Um das Problem zu lösen, dass Positionsmesssysteme wie Laser, iGPS und visuelle Bildgebung leicht von Faktoren wie Temperatur, Feuchtigkeit, Luftstörung, Standortwechsel und Sichtlinienblockade beeinflusst werden, wurde ein Messfeld zur Erfassung der relativen Position großer Flugzeugteile mit Zugseil-Wegmesssensoren aufgebaut, und die relative Position der Flugzeugteile wurde mit einem BP-Neuronalen Netz in Kombination mit einem Newton-Iterativverfahren gelöst. Durch die sinnvolle Anordnung von 6 Gruppen von Zugseil-Wegmesssensoren zwischen den Andockflächen der Flugzeugteile wurde ein theoretisches Berechnungsmodell für die Andockposition der Flugzeugteile erstellt, und die Position wurde mittels neuronaler Netzwerke und Newton-Iterativalgorithmus bestimmt. Die numerischen Simulationsergebnisse zeigen, dass der maximale absolute Positionsfehler 4,9×10^-7 mm und der maximale absolute Winkelpositionsfehler 1,97×10^-9° beträgt. Durch Fehlerimulationen und Vergleichsanalyse mit experimentellen Ergebnissen wurde die Machbarkeit bestätigt, Messfelder mit Zugseil-Wegmesssensoren zu bauen und mithilfe des neuronalen Netzes sowie des Newton-Algorithmus die Position großer Teile zu bestimmen. Diese Methode ist wenig anfällig für Umwelteinflüsse und kann die relative Position großer Teile genau erkennen.

Großmaßmessung; Zugseil-Wegmesssensor; Großteile; Position; BP-Neuronales Netz-Algorithmus; Newton-Iterativverfahren