飞机整体面板压弯成形路径优化方法

"这篇文章是关于优化飞机整体面板压弯成型路径的研究，提出了一种结合有限元等效模型、人工神经网络响应曲面和遗传算法的新型优化方法。该方法首先建立多步压弯成型的有限元等效模型，然后利用田口方法设计的FEM实验获取样本数据，构建BP神经网络响应曲面。接着，将神经网络响应曲面作为目标函数应用遗传算法进行优化。在简单曲率网格加强筋面板上的验证结果显示，采用最优路径成型的面板误差仅为0.09839，计算效率提高了77%。" 本文是一篇工程技术领域的论文，主要探讨了如何有效地设计飞机整体面板的压弯成型路径，以提高制造精度和效率。研究者提出了一种综合性的优化策略，具体包括以下三个关键组成部分： 1. **有限元等效模型（FEM Equivalent Model）**：基于前期研究，建立了多步压弯成型的有限元模型。这种模型能够模拟复杂的成型过程，通过数值分析预测面板在不同压弯路径下的变形和应力分布情况。 2. **人工神经网络响应曲面（Artificial Neural Network Response Surface）**：利用田口方法设计的有限元实验得到的数据，构建了BP神经网络响应曲面。这种方法可以以较少的计算量近似表示复杂的非线性关系，从而快速预测成型路径对成型结果的影响。 3. **遗传算法（Genetic Algorithm）**：将神经网络响应曲面作为目标函数，应用遗传算法进行全局优化搜索。遗传算法通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则，寻找出压弯成型路径的最佳解，以最小化成型误差并提高效率。 在实际验证过程中，这种优化方法在简单曲率网格加强筋面板上表现出色，成型误差显著降低至0.09839，表明其在保证成型精度的同时，大幅提升了计算效率。这一成果对于航空制造业来说具有重要的实践意义，可以指导更高效、更精确的飞机面板制造工艺，降低生产成本，提升产品质量。