航空叶片范文

航空叶片范文（精选7篇）

航空叶片 第1篇

长期服役于恶劣工况下的航空叶片是高性能航空发动机的核心部件, 因其工作环境的限制, 通常设计为变截面 ( 最大扭曲超过60°) 、薄壁曲面 ( 缘头最薄处不足1 mm) 、复杂拓扑形状 ( 流曲面、局部高曲率) , 如何快速高效评价叶片加工精度已成为先进制造领域亟需突破的难点之一。应用光学测量方法可快速获取叶片表面形貌点云, 其测量精度高达10 μm, 利用测量叶片形貌点云在机床原位实现叶片几何变形检测成为一个全新的研究领域。欧盟的AROSATEC计划[1]将测量信息与激光焊接相结合, 研究叶片自适应修复与原位检测技术; 针对破损的航空叶片, 英国诺丁汉大学[2]应用德国GOM公司的ATOS设备, 在同一数控平台下研究焊接-测量-加工-修复一体化技术。这些研究当中均涉及叶片的参数检测, 根据航空发动机叶片叶型标注、公差与表面粗糙度HB 5647 -1998 标准, 叶片参数可分为两类: 一是型面特征参数, 包括前后缘半径、弦线、弦长、轴弦长、弦倾角、中弧线、最大厚度等; 二是型面轮廓参数, 包括型线轮廓度、倾斜度、弯曲度和扭曲度等。其中中弧线是反映叶片气动性能的重要参数, 即使微小的几何误差都可能导致叶片型面不光顺, 影响发动机高速运转时的二次流耗。中弧线是由一系列叶身型截面内切圆圆心构成的曲线, 有效的中弧线提取与误差计算是评估航空发动机叶片使用性能的基础, 也是评估叶片型线轮廓参数的理论依据[2-3]。

应用光学方法检测航空叶片中弧线的主要问题是测量点云数据分布不均导致截面点云疏密不一致和现场测量不可避免产生的噪声点、孤立点等缺陷, 影响叶片截面特征参数的提取精度。针对分布不均和噪声缺陷的点云, 快速准确地评估叶片的截面特征参数是亟待解决的问题之一。叶片型面中弧线作为其他特征参数和轮廓参数的计算依据, 从缺陷点云中有效提取中弧线参数则能确保其他参数的有效计算。

现有基于叶片截面点云的中弧线提取方法主要有迭代法[4]和自相交法[5]。彭志光等[4]基于内切圆圆心到叶盆叶背上切点的距离 ( 即内切圆半径) 相等的原理应用二维凸包迭代求解提取中弧线, 计算精度较高, 但迭代耗时严重; 张力宁等[5]提出基于等距线逐层细分求交的方法, 奇异点判断和排序导致效率较低, 计算误差较大。另外上述方法易受噪声点影响, 无法保证计算精度。为此, 本文引入带影响域的移动最小二乘控制点云细分的几何误差, 提出基于分段等距曲线的中弧线提取算法, 通过仿真实验分析其可行性与有效性。

1 MLS法提取中弧线

1. 1 叶片截面点云分段

发动机叶片截面叶型面是由叶盆、叶背、前缘和后缘4 段曲线组成的, 为避免出现自相交法中奇异点问题, 本文在前期研发[4]的平面二维凸包基础上[6], 将叶片截面型面的点云分成4 段简单曲线进行预处理, 如图1 所示。

1. 2 MLS法提取中弧线

由图1 可知, 叶片截面叶盆和叶背处点云较稀疏, 需进行加密处理。自相交法的做法是将叶盆叶背点集拟合成三次Bezier曲线, 然后将拟合后的曲线取等步长离散得到密集数据点, 但由于Beizer曲线拟合存在一定的拟合误差, 加密得到的数据点在一定程度上不能完全反映原始数据的信息。为减小拟合误差, 本文引入移动最小二乘[6-7]加密数据点。若离散点数据没有噪声点干扰时, 其计算得到的隐函数曲线经过原始数据点, 则拟合误差为零[6-7]。而对于噪声点数据[8], 本文考虑通过带影响域的移动最小二乘来削弱噪声点的影响。

在二维拟合区域的一个局部子域U上, 拟合函数S ( p) 可表示为

式中, α ( x) 为待求系数, 是坐标x的函数; pT ( x) 为基函数, 常用二次基函数为pT ( x) = [1 x y x2xy y2]。因此, 式 ( 1) 可表示为

MLS法引入紧支概念, 认为点x处的值y只受到x附近子域内节点的影响, 该子域称为点x的影响区域。取式 ( 2) 加权离散第二范式即是拟合后的曲线在该点坐标与原始数据点之间距离的平方, 即

式中, n为影响域半径r内点的数目; s ( x) 为拟合函数; yi为x = xi处的节点值, 即yi= f ( xi) ; ω ( x - xi) 为节点x处的权函数。

为计算系数 α ( x) 的系数值, 使式 ( 3) 极小值为0, 可得

权函数 ω ( x - xi) 在MLS中起着非常重要的作用, 它应具有紧支性, 即权函数仅在x的一个子域内取值不等于0, 该子域为权函数的支持域 ( 即为x的影响域) , 一般选取圆形为权函数的支持域, 记其半径为r。在本文方法中取权函数为高斯函数:

