一种用深度学习预测滑橇式起落架应力的方法

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。