航空发动机叶片在机检测与几何自适应磨削加工方法

来源 :重庆理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jerry8006
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
叶片作为航空发动机的关键零部件,其加工质量对发动机工作效率和性能有着重要影响,严重时会导致发动机出现致命故障。为了提高叶片表面质量,通常采用砂带磨削作为叶片的精加工工序。但是砂带磨削采用软质轮形磨具,磨削过程中砂带与叶片处于弹性接触状态,无法通过准确的刀具位置控制来实现材料的精准去除。因此传统砂带磨削抛光工艺主要用于提高叶片表面质量,难以可靠保证叶片型面精度及其一致性,不能满足新型航空发动机对叶片高质量、批量化生产的需求。本文针对目前叶片砂带磨削加工过程中型面精度无法准确控制的问题,提出了基于坐标测量的叶片几何偏差自适应数控砂带磨削加工方法,即采用在机测量—几何偏差模型建立—材料去除预估模型构建—自适应磨削加工一体化技术路线。论文开展的主要研究工作如下:首先,搭建叶片在机检测整体方案,对比标定球标定和标准圆柱标定两种方法的基础上提出标准圆柱对称角度的两次标定,完成测头高精度标定。采用六点迭代方法建立测量坐标系,并通过与三坐标测量坐标系建立的过程与结果对比,验证了通过迭代法建立在机检测测量坐标系的准确性。其次,通过等高法规划测量截面线,在此基础上采用弦高法自适应生成合理排布的测量坐标点,并利用链表插入方法优化测点的排序。研究测量数据处理方法包括测头半径补偿和测量数据正确排序,且根据测量结果运用迭代最近点(ICP)最优匹配算法进行测量数据点集与理论模型的最佳拟合。然后,研究叶片几何偏差自适应砂带磨削加工方法,针对叶片型面表面磨削余量分布不均的问题,提出了基于参数化材料去除预估模型的自适应刀路规划及工艺参数控制方法。通过正交实验法在典型砂带磨削工艺参数范围内进行叶片砂带磨削材料去除量测试实验,并分析各工艺参数对叶片材料去除量的影响。最后建立了叶片材料去除量预估模型,再通过测试数据验证预估模型的精度。最后,开展基于坐标测量的叶片自适应砂带磨削方法的工程应用。将上述研究的方法和关键技术进行集成,开发叶片在机检测与自适应砂带磨削软件系统统,并将该软件系统应用于叶片数控砂带磨床开展某种型号叶片的自适应磨削实验。实验结果表明本文研究的叶片自适应数控砂带磨削方法能够较好保证叶片轮廓精度。
其他文献
本文以典型的再结晶退火态商业纯锆板材(Zr702)为研究对象,综合采用基于场发射枪扫描电镜(FEG-SEM)的电子通道衬度(ECC)成像和电子背散射衍射(EBSD)技术分别对激光表面处理(LST)、50%轧制和退火(于550°C保温10-600 min)后样品表层和心部区域的微观组织特征演变进行细致地表征,并探究了激光表面处理-轧制退火(LST-RA)工艺制备梯度等轴晶的形成原因,还探讨了不同方式
本文基于Deform-3D软件有限元数值模拟软件,对AA6063/AZ31B双金属复合棒材挤压剪切制备成形过程进行了数值模拟,首先是分析了在成形过程中的网格变化、温度的场分布情况、应力应变情况、以及各工艺参数对载荷以和温度场分布的影响情况等;紧接着利用正交试验方法确定了理论成形最优工艺参数;最后通过物理挤压实验制备复合棒材,利用先进的材料组织性能表征手段对复合棒材进行了界面结合层形貌、微观织构以及
