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基于终身学习的直升机装配车间物料送达时间预测
被引量：
1
1
作者
马立俊
阳祥贵
+3 位作者
郭宇
童周强
黄少华
刘道元
《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》
EI
CSCD
2024年第2期147-157,共11页
关键物料的缺失已成为影响直升机装配生产计划执行的关键因素之一。准确的物料送达时间可指导装配生产计划的制定,一定程度上避免了由缺料导致的生产计划频繁变更。在直升机车间内部数据共享的基础上,一种基于终身学习的物料送达时间预...
关键物料的缺失已成为影响直升机装配生产计划执行的关键因素之一。准确的物料送达时间可指导装配生产计划的制定,一定程度上避免了由缺料导致的生产计划频繁变更。在直升机车间内部数据共享的基础上,一种基于终身学习的物料送达时间预测模型被提出。该模型由门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)网络层、ReLU激活层和全连接层构成,在实时预测时,可快速存储新的记忆且不遗忘旧的。为避免在实时预测中的精度大幅度降低,一种正则化的参数约束方式被提出来对模型参数进行调整。该方法的应用使得模型在目标域数据上的预测误差从0.0329降低到0.0134。使用25个物料清单数据进行模型验证。通过与L2正则化、EWC正则化等常用的正则化方法进行对比,验证了所建立的模型在实时预测上的准确性与实用性。
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关键词
直升机装配车间
物料送达预测
终身学习
参数正则化
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职称材料
题名
基于终身学习的直升机装配车间物料送达时间预测
被引量：
1
1
作者
马立俊
阳祥贵
郭宇
童周强
黄少华
刘道元
机构
南京航空航天大学机电学院
江西昌河航空工业有限公司
出处
《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》
EI
CSCD
2024年第2期147-157,共11页
文摘
关键物料的缺失已成为影响直升机装配生产计划执行的关键因素之一。准确的物料送达时间可指导装配生产计划的制定,一定程度上避免了由缺料导致的生产计划频繁变更。在直升机车间内部数据共享的基础上,一种基于终身学习的物料送达时间预测模型被提出。该模型由门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)网络层、ReLU激活层和全连接层构成,在实时预测时,可快速存储新的记忆且不遗忘旧的。为避免在实时预测中的精度大幅度降低,一种正则化的参数约束方式被提出来对模型参数进行调整。该方法的应用使得模型在目标域数据上的预测误差从0.0329降低到0.0134。使用25个物料清单数据进行模型验证。通过与L2正则化、EWC正则化等常用的正则化方法进行对比,验证了所建立的模型在实时预测上的准确性与实用性。
关键词
直升机装配车间
物料送达预测
终身学习
参数正则化
Keywords
helicopter assembly
material delivery forecast
lifelong learning
parameter regularization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于终身学习的直升机装配车间物料送达时间预测
马立俊
阳祥贵
郭宇
童周强
黄少华
刘道元
《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》
EI
CSCD
2024
1
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