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摘要
飞机结构件的连接是飞机装配过程中的重要一环，需要大量锪窝制孔来进行铆钉或螺纹连接。航空工业现有的零部件铆接工艺存在孔径精确检测成本高、现有方法检测精度低、人工复检率低等问题。针对以上问题，实现只通过人工复检少量孔径，在不影响生产周期和不提高人力成本的情况下预测其余孔径。在实际生产环境中使用硬质合金刀具和叠层材料试刀板采集了一批同把刀具铆接制孔的扭矩数据，通过人工复检测量孔径的方法构建了一个扭矩-孔径数据集，并使用了一种基于自组织映射神经网络的半监督算法建立模型，使用只有少量孔径标签的训练数据，实现了对孔径的预测。实验结果表示半监督方法运用在铆接制孔的孔径预测中，在保证生产效率的前提下，且分别只有10%、20%、30%的孔径标签数据存在的情况下，均方根误差分别达到了0.0109mm、0.0110mm和0.0103mm，预测精度满足特定航空工业生产需求，且与常用的监督机器学习方法效果相比有相似甚至更高的预测精度。
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