航空发动机直纹叶片的线形特征点云构造算法

针对航空领域形状复杂、高精度的直纹叶片曲面的逆向设计问题,借助该类叶片曲面的几何特征,提出一种线形特征点云的构造算法.在对叶片散乱点云边界进行快速识别的基础上,采用反投影法提取直纹母线矢量,利用退火算法求解边界数据点配准的多目标优化问题,以实现边界点云数据的非刚性配准.根据配准结果构造等分点,进而得到规则有序的线形特征点云,达到快速生成高质量叶片曲面的目的.本算法在处理直纹叶片点云数据方面具有较好的效果.对直纹叶片的曲面重建具有一定的理论意义和应用价值,通过实验验证了该算法的可行性.     

一种基于散乱点云的铆钉孔孔位提取方法

针对目前铆钉孔特征提取方法的限制多、自动化程度低等问题,提出了一种基于散乱点云的铆钉孔自动识别与特征参数提取算法.通过每个点的k邻域点分布情况提取点云边界点,利用欧式距离聚类对其进行分割得到属于不同边界特征的点云块,随后依据椭圆拟合结果提取铆钉孔边界.借助k近邻搜索算法寻找铆钉孔边界邻域点云,进而构造铆钉孔的实际定位面...     

基于点云配准算法的叶片进排气边测量技术研究

针对航空发动机叶片型面自动检测的难题,建立了以激光测头为核心的五轴非接触测量系统。通过合理的测量规划对叶片进行多角度、多截面自动扫描测量,得到其表面测量点及冗余点。进而将点邻域曲率特征引入到点云配准算法中,自动优化初始冗余点点集,应用ICP点云配准算法对多角度测量点进行拼接处理,最终得到叶片型面点云。     

镍基单晶高温合金孔洞缺陷数值模拟与控制方法研究进展

镍基单晶高温合金是高性能航空发动机涡轮叶片的主要材料,其孔洞缺陷是影响涡轮叶片服役可靠性与耐久性的关键因素。常规试验分析手段往往只能获得定性规律,而多尺度数值模拟技术和三维形态表征技术的快速发展,为研究镍基单晶高温合金孔洞形成和演化机理以及精确预测孔洞缺陷的几何特征、分布方式和含量提供了条件。总结了国内外铸态孔洞、固溶孔洞和服役中孔洞缺陷形成与演化的数值模拟研究进展,评述了目前孔洞缺陷预测模型的使用条件和局限性,指出了从铸造到服役全流程孔洞演化与预测精确化、定量化研究所存在的问题,并展望了镍基单晶高温合金孔洞缺陷多尺度数值模拟技术的发展方向。     

基于边界值的多元混沌发动机性能预测算法

首先提取航空发动机排气温度数据序列的边界值,并且证明了边界值序列具有混沌特征.其次提出了一种基于多元相空间重构的发动机状态混沌预测算法,实现对排气温度的预测.通过检验排气温度预测值是否超过所规定的红线,从而进行发动机的健康状态排查.作为验证实例,使用一组某机型发动机实际飞行数据对该预测算法进行了验证,结果表明:该组合算法降低了预测模型的时间复杂度,并大大提高了疑似异常点的预测精度.该方法可以为这种机型发动机故障预测提供决策依据.      

某型航空发动机叶片逆向工程方法研究

以某航空发动机叶片为研究对象,结合叶片的曲面特征,使用三坐标测量机逆向工程采集点云数据;提出了适合于叶片曲面的最小二乘滤波降噪算法,应用滤波算法对点云数据进行降噪处理,并使用ImageWare软件完成数据的曲线曲面重构;最后从曲面质量和拟合精度两方面,分析和评价了叶片逆向工程的精度可靠性。     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

近净成形叶片重构曲面刀具轨迹自适应规划

近净成形叶片作为一种高效低成本的新型工艺方法,越来越广泛地被应用在航空发动机叶片毛坯制造上。航空发动机近净成形叶片其叶型复杂且属于薄壁类零件,无法保证所有区域一次成形且满足设计精度要求,需要对进/排气边区域进行自适应加工。自适应加工中进/排气边曲面通常为重构曲面,因为测量数据、缘头形状约束、毛坯变形等因素影响,重构曲面会出现曲率变化大、边界不齐等问题。针对上述问题,本文通过分析刀心轨迹与加工曲面几何关系,以光顺偏置曲面为基础,建立光顺刀心轨迹规划线规划算法,实现了重构曲面光顺刀心轨迹的高效自动化生成。在某型精锻叶片上进行了数控加工试验,试验结果显示进/排气边曲面轮廓公差控制在（–0.02～+0.039） mm范围内,满足图纸设计公差（–0.03～+0.05） mm的要求,证明了所提算法的有效性和实用性。     

