航空发动机叶片表面损伤与检测研究进展

【类型】期刊

【作者】程亚茹  李湉  薛辉  黎红英  王丹  唐鋆磊 

【刊名】航空发动机

【关键词】 航空发动机,机器视觉,叶片损伤,深度学习,无损检测

【摘要】航空发动机叶片的工作环境极其恶劣，表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作，严重依赖工作经验，但人工检测不仅效率低下，而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤，从叶片失效形式出发，综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理，并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术，分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战，认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。

【年份】2024

【作者单位】西南石油大学化学化工学院;中国航发航空科技股份有限公司;常熟理工学院电气与自动化工程学院;西南石油大学碳中和研究院;

【期号】02

【页码】32-44