式中, di为点x到点xi的距离; r为节点x的影响域半径;di、ci、k为控制权函数形状的变量。

影响域半径r的选取可根据型线点云的疏密程度进行。对于按顺序存储的点集{ xi} ( i = 1, 2, , N) , 影响域半径r可取为

利用MLS对叶盆和叶背的稀疏数据加密得到的叶片截面点云如图2 所示。

从图2 可以看出, MLS加密后的隐函数曲线经过原始数据点。为检测该算法在噪声存在条件下的加密精度, 对以上理想数据点引入N ( 0, 0. 22) 和N ( 0, 0. 52) 的高斯噪声, 在噪声影响下用MLS方法求得的表示叶盆和叶背曲线的隐函数不严格经过原始数据点, 但由于用MLS法引入紧支域能将误差较大的噪声点排除在紧支域外, 故在一定程度上削弱了噪声点的影响。表1所示为用MLS处理的叶盆曲线拟合后的数据点与原始理想数据点的欧式距离比较情况。

由表1 可知, 用MLS处理后的点云数据对噪声有一定的削弱作用, 从两组噪声数据对比可知, 当噪声水平较小 ( 噪声水平为0. 2) 时, 用MLS法得到的加密曲线和Bezier曲线拟合效果相差不大; 但当噪声水平为0. 5 时, 用MLS法可以得到合理的加密数据, 即其降噪除扰作用明显。由此可见, MLS可在一定程度上削弱噪声点的影响, 尤其在噪声水平较大的情况下, MLS方法较传统的Bezier曲线拟合有更加显著的优势。

在光学测量设备的测量过程中, 受环境光照或噪声的影响, 会引入一些误差很大的不符合高斯噪声分布的测量废点, 如图3 所示, 它不属于叶片截面点集, 为此采用Bezier曲线拟合和MLS法处理叶盆叶背数据, 两种算法拟合得到的误差如表2 所示。

从表2 可知, 存在测量废点时, 由于MLS法在拟合过程中可利用式 ( 8) 得到合理的紧支域半径, 使废点处的高斯权重为0, 可使MLS法得到的曲线精度高于Bezier曲线, 有效避免测量废点的影响。

采用MLS法对叶片型面数据加密处理后, 即可采用分段等距曲线法对叶片截面点云提取中弧线。等距曲线[9]是在与原曲线相同平面内, 与原曲线上各点的法向距离处处相等的曲线。若以原曲线上一组连续的点集为圆心, 作一系列等直径圆, 则这些圆两侧的包络线就是该既定曲线的等距曲线。从原理分析可知, 误差只来源于曲线迭代求交的控制误差, 从原理上减少误差来源可提高计算的精度。同时, 采用分段等距曲线法求等距曲线时, 相当于对叶盆和叶背两条简单曲线分别求等距曲线, 在算法复杂度方面较自相交法简单。叶盆和叶背的等距曲线的交点仅有一个或两个, 由算法原理可知, 等距曲线簇交点即是中弧线上的点, 也就不存在自相交法中存在的奇异点问题。

1. 3 等距步长选取原则

综上可知, 在用本文方法求叶片截面叶盆和叶背曲线等距曲线簇的过程中, 等距曲线簇等距步长的选择会影响求得的中弧线上点的数目, 若中弧线上的点过于稀疏, 将导致提取精度降低。另外, 在叶片截面最大厚度处, 叶盆和叶背的等距曲线是相切的, 为求得最大厚度处的中弧线上的点, 需首先求叶片截面最大厚度。叶片最大厚度是叶片截面的最大内切圆直径, 由简单的数学关系可知, 该直径就是叶盆曲线与叶背曲线的最大间隙。在叶盆和叶背数据点较密集的情况下, 叶盆和叶背曲线可以用一系列的离散点来表示。

任取叶盆上一点C1i ( x1i, y1i) , 任取叶背上一点C2j ( x2i, y2i) , 则叶盆数据点和叶背数据点之间的距离可表示为

叶片截面的最大厚度为

得到叶片截面的最大距离后, 用本文方法求叶盆和叶背等距曲线簇时, 沿法线方向偏移的最大距离为dmax/2, 求得最大厚度处的交点后, 取偏移步长为0. 01, 至叶盆和叶背曲线的等距曲线簇无交点。通过以上方法可求得较为精确的等距曲线簇, 等距曲线簇的交点即为求得的中弧线上的点。

1. 4提取精度评价

针对中弧线的定义, 本文引入中弧线提取精度的评估, 如图4 所示。

为评价中弧线的计算精度, 定义中弧线上任意步长h ( 在本文的后续实验分析中, 步长取h = 0. 01) 的Nh个点, 将该点记为Pi。由于中弧线上的点满足到叶盆和叶背距离相等的条件 ( 该距离为内切圆半径) , 即中弧线上的点是到叶盆和叶背的最小距离点。 记中弧线上任意一点Pi ( xpi, ypi) 与叶盆最近点Qi ( xqi, yqi) 的距离为‖PiQi‖, 与叶背最近点Ti ( xti, yti) 的距离为‖PiTi‖, 则点Pi ( xpi, ypi) 的提取误差 δpi可定义为

