【摘 要】
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如何快速准确测定航空涡轮组件再制造工时是严重困扰我国航空发动机大修企业的一个难题。文中首次辨识和量化影响航空涡轮组件再制造工时的主要因素；之后构建一种新的再制造工时预测GA-BP神经网络。该网络采用遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足，有效提高了预测的精准度；最后，以某型民用航空发动机涡轮组件为例，验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71871117）； 教育部人文社会科学研究一般项目（18YJA630066）； 航空基金（2017ZG52080）；
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如何快速准确测定航空涡轮组件再制造工时是严重困扰我国航空发动机大修企业的一个难题。文中首次辨识和量化影响航空涡轮组件再制造工时的主要因素；之后构建一种新的再制造工时预测GA-BP神经网络。该网络采用遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足，有效提高了预测的精准度；最后，以某型民用航空发动机涡轮组件为例，验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预测提供高效决策支持。
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