飞机结构件组成了飞机的骨架,其数控加工能力是一个国家航空制造水平的重要标志。伴随飞机性能需求的不断提高,飞机结构件的结构越来越复杂,精度要求越来越高,数控加工难度越来越大。精加工参数是直接影响零件加工质量的重要因素,然而现有决策方法高度依赖工艺人员的个人水平和经验,效率低、质量稳定性差,难以满足飞机结构件数控加工质量的苛刻要求。针对以上问题,本文对数据驱动的飞机结构件精加工工艺参数决策方法进行了深入研究,主要成果如下:(1)提出了基于属性图的飞机结构件数控加工工艺数据表示方法。针对传统数控加工工艺文件难以直接用于机器学习的难题,构建零件几何模型的属性图表示,提取每个加工操作在零件属性图中对应的子图,并与所包含的工艺参数进行关联,实现了飞机结构件数控加工工艺的图数据表达,为基于图神经网络的飞机结构件精加工工艺参数决策奠定了基础。(2)研究了飞机结构件属性图分类方法。针对飞机结构件工艺参数决策模型选择难题,通过相关性分析对零件属性图中的节点特征进行了筛选,基于智能体搜索和长短时记忆网络构建零件属性图分类模型,并基于零件属性图数据集进行模型训练,实现了飞机结构件属性图的自动分类,保证了工艺参数决策模型的正确选择。(3)提出了基于图神经网络的飞机结构件精加工工艺参数决策方法。针对精加工工艺参数决策难题,将工艺参数决策问题转化为图学习问题,基于注意力机制构建图神经网络模型,从已经过实际生产检验的历史工艺数据中学习零件属性子图与工艺参数间的映射关系,有效减少了工艺决策过程中的人工干预,提高决策效率和质量稳定性。(4)基于以上研究开发了基于图神经网络的飞机结构件精加工工艺参数决策原型系统,并进行了实验验证。