文资料名称：Productivity and accuracy in plastic injection mould quotation (用外文写)外文资料出处：Measurement 附 件： 1.外文资料翻译译文 2.外文原文 指导教师评语： 签名： 年 月 日注塑模具的生产成本估算和准确性报价埃库湾 德布尔,楼张倩译摘要：报价领域中的注塑模具工具制造方案仍是项艰巨的任务，巨大的挑战，导致汽车制造商存在严重分歧，因此成本和时间计算规则或实验的产生是必然结果。最简单的原因是他们必须估计模具的设计和制造时间和成本-与未知的工具结构和复杂性-基于弹性或塑料制品。作者的目的是总结现有的报价方法和原则引入概念的实验成本估算系统，该系统可以提前根据当地设计和生产环境，计算的实际成本和时间要求。 关键词：模具报价，成本估算1.导言公司的盈利能力是估计成本和时间价值的一个大的重要性观点，因为很少或并行生产的价格才能确定后估计自我费用模具设计和制造。然而，根据估计的时间和审议免费制造能力只能确定了可持续生产的最后期限为costumer 。在这个早期阶段，该项目就没有办法建立一个详细的模具设计和制造计划，以获得准确的成本和时间的结果。不良情况下计算以及如果costumer步骤从订购单;成本报价进一步增加更多的贸易逆差。另一方面，如果我们不花大量的精力报价，价格将太高，这就失去了报价的意义。如果我们赢得这个项目的过低的价格和效益，设计和制造过程将是亏损的。需求的报价是非常明确的：提供估计的时间和成本数据，以便准确，那么尽可能少的努力。2.报价方法有四种基本的报价方式称为在模具制造工业，以便估计时间和成本的工具，设计和制造1。第一种方法是被称为直观的估计，因为它是基于个人经验。采用这种方法需要的经验和深厚的认识，在具体设计和制造的环境。初级专家估计，实际数据只巨大差异它可以超过50的案件中。第二种是所谓的模拟测算，并利用时间和成本数据的事件在过去，从以往的模具制作。这种方法更可靠，因而较直观，如果大量案例库可用。即使利用计算机程序进行评价的方法应用在此，专家的费用需要深入了解以往模具建造和制造结构过于。该方法需要大量纸张或以计算机为基础的数据基础。为有效地利用先前做模具文件必须已被分类和高维护。这种方法不能适用的情况下相对“新类型”模具基本上拟合估计不到过去的经验。精度的模拟计算方法，通常可以达到351。第三种方法称为参数估计，因为它采用了一些特定产品的设计参数-相当必要的生产成本和时间-并指功能来计算时间和成本的基础数据。主要是产品质量的整体或全球层面的使用，但也有一些更复杂的和先进的数字和计算方法的实践中没有基本的好处估计精度。这种方法只适用于原始计算1-2。第四方法分析估计;在这种情况下，对象分为件和方法确定成本和时间对这些数据的部分简化组件。在此应用程序的用户必须有一个深刻的认识在模具设计和技术，以确定的基本特点，划分边界。然而，该方法是非常耗时的，但专家用户有特殊技能和经验，可以实现巨大的水平 5 的估计精度一般，但初学者也能意识到只有151。估计的质量受到经验和接地的用户情况下方法不同的影响。估计准确性取决于技能和未知因素。表1收集的优点和缺点的成本估算方法。基于这些考虑，我们可以决定的要求清单，一个理想的报价系统：它必须易于使用，必须要求处理时间短，能够产生精确的结果考虑当前和实际设计和制造的环境，改革的成果必须没有根据的影响用户的体验。方法优点缺点直观快速的容易使用根据经验，不准确，非一致模拟环境面向费时，需要大型数据库参数快速的,简单不准确的，启发式解析精确的费时，经验成熟的表1的利弊称为 成本估算方法3.ECOTEST /模具成本估算系统根据早先的研究3 ，一种基于人工神经网络分析建议，以满足业界证明的时间和费用估计弹塑性注塑模具的设计和制造工艺。拟议的专家系统建立联系的基本特点的产品和估计时间和成本数据，可以重复使用后处理的成本数据，复杂的模具，并确定隐藏关系的特征的部分和整体成本的学习相互依存和连接通过人工神经网络（图1）。人工神经网络是一个工具，供计算任务，它的生物类推。人工神经网络是一个简单的层次净要素称为节点4。在感知的神经网络是用来在节点总结加权投入和改造的非线性函数。如果三层创建节点，在那里第一次包含了输入数据，第三个是输出数据的关系，是由学习过程本身。图1概念ECoTEst模具图2感知为基础的人工神经网络学习过程中需要一个案例库，其中包括后计算时间和成本数据的模具。使用这些数据具有几个方面的优势。一方面，这些模具的设计和制造的考虑（即用户）公司，使它们包含内部的影响和相互依存的设计和制造的特点。这一事实确保比实际设计和制造环境的考虑。制作模具需要不同的时间和成本计算在不同的模具商店，以便技能的员工，质量和数量机床终端设备相当不同。后计算出的数据也有其他优点：这些模具已经产生，因此，成本和时间的数据是绝对准确的，并没有必要使用理论计算公式，公正的措施和综述。其中最重要的问题是有效的制度，工作的内容，学习情况的基础。在安装阶段，该项目的系统，必须调整的系统的学习过程。在日常工作是值得的情况下，补充了新的基地后计算项目的结果，并执行新的学习过程中每年一次或两次。这维修确保不断演变的准确性和能力的系统。4.输入/输出参数其中最重要的步骤，在发展进程中的定义是输入和输出参数。