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三類葉片藍光面陣檢測及三維數據處理技術探究

2020-11-06 06:05莊世寧楊子一
科學與財富 2020年22期
關鍵詞:葉片

莊世寧 楊子一

摘要:目前葉片三維型面檢測及數據處理需求迫切,但由于三維型面檢測存在檢測時間長、數據處理過程繁瑣、人為處理一致性差等問題,導致測量效率低下,嚴重影響生產進度。本文以中小型航空發動機葉片型面的三維檢測技術為基礎,本文主要探索中小型航空發動機葉片型面三維檢測,研究了GOM ATOS藍光面陣三維檢測技術,完成了對渦輪葉片、靜子葉片、導向葉片三類6 種葉片的三維快速檢測和數據處理技術研究,為未來在葉片型面三維檢測的全面自動化應用奠定了基礎。

關鍵詞:葉片;藍光面陣檢測技術;三維數據

1???? 引言

航空發動機葉片自身結構復雜、造型獨特、生產技術要求較高,加工檢測以二維抽樣檢測為主。隨著設計、工藝技術水平的提升,同時考慮到由于葉片工作溫度高、應力狀態復雜、工作環境惡劣,其整體質量直接影響到發動機的性能指標,因此對葉片的二維抽樣檢測以逐漸不能滿足工藝設計需求。我公司主要應用GOM ATOS藍光面陣三維檢測設備進行葉片型面三維檢測,但由于檢測過程對參考點位置、定位方法、操作人員的操作水平等等過程相關,對于特性零件沒有總結出足夠的方法規律;而數據處理過程繁瑣,人為因素大,耗時長,大范圍推廣應用存在一定的應用難度。需要通過多類型葉片進行三維檢測及數據處理技術研究,實現多類型葉片快速三維檢測及自動數據處理。

2???? 柔性專用夾具設計

對于葉片三維型面檢測時,由于單幅拍照范圍有限,需要數十次的三維拍照檢測,每張拍照檢測結果通過公共參考點進行軟件自動計算拼接,形成三維點云數據。由于拼接存在一定誤差,且拍照次數越多耗時越長。因此優化貼點位置,減少拍照及拼接次數時,提高檢測效率和質量的關鍵。本研究通過開發設計柔性頂尖專用夾具框架減少零件貼點,減少零件檢測干涉;通過高精度小視場與轉臺合理編配,提高了檢測精度和效率。

3???? 檢測過程及點云處理優化研究

(1)???? 掃描頭的定位和測量優化

ATOS Core采用兩個立體相機來實現三角掃描原理,通過ATOS軟件計算后,各相機像素會轉換成獨立三維坐標。測量時,根據零件類型選擇合適的裝方式,通過手動或自動形式轉換,自由地移動到工件附近。而最后所有單獨的測量數據都會自動轉換成一個共同的坐標系,并合成一個完整的三維點云。

(2)???? 點云數據網格優化處理

ATOS Core采用GOM的三次掃描技術。立體相機與投影儀相結合,在單次掃描中一次性捕捉工件的三個不同方向數據。通過數據整合計算后,根據工件精度要求,選擇合理的多邊形網格優化參數,能實現工件的自由曲面和基元。通過軟件可以進行三維分析以及二維截面或點分析,也可以根據CAD數據生成例如線、面、圓或圓柱等基元。

4???? 三類葉片三維檢測數據自動處理模塊開發及應用

基于藍光面陣三維檢測技術,針對渦輪葉片、靜子葉片、導向葉片三類6種葉片開展了三維檢測數據處理技術研究,通過類型數據基準自定義拾取、基準建立、通用參數選取定義、三維擬合等模塊編輯,完成了三類葉片三維檢測數據自動處理模塊。

具體應用過程如下:

4.1? 測量準備

(1)???? 選擇導入的CAD文件;

(2)???? 處理CAD的錯誤面片;

(3)???? 利用該軟件快速編制航空幾種常見的葉片的葉型測量計劃;

(4)???? 確定CAD坐標系是否正確;

(5)???? 根據實際情況選擇需要檢測的葉片類型,同時選擇功能。

4.2? 普通榫齒葉片

首先,在量棒直徑處輸入量棒直徑,隨后點擊“構造量棒”,點擊基準齒的齒底圓,軟件將自動構造量棒。隨后,點擊構造側面點,構造側面基準點。如果葉片很長,用葉根齒型定X向旋轉可能會有較大偏差,此時可以構造葉冠內背方向的基準點,同時勾選“作為X軸旋轉基準”隨后點擊確認,將自動構造對齊,隨后進入葉型檢測模塊。

4.3? 半榫齒葉片

操作方法和榫齒葉片類似。不同的是,半榫齒葉片側面和內背各自都至少需要三個點,否則無法點擊確認按鈕。

4.4? 帶氣膜孔的榫齒葉片

操作方法和榫齒葉片類似。選擇完基準后確認,軟件自動構造對齊后進入葉型檢測模塊。

4.5? 靜子葉片

依次點擊構造圓柱/ 平面,然后選擇CAD的圓柱/ 平面部分,即可構造基準。

4.6? 導向葉片扇形件

下圖是導向葉片扇形件的基準構造界面。根據圖紙要求,將A1,A2,A3,B4,C5,C6(名稱不同圖紙可能不同)的坐標依次輸入。

4.7? 導向葉片

在構造導向葉片基準的界面下直接構造基準,側面和內背各自都至少需要三個點,否則無法點擊確認按鈕。通道點可以一個點或者根冠通道各一個點。選擇完基準后點擊確認。

5翼型檢測模塊開發及應用

為了與傳統測量方法進行比對,本研究基于三維點云數據二次開發通用翼型檢測模塊。實現三維型面檢測數據二維截面自動截取擬合比對及參數輸出。具體應用當構造完基準后,軟件會進入翼型檢測模塊。

5.1? 加載和保存配置

由于翼型參數較多,但是同一類型產品參數變化不大,為減少重復操作,可以保存現有配置或者加載之前的配置。同時程序會自動加載上一次配置。

5.2? 全局設置

設置截面數量、氣流方向、邊緣擬合方式、單獨擬合方式等參數。

5.3? 輪廓和位置

定義葉片輪廓分段和公差的選項。

5.4? 尺寸公差

根據圖紙要求在菜單中輸入尺寸公差。

5.5? 構造截面

在輸完葉型參數后,點擊確認,軟件會跳出構造截面的窗口。輸入截面名字,選擇參考平面和截面高度,點擊確認,程序會自動計算截面并出具報告。

6???? 報告與結論

6.1? 報告

7???? 結論

(1)???? 本文通過設計柔性頂尖專用夾具框架減少零件貼點,減少零件檢測干涉;通過高精度小視場與轉臺合理編配,提高檢測精度。

(2)???? 通過點云數據網格優化處理探究試驗,實現獲取點云數據網格化快速處理參數。

(3)???? 通過開發藍光面陣檢測三維數據處理程序自動生成模塊,并分別完成對渦輪葉片、靜子葉片、導向葉片三類6 種葉片的自動處理程序。

(4)???? 通過開發處理及報告集成腳本程序,完成對自動生成模塊及檢測報告數據的集成規范輸出。

參考文獻:

[1]?? 張羅丹.航空發動機葉片超聲C掃三維可視化無損檢測技術研究[D].蘭州理工大學,2019.

[2]?? 周欣康.基于三維掃描點云分析的航空葉片型面檢測[D].華中科技大學,2015.

作者簡介:

莊世寧,1987年,男,工程師,本科,葉型檢測技術研究.

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