Ante el problema de que los sistemas de medición de pose como el láser, iGPS, imágenes visuales son fácilmente afectados por factores como la temperatura, humedad, perturbación del aire, cambio de estación y obstrucción de la línea de visión, se utilizó un sensor de desplazamiento de cuerda para construir un campo de medición para detectar la pose relativa de las grandes piezas del avión, y se adoptó una red neuronal BP combinada con el método iterativo de Newton para resolver la pose relativa de las piezas grandes del avión. Mediante la disposición razonable de seis grupos de sensores de desplazamiento de cuerda entre las superficies de acoplamiento de las grandes piezas del avión, se estableció un modelo teórico de cálculo de la pose de acoplamiento, y se aplicó el algoritmo de red neuronal junto con el método iterativo de Newton para resolver la pose. Los resultados de la simulación numérica muestran que el máximo error absoluto en la posición es de 4.9×10^-7 mm, y el máximo error absoluto en el ángulo de pose es de 1.97×10^-9°, y mediante la simulación de errores y el análisis comparativo con los resultados experimentales se verifica la factibilidad del uso de sensores de desplazamiento de cuerda para construir el campo de medición y emplear el algoritmo de red neuronal BP y el método de Newton para resolver la pose de las piezas grandes. Este método no es fácilmente afectado por el entorno externo y puede detectar con precisión la pose relativa de las piezas grandes.

Medición de gran tamaño; sensor de desplazamiento de cuerda; piezas grandes; pose; algoritmo de red neuronal BP; método iterativo de Newton