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摘 要：在机械零件的制造过程中，零件的可制造性的指标有很多，其中重要的一个就是零件的制造成本。零件的制造成本不仅是其可制造性的重要指标，同时还是产品设计的反馈。因此，机械零件的制造成本估算对于帮助设计人员了解机械的成本和及时的对成产品进行改进有着很大的作用。只有做好成本估算，设计人员在设计机械零件的过程中才更够把握好每个零件设计所需的成本，准确的控制住整体成本，并及时的改进。这就在很大程度上影响着企业的生产和经营活动，同时对产品的质量和价格等有着重要的影响。本文主要根据机械零件的特点等进行了分析，简单的研究了机械零件制造成本估算系统。
关键词：机械零件；制造成本；估算系统
在机械制造中，要向做好成本分析，降低相应的成本，首先要做好成本估算。而在成本估算中，制造成本的估算是其中最重要的部分之一，它是整个成本估算的基础，因此制造成本的估算是极为重要的部分。制造成本的估算，主要就是指从产品的设计特征转换到产品制造成本，并将相应的信息传递给零件的设计人员，并尽快的做出相应的决策。制造成本估算的速度和准确率，直接影响着企业的经营活动和相关的管理工作，同时对企业的决策和分析产品数据的准确性有着重要的影响。在早期的成本估算中，由于估算方法较为传统，不能有效的反映零件的加工情况，掌握加工过程中的一些信息，因此估算系统需要不断的改进，使其能够对零件进行详细的分解。
一、机械零件制造成本估算系统的框架结构
一般来说，机械零件制造需要根据零件的功能和核算的准确性等进行划分，保证成本的估算能够尽可能的准确，接近实际成本。成本估算系统一般分为：
1、分类编码及相似检索模块；
2、基于神经网络的成本估算模块；
3、基于相似性的模糊成本估算模块；
4、基于工艺的交互式成本核算模块；
5、基础数据库管理模块。
在成本估算系统中，各个模块之间有一定的联系，并且相互之间的影响也是较大的。如果利用成本估算系统来对零件的制造成本进行估算，那么对于每一样零件成本的估算，都需要该零件的具体信息。因此，在这个过程中，不同零件的信息会与其相对应，输入零件信息的时候要根据所选估算模块的需求和特点，来输入相应的参数。
二、机械零件制造成本估算
（一）网络模型建立
在机械零件制造成本的估算中，本文主要使用神经网络系统对机械制造成本进行估算。在神经网络系统中，误差网络神经传播是最为重要的一种，也是使用最广泛的估算方法。从结构上讲，模型网络是一种多层网络，其中分为输入层、隐层和输出层，在几个层面之间，基本都是采用全连接的方法，这就使得整个网络系统的联系有所增强。BP网络模型相对于其他的网络模型具有更强大的功能，在自组织、自学习方面都较强，且具有非线性处理功能，因此，机械零件的成本在设计阶段就可以得到较好的控制。由于BP网络之中包含着隐含层，在N维到M维之间的映射就可以很好的完成，因此为了使所需的网络结构显得简单方便，可以使用含有隐含层的网络对机械零件成本进行估算。
（二）确定相应的网络结构
在零件的制造过程中，由于其构成的类型较多，且每一种类型的特征有所不同，如果全部都使用同一种结构，那么它所牵涉的网络就会很复杂，需要很多的时间和精力去学习。而若是专门设置一个集成的网络系统，为每一个类型的零件都设置一个子网络，那么每个相应的子网络就会根据零件类型的特征而显得不同，更加的符合零件制造的需求。这样就能够更好的对对应的子系统进行训练，并从中获取所需的参数和信息等。在这个过程中，首先要根据零件的类型，去选择与其相符合的子系统，并利用起相应的参数，经过系统的估算，来计算出零件的制造成本。
（三）系统的实现
根据前面的模型系统和估算方法，再利用相应的软件作为具体的开发工具，对零件制造成本估算系统进行编制。这个成本系统主要包含了几个重要的模块，而网络结构成本估算模块中又有几个子系统，专门用于针对零件特征类型的。这些子系统的功能是根据所对应的零件类型的特征和需求来设置的，这些系统的设计需要根据具体的零件数据信息来完成。
三、结束语
本文主要针对零件的制造成本估算系统进行了一系列的分析和研究，使用神经网络估算法对相应的零件成本进行了计算，尽可能的提高了估算的准确性，且在一定程度上节约了时间和精力，产生的效果较为明显。这种方法不仅提高了零件制造成本估算的准确性，同时避免了一些复杂的计算关系，使系统变得相对简单，提高了估算的速度。但目前我国的机械零件制造成本估算系统还需要进一步的完善，尽量减小估算的误差，使其更加接近实际成本，减少不必要的损失。从以上可以看出，在早期的机械零件制造成本估算中，运用神经网络的方法是可行的。
参考文献：
[1]王兆辉，付秀琢.机械零件制造成本估算系统[J].山东大学学报（工学版），2004，34（5）：18-21.
[2]王桂芹，王兆辉，贾瑞凤等.基于相似性的机械零件制造成本估算系统研究[J].机械制造与自动化，2009，38（1）：82-83，97.