我国面临着能源短缺、环境污染严重等问题,插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)作为当前技术条件下一种实现节能减排的有效方法,受到了政府和企业的重点关注。而PHEV的能量管理策略优劣又直接影响PHEV的节能减排能力。智能交通技术的发展为能量管理策略制定提供了新的思路。融合智能交通信息对未来工况进行长期预测,能为能量管理策略的实时优化提供参考。为
波导光栅(Waveguide Grating,WG)作为集成光子学器件中的一个重要结构,在波分复用、信号处理、激光、传感、光波的滤波及耦合等方面得到了广泛研究及应用。其中被应用最多的WG是波导Bragg光栅(Waveguide Bragg Grating,WBG)。在各个领域对WG的使用中,我们经常需要针对不同的应用场合来选择具有不同反射谱的WG。因此,WG的应用前景促进了WG重构设计方法的研究。
随着工业4.0战略计划的提出,破晓了第四次工业革命的晨光。我国工业制造业正处于升级转型的关键时刻,而高精度位移传感器技术作为衔接各领域的现代科学综合技术,广泛应用于各个领域。随着信息化产业时代的到来,市场对角位移传感器的要求也越来越高,满足传感器小型化的同时还要满足高精度测量。目前市场上使用最多的角位移传感器是光栅,但由于我国制造工艺的问题,一直无法突破光栅的研发制造,因此国内使用的光栅基本都依赖
铝锂合金密度低、比强度高、延展性好且容易加工成型,在航空-航天等领域得到了广泛应用。随着高端制造业的需要,对铝锂合金综合性能提出了更高的要求。为了进一步改善铝锂合金力学性能,提升板材生产效率及成材率,一些新型轧制工艺逐渐替代传统轧制工艺开始应用于铝合金加工产业。本文选取深冷轧制、非对称轧制等先进铝合金轧制工艺为研究对象,采用X射线衍射技术、电子背散射衍射技术、透射电镜技术等先进分析手段,研究不同轧
随着我国人口的激增,脱贫攻坚战的攻克,小康社会的迈入,人群中心脑血管疾病的发病率也快速增长,检测和监控心血管功能的需求更加多样化。心输出量(Cardiac Output,CO)、每搏输出量(Stroke Volume,SV)、心脏指数、每搏指数、总外周阻力和血压等血流动力学参数对描述人体心血管功能具有重要的临床意义。心输出量是指单侧心室每分钟的射血量,是表征心血管系统健康状态的重要参数,是心脏功能
随着无人驾驶在多个场景上的成功应用,人们对于其安全性的需求也日益增长。目标检测是无人驾驶环境感知中的重要环节,对无人驾驶车辆能否安全行驶有着至关重要的影响。然而现阶段基于单传感器的目标检测算法无法满足实时、高精度的需求,因此多传感器融合的目标检测算法变得极具研究意义。考虑到激光雷达成本较高且在恶劣天气下鲁棒性骤降,基于毫米波雷达和视觉信息融合的目标检测算法突显出广阔的应用前景。本文针对毫米波雷达和
随着机动车数量的增加,越来越多的驾驶员被泊车难所困扰。智能汽车中的自动泊车功能,逐渐受到了驾驶员的关注。目前,使用摄像头识别车位的算法在环境信息简单、亮度适中的情况下能探测到车位。如果车位附近有其它复杂形状或与车位线颜色接近的物体,很可能无法探测到车位。现有的自动泊车路径规划研究中,大多数学者在规划路径时没有关注汽车原地转向的问题。为了解决以上的问题,本文设计了深度学习和Open CV结合的车位探
针对数据爆炸带来的信息过载问题,推荐算法能根据用户的个人兴趣,从海量的数据中找出符合用户兴趣的信息,因此推荐算法研究显得尤为重要。由于传统推荐算法存在稀疏问题和冷启动问题,导致推荐效果不好。知识图谱作为一种语义网络,包含物品的背景信息以及物品之间的关系,因此将知识图谱与推荐算法相结合能有效解决稀疏问题和冷启动问题,从而提高推荐效果。近年来研究者发现深度学习可以自动从数据中学习到有效的特征表示,使得