输出参数设置可以定义而不是简单地说，因为这是确定的时间和成本要求的数据。所需要的数据如下：设计时间的模具，时间的进程规划，材料成本，费用的标准内容，成本的合作工作， 制造时分为以机器（铣削，车削，磨削，电火花加工，钻孔等） 时间的装修和集会。选择输入参数是一个更困难的问题。原因是，所选参数必须满足几个相互矛盾的条件。我们可以使用参数，只有这样才能确定任何设计代表性类型;像二维绘图，物理模型，三维CAD模型的任何格式等每一个本质属性的产品必须选择具有重要的影响，模具的结构，规模和复杂性。这一概念的模具中必须发展的报价，以及一些特性，必须考虑到为准确的结果。其中最重要的观点，在参数的选择是明确的结构，避免过于大量的参数。根据这些规则输入参数如下：全球/整体尺寸的产品一个最重要的参数是最大的一部分的问题。该部分的高度，正在与模具平行移动（开闭）方向发展，影响了高度的模具。正在正常尺寸的模具此举会影响所需的关闭力和注射模机适用。产品质量产品的质量决定了材料成本的弹性或塑料零件和影响模具机器的选择。复杂的产品一部分高精密系统的复杂性，是不那么容易界定。由ECoTEst系统的概念，这个参数是指在一个规模从1到10 ，其中1表示最简单和最复杂的10模具结构。这些类别可以指不同的模具结构，在每一个模具车间，以便在安装过程中的个案研究，必须制定，向用户提供支助。不要使用的最低和最高值的规模实际上，因为在不久的将来，我们可能会使成本估算为更简单或更复杂的模具，因为我们做了一个。图3 总规模模具（Meusburger）估计总规模模具基于上述参数的总规模模具估计，适当的使用标准板尺寸的材料制造商，以减少材料成本。复杂的模具结构模具结构复杂，规模是从1到10中提到的同样在前一种情况下。模具结构简单，如果只有核心和腔板和除以表面是平坦的，而一个多腔模滑块，举重，两步抛射和线程插入手段非常高的复杂性。热流道系统 一个注塑模具的标准亚军表面或热流道系统。标准转轮表面更简单和更便宜的制造，但时间注射周期较长，并提供更多的材料废物。虽然采用了热流道系统导致较短的周期时间和几乎为零的材料浪费，这表明相当多的成本和购买时间。复杂的滑块和举重这些参数的几何特征的复杂性滑块和举重的规模从1到10。 图4 滑盖和举重（二甲醚）数量滑块和举重滑块和举重削弱表面形式，而不能仅仅核心和腔。应用更滑块意味着更高的模具的复杂性，更多的组成部分，因此成本的设计，工艺设计和制造将更高（参数也是规模从1到10）。 产品表面的质量该产品表面，必须符合设计要求，功能和制造条件 。表面结构和质量取决于模具的制造工艺。如果必要的这种结构是可以消除的手工制造，如何有史以来超级整理也可以适用。在一些情况下产品需要特殊的表面结构类似皮革的设计。这种结构一般都可以制造的电火花加工。自然样设计可以加工电解加工，这需要许多手工预先过程，例如铣削路径或电火花男女硬表面层必须清除。热处理要求产品数量的零件和研磨作用的物质产生的产品热处理要求，以便更多的生产要求。在热处理表明额外费用和生产时间，以及增加了运输，热处理管理，模具车间这3种类型的热处理参数。第一类是指具体的数值，例如像整体层面的一部分。第二种类型的数据可以生成从模具的要求清单，即热处理要求或类型的热流道系统。参数的第三种的主观价值，如复杂的模具结构。虽然最后类型的参数显示的不确定性，利用这些是不可避免的。不确定性的影响，可减少个人用户手册，在选定的值可以说明的例子。解释和规范的输入参数要求完善的模具设计。模具设计的概念，也需要在事先的总体规模，模具，运动员的人数和滑块不能界定没有。5 .结论常规情况下的成本估算方法的准确性和工作效率的某种矛盾。人工神经网络不仅仅是一个平均的估计，但适合于解决冲突。根据当地情况的基础神经网络可以创建特制的关系，产品和制造所需时间和费用。6.参考文献1. W. Dealey : Mold quoting: The magic, art and science, Modern mold & tooling, Vol.3 No.3 2001 March pp.102. Poprcsi I.: Handbook of production equipments, Mszaki Knyvkiad Kzgazdasgi s Jogi Knyvkiad Budapest, 1983. (in Hungarian)3. Mik B., Szntai M.: Artificial intelligence methods in early manufacturing time estimation, Proc of Gpszet 2002, Budapest 2002. 4. J.F. Shepanski: Artificial neural systems; Encyclopedia of Physical Science and Technology Vol.2. Academic Press Inc. 1992. pp.65-77. 2PRODUCTIVITY AND ACCURACY IN PLASTIC INJECTION MOULD QUOTATION Mik, B. & Bor, F. Abstract: The quotation in the field of injection mould tool manufacturing