基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機翼外形面誤差分析.pdf

1、本文中的機翼是指BOEING737-700水平尾翼，是一種具有多零件，復雜裝配關系的航空產(chǎn)品。外形面誤差的檢測數(shù)據(jù)作為一項質(zhì)量指標，事實上反映了產(chǎn)品內(nèi)部結構中各項被裝配零件，裝配關系的綜合作用結果?！　≡跈z驗工作中，要求根據(jù)產(chǎn)品的特點，不僅僅是簡單地提供某種客觀的檢驗結論，而且要經(jīng)過分析提取出有用信息，以調(diào)整加工，裝配等環(huán)節(jié)。具體在本文中，就是根據(jù)零件的形狀誤差數(shù)據(jù)，裝配位置誤差數(shù)據(jù)等信息，來預先估計機翼外形面的誤差狀況。不過，在實際

2、工作中發(fā)現(xiàn)這其中的關系是難以用常規(guī)方法來分析的，困難在于為了明確其中的相互作用關系，需要建立復雜的力學模型。但是，如果將“零件的形狀誤差數(shù)據(jù)，裝配位置誤差數(shù)據(jù)”視為輸入變量，“外形面誤差的檢測數(shù)據(jù)”視為輸出變量，可以明確的是其中存在著某種非線性的映射關系，因此可以考慮使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來分析?！　∪斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡是模仿生物學結構，由多個處理單元組成的并行分布式處理器，其最大的特點是可以通過對樣本的學習，來獲得對于某個復雜或困難問題的認知能力