随着飞机装载能力的增强,承受的载荷越来越大,性能也需逐渐提升。吊挂作为连接发动机与飞机机翼的关键承载装置,不仅需要传递动力,而且还要承受飞行过程中发动机产生的载荷,是全机的高温影响区和受力集中区。为了获得具有强度高和可靠性优的吊挂零件,因此需要设计出优良的锻造成形工艺。本文主要内容就是提出并优化吊挂的锻造成形工艺。首先,对吊挂锻件的结构以及成形工艺的难点进行了分析及预测,初步确定制坯、预锻、终锻的整体成形工艺。确定了吊挂锻件的分模面、加工余量、拔模斜度及锻模飞边槽等设计参数,通过CATIA软件设计了吊挂终锻件、预锻件及其相应的热锻模。并对实际生产所需模锻压力进行计算,初步选定液压机设备。其次,针对两种荒坯形状设计了吊挂锻件的工艺流程,对第一种随形设计方案进行模拟,最终出现充填不完整现象,通过调整终锻模具局部飞边高度对其优化,确定两侧飞边为4mm时充填完整,并且飞边分布均匀;随后,对两种工艺方案进行锻造全流程模拟,对比两种方案得到的结果,分析了成形过程、成形载荷、等效应变、成形缺陷以及对终锻模具的影响。并且结合实际工程生产条件确定了方案二更加合理。接着,基于工艺方案二研究了不同工艺参数预锻停止条件、预制坯加热温度、成形速度对吊挂成形的影响。通过对充填效果、成形载荷、等效应变、等效应力以及模具应力进行综合分析。结果表明预锻欠压距离越小,可对坯料进行更合理的分配,使终锻充填更加良好;预制坯加热温度的升高,可以有效降低成形载荷,减小锻件应力使其分布更加均匀;适当的增加成形速度,可以使坯料温度降低更慢,利于成形。最终确定了预锻欠压为2mm、坯料加热温度为980℃、模锻成形速度为10mm/s时,其成形载荷最低,能够得到综合性能优良的吊挂锻件。然后,对终锻成形中模具磨损量进行研究,利用BP神经网络技术构建了终锻各工艺参数（热交换系数、模具温度、摩擦系数）与成形载荷和模具磨损之间的非线性关系。为了减少模拟次数,通过正交实验获得了用以训练网络模型的数据。为使得到的神经网络模型具有较高的精度,分析了不同隐含层神经元数时,模型的均方误差MSE,得到在神经元数为4时,均方误差最低,模型有较高的准确性。通过所构建的网络模型,预测得到最优参数组合,并对预测的结果进行实际模拟验证,模具磨损值相对误差为4.38%;终锻成形载荷相对误差为3.29%,相对误差都低于5%,结果可靠。通过神经网络技术与锻造模拟相结合,有效节省了吊挂开发时间,提升了效率。为后续新产品的开发打下了基础。最后,将设计的工艺及优化后的参数进行工程生产并验证。实际得到的结果与仿真模拟的结果相近。对试料区进行常规理化检测,各项指标均达到标准要求。证实了该工艺方案具有可行性。