基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测

为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,本文基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的航空发动机涡轮盘应力预测模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主成分分析与聚类分析,实现了对总体参数样本的降维,并提取出主控因素,再利用随机森林算法建立航空发动机涡轮盘应力预测模型。结果表明：该方法预测精度比未降维的随机森林模型更高,判定系数R2达到0.985以上,证明该方法对航空发动机涡轮盘应力预测是有效的。     

复杂薄壁构件自适应加工工艺几何模型重构

随着制造理念和制造水平的不断提高,大量复合制造工艺背景下的近净成形叶片被应用到现役或在研的航空发动机中。该类叶片是典型的复杂薄壁结构零件,无精确定位基准,且成形一致性差。采用传统叶身定位,加工后的前/后缘、榫齿形状和位置精度均难以保证,从而导致产品一致性差,易超差与合格率低。针对以上问题,提出一种面向自适应加工的复杂薄壁结构零件工艺几何模型重构方法。首先,建立复杂曲面的采样点分布模型,快速获取叶片精确成型区域的位置和形状;其次,提出基于特征曲线相似变形的模型重构算法,精确重构前/后缘非精确成型区域的工艺几何模型;最后,通过精锻叶片自适应加工试验进行验证。试验结果表明：该方法可有效满足以精锻叶片为代表的复杂薄壁构件自适应加工要求。     

航空发动机叶片三坐标测量优化采样方法

针对航空发动机叶片三坐标检测测量效率低的问题，提出了一种适用于翼型曲面三坐标测量优化采样算法。基于杠杆平衡系统，对现有采样算法做了统一的数学描述；并通过引入挠率信息，使得曲率-弧长采样算法适用于空间曲线，并在此基础上研究了基于前、后缘线选取叶片被测截面的算法；研究了弧长分量与曲率分量的比例系数的优化方法。最后，对多个叶片模型进行采样实验，计算重构误差并与等参数采样、等弧长采样、曲率采样、等弦公差采样、加权曲率采样算法对比，结果表明优化采样算法精度提高11.2%以上，与等步长采样方法对比，测点数减少92.3%。      

Multi-probe linear fitting and time of arrival linear correction method to analyze blade vibration based on blade tip timing without once-per-revolution

Blade vibration monitoring can ensure the safe operation of aero-engine rotor blades. Among the methods of blade vibration monitoring, Blade Tip Timing (BTT) method has attracted more and more attention because of its advantages of non-contact measurement. However, it is difficult to install the Once-Per-Revolution (OPR) probe in the confined space of aero-engine, and the failure and instability of the OPR signal will reduce the reliability of the blade vibration analysis results, which directly affects the accuracy of the blade vibration parameters identification. The Multi-Probe linear fitting and Time of Arrival (ToA) Linear Correction method based on the BTT (MP-LC-BTT) without OPR is proposed to reduce the errors of single probe linear fitting method for blade vibration displacement analysis. The proposed method can also correct the calculation error of blade vibration displacement due to the nonlinear change of rotation speed, which can improve the analysis accuracy of the blade vibration displacement. A new blade vibration model conforming to the actual vibration characteristics is established, and the effectiveness of the proposed method is verified by numerical simulation. Finally, the reliability and accuracy of the MP-LC-BTT method have been verified by the experiments which include two high-speed blade test-benches and an industrial axial fan. This method can be used in the actual aero-engine monitoring instead of the BTT method with OPR.     

基于CFD结果的轴流压气机附面层堵塞计算方法

为研究轴流压气机附面层堵塞计算方法,提出一种基于计算流体力学结果自动提取附面层厚度的多参数组合方法,该方法整合了多种附面层判断准则,可有效避免单参数判断准则的局限性。通过多个算例,包括二维平板、多级轴流压气机端壁、进口导流叶片以及带有分离区的静子叶片等,对该多参数判断准则进行了检验。结果表明,此附面层提取方法具有很好的有效性和普适性。该研究建立了多级轴流压气机中端壁堵塞从高维向低维模型的反馈,为压气机设计体系改进提供了更多可能。     