式中, abs () 表示求绝对值。

于是可得中弧线提取的最大误差和平均误差为

最大误差可衡量提取中弧线与理想中弧线的最大偏差, 而平均误差可衡量提取中弧线与理想的综合误差, 则叶片提取的最大误差和平均误差可作为叶片中弧线提取的评价指标。

2 实验与讨论

2. 1 中弧线提取算法对比

基于以上分析可知, 本文方法和迭代法在对数据进行预处时都是首先对叶型面点云数据进行分段处理, 而自相交法未对数据进行分段处理; 在提取中弧线算法中, 迭代法利用内切圆圆心到相应叶盆叶背数据点距离相等的性质, 而自相交法和本文方法采用等距曲线的原理。基于迭代法、自相交法分别如图5a和图5b所示, 基于本文算法提取的航空发动机截面中弧线如图5c所示。3种方法提取的航空发动机截面中弧线计算误差和效率对比如表3 所示 ( 运行环境为: 2GHz CPU, 1GMbyte RAM, MATLAB 2010b) 。

从表3 可知, MLS法在计算效率上较迭代法提高40 倍以上, 而平均误差降低6. 6% , 最大误差降低20. 4% ; 计算效率较自相交法提高3 倍左右, 而平均误差降低65% , 最大误差降低5. 5% 。从上述分析可知, 本文方法使中弧线提取的计算精度得到一定提升, 而且较迭代法大幅提高计算效率。迭代法在计算过程中需判断叶盆点法线和通过交点的叶背点法线是否平行, 并用最小距离的设定来控制计算精度, 导致计算效率极其低下, 甚至引入迭代误差和逼近误差。自相交法判断相交奇异点时需对求出的相交点进行排序, 算法较复杂, 降低了计算效率。

2. 2 噪声分析

测量环境中的光源亮度、轻微振动和环境温差等因素将不可避免地引入噪声点、孤立点等缺陷而影响叶片相关参数的提取, 故叶片截面中弧线提取过程中有效削弱噪声点的影响显得尤为重要。为此, 本文通过图2 所示的型线数据引入均值为0、方差为0. 12的高斯噪声N ( 0, 0. 12) , 3 种方法提取的中弧线如图6 所示。

本文引入N ( 0, 0. 052) 和N ( 0, 0. 12) 两组噪声数据, 评估相关误差和计算效率, 所得结果如表4 所示, 表中显示迭代法对噪声数据点相对敏感, 在N ( 0, 0. 052) 的噪声水平下, 无法得到相关的仿真数据。

从表4 可知, 在存在高斯噪声N ( 0, 0. 052) 的条件下, 本文方法较自相交法在计算效率上提高2 倍以上, 平均误差降低80. 8% , 最大误差降低68% 。在高斯噪声N ( 0, 0. 12) 的条件下, 本文方法较自相交法在计算效率上提高2 倍, 而平均误差降低68. 8% , 最大误差降低15. 8% 。本文方法较迭代法在计算效率上提高200 多倍, 而平均误差降低72. 8% , 最大误差降低71. 6% 。综上分析表明, 本文方法对噪声不敏感, 无论自相交法还是迭代法, 针对噪声数据计算误差都减小15% 以上, 而迭代法对噪声数据相对敏感, 无法得到仿真数据。

2. 3 软件平台开发

针对航空发动机叶片等复杂曲面类零件的点云模型, 本文课题组自主开发的三维点云软件处理系统i Cloud3D V1. 0, 可读取各种类型的点云数据, 计算其法矢、曲率等拓扑参数, 并提供去噪、精简和拼合 ( 可有效评估测量点云误差) 等功能。另外, 该软件针对航空叶片开发的相关功能模块, 可对截面点云进行参数分析, 包括缘头半径、弦线、弦长、弦倾角、中弧线和最大厚度等特征参数。将本文提出的中弧线提取方法集成到本文课题组自主开发的软件系统i Cloud3D中, 结合凸包算法[4]可有效提取叶片的前后缘、弦线和最大厚度等参数。采用本文方法提取的前后缘和中弧线如图7 所示。本文研发的功能模块已在无锡叶片厂合作项目中得到应用, 结果表明其能有效地评估叶片加工质量的优劣。

3 结论

( 1) 本文提出的基于移动最小二乘的中弧线提取方法, 相较迭代法和自相交法能提高提取的计算效率和精度。仿真结果表明, 提取的最大误差降低5% 以上, 平均误差降低20% 左右, 效率提高约3 倍。

( 2) 针对噪声数据, 本文方法较迭代法和自相交法在计算精度上提高15% 左右, 在提高计算效率的同时, 能自动避免测量废点的影响, 削弱噪声点的干扰。

( 3) 本文方法可扩展到叶片的其他参数提取, 如叶片前后缘参数、叶片最大厚度等的提取, 并可集成到自主开发的软件系统i Cloud3D中发挥更多的作用。

参考文献

[1]Bremer C.Automated Repair and Overhaul of Aero-engine and Industrial Gas Turbine Components[C]//Proceedings of the ASME Turbo Expo.Reno, 2005:841-846.

