一种基于特征造型的叶片边缘测量方法研究

0引言

叶片边缘,包括前缘和后缘,是连接叶身吸力面和压力面的部分,其形状和位置精度对叶片的二次流损耗具有较大影响,直接影响航空发动机的能量转换效率和加速性^[1]。因此,采用先进的检测技术来确保叶片边缘符合设计要求,对优化航空发动机的空气动力学性能具有重要意义。

如图1所示,叶片边缘具有外形极薄、曲率变化大等特点,其测量难度极大。目前常用的叶片边缘测量方法有:光学投影法^[2]、接触式三坐标测量法^[3]、非接触式光学扫描法^[4]。光学投影法测量精度低,仅能定性判断前后缘质量,无法实现定量评价;受测球半径和叶型曲率的影响,接触式三坐标测量法容易造成数据跳变严重甚至丢失的问题;非接触式光学扫描法,测量效率和精度都显著提高,但是受倾角误差等因素影响,无法解决极薄叶片的边缘检测问题。

随着航空工业的不断发展,对叶片边缘检测技术的要求也越来越高。针对航发叶片边缘检测存在的问题,本文研究了一种基于特征造型的叶片前后缘测量新方法,为极薄叶片边缘检测提供了一种有效的技术解决方案。

1 总体设计与分析

1.1 测量系统设计

本文采用如图2所示的四坐标激光测量系统开展叶片边缘测量方法研究^[5],该系统由三个直线轴系X/Y/Z、一个回转轴系C、精密数控系统和高精度激光测头等组成,系统采用高精度轴系、导轨、光栅和数控技术设计,扫描分辨率和坐标综合测量精度达到10 μm量级,可以满足极薄叶片边缘测量的技术要求。

为了提高坐标测量的精度,测头采用如图3所示的基于锥光偏振全息原理的高精度激光位移传感器设计。

该传感器测量原理如图4所示,当被测点位置发生变化时,反射光束锥角随之变化,全息图像中的干涉条纹数量和宽度也将发生变化,通过分析全息图像,可以得到被测面的距离信息^[6—7]。锥光偏振全息传感器采用锥光照明,具有170°的大范围测量角度,有效避免了叶片曲率变化对测量的影响,提高了系统的光学适应性。此外,由于全息图像采用同一光束经过偏振器和单轴晶体分光干涉形成,避免了参考光源和测量光源不同产生的影响,有效提高了系统的抗干扰能力和精度。

1.2 叶片边缘测量原理分析

图5是基于特征造型的叶片边缘测量流程图,测量原理概括如下:

第一步,工件坐标系建立与叶片姿态精调。利用激光测头扫描测量叶片夹具基准面,实现叶片姿态调整,并将工件坐标系O—XYZ建立在如图2所示的测量系统回转中轴线上。

第二步,叶背和叶盆特征点采集与测量路径规划。首先在叶背型线和叶盆型线上规划m个特征点,m>5;然后通过四轴联动,采集各特征点的坐标数据P_Bi(x_Bi,Y_Bi,Z_Bi),i=1,2,… ,m;最后基于叶片特征造型理论和采集的坐标数据,提取叶背测量规划路径和叶盆测量规划路径。

第三步,叶背型线坐标数据精密测量。依据得到的规划路径和采样策略控制测头在各规划坐标点采集数据,得到各测点的精密坐标。

第四步,叶盆型线坐标数据精密测量。C轴回转180°,参照步骤二、三,完成叶盆型线坐标数据的精密测量。

第五步,坐标变换,前后缘信息提取与评定。首先利用坐标变换技术得到工件坐标系下叶盆坐标精密测量数据;然后基于叶片特征造型理论,提取叶片前后缘信息;最后进行叶片前后缘参数计算与评定。

2基于特征造型的叶片边缘测量方法

2.1 叶片边缘几何信息采集方法

本文采用特征造型技术 自动获取测量规划路径,确保测点分布随叶型曲率自适应调整,有效采集叶片前后缘的几何信息。具体思路如下:

1)基于采集的特征点坐标集,利用4次多项式最小二乘拟合算法,求解叶片型线的数学模型。

Y(x)=b₄x⁴+b₃x³+b₂x²+b₁x+b₀  (1)

