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龙图腾网获悉中航西安飞机工业集团股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的机翼工装旗厚度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119830446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411897557.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于神经网络的机翼工装旗厚度预测方法是由魏洪杨;张莹莹;刘圣西;刘若璇;田芳方;王守川;李卫平设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的机翼工装旗厚度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的机翼工装旗厚度预测方法，包括：步骤一，建立机翼工装旗的三维几何模型，并通过对三维几何模型的简化处理和参数设定，得到具有不同厚度的多个简化模型及其对应的中性格式模型；步骤二，对不同厚度的中性格式模型进行有限元计算，通过在不同厚度的中性格式模型中施加集中荷载的方式进行静力学求解，以计算出不同厚度下的机翼工装旗在集中荷载下的位移结果和应力结果；步骤三，根据步骤二中计算出的位移结果和应力结果，建立神经网络学习率优化模型，并通过模型训练得到输出的机翼工装旗厚度；步骤四，通过训练后得到的神经网络学习率优化模型，得到指定位移下的工装旗厚度预测值。本发明提供的技术方案中，通过考虑机翼工装旗材料属性、工装旗肋高度、工装旗肋宽度、位移、荷载、重量等因素，快速预测工装旗厚度，从而缩短工装旗设计周期，保证工装旗设计可靠性，减少工程设计成本，是一种快速、有效的机翼工装旗厚度预测方法。

本发明授权一种基于神经网络的机翼工装旗厚度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的机翼工装旗厚度预测方法，其特征在于，包括： 步骤一，建立机翼工装旗的三维几何模型，并通过对三维几何模型的简化处理和参数设定，得到具有不同厚度的多个简化模型及其对应的中性格式模型； 步骤二，对不同厚度的中性格式模型进行有限元计算，通过在不同厚度的中性格式模型中施加集中荷载的方式进行静力学求解，以计算出不同厚度下的机翼工装旗在集中荷载下的位移结果和应力结果； 步骤三，根据步骤二中计算出的位移结果和应力结果，建立神经网络学习率优化模型，并通过模型训练得到输出的机翼工装旗厚度； 步骤四，通过训练后得到的神经网络学习率优化模型，得到指定位移下的工装旗厚度预测值； 所述步骤三包括： 步骤3-1，将中性格式模型中的每一个网格单元进行编号，将与编号对应的位移分量存入如下位移矩阵中， ； 其中，第一列为中性格式模型中1至n个网格单元的编号；第二至第四列为网格单元编号对应的位移分量；其中，ui,1、ui,2、ui,3分别表示第i个网格单元在航向、展向、重力方向位移分量； 步骤3-2，构建神经网络学习率优化模型，并对模型设置神经网络学习率为： ； 其中，为神经网络中的学习率，、分别为最大学习率和最小学习率；n为迭代次数，为系数，用于调整迭代次数对学习率影响；神经网络学习率优化模型包括三层：输入层，隐含层，输出层； 步骤3-3，确定隐含层的神经元节点数Nn，以输入层为步骤3-1中获得的位移矩阵，输出层为机翼工装旗厚度，进行神经网络训练，得到输出的机翼工装旗厚度。

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