[2]Gao J, Folkes J, Yilmaz O, et al.Investigation of a 3D Non-contact Measurement Based Blade Repair Integration System[J].Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 2005, 77 (1) :34-41.

[3]Yilmaz O, Gindy N, Gao J.A Repair and Overhaul Methodology for Aeroengine Components[J].Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2010, 26 (2) :190-201.

[4]彭志光, 李文龙.基于改进凸包算法的叶片型面特征参数提取[J].装备制造技术, 2012 (1) :36-43.Peng Zhiguang, Li Wenlong.Blade Surface Characteristic Parameters Extraction Based on the Improved Algorithm of Convex Hull[J].Journal of Equipment Manufacturing Technology, 2012 (1) :36-43.

[5]张力宁, 张定华, 陈志强.基于等距线的叶片截面中弧线计算方法[J].机械设计, 2006, 23 (5) :39-40.Zhang Lining, Zhang Dinghua, Chen Zhiqiang.Blade Section Curve Calculation Method Based on Equidistant Line[J].Journal of Mechanical Design, 2006, 23 (5) :39-40.

[6]Graham R L.An Efficient Algorithm for Determining the Convex Hull of a Finite Planar Set[J].Information Processing Letters, 1972, 1 (4) :132-133.

[7]戴保东, 程玉民.改进的无网格局部边界积分方程方法[J].机械工程学报, 2008, 44 (10) :108-113.Dai Baodong, Cheng Yumin.Improved Meshless Local Boundary Integral Equation Method[J].Journal of Mechanical Engineering, 2008, 44 (10) :108-113.

[8]Fleishman S, Cohen D, Silva C.Robust Moving Leastsquares Fitting with Sharp Features[J].ACM Transactions on Graphics, 2005, 24 (3) :544-552.

航空发动机叶片包容性试验技术初探 第2篇

航空发动机叶片包容性试验技术初探

介绍了航空发动机叶片包容性试验验证的步骤、方法和试验设备;对包容试验评价标准提出了看法.

作 者：韩永强 李泳凡 任文成 HAN Yong-qiang LI Yong-fan REN Wen-cheng 作者单位：沈阳发动机设计研究所,沈阳,110015刊 名：航空发动机英文刊名：AEROENGINE年，卷(期)：200935(3)分类号：V2关键词：包容 试验 验证 航空发动机 叶片

航空叶片 第3篇

摘 要：为了研究离心力和重力对航空发动机叶片可靠性的影响，采用有限元法和极值响应面法对某航空发动机叶片进行了可靠性分析.考虑离心力和重力作用，计算并找到了叶片的最大位移点和最大应力点：以叶片的转速、材料密度和重力加速度作为随机输入变量，并将最大位移点和最大应力点作为可靠性分析的对象，基于蒙特卡洛法抽样拟合极值响应面方程；对极值响应面方程进行大规模仿真，完成叶片可靠性分析，得到了叶片的可靠性概率和影响位移及应力的随机变量灵敏度，结果表明：叶片的最大位移和最大应力可靠性概率满足基本设计要求；同时得出了影响叶片可靠性分析的主次因素依次为转速、材料密度和重力加速度.

关键词：可靠性分析；极值响应面法：灵敏度；叶片；航空发动机

DOI： 10.15938/j.jhust.2015.02.001

中图分类号：TB114.3

文献标志码：A

文章编号：1007-2683（2015）02-0001-06

0 引 言

叶片作为航空发动机的主要零部件之一，其功能是在工作过程中转换能量，很大程度上决定着发动机工作的可靠性，它的设计与控制技术是研制高性能、高可靠性航空发动机所必需关键技术之一.在航空发动机整个运行过程中，会受到许多因素的影响，航空发动机叶片一旦在工作过程中发生故障，很可能造成严重后果，因此，研究航空发动机叶片的可靠性具有重要意义，而选取合理的可靠性研究方法又是叶片设计与控制技术的基础.对于航空发动机可靠性问题的研究，科学工作者们已经开展了大量的工作，大多数研究都集中于轮盘等循环对称结构，对于叶片的可靠性研究工作目前尚不充分.所以，对叶片的可靠性分析尤其是考虑多个随机因素的叶片可靠性分析尤为重要.

白可靠性的科学定义以来，在世界范围内，可靠性设计的新理论、新方法与新技术不断涌现，从而大大提高了设计水平与速度，并广泛地应用于航空、航天、冶金、石油、化工、造船、铁路、医疗、交通运输、食品加工等各领域.近年来，以响应面法为基础的可靠性分析方法在各个行业中得到应用，目前在叶片方面的研究也有涉及，而以极值响应面法为基础的可靠性分析在航空发动机领域尚未普及，而以极值响应面法为基础的可靠性分析是综合考虑随机输入变量，在确定性分析的基础上进行不确定性分析的，

本文选用某型航空燃气涡轮发动机的叶片模型，结合有限元法和极值响应面法，考虑其在离心力和重力载荷作用下，选取转速、材料密度和重力加速度作为随机输入变量，对叶片的位移和应力进行了可靠性分析.

