【摘 要】
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电站辅机是电站生产设备除汽轮机、锅炉和发电机之外的辅助机械,在电站运行中不可或缺。国内电站辅机的发展主要通过80年代引进西方先进技术,90年代进行自我消化,21世纪通过
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电站辅机是电站生产设备除汽轮机、锅炉和发电机之外的辅助机械,在电站运行中不可或缺。国内电站辅机的发展主要通过80年代引进西方先进技术,90年代进行自我消化,21世纪通过自我消化再创新的手段,满足国内外电站建设的需求。电站辅机产品主要特点在于其品种繁多,与大型发电设备主机相比,辅机设备的制造和研发需要横跨众多学科和领域。为提升企业的核心竞争力,为企业长远可持续发展,公司不断加大科研项目投入。以往的研发项目立项评价机制主要是通过公司内部专家通过自身经验,对其了解的几个方面进行思考,并召开项目评审会决定项目是否立项,缺少客观的筛选和衡量方法,往往对公司的项目产生误判,影响了企业研发。所以公司急需在科研项目立项前拥有一个客观的评判标准,减少人为主观判断,提高科研项目的质量,对科研项目的筛选具有重要意义。本文结合层次分析法(AHP)及BP神经网络算法建立了电站辅机企业立项评估模型。该模型首先运用层次分析法,结合近年来企业发展方向以及电站行业发展方向提出了科研项目评价的指标体系架构,确定了各指标的权重关系,使得专家在判断项目时更客观;然后按照所构建的指标体系对以往公司研发项目进行评分,并应用BP神经网络对其进行训练,得到了科研项目立项的评价模型。2015年辅机厂新立项的研发项目实际应用表明,新的立项评价方法能够很好的使专家对项目进行整体把关,为企业科研项目的立项评价提供重要参考。随着项目立项的增加,训练样本也增加,保证神经网络能够更好的反映企业研发项目立项的实际情况和优劣程度,减少项目立项时的主观误判,使项目立项评价更具有准确性,可以满足近几年公司科研工作的开展。
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