以应变能最小为目标的航空薄壁件装夹优化方法

作者： 门星臣   王仲奇   杜兆才   李超   常正平   来源： 制造技术与机床 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   应变能   BP神经网络   薄壁件  

描述： 在薄壁件装夹过程中，定位布局、夹紧布局及夹紧顺序等参数的不同，导致薄壁件变形程度也不同。现有研究大多以节点法向变形最小为优化目标，忽略了不同方向上的变形程度以及不同区域的装夹应力分布影响，提出以应变能最小为目标进行航空薄壁件装夹方案优化，当整体应变能最小时，薄壁件变形程度较小，应力分布也较均匀。应用拉丁超立方采样和有限元软件生成样本数据，建立最小化整体应变能为目标，定位元件位置为决策变量的BP神经网络预测模型，并应用遗传算法优化定位布局。在薄壁件装夹过程中，定位与夹紧是相互联系的过程，在定位布局优化的基础上，构建装夹顺序、夹紧位置与整体应变能之间的非线性映射关系，对所建立的映射关系迭代寻优，确定最优装夹顺序与装夹位置。以曲面薄壁件作为应用实例，验证所提方法的正确性和有效性。

基于GA/BP神经网络的航空涡轮组件再制造工时预测

作者： 刘文杰   余昊   陈冬梅   来源： 机械设计 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   BP神经网络   航空涡轮组件   再制造工时预测  

描述： 如何快速准确测定航空涡轮组件再制造工时是严重困扰我国航空发动机大修企业的一个难题。文中首次辨识和量化影响航空涡轮组件再制造工时的主要因素；之后构建一种新的再制造工时预测GA/BP神经网络。该网络采用遗传算法GA弥补了BP神经网络收敛慢且容易限于局部最优解的不足，有效提高了预测的精准度；最后，以某型民用航空发动机涡轮组件为例，验证了该预测网络的科学有效性。研究能够为航空发动机大修企业开展再制造工时预测提供高效决策支持。

基于BP神经网络算法的航空物流企业绩效评价研究

作者： 杨建军   张国莹   李亚男   樊勇   来源： 企业改革与管理 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 财务绩效   BP神经网络   航空物流  

描述： 本文在借鉴国内外学者现有的财务绩效评价体系研究基础上，结合航空物流A股上市企业的特点，搭建了航空物流A股上市企业的治理绩效评价体系。同时，在WIND数据库中选取了35家航空物流A股上市企业，结合专家评分法，应用自适应调整学习率BP模型对35家航空物流A股上市企业进行评价，最终给出了财务绩效综合排名。在上市企业的财务绩效评价中，本研究有一定的理论和现实意义，对航空物流A股上市企业的绩效管理与决策具有参考价值。

航空装备实验室项目质量GA-BP评估模型

作者： 张雁鹏   战希臣   李文立   周政委   杨睿英   来源： 实验室研究与探索 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 实验室项目质量   BP神经网络   评估模型   GA  

描述： 为了解决航空装备实验室项目质量影响因素众多、质量控制困难的问题，利用遗传算法优化BP神经网络初始参数的方法，将遗传算法和BP神经网络相结合，构建了实验室项目质量评估模型。遗传算法将BP神经网络的权值和阈值进行选择、交叉、变异地操作后，得到最优权值和阈值，并赋值给BP神经网络，BP神经网络通过正、反两个方向的传播不断对其进行调整，得到最优解。用Matlab软件进行仿真运算可以对航空装备实验室项目质量进行评估，并以某校实验室项目为例，分析验证了该组合模型对航空装备实验室项目质量评估的可行性及有效性。

基于GA-BP神经网络的航空铝合金预腐蚀疲劳寿命预测

作者： 魏雨晨   李旭东   刘治国   穆志韬   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遗传算法   航空铝合金   BP神经网络   寿命预测   预腐蚀疲劳  

