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航空发动机叶片柔性抛光技术 总被引:3,自引:2,他引:1
基于发动机叶片结构特点及其抛光工艺要求,为实现叶片型面及阻尼台自动化抛光,满足其型面及进排气边尺寸、粗糙度等质量要求,消除叶片型面波纹对抛光工艺的影响,对砂带柔性抛光工艺装备技术进行研究,提出基于抛光力控制的砂带柔性磨头抛光工艺方法,并对其抛光工艺过程、抛光力控制进行研究,通过对叶片自动化抛光编程及抛光轨迹路径规划技术研究,最终实现发动机叶片高效柔性抛光工艺。抛光试验结果表明,柔性自动化抛光后叶片型面尺寸精度可达±0.06 mm,粗糙度低于Ra0.4,与传统手工抛光方法相比,大大提高其抛光效率及表面质量稳定性,降低劳动强度,且减少粉尘污染。 相似文献
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针对开式整体叶盘叶片型面数控抛光,首先介绍多坐标数控抛光机,然后提出分段直纹面拟合叶片型面,并利用分段直纹面的偏置面直母线生成刀位轨迹,最后进行了数控抛光参数优化实验,实现了整体叶盘叶片的自动化高效精密抛光,提高了整体叶盘的表面质量. 相似文献
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法(Majority Voting,MV)为基础,提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法(Uncertainty Analysis-based MV,UAMV)。首先选取三组典型的差分影像生成算法,生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV,构建顾及不确定性分析的多数投票法,并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数,生成变化检测图。为验证文章方法的有效性,通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明:1)通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性,能够显著提高MV的变化检测性能;2)与7种现有相关算法相比,UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。 相似文献
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