1 叶片的有限元分析

1.1 叶片模型的建立

航空涡轮燃气发动机叶片的模型使用自下向上建模方法，首先需要定义关键点，而关键点坐标是通过激光扫描数据采集技术对实体叶片获得；然后利用定义的关键点生成模型即对激光扫描数据采集技术获得的关键点坐标用Excel处理后，通过Word生成命令流文本文件，导人命令流文本文件建立的叶片模型如图1所示.

1.2叶片确定性分析

叶片的确定性分析是在输入叶片相关参数情况下，基于有限元的单元节点位移函数和单元节点应力函数，计算叶片的节点位移和节点应力并得到叶片位移分布云图和应力分布云图.

选用叶片材料为TC4合金，拟定叶片转速为1168rad/s，考虑叶片白重.对叶片模型手动划分六面体网格，生成2000个节点和1240个单元，图2为叶片有限元网格模型.

单元形状为入节点六面体，其形函数为

叶片在离心力和重力载荷作用下，进行位移和应力分析，得到叶片位移分布云图和应力分布云图，如图3和图4所示，图中M为叶片的位移值，U为叶片的应力值.由分布云图可知：叶片位移最大位置在叶尖部位，而叶片应力最大位置在叶根部位.

2 叶片的极值响应面方程

为了构造极值响应面方程，将叶片转速、材料密度以及重力加速度作为随机输入变量，用蒙特卡罗法（monte carlo methd，MCM）的拉丁超立方抽样分别在叶片的最大位移和最大应力出现位置埘随机输入变量抽样，得到与输入样本对应的最大位移、最大应力输出响应值.

极值响应面方程是通过一系列确定性实验拟合一个显式响应函数，用来近似代替未知的隐式状态函数.为了能够精确有效地拟合隐式状态函数采用完全二次多项式函数，用式（4）和式（5）描述叶片最大位移?.和叶片最大应力于：与随机参数X关系.

选取叶片的转速、材料密度、重力加速度作为随机输入变量，在最大位移点和最大应力点的随机参数的分布类型、均值与方差如表1所示.

在求解极值响应面函数系数时，先用MCM进行小批量抽样，对每组样本用数值法求得各组输入样本对应的输出响应值，选取足够的样本数代入』℃（6）和式（7）计算出式（4）的系数α0、αi、αij和武（5）的系数β0、βiβij得到最大位移与最大应力的极值响应面函数表达式.

3 叶片的可靠性分析

建立叶片位移和应力极值响应面方程后，运用蒙特卡洛法分别对两个极值响应面方程进行10000次抽样，将得到的每组输入样本点经式（8）和式（9）由程序自动计算出各自输出响应，根据计算结果进行可靠性分析，得到叶片位移与应力的仿真抽样图和频率分布直方图，如图5和图6所示，图中σmax、表示叶片最大位移的值，σmax表示叶片最大应力的值（下同）.由图6可知：叶片位移与应力的频率分布均满足正态分布；Yi的均值和方差分别为1.7076×104m、7.5756×10-11m，Y2的均值和方差分别为3.5611×l08Pa、l.9296×l03Pa.

为了，更好的说明输入变量对输出变量之间的影响，利用输出变量对输入变量的灵敏度来反映，如图8所示.由图8可知：对于叶片位移影响因素由主到次为转速、材料密度、重力加速度，转速相关系数为0.781，材料密度相关系数为0.573，重力加速度相关系数为-0.004；对于叶片应力影响因素由主到次为转速、材料密度、重力加速度，转速相关系数为0.789，材料密度相关系数为0.589，重力加速度相关系数为0.023.

4 结 论

1）通过激光扫描数据采集技术对实体叶片进行数据点采集，对采集数据通过excel处理后生成文本文件建立模型，建模方法操作简单.

2）在考虑离心力和重力情况下对航空发动机叶片位移和应力进行可靠性分析，得到叶片可靠度为99.35%，基本上满足可靠性设计要求.通过输出变量对输入变量的灵敏度得到影响叶片位移和应变可靠性的因素的主次关系，对以后复杂工况下叶片可靠性分析提供了理论基础.

3）为了得到精确的拟合方程和可靠性分析，采用蒙特卡洛抽样技术对相关数据进行随机抽样，得到响应面方程，通过蒙特卡洛抽样进行足够样本数据抽样计算出叶片可靠性相关参数.极值响应而法计算可靠性时，速度快，精确度高，适用于科研以及工程应用.

航空叶片 第4篇

基于此, 在进行叶片型面制造时, 要对质量十分的注重, 通过检测技术的有效应用, 提升提高叶片型面制造的质量, 并保证航空发动机的性能。

1 电感测量技术

对于机械位移量, 通过电感方法对其进行转换, 变成电量之后进行放大、处理, 最后, 将机械位移量显示出来, 这种测量方法就是电感测量。

在利用电感测量方法检测时, 不能单独进行使用, 需要配备相应的测量机械装置, 以便于对被测零件进行定位, 并将传感器固定[1]。在利用此种技术进行检测时, 简便性比较高, 能够实现直观的测量, 而且测量的精度和效率都比较高, 鉴于此种优点, 在进行航空发动机压气机叶片型面检测时, 经常使用此种方法。

