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摘要：本发明公开了一种基于代理模型的飞机复合材料结构装配变形预测方法，通过建立飞机复合材料的数值仿真参考模型，为基于数据驱动的感知算法提供数据基础；提出一种两阶段代理模型框架，设计了一种注意力增强的卷积压缩自动编码器，用于提取高维离散场变量数据中的非线性结构，通过实现高维场变量数据的高效压缩和精准重建，确保代理模型最终的预测精度；引入多种指标来说明所提出模型的效果。本发明还提供了一种飞机复合材料结构装配变形预测装置。本发明提供的方法能根据装配现场各数字化工装的实际状态重建位移和应力场，以解决飞机复合材料结构装配现场位移和应力场实时精准预测的难题。
主权项：1.一种基于代理模型的飞机复合材料结构装配变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取飞机装配信息，其包括装配结构的具体定位和连接方式，并根据获取的飞机装配信息以确定各数字化工装的动作范围；根据各数字化工装的动作范围进行采样，以构建均匀且离散分布的输入参数样本集；根据装配结构的材料属性以及具体铺层信息，以构建数值仿真参考模型，并对所述数值仿真参考模型进行网格划分；根据获取的飞机装配信息设定所述数值仿真参考模型的边界条件形式，并将所述样本集中每个样本点作为所述数值仿真参考模型的边界条件，以求解不同边界条件下结构的应力和位移分布；将每个输入参数样本点和对应的应力和位移分布组成数据集；构建包含两阶段的代理模型，所述代理模型的第一阶段采用压缩卷积自动编码器，所述压缩卷积自动编码器包括压缩数据的编码器和重建数据的解码器，通过自监督学习对应力和位移分布进行非线性特征提取，以获得高维场变量在潜变量空间中的低维嵌入，第二阶段采用多层感知机建立飞机装配信息与低维嵌入之间的映射关系；在预测时将飞机装配信息输入至多层感知机以获得低维嵌入，再将低维嵌入输入压缩卷积自动编码器中的解码器以获得高维应力和位移场；利用数据集对代理模型进行训练，以获得用于预测应力和位移分布的装配变形代理模型。
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百度查询： 浙江大学 基于代理模型的飞机复合材料结构装配变形预测方法及装置
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