[3]付秀琢.机械零件制造成本估算方法研究与开发[D].山东大学，2004.
[4]杨涛，胡于进，李成刚等.神经网络在机电零件制造成本预估系统的应用研究[J].计算机辅助工程，2000，9（2）：12-17.
关键词：机械零件；制造成本；估算系统
在机械制造中，要向做好成本分析，降低相应的成本，首先要做好成本估算。而在成本估算中，制造成本的估算是其中最重要的部分之一，它是整个成本估算的基础，因此制造成本的估算是极为重要的部分。制造成本的估算，主要就是指从产品的设计特征转换到产品制造成本，并将相应的信息传递给零件的设计人员，并尽快的做出相应的决策。制造成本估算的速度和准确率，直接影响着企业的经营活动和相关的管理工作，同时对企业的决策和分析产品数据的准确性有着重要的影响。在早期的成本估算中，由于估算方法较为传统，不能有效的反映零件的加工情况，掌握加工过程中的一些信息，因此估算系统需要不断的改进，使其能够对零件进行详细的分解。
一、机械零件制造成本估算系统的框架结构
一般来说，机械零件制造需要根据零件的功能和核算的准确性等进行划分，保证成本的估算能够尽可能的准确，接近实际成本。成本估算系统一般分为：
1、分类编码及相似检索模块；
2、基于神经网络的成本估算模块；
3、基于相似性的模糊成本估算模块；
4、基于工艺的交互式成本核算模块；
5、基础数据库管理模块。
在成本估算系统中，各个模块之间有一定的联系，并且相互之间的影响也是较大的。如果利用成本估算系统来对零件的制造成本进行估算，那么对于每一样零件成本的估算，都需要该零件的具体信息。因此，在这个过程中，不同零件的信息会与其相对应，输入零件信息的时候要根据所选估算模块的需求和特点，来输入相应的参数。
二、机械零件制造成本估算
（一）网络模型建立
在机械零件制造成本的估算中，本文主要使用神经网络系统对机械制造成本进行估算。在神经网络系统中，误差网络神经传播是最为重要的一种，也是使用最广泛的估算方法。从结构上讲，模型网络是一种多层网络，其中分为输入层、隐层和输出层，在几个层面之间，基本都是采用全连接的方法，这就使得整个网络系统的联系有所增强。BP网络模型相对于其他的网络模型具有更强大的功能，在自组织、自学习方面都较强，且具有非线性处理功能，因此，机械零件的成本在设计阶段就可以得到较好的控制。由于BP网络之中包含着隐含层，在N维到M维之间的映射就可以很好的完成，因此为了使所需的网络结构显得简单方便，可以使用含有隐含层的网络对机械零件成本进行估算。
（二）确定相应的网络结构
在零件的制造过程中，由于其构成的类型较多，且每一种类型的特征有所不同，如果全部都使用同一种结构，那么它所牵涉的网络就会很复杂，需要很多的时间和精力去学习。而若是专门设置一个集成的网络系统，为每一个类型的零件都设置一个子网络，那么每个相应的子网络就会根据零件类型的特征而显得不同，更加的符合零件制造的需求。这样就能够更好的对对应的子系统进行训练，并从中获取所需的参数和信息等。在这个过程中，首先要根据零件的类型，去选择与其相符合的子系统，并利用起相应的参数，经过系统的估算，来计算出零件的制造成本。
（三）系统的实现
根据前面的模型系统和估算方法，再利用相应的软件作为具体的开发工具，对零件制造成本估算系统进行编制。这个成本系统主要包含了几个重要的模块，而网络结构成本估算模块中又有几个子系统，专门用于针对零件特征类型的。这些子系统的功能是根据所对应的零件类型的特征和需求来设置的，这些系统的设计需要根据具体的零件数据信息来完成。
三、结束语
本文主要针对零件的制造成本估算系统进行了一系列的分析和研究，使用神经网络估算法对相应的零件成本进行了计算，尽可能的提高了估算的准确性，且在一定程度上节约了时间和精力，产生的效果较为明显。这种方法不仅提高了零件制造成本估算的准确性，同时避免了一些复杂的计算关系，使系统变得相对简单，提高了估算的速度。但目前我国的机械零件制造成本估算系统还需要进一步的完善，尽量减小估算的误差，使其更加接近实际成本，减少不必要的损失。从以上可以看出，在早期的机械零件制造成本估算中，运用神经网络的方法是可行的。
参考文献：
[1]王兆辉，付秀琢.机械零件制造成本估算系统[J].山东大学学报（工学版），2004，34（5）：18-21.
[2]王桂芹，王兆辉，贾瑞凤等.基于相似性的机械零件制造成本估算系统研究[J].机械制造与自动化，2009，38（1）：82-83，97.
[3]付秀琢.机械零件制造成本估算方法研究与开发[D].山东大学，2004.
[4]杨涛，胡于进，李成刚等.神经网络在机电零件制造成本预估系统的应用研究[J].计算机辅助工程，2000，9（2）：12-17.