从理论上来说, 利用电感测量技术进行检测时, 叶片各个部位的形状可以通过加密测点的方法来进行, 不过, 在使用加密测点方法后, 检测的复杂程度提升, 尤其是叶片型面型线的测量, 由于测量点比较多, 测量无法有效的保证, 因此, 在型线测量方面, 电感测量技术还存在一定的局限性。

2 光学投影检测技术

利用光学投影检测技术对叶片型面进行检测时, 需要借助相应的光学投影设备, 通常来说, 断面投影仪以及光学跟踪投影仪是比较常用的两个设备。

在对叶型进行检测时, 通过光学投影设备的屏幕, 检测人员可以直接的观看叶型, 同时, 经过放大之后, 将其与理想叶型对比, 进而准确的发现实际叶型与理想叶型之间存在的差异, 从而有针对性的对实际叶型进行改进, 保证叶片制造的质量。

不过, 光学投影检测技术也存在一定的缺点, 在进行检查时, 叶片表面反射能力会在很大程度上影响检测结果, 导致检测结果的准确性降低, 另外, 屏幕也具备一定的限制性, 只有弦宽不大的叶子才能利用此种检测技术进行检测。

3 三坐标测量技术

在三坐标测量技术中, 参考系为空间直角坐标系, 机械零件在利用此种技术检测时, 轮廓上各被测点的坐标值可以准确的测量出来, 同时, 还可以处理数据群, 将零件各个几个元素形位尺寸计算出来[2]。三坐标测量技术主要有四个方面的优点:

第一, 将测量对象数字化;

第二, 具备的测量精度比较高, 三坐标测量技术中包含误差补偿技术, 通过此项技术, 测量精度显著的提升;

第三, 在进行各项参数检测时, 可以利用相应的软件, 而且软件的算法是比较灵活的, 提升了检测的有效性;

第四, 自动化以及一体化比较容易实现, 通过自动化测量, 减少了人力的使用, 节约了检测的成本, 同时提升了检测的质量, 从设计到制造, 再到检测, 实现一体化, 有效的保证叶片的质量, 提升航空发动机的性能。

三坐标测量技术的缺点是测量机所需花费的成本比较高, 对工作环境的要求比较高, 功能冗余的专业性比较差, 测量软件需要进行二次开发, 测量效率比较差, 而且测量时间比较长。

4 标准样板法

所谓标准样板法, 是指将标准样板和实际叶片对应检测截面靠近, 在照明灯光的辅助下, 根据二者之间漏光间隙的大小, 来对实际叶片与标准样板之间的误差进行估计。

最早, 在叶片成品的检测中应用标准样板法, 检测时, 速度比较快, 而且操作比较简单, 比较适合在现场使用, 由此, 在进行叶片加工时, 标准样板法得到了比较广泛的应用, 不过, 在利用此种方法进行检测时, 零件合格与否的检测为定性检测, 测量精度比较差。

同时, 样板与叶型型线之间具备对应关系, 也就是说, 对于一个样板来说, 只能检测与其对应的叶片截面的一条型线, 这样一来, 就需要很多数量的标准样板才能完成检测, 花费的检测成本是比较高的, 因此, 在当前的叶片型面检测中, 只有工序间型面检测才会应用标准样板法。

5 激光测量技术

在激光测头技术不断完善的过程中, 激光测量技术随之诞生, 当前, 比较典型的激光测量技术主要有两种, 一种是四坐标激光测量, 一种是激光扫描测量[3]。

四坐标激光测量的基础为三坐标测量, 通过精密转台的增加, 在对叶片型面进行检测时, 通过非接触式激光侧头完成测量;激光扫描测量的检测方式为高速扫描叶片, 借助的为激光光束, 在进行扫描时, 叶片型面大量点云数据将会被获取, 获取完成之后, 形成点云图, 将叶片型面的采样结果显示出来, 随后, 以标准叶片的CAD模型为参考依据, 进行对比分析, 找出存在的误差。

激光测量方法的检测速度比较快, 而且采样频率比较高, 具备比较高的检测效果, 不过, 测量精度稍差。在实际的航空发动机压气机叶面型面检测中, 激光测量技术的应用还比较少。

6 结论

叶片的质量直接影响着航空发动机的性能, 因此, 在进行叶片制造时, 需要利用相应的检测技术对叶片型面进行检测, 当前, 比较常用的检测技术包含电感测量技术、光学投影检测技术、三坐标测量技术、标准样板法以及激光测量技术, 每种方法各具优缺点, 在实际的航空发动机压气机叶面型面检测中, 应该根据实际情况来进行选择, 以便于提高检测精度及准确性, 提升叶片制造的质量。

参考文献

[1]柳万珠, 陈贵林, 梁忠效等.压气机转子叶片类零件的制造与修复技术[J].航空制造技术, 2010.

[2]李妙玲, 朱春熙, 尤惠媛.航空发动机叶片叶身型面测具设计及精度分析[J].制造技术与机床, 2011.

