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

作者：伍承旭^*; 雷沛; 孙海龙; 谭红; 陈强; 曾超

来源：制造技术与机床, 2022, (09): 40-46.

DOI：10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.09.006

• 神经网络
• 轻量化
• 拓扑
• 二次建模

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。

• 单位
  成都飞机工业(集团)有限责任公司; 成都飞机工业（集团）有限责任公司