基于神经网络算法的飞机部件制孔末端执行器结构设计方法研究

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制孔末端执行器是飞机部件自动制孔的主要功能集成设备,其采用的设计方法对制孔工艺有重大影响。从结构设计部分出发,基于神经网络拟合算法,采用80组包含3类框架组件材料、位移和质量的5维向量样本数据,训练获得均方值MSE为0.06的网络模型,从而通过预测获得末端执行器框架的关键尺寸参数,并进而采用拓扑优化方法对框架组件进行轻量化设计。拓扑优化前框架结构在实际工况下最大变形量为0.04 mm、最大应力值为44 MPa,刚强度符合要求;同一工况下,拓扑优化后的框架结构最大变形量为0.026 mm、最大应力值为42 MPa,在质量降低43%的同时,制孔末端执行器框架结构的性能也得到改善。基于神经网络拟合算法对框架关键尺寸的预测,使得设计不再简单依靠经验判断,为末端执行器的结构设计开辟了新思路、新方法。
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