伴随航空制造技术的进步与发展,新一代飞机的结构性能需求逐步提高,而飞机装配作为整个飞机制造过程中影响飞机结构性能以及生产周期的主要生产环节,自然是航空制造发展的研究重点。其中连接孔的质量是影响飞机部件装配质量的关键技术指标,而传统制孔工艺缺少对制孔质量性能指标的针对性优化,因此能够针对性提高制孔质量性能指标的工艺优化方法,是保证飞机装配质量与疲劳寿命的关键技术。本文遵循上述研究导向,以提高制孔质量为研究目的,开展航空装配制孔毛刺预测与工艺优化方法研究。首先,从钻削毛刺形成机理出发,分析以往工艺优化方法的优势和不足,设计了基于深度神经网络的航空材料制孔工艺优化方法的研究思路以及具体研究方案。然后,通过充分了解毛刺的形成过程以及实验结果,构建基于深度神经网络的制孔毛刺形成预测模型。接着,在数据样本充足的条件下完成预测模型的优化与训练,在此基础上提出基于卷积神经网络毛刺预测模型的制孔工艺优化方法,对制孔毛刺性能指标进行了有效的工艺优化。最后,针对波音公司使用的125μm出口毛刺高度标准,设计多组不同毛刺高度优化目标的验证实验,结果证明了本文提出的预测模型与工艺优化方法的有效性。