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固面反射器天线在轨型面精度是天线结构设计的重要技术指标，合理的结构设计能有效提高反射器的在轨型面精度。格栅反射器可充分利用复合材料高模量、高强度以及低热膨胀优点，获得较高的型面精度。本文基于人工神经网络的预测方法，利用数量适当的有限元计算结果，并建立人工神经网络模型，对反射器型面进行精度预测分析，得到在最小型面精度结果下的结构设计参数。计算结果显示训练好的神经网络模型能够较精确地预测格栅反射器的型面精度，节省计算时间，并且以型面精度最小为准则的参数分析，能够指导反射器的结构设计。该方法便捷有效，可用于格栅反射器的优化设计。