阵，对子单元中因父单元层级约束而做出的决策进行标记，能有效地避免父单元与子单元成本被重复计算。在此基础上，考虑实际维修活动中无故障发现事件（NFF）、二次维修等人为因素对LORA决策的影响，建立适用于民机的修理级别分析模型，较已有模型更加真实地反映决策的预计成本，提高了决策的可信度和工程适用性。最后使用混合惩罚函数法将原问题转化为等价的无约束优化问题，采用改进的二进制粒子群算法（BPSO）对多故障模式下的三层三级案例进行仿真优化，验证了该经济性分析模型的合理性和求解算法的有效性。     

面向制造成本的变刚度复合材料结构优化设计

传统的复合材料结构设计方法未能有效利用复合材料的面内设计空间，变刚度结构的实用化为复合材料结构效能的提升提供了新的机会。使用制造工艺成本模型，以制造成本为目标函数，建立结构性能约束和制造约束，通过路径函数法和平移法对一型大展弦比机翼进行变刚度设计，建立了以制造成本为目标的变刚度复合材料结构设计优化方法，实现制造成本减少23.87%，结构减重35.58%，并分析了不同纤维路径对变刚度结构构型设计、性能、质量和制造过程的影响。     

有效提升市场竞争力手段--LED照明系统翻新

在当前新飞机交付放缓、燃油价格较低的新市场环境下,老旧飞机仍然是运输市场的主要参与者,而且多数运营商希望在最低的成本支出条件下提升这部分飞机的市场竞争力或者自身品牌竞争力,那么选择LED照明系统翻新或将是最直接、高效的方式之一。     

服务通告全面成本评估

从工作实际出发，提出了服务通告的全面成本评估方案，详细给出成本项分类和量化方法，应用投资收益率方法综合决策各成本项，帮助工程管理人员科学量化服务通告，得到更准确合理的评估结论。     

小卫星的前世今生

"增一分太长,减一分太短。"工程技术和科学、艺术一样,其发展的最终目标是追求简洁的完美。现代小卫星的出现,说明空间技术正沿着"简化性和完善性"这条规律向前发展。现代小卫星具有质量轻、成本低、体积小、性能高、机动性好、研制周期短和应用方面采用分布式系统等一系列的优点。人们预测:小卫星发展将引起空间技术和应用发生一场重大变革。     

基于神经网络和遗传算法的公差优化设计

针对产品制造中公差与成本之间高度非线性关系的特点,提出了一种综合神经网络与遗传算法进行公差优化的方法,该方法利用遗传算法在大范围解空间内采用概率搜索策略得到全局最优解且有较强鲁棒性的特点,以及神经网络解决高度非线性问题的优越性,首先利用神经网络对公差成本进行仿真,得到具有黑箱特点的公差成本函数关系;然后在公差分配中采用遗传算法,以总成本最小为目标函数,以满足装配公差要求和符合标准公差等级为约束条件进行优化;同时基于VC和Matlab开发了公差优化系统,以飞机舱门锁钩机构为对象进行了验证,并针对不同的公差成本及分配方法进行了对比.结果表明:采用神经网络与遗传算法综合分配的结果与传统方法相比具有较大的优越性.