航空叶片 第5篇

航空发动机转子叶片三维有限元振动特性分析

叶片是航空发动机的主要零件之一,结构及承载情况十分复杂.在实际使用中,由于叶片的振动破坏而造成发动机失效甚至飞机失事的例子时有发生.因此,对叶片的振动特性分析就显得尤为重要.根据叶片的实体结构建立了叶片的三维有限元模型,编制了叶片振动特性分析的有限元程序(Fortran语言,约8000余句).采用子空间迭代法计算叶片的频率.利用开发的`软件对影响压气机叶片振动特性的几个因素进行了分析.经算例考核证明,计算模型和程序是正确的、有效的,具有较高的计算精度.为转子叶片的疲劳损伤及可靠性分析,提供了一个有效的、灵活的研究手段,具有应用价值.

作 者：贺威 黄宝宗 HE Wei HUANG Bao-zong 作者单位：沈阳农业大学,高等职业技术学院,沈阳,110004刊 名：沈阳农业大学学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SHENYANG AGRICULTURAL UNIVERSITY年，卷(期)：37(5)分类号：V232.4关键词：叶片 静频 动频 振动特性 有限元

航空叶片 第6篇

1. 导致航空发动机叶片加工变形的因素分析

航空发动机叶片属于薄壁类零件, 在航空发动机叶片的加工过程中会造成其加工变形的影响因素众多, 这些影响因素相互影响相互制约工作共同影响航空发动机叶片的加工精度。现今在航空发动机叶片的加工变形的原因分析中多考虑的是加工中的弹性变形对航空发动机叶片加工所造成的影响。而在航空发动机叶片的加工过程中, 采用数控补偿的方式来对航空发动机叶片进行加工时, 毛坯件刚度不足所导致的航空发动机叶片加工变形是影响航空发动机叶片加工精度的主要影响因素。在对航空发动机叶片进行铣削加工时, 加工所产生的铣削力会使得航空发动机叶片毛坯件产生一定的弹性变形, 而当刀具完成了对于因切削力而导致变形的叶片部分时, 叶片会弹性恢复, 从而导致实际切削量偏少从而使得加工后的航空发动机叶片壁厚过大的加工误差, 因此, 在航空发动机叶片加工时因叶片变形会导致让刀而导致切削量较小从而造成超差。因此, 通过分析航空发动机叶片加工时由于切削力而导致的航空发动机叶片变形的规律并在数控加工过程中予以相应的加工补偿以确保加工后工件弹性恢复后能够形成符合公差要求的弧面。

在分析航空发动机叶片加工过程中因切削力所导致的切削加工变形可以使用材料力学和有限元分析法来对相应的变形量进行分析。航空发动机叶片属于自由曲面, 因此其截面形状极为复杂, 因此在分析由于切削力所导致的变形量的计算上所使用的惯性积、惯性矩等的参数不能仅仅通过采用简单的代数运算算出, 需要在分析航空发动机叶片参数的基础上采用数值积分的方式予以计算。在对叶片受力分析建立模型的过程中假定刀具切削过程中所产生的切削力的大小保持不变且航空发动机叶片在加工过程中所产生的变形主要是由弯曲和扭转两个主要因素所造成的, 在分析航空发动机叶片沿长度方向的加工弯曲变形时, 应忽略夹具对叶片所造成的影响。在刀具的加工过程中, 刀具切削所产生的切削力会垂直于叶片表面形成向下的切削力, 从而导致航空发动机叶片产生弯曲和扭转, 因此假定造成航空发动机叶片变形的力主要是由于刀具所产生的垂直于航空发动机叶片表面的一个向下的作用力, 此作用力会导致叶片变形并造成让刀从而影响航空发动机叶片的加工精度。

通过对航空发动机叶片加工过程中的受力变形进行建模分析可以推出航空发动机叶片的最大弯曲变形发生在航空发动机叶片叶身中间靠近顶尖端的部位, 约在航空发动机叶片长度接近60%的部位。在切削力产生一个弯曲变形的同时也会在航空发动机叶片上产生一个扭转的作用力, 其中扭转变形的特点是在航空发动机叶片截面的中间区域变形不大而在航空发动机叶片的缘头区域则会剧烈的增大。其中, 航空发动机叶片的变形量主要与叶片的宽度有关, 通过对航空发动机叶片的弯曲与扭转受力变形进行综合分析可以看出:航空发动机叶片从叶片的根部、叶尖直至航空发动机叶片的最大弯曲变形处这一弯曲变形量呈现出线性分布的特点, 而航空发动机叶片的扭转变形则主要产生于叶尖端缘头处。在航空发动机叶片的截面内, 从中部指向缘头区域, 航空发动机叶片的扭转变形以二次曲线规律增大。通过对航空发动机叶片受力变形使用有限元进行建模分析验证, 确保航空发动机叶片的加工变形量与分析结果相一致。

2. 航空发动机叶片加工变形的解决措施

在航空发动机叶片的加工质量会受到切削力、刀具、毛坯件的质量等多种因素的影响, 同时在完成了对于航空发动机叶片的加工变形后由于加工应力的释放会导致航空发动机叶片产生一定的弯扭变形。为解决加工所带来的加工误差, 需要在总结分析航空发动机叶片加工过程中变形规律的基础上对航空发动机叶片进行二次造型以提高航空发动机叶片的加工精度。在对航空发动机叶片进行加工的过程中对弯扭变形后的叶片模型作为目标实体进行加工, 从而使得叶片在加工前具有一定的反应变形用以抵消航空发动机叶片加工过程中由于切削力和热应力而导致的叶片变形, 从而确保航空发动机叶片的加工精度。

结语

航空发动机叶片的加工是确保航空发动机加工质量的重要一环, 本文在分析造成航空发动机叶片加工变形影响因素的基础上对如何做好航空发动机叶片的二次造型加工进行了分析阐述。

参考文献

[1]克钦, 张亚双.航空发动机叶片加工新工艺与可靠性分析[J].中国机械, 2014 (3) :92-93.

