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航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法

丛靖梅 莫蓉 张莹 王奇

丛靖梅, 莫蓉, 张莹, 王奇. 航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(1): 73-79. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180167
引用本文: 丛靖梅, 莫蓉, 张莹, 王奇. 航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(1): 73-79. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180167
Cong Jingmei, Mo Rong, Zhang Ying, Wang Qi. Iterative Learning Modeling Method of Error Compensation for Machining of Aeroengine Thin-wall Blade[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(1): 73-79. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180167
Citation: Cong Jingmei, Mo Rong, Zhang Ying, Wang Qi. Iterative Learning Modeling Method of Error Compensation for Machining of Aeroengine Thin-wall Blade[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(1): 73-79. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180167

航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180167
基金项目: 

国家科技重大专项项目 2015ZX04001202

详细信息
    作者简介:

    丛靖梅(1971-), 研究员, 博士研究生, 研究方向为航空发动机设计、航空发动机性能仿真, jmcong2001@sohu.com

    通讯作者:

    张莹, 副研究员, 博士, zhangyingcdim@nwpu.edu.cn

  • 中图分类号: TG156

Iterative Learning Modeling Method of Error Compensation for Machining of Aeroengine Thin-wall Blade

  • 摘要: 航空航天复杂薄壁件在数控铣削的过程中,由于实际加工结果与理论尺寸的不一致,导致了加工误差的存在,从而降低了零件的精度,进而直接影响其使用性能。针对航空发动机薄壁叶片在加工时产生的以弹性变形为主的综合误差,研究了航空发动机薄壁叶片加工误差补偿迭代学习建模方法。基于弹性变形理论、泰勒展开建立误差补偿模型,根据前次加工后的数据通过学习迭代算法,计算出下一次切削误差补偿量并重构叶片模型,生成新的数控加工程序,最终使加工误差满足公差要求。通过迭代学习算法对补偿模型的计算,可以有效减少补偿次数,提高补偿加工效率。
  • 图  1  叶片简化模型

    图  2  叶片变形前后对比分析

    图  3  叶片切削深度迭代计算

    图  4  工件误差补偿加工物理量对应关系

    图  5  叶片工艺柔度函数曲线

    图  6  误差补偿加工的控制图

    图  7  切削深度名义值-切削深度实际值曲线示意图

    图  8  叶片加工过程

    图  9  在位检测过程

    图  10  叶片设计截平面与截平面曲线

    图  11  在位检测测量路径

    图  12  1号叶片的误差分布

    图  13  2号叶片的误差分布

    图  14  1号叶片切削加工与2号叶片加工误差对比

    图  15  1、2号叶片实物图

    表  1  YHVT850Z立式加工中心技术参数

    X轴行程/mm 800
    行程 Y轴行程/mm 500
    Z轴行程/mm 500
    尺寸/mm 1 000×500
    工作台 T型槽/mm 18×5×90
    最大载重/kg 450
    主轴 主轴功率/km 5.5/7.5
    进给 切削速度/(mm·min-1) 1~10 000
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2017-04-20
  • 刊出日期:  2019-01-05

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