【摘 要】
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针对新发动机机体工时定额难度大，以经验估计为主，且对报工的工时核定难度大，通过以S型机体铣床工序为例，运用BP神经网络模型，从工艺文件的结构参数中抽取部分数据作为训练集，构建
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针对新发动机机体工时定额难度大，以经验估计为主，且对报工的工时核定难度大，通过以S型机体铣床工序为例，运用BP神经网络模型，从工艺文件的结构参数中抽取部分数据作为训练集，构建了发动机机体工时定额神经网络模型。同时运用线性回归方法对工时定额进行了预测，通过对比分析发现，BP神经网络计算的误差较小，适用于机体加工前期对工时定额的初步、快速估算。，
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