[2]刘维伟, 张定华, 史耀耀, 等.航空发动机薄壁叶片精密数控加工技术研究[J].机械科学与技术, 2004, 23 (3) :329-331.

航空叶片 第7篇

叶片是航空发动机关键零件之一, 工作过程中要承受高温、高压、气蚀, 工况恶劣。叶片多为钛合金、高温合金材料, 韧性大、强度高、热硬性好。叶片型面为复杂的自由曲面, 这些特性决定了叶片的难加工性。传统的叶片加工多采用精密模锻后人工修磨、抛光处理。这种工艺方法效率较低, 精度一致性差, 型线不准确, 叶片质量不高。随着数控技术的发展, 国内外机床制造企业纷纷面向航空制造企业研发了用于叶片精密加工的数控机床。笔者公司也依托多年精密磨床设计制造经验, 相继成功地研发了多款叶片磨削机床。叶片型面属于复杂曲面, 为避免磨削干涉, 一般所选用砂轮尺寸较小, 为了获得高的表面质量, 需要进行高速磨削。叶片材料强度高、韧性大, 磨削阻力大, 采用普通的刚玉砂轮难以满足要求。超硬磨料砂轮硬度高、强度大、保形能力强, 耐磨能力好、耐用度高, 易于控制加工尺寸, 加工表面质量好, 磨削效率高, 可以实现高速磨削 (见图2) 。但是超硬磨料砂轮的自锐性差、易堵塞, 因而影响磨削过程的稳定性及表面质量。为此, 需要对砂轮进行定期修整。然而, 超硬磨料砂轮的高硬度特点给砂轮的修整带来了极大的困难。为了推进叶片磨削工艺的应用, 需要对叶片磨削用超硬磨料砂轮修整技术进行研究并开发相应的砂轮修整装置。

1 砂轮修整的主要方法

砂轮修整的关键在于得到较高的形状精度及良好的形貌, 使磨削时有足够的容屑空间, 有利于磨削液进入, 防止烧伤。常用的砂轮修整方法有车削法、磨削法。

1.1 车削法

如图3, 车削法是使用单点金刚石笔、修整片等车削金刚石砂轮达到修整目的。这种方法结构简单, 但修整过程为点接触, 金刚笔的磨损严重, 尤其是修整超硬磨料, 更加剧了这种磨损加大。随着磨损, 修整轨迹将发生变化, 影响砂轮廓形精度。

金刚石笔硬且脆, 不耐冲击, 为避免砂轮缘端的冲击, 从砂轮中央高点向左右两侧移送修整;修整器应和砂轮旋转方向倾斜5°~10°, 以避免修整时振动或修整器刺入砂轮面而损坏金刚石笔。

1.2 磨削法

磨削法是用普通磨料砂轮磨削超硬磨料砂轮进行修整, 普通磨料磨粒被破碎, 切削超硬磨料砂轮上的树脂、陶瓷、金属结合剂, 致使超硬磨粒脱落, 产生新的切削刃。在磨削过程中还可以对砂轮廓型进行修整, 补偿不均匀磨损量, 这是目前最为广泛采用的修整法。

2 叶片磨削用超硬磨料砂轮修整技术及修整装置研制

如图4, 根据航空叶片磨削砂轮的形状特点, 开发了5轴4联动超硬磨料砂轮修整试验台。该试验台可实现多种规格、形状超硬磨料砂轮的精确修整。超硬磨料砂轮修整过程见图5。

砂轮廓型精度检测仪如图6。

典型砂轮应用效果评价如图7。

3结语

采用磨削法修整超硬磨料砂轮, 可以获得高的砂轮廓形精度及表面质量。针对超硬磨料砂轮应用中存在的磨粒不等高、磨粒不锋利 (负前角) 、磨粒不均匀等问题, 进行了大量的磨削修整试验, 对比了不同磨削修整参数下获得的砂轮修整精度。采用磨削法修整超硬磨料砂轮修整砂轮与超硬磨料砂轮的线速比应该控制在3~10;精度与修整进刀量有关, 一般修整深度只要略大于0.04 mm即可。合理地选择修整深度, 既可保证修整的质量, 又能延长砂轮的使用寿命;修整过程中要进行充分冷却, 防止金刚石类超硬磨料碳化。

参考文献

[1]陈根余, 谢小柱, 李力钧, 等.超硬磨料砂轮修整与激光修整新进展[J].金刚石与磨料磨具工程, 2002 (2) :8-12.

[2]任敬心, 华安定.磨削原理[M].西安:西北工业大学出版社, 1988:148-158.