基于三维激光扫描的金属基航空模线样板自动检测算法

作者： 李红卫   黄淳亮   汪俊   来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数字化检测   刻线提取   激光扫描   点云处理   航空模线样板  

描述： 虽然数字化制造已成必然趋势，但在未来很长一个时期内，模线样板依然将在飞机制造中扮演重要角色。如何以先进的数字化技术提升传统模式下的生产效率和质量，是需要认真研究的课题。针对模线样板的检测需求，结合模线样板的几何特征，提出基于三维激光扫描的金属基航空模线样板自动检测算法。对于样板刻线，将样板点云粗栅格化后，根据点云高度信息进行刻线的粗提取，再根据刻线的特性利用法矢信息优化提取结果；对于外形轮廓，将点云转换成二值图像并计算其边缘，实现外形特征提取；将特征提取结果与CAD数模进行配准并去除噪声，最后计算与数模的误差，实现样板检测，输出误差分布。试验结果显示，本文算法在精度和效率上优于现有算法，相较人工检测提升了可靠性和效率，在实际工程中具有应用价值。

基于Geomagic航空发动机叶片逆向建模与误差检测分析

作者： 陈恩雄   来源： 现代制造技术与装备 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 检测分析   航空发动机叶片   逆向建模   Geomagic软件  

描述： 为得到某型航空发动机叶片的三维模型和相关参数，打破国外的技术封锁，利用Geomagic软件，通过三维点云获取、点云数据优化、Geomagic Design X模型逆向建模以及Geomagic Control模型的误差检测分析等，对某型航空发动机叶片进行逆向建模。检测分析结果表明，逆向建模得到的三维模型的精度较高，具有一定的应用价值。

航空发动机叶片微束等离子堆焊转角焊缝模型研究

作者： 肖洋   戴士杰   李世博   母嘉恒   来源： 热加工工艺 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 微束等离子焊接   单缝模型   航空发动机叶片   转角焊缝模型  

描述： 航空发动机叶片修复时，将受损部位切除后在新平面上进行多层多道焊接，在焊缝转角区域特别是转角点，因焊接工艺难以匹配导致过多熔滴进入熔池增加了焊缝熔高与熔宽，造成焊缝凸起，影响焊接质量。针对微束等离子焊接叶片转角区域焊缝的这种特征，建立了转角区域焊缝模型。首先利用抛物线曲线拟合建立了单道焊缝模型，并通过实验验证该模型能准确地表征单缝外形轮廓。然后提出了一种双焊缝转角重叠的焊缝成型模型。实验表明，采用该转角焊缝模型能够极大地降低转角区域焊缝的凸起，能满足航空发动机叶片修复精度的要求。

航空发动机叶片高低周复合疲劳寿命预测与损伤机理研究

作者： 王妍   毕俊喜   葛新宇   王柳璎   王永相   来源： 内蒙古工业大学学报(自然科学版) 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 高低周复合疲劳   寿命预测   疲劳损伤   航空发动机叶片  

描述： 针对航空发动机叶片在服役期间承受交变载荷极易发生疲劳损伤和高低周复合疲劳寿命预测问题，开展了叶片损伤机理分析和基于高低周复合载荷的耦合疲劳寿命预测模型研究。首先，分析了航空发动机叶片的损伤机理和失效模式，并依据叶片振动特性进行了模态分析。其次，在Zhu模型的基础上，提出了一种基于改进/Zhu模型的高低周复合疲劳寿命预测模型。最后，将Miner模型、Zhu模型和所提出改进/Zhu模型的疲劳寿命预测结果与高低周复合疲劳试验数据进行对比。结果表明：所提出的改进/Zhu模型计算精度在1.5倍误差范围内，预测结果相对较小，验证了其可行性和有效性。研究工作为可靠预测航空发动机叶片的工作寿命和疲劳强度设计提供了一定参考。

航空发动机叶片制造及再制造技术研究

作者： 刘国库   王威   来源： 科技创新与应用 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 制造技术   缺陷类型   加工过程   再制造   航空发动机叶片  

描述： 航空发动机的设计能力可以彰显国家军事领域的实力、科技发展水平及综合国力。航空发动机的加工与制造属于一个复杂且困难重重的工作，当中叶片部件的制造是其重点和难点。叶片曲面的精度关系到航空发动机的品质。该文论述叶片制造过程的关键技术，除了叶片的正常加工过程，针对其主流的缺陷，对于航空发动机叶片的再制造技术进行介绍，指出再制造相应技术的主要原理以及优势和缺点，并对叶片再制造技术的趋势进行展望，以期为同行业的发展提供参考。

航空发动机叶片装配执行过程智能检测及AR引导

作者： 张杰   王淑侠   何卫平   李江红   吴世鑫   魏兵钊   王满贤   来源： 计算机集成制造系统 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 后处理   增强现实   光学字符识别   装配执行过程   航空发动机叶片  

描述： 为了提高航空发动机叶片装配执行过程的作业智能化程度，提出一种航空发动机叶片装配执行过程智能检测及AR引导方法，该方法包括叶片编码识别、物料AR出入库和齐套摆放过程状态检测三个环节。针对航空发动机叶片物料缺乏自动化识别和智能化纠错的问题，搭建基于编码识别的叶片物料管理架构，提出基于图像处理的叶片编码图像前处理增强操作，并利用贝叶斯纠错对识别结果进行正误判断和纠错校正的后处理操作，提高了叶片编码识别准确率；在物料人工出入库环节，利用AR增强可视化信息辅助用户快速执行作业任务，降低了叶片物料选取作业的时间；针对叶片物料齐套准备过程，构建了基于检测比对的防错纠错系统，避免发生人为错误。本文提出的叶片装配执行过程智能检测及AR增强辅助引导方法可以有效减少人力物力和时间消耗，在推动航空发动机迈向智能化和自动化生产上起到技术支撑作用。