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申请/专利权人：天目山实验室

摘要：本发明公开了一种用深度学习预测滑橇式起落架应力的方法，包括建立复合材料滑橇式起落架准静态压载仿真有限元模型、调整不同复合材料铺层参数，计算出对应的危险位置应力，以建立训练数据集、构建并获取最佳深度神经网络模型、通过深度学习方法训练深度神经网络模型，使其能够准确地预测滑橇式起落架危险处最大应力的步骤；该方法准确性高、速度快、操作简单，可以快速有效预测滑橇式起落架的应力，为快速设计制造滑橇式起落架提供支持。

主权项：1.一种用深度学习预测滑橇式起落架应力的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、建立复合材料滑橇式起落架准静态压载仿真有限元模型，其中所述复合材料滑撬式起落架包含两个左右平行的管状滑撬，并通过两个前后平行的管状弓形横梁连接；从管状弓形横梁中间往下到与管状滑撬连接依次分为分段I、分段II、分段III、分段IV、分段V和分段VI，将管状滑撬与管状弓形横梁的连接端定义为连接段，其余部分定义为滑橇；S2、调整不同复合材料铺层参数，计算出对应的危险位置应力，以建立数据集，具体如下：S2.1、为步骤S1.1中分段I至分段VI单向带的铺层数，以及连接段单向带的铺层数，设置7个仿真变量，而滑橇的铺层方案不变；S2.2、设置分段III单向带的铺层数、分段IV单向带的铺层数、分段V单向带的铺层数、分段VI单向带铺层数和连接段单向带的铺层数，其5个铺层数的值为独立变量，取值范围分别为28~52、24~48、8~28、0~2和0~2，单向带铺层数增量步长分别为4、2、4、1、1，而分段I单向带的铺层数的计算公式为：分段III单向带的铺层数-4*0.6+4后取整值；分段II单向带的铺层数设置为：与分段I单向带的铺层数相等；S2.3、在Ls-Prepost的*Part_Composite中调整复合材料单向带铺层层数，保存k文件并提交计算；S2.4、在计算结果文件中提取2个管状弓形横梁上的4个折弯处危险区域的应力值；S2.5、将上述步骤中的各组输入变量与计算得到的应力值相组合，完成数据集的构建；S3、构建并获取最佳深度神经网络模型，在python中构建深度神经网络模型，在构建的深度神经网络模型中确定总层数、各层节点数、各层激活函数，训练并保存最佳深度神经网络模型；S4、通过深度学习方法训练深度神经网络模型，在python中使用pandas包从计算结果文件中读取数据，根据读取的数据计算得到起落架危险位置应力值，将步骤S2中建立的数据集按照6:2:2比例分割为训练数据集、验证数据集和测试数据集，随后对神经网络训练，得到最佳模型后，使用验证数据集对模型预测精度进行验证，当误差大于10%时，则需返回上述步骤S3进行再次训练。

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