式中:b₀~b₄为模型系数,由最小二乘算法求解。

2)依据求解的数学模型,分析叶型的曲率变化规律,进而自动调整规划测点的位置和数量,实现规划路径的自适应调整和优化。

3)依据得到的规划路径和采样策略,控制测头在各规划坐标点采集数据,得到叶型精密坐标。

2.2 叶片边缘提取算法

根据叶片的参数化设计理论,前后缘多采用圆弧、椭圆或高次曲线构造^[8],本文重点讨论圆弧曲线,以圆弧曲线为例进行分析。前后缘提取的关键是特征识别与模型求解,基于采集的前后缘原始坐标数据和最小二乘评定模型,识别曲线特征,进而求解前后缘曲线的数学模型。图6为前后缘曲线特征识别算法流程图。

其中,拟合均方差MSE按公式(2)求解。

式中:Pi为前后缘原始坐标点;P* i为拟合模型曲线上的对应点;n为坐标点数。

圆弧曲线构造的前后缘,其数学模型为:

(x-x0)²+(y-y0)²=r0²         (3)

式中:x0,y0,r0为拟合圆弧曲线的位置和形状参数,其中x0为圆心横坐标,y0为圆心纵坐标,r0为圆弧半径,其值可以采用最小二乘拟合算法确定^[9]。

其中:

3 实验与分析

利用本方法对某型航空发动机叶片的选定剖面(z=30 mm)进行测试分析,结果如下。

3.1采集的叶片边缘几何信息

依据本方法,测得叶片边缘原始测量曲线如图7所示。

由图7可以看出,本方法通过路径规划和采样策略分析,有效地提取了叶片的边缘特征,为后续参数计算和评定提供了精确的测量数据。

3.2 叶片边缘测量结果

本文研究的叶片,其前后缘采用圆弧曲线构造。基于采集的前后缘原始坐标数据和最小二乘拟合算法公式(4)~(11),求解前后缘测量结果如表1所示。

测量结果表明,本文提出的叶片边缘测量方法是有效的。该方法基于特征识别和最小二乘评定,实现叶片边缘参数的 自动提取,为航空发动机叶片前后缘测量和评定提供了新的技术解决方案。

4结论

本文针对航空发动机叶片边缘测量技术进行研究,提出了一种基于特征造型的叶片边缘测量新方法。

1)采用基于锥光偏振全息原理的高精度激光测头采集叶型坐标数据,显著提高了测量的效率。

2)提出一种基于特征造型的路径规划新方法,显著提高了测量精度,能够有效提取叶片边缘的几何信息。

3)基于特征识别和最小二乘评定模型,实现了叶片前后缘参数的快速精密测量,较好地解决了叶片边缘的测量和评定问题。

[参考文献]

[1]唐晓晓.基于CCD图像处理的航空发动机叶片边缘检测技术研究[D].沈阳:沈阳工业大学,2017.

[2]杨海成,王玉,单纯利.航空发动机压气机叶片前后缘测量方法评述[J].航空精密制造技术,2015,51(6):43-45.

[3]马雯琦.航空发动机叶片截面特征参数提取技术研究[D].天津:天津大学,2013.

[4]周阿维,邵伟,吴莹.应用锥光偏振全息技术的航空叶片测量新方法[J].中国机械工程,2017,28(12):1394-1399.

[5]李学哲.航空发动机叶片免形状测量关键技术研究[D].北京:北京工业大学,2019.

[6] 陈华成,王伯雄,罗秀芝,等.基于锥光偏振全息测量法的自由曲面零件的光学非接触式自动检测[J].传感技术学报,2007(6):1408-1411.

[7]魏志博,杨凌辉,郭寅,等.基于锥光全息原理的测距系统研究[J].光电子.激光,2015,26(10):1967-1973.

[8]张力宁,张定华.叶片前缘高精度重建方法研究[J].航空动力学报,2006,21(4):722-726.

[9]李学哲,王菲,申瑶,等.基于2D激光技术的轴径在线精密测量方法[J].制造技术与机床,2023(6):157-161.

2025年第1期第10篇