描述： 6A02铝合金作为某型直升机动部件常用材料，在海洋环境条件下，此型材料结构易形成腐蚀损伤。在载荷作用下，结构的腐蚀损伤处会加速裂纹的萌生和扩展，进而影响结构的疲劳寿命。为了能够准确预测6A02铝合金在不同腐蚀损伤及载荷条件下的疲劳寿命，本文依次开展了等级腐蚀试验和预腐蚀疲劳寿命试验，以试件表面实测蚀坑平均尺寸及其疲劳寿命试验数据为样本，将遗传算法(GA)引入BP神经网络建立了6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命预测模型。最后将模型预测结果与测试集数据进行对比，结果表明：GA-BP神经网络相对于传统BP神经网络具有更好的泛化能力和预测精度，可为其在工程上预测6A02铝合金预腐蚀疲劳寿命提供参考。

基于学习航空定价策略的高铁定价优化

作者： 王裕红   郑砚   纪超   苏刚   来源： 综合运输 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   综合运输   灰色关联度分析   高铁定价   航空定价  

描述： 随着我国高铁定价市场化改革在加快推进，为进一步提高高铁定价的灵活性与竞争力，本文基于航空和铁路海量定价历史数据，分析了航空与高铁客票的定价策略，并用灰色相关模型计算各因素指标与定价之间的关联程度。建立了一个考虑旅客购票选择多影响因素下神经网络定价模型，采用遗传算法对BP算法的初始值和阈值进行了改进，利用航空订票数据集对神经网络进行训练和验证，结果表明神经网络可以较好的映射航空票价随多影响因素而不断调整的定价策略，通过敏感性分析发现提前期与节假日对票价影响较大。利用该神经网络对高铁票价进行预测，实验结果表明所建立的神经网络模型预测的高铁票价可以较好响应订票影响因素的变化，有助于提升高铁的票价收益。

PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用

作者： 邓俊豪   陈荻云   张博   刘丽红   王荣祥   龚雨荷   来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   BP神经网络   模拟热带海洋大气环境   广义回归神经网络   铝合金  

描述： 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求，提出了主成分分析法（PCA）优化的BP神经网络（BPNN）和广义回归神经网络（GRNN）模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明，PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取，降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比，PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好，这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路，具有较好的借鉴意义。

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

作者： 朱晓波   贾鑫磊   王楚皓   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率   粒子群优化   麻雀搜索算法   BP神经网络   滑出时间  

描述： 滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s,均方根误差(root mean squared error, RMSE)减少了4.68 s;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%,MAE减少了16.55 s, RMSE减少了14.31 s。

航空变曲率内蒙皮零件精确成形参数优化

作者： 李晓军   门向南   毕四龙   谢延敏   杜凌峰   邓涛   周雄   来源： 锻压技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 减薄率   粒子群优化算法   BP神经网络   压边力   摩擦因数   变曲率内蒙皮零件  

描述： 为推动复杂曲面航空钣金构件的快速制造，以航空变曲率内蒙皮零件为研究对象，基于冲压拉深技术，通过设计合理的工艺模型并结合有限元分析手段来实现零件的精确成形。以零件减薄率为目标响应值，以压边力、凹模与板料间的摩擦因数、压边圈与板料间的摩擦因数为优化变量，设计3因素5水平正交试验，建立了BP神经网络代理模型，并通过粒子群优化算法(PSO)求解得到最佳的工艺参数组合：压边力为607 kN、凹模与板料间的摩擦因数为0.20、压边圈与板料间的摩擦因数为0.13。采用优化后的工艺参数进行成形仿真，零件的减薄率与成形质量均有所改善，仿真模型的预测值与实际值的平均绝对百分比误差MAPE为2.49%,满足优化精度要求。同时，采用优化后的参数进行工艺试验，一次即成形出合格零件，其实际减薄率与仿真模型预测值的相对误差不大于4.8%,验证了仿真模型的准确性，也证明了优化方法的有效性。