本文主要探讨的是使用人工智能中的深度学习技术对飞机机翼纤维缠绕（FW）运动规律进行分析与控制系统的研究。首先，我们来深入理解飞机机翼的结构及其制作工艺。
飞机机翼并非一个简单的圆柱形结构，它的形状独特，主要由纵向骨架、横向骨架、机翼蒙皮以及连接件等组成。对于采用纤维增强塑料（FRP）制作的机翼蒙皮，传统方法是手工铺层模塑。本文尝试引入一种新的制造方法——FW（Fiber Winding）技术来替代传统的手工模塑。FRP材料因其优异的性能和FW技术的快速发展，以及计算机技术的广泛应用，为机翼FW模塑提供了坚实的物质和技术基础。
在理论分析部分，文章首先对基本的机翼剖面进行了研究。机翼前段采用椭圆柱形状，后段则为平面形状。为了获得良好的视觉效果，机翼轮廓不是用简单的线条和点来表示，而是通过大量精细的平面来呈现，并在屏幕上实现深度提示，使得模型更具立体感。
接着，文章讨论了机翼稳定FW的平衡条件。中间部分采用测地线FW，FW角为恒定值；两端则采用非测地线FW，FW角可变。此外，文章推导出在整个FW周期中纤维缠绕模式的分布规则和运动控制方程。为了避免过多的纤维层交叉，降低纤维强度的使用效率，选择使纤维接触点的数量为一个，即耦合比，来描述模型运动速度与放丝速度之间的关系。
最后，文章利用VC++和OpenGL编程模拟了FRP机翼的FW模塑过程。在编程过程中，主要工作包括：渲染模型并实时更新完成的模型；绘制纤维与模型的接触点并保存缠绕完成的纤维；显示放丝与接触点之间的连线并不断更新已完成的线条；以及描绘放丝的运动轨迹。在模拟FW模塑过程的交互界面中，基于OpenGL实现了关键功能。
总的来说，这篇研究论文结合了人工智能的深度学习方法，对飞机机翼的FW工艺进行了深入的理论分析和实际模拟，旨在优化制造流程，提高生产效率和产品质量。通过这种方式，可以预见未来在航空制造业中，深度学习和先进制造技术的融合将发挥更大的作用，推动行业的技术创新和发展。