涡轮叶片早期裂纹的三维叶尖间隙EEMD能量熵融合诊断方法

为了解决航空发动机涡轮叶片早期裂纹故障信号微弱、难以识别的问题,提出一种基于三维叶尖间隙集成经验模态分解（EEMD）能量熵融合的涡轮叶片早期裂纹诊断方法。采集涡轮叶片三维叶尖间隙信息,利用EEMD分别对三维叶尖间隙各维信号进行处理,得到相应的固有模态函数(IMF),以此计算每一维信号分量EEMD能量熵,构建能表征叶片裂纹状态的不同EEMD能量熵高维矢量集。建立多个堆叠自动编码器(SAE)分别对各高维矢量集进行特征学习并提取所学习的深层特征表达。利用支持向量机算法(SVM)和遗传算法(GA)融合各维深层特征以综合不同维度信息进而充分判定叶片裂纹状态。通过涡轮叶片裂纹诊断试验,结果表明:所提方法能有效提高叶片早期裂纹诊断精度,其平均准确率达到98.415%,标准差仅为0.697%,具有很好的稳定性、泛化性和自适应性。     

闭式叶盘叶身加工切触点规划算法研究与实现

在对闭式整体叶盘叶身造型方法分析的基础上,提出基于叶片防扭曲高质量造型的等误差切触点规划算法,详细描述了算法中边界参数点确定、切削行参数划分、走刀步长确定和型值点网格化四个步骤,给出了该算法在UGCAD系统中的实现及工程应用实例。     

压气机叶栅叶片表面附面层流态变化影响因素探讨

以平面叶栅中的二元叶栅模型为试验对象,测量了在不同来流条件下叶片表面流场分布情况及栅后气流参数,分析了不同来流条件下叶片表面附面层流动状态的变化。并借助数值模拟手段重点研究了在不同来流马赫数和冲角下,叶片表面压力梯度对层流附面层向紊流附面层转捩过程的影响,通过利用实验数据分析研究来流条件对转捩过程的影响,为从机理上更深刻地认识叶片表面粘性附面层转捩机制提供了科学参考依据。     

航空发动机转子叶片的声振疲劳特性试验

由于振动载荷、声载荷等会造成航空发动机转子叶片的高周疲劳失效,通过试验研究了发动机转子叶片的声振疲劳特性.首先研究了叶根边界条件对发动机转子叶片声响应特性的影响,对3组叶片施加不同的顶紧力,由低到高施加声载荷,试验得到不同叶根边界条件下叶片的声响应与声载荷的关系,并且得出叶根边界条件对转子叶片声响应大小有影响的结论.随后研究了叶片的声振疲劳特性,得出以下结论:声载荷作用下,叶片确实可以发生破坏.在两种不同的激励方式（随机振动激励与正弦振动激励）作用下叶片的频率下降略有不同,并且在动应力水平相同的条件下,发动机转子叶片在正弦振动激励下的寿命远大于其在随机振动激励下的寿命.      

发动机转子系统早期故障特征提取方法

对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和Matlab小波工具箱分析软件对其早期故障进行检测和特征提取的方法.文中对早期故障特征量的选取、有用信号与噪声信号的分离方法、突变信号与奇异信号的特征提取等进行了分析和研究,并以转子早期碰摩和早期不平衡为例进行了实验研究.结果表明,Labview和Matlab小波分析软件相结合,能够快速有效地提取发动机转子系统的早期故障特征,为发动机转子系统早期故障的快速识别提供了一种新途径.     

A novel none once per revolution blade tip timing based blade vibration parameters identification method

The vibration caused blade High Cycle Fatigue (HCF) is seriously affects the safety operation of turbomachinery especially for aero-engine. Thus, it is crucial important to identify the blade vibration parameters and then evaluate the dynamic stress amplitude. Blade Tip Timing (BTT) method is one of the promising method to solve these problems. While, it need a high resolution Once Per Revolution (OPR) signal which is difficult to get for the aero-engine. Here, a Coupled Vibration Analysis (CVA) method for identifying blade vibration parameters by a none OPR BTT is proposed. The method assumes that every real blade has its own vibration performance at a given speed. Whereby, it can take any blade as the reference blade, and the other blades using the reference blade as the OPR for vibration displacement calculating and further parameter identifying. The proposed method is validated by numerical model. Also, experimental studies are carried out on a straight blade and a twisted three dimensional blade test rig as well as a large industrial axial compressor respectively. The results show that the proposed method can accurately identify the blade synchronous vibration parameters and quantitatively evaluate the mistuning in bladed disks, which lays a foundation for the reliability improvement of aero-engine.