【摘 要】
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胶接参数对于胶接修补的效果影响非常明显,但是采用传统的数值计算方法不容易分析得到优化值。针对复合材料层合板胶接修补参数优化,采用改进的BP神经网络建立参数优化预测模型。层合板胶接修补的有限元分析为神经网络预测模型提供训练样本,通过神经网络预测胶接参数对修补效果的影响,并用试验结果验证预测结果的准确性。结果表明所建的模型是准确有效的,最后采用预测模型得到优化的胶接修补参数为:补片的直径为孔径的2.4
【机 构】
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西北工业大学航空学院,西北工业大学无人机特种技术重点实验室
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胶接参数对于胶接修补的效果影响非常明显,但是采用传统的数值计算方法不容易分析得到优化值。针对复合材料层合板胶接修补参数优化,采用改进的BP神经网络建立参数优化预测模型。层合板胶接修补的有限元分析为神经网络预测模型提供训练样本,通过神经网络预测胶接参数对修补效果的影响,并用试验结果验证预测结果的准确性。结果表明所建的模型是准确有效的,最后采用预测模型得到优化的胶接修补参数为:补片的直径为孔径的2.41倍、补片厚度为母板厚度的0.608倍、补片的铺排方式为:(0/90/±45/90)S。
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