【摘 要】
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针对飞机装配过程中无法准确预测铆接变形的问题,将BP神经网络应用于铆接最大变形量预测领域.首先,利用Python语言对ABAQUS进行二次开发,进行参数化建模和批量处理;其次,采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法设计了500个样本量,其中450个样本作为训练、50个样本作为测试;最后,以铆钉直径、钉杆长度、板件孔径及压铆位移量作为输入变量,以最大变形量作为输出,建立BP神经网络预测模型,对单钉铆接最大变形量进行预测.结果表明:此模型在单钉铆接最大变形量预测方面
【机 构】
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西安工程大学 机电工程学院,陕西 西安 710048
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针对飞机装配过程中无法准确预测铆接变形的问题,将BP神经网络应用于铆接最大变形量预测领域.首先,利用Python语言对ABAQUS进行二次开发,进行参数化建模和批量处理;其次,采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法设计了500个样本量,其中450个样本作为训练、50个样本作为测试;最后,以铆钉直径、钉杆长度、板件孔径及压铆位移量作为输入变量,以最大变形量作为输出,建立BP神经网络预测模型,对单钉铆接最大变形量进行预测.结果表明:此模型在单钉铆接最大变形量预测方面平均预测精度达到95.86％.
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