一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法及系统技术方案

本发明专利技术属于发动机修复技术领域，并具体公开了一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法及系统，其包括：对航空发动机叶片发生扭转、弯曲等形变条件下，快速识别出叶片破损位置；设定破损部位的切削深度，根据设定的深度，切除破损叶片不利于后续修复流程的部分；对设置深度后的点云求取凸包，按照凸包的形状进行切除，保证切除后的切口部位平整；接着提取切削后的点云边界，根据边界拟合二次曲面，利用最近点对应方法，得到切削后叶片空洞截面的填补点云；将截面填补点云与切削后的叶片点云进行合并，并重构出叶片加工模型。本发明专利技术用于叶片破损部位切削加工的生产流程中，省去人工识别和人力打磨的过程，为后续熔融焊修复流程做准备。准备。准备。

【技术实现步骤摘要】
一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法及系统


[0001]本专利技术属于发动机修复
，更具体地，涉及一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法及系统。

技术介绍

[0002]航空发动机是飞机的心脏，其叶片在发动机中占比三分之一，由于服役时自身运转产生离心载荷，叶片几何形状发生弯曲或拉直的形变，在稳态与非稳态的气流作用下机械结构的自激及外部吸入物的激励，使叶片发生振动，最终疲劳失效。航空发动机叶盘破损叶片的自动化修复、延长其使用寿命、减少整个发动机叶盘的更换次数，对提高航空发动机的服役性能和经济性具有极其重要的意义。
[0003]目前对航空发动机叶片的修复方法，主要是激光熔覆/焊接和自适应打磨。实现整个航空发动机服役破损叶片数字化修复系统流程的第一步便是检测破损部位，并对叶片破损部位进行切除，以对叶片破损时产生的不利于后续修复流程的不良部分进行去除。因为叶片破损的情况多种多样，发生的弯曲和扭转变形也各不相同，因此叶片破损位置的检测和切除的工作由人工进行完成。人工进行该环节的工作，将导致该过程的效率较低，同时会增加叶片修复的时间成本和经济成本，不利于整个生产流水线的自动化实现。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法及系统，其目的在于，实现对叶片破损位置的快速、准确识别和修补，省去人工识别和人力打磨的过程。
[0005]为实现上述目的，按照本专利技术的一方面，提出了一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法，包括如下步骤：
[0006]S1、检测识别叶片破损位置；具体包括：
[0007]S11、获取破损叶片的点云数据A，将点云数据A转换到理想加工模型点云数据B的坐标系下；
[0008]S12、计算点云数据A中各点a
i
在点云数据B中对应的最近点b
i
，进而计算点a
i
与b
i
之间的几何误差；
[0009]S13、基于几何误差，采用区域生长法确定叶片破损位置；
[0010]S2、在叶片破损位置处设定其切削深度；
[0011]S3、基于切削深度设置切削部分的凸包，进而得到切削边界平整的加工模型；
[0012]S4、基于加工模型，对切削后的空洞截面进行修补；
[0013]S5、三维重构修补后的叶片切削加工目标模型。
[0014]作为进一步优选的，步骤S12中，点a
i
与b
i
之间的几何误差的计算过程如下：
[0015]计算点a
i
与b
i
的欧式距离D
i
；
[0016]在点云数据A中确定点a
i
的领域点NB(a
i
)，在点云数据B中确定点b
i
的领域点NB
(b
i
)；
[0017]采用最小二乘法，拟合a
i
与其邻域点NB(a
i
)的平面，得到a
i
的法向量NC(a
i
)；拟合b
i
与其领域点NB(b
i
)的平面，得到b
i
的法向量NC(b
i
)；计算法向量NC(a
i
)与NC(b
i
)之间的夹角α
i
；
[0018]进而计算点a
i
与b
i
之间的几何误差Ge(a
i
,b
i
)＝D
i
'+kα
i
'；其中，D
i
'、α
i
'为分别为欧式距离D
i
、夹角α
i
的归一化数值，k为比例系数。
[0019]作为进一步优选的，在点云数据A中确定点a
i
的领域点NB(a
i
)，具体为：
[0020]在点云数据A中计算与点a
i
的距离最近的数个邻域点，分别计算a
i
与各邻域点之间的向量夹角，删去向量夹角大于90
°
时对应的邻域点，其余点保留；
[0021]重新搜索与点a
i
距离最近的邻域点，并重复上述步骤，直至向量夹角满足要求的邻域点达到预定数量。
[0022]作为进一步优选的，步骤S13中，采用区域生长法确定叶片破损截面位置，具体为：
[0023](1)求出每个a
i
对应的几何误差Ge(a
i
,b
i
)，并根据Ge(a
i
,b
i
)大小对a
i
降序排列，得到数据集P；
[0024](2)按顺序在数据集P中寻找几何误差大于阈值δ1的第一个点P(1)，将其作为种子点并存入数据集R，同时将点P(1)从数据集P中删除；
[0025](3)求种子点P(1)的邻点NB(P(1))，并将NB(P(1))按照几何误差进行降序排列，得到数据集S；
[0026](4)将数据集S中第一个点S(1)的几何误差与阈值δ1进行比较，若大于则将S(1)存入数据集R中，并以S(1)作为新的种子点，重复步骤(3)；否则，回到步骤(2)，直至数据集P中没有几何误差大于阈值δ1的点；
[0027](5)数据集R中的点即识别出的为叶片破损位置，提取叶片破损位置的截面点云坐标数据，存入点云数据PS中。
[0028]作为进一步优选的，步骤S2，具体包括：
[0029]对点云数据PS进行距离索引，设置索引距离为阈值δ2，该阈值δ2对应去除叶片破损截面位置处的切削深度；根据距离索引，找到点云数据A中与点云数据PS距离在δ2内的所有点，并将其存入点集C。
[0030]作为进一步优选的，步骤S3，具体包括：
[0031]对点集C求取凸包，去除点云数据A中位于点集C凸包范围内的点，得到切除边界平整的点云数据A1；将A1与A点云进行求差，得到实际切除的点云数据C1，即加工模型。
[0032]作为进一步优选的，步骤S4，具体包括：
[0033]对点云数据C1中的每个点，计算该点到点云数据A1中所有点的距离，若该距离的最小值小于距离阈值δ3，则将该点提取出来；根据从点云数据C1中提取出的所有点，得到叶片破损位置切除后的切除边界点云Es；
[0034]对切削边界点云Es进行二次曲面拟合，将点云数据C1投影到该二次曲面上，C1中的每一个点c
1i
，均通过等式约束的非线性优化找到该二次曲面中的最近点e
i
，并将所有的e
i
存入数据集E；
[0035]将数据集E与点云数据A1进行点云合并拼接，并滤波，得到完整的切削叶片点云数据A本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、检测识别叶片破损位置；具体包括：S11、获取破损叶片的点云数据A，将点云数据A转换到理想加工模型点云数据B的坐标系下；S12、计算点云数据A中各点a
i
在点云数据B中对应的最近点b
i
，进而计算点a
i
与b
i
之间的几何误差；S13、基于几何误差，采用区域生长法确定叶片破损位置；S2、在叶片破损位置处设定其切削深度；S3、基于切削深度设置切削部分的凸包，进而得到切削边界平整的加工模型；S4、基于加工模型，对切削后的空洞截面进行修补；S5、三维重构修补后的叶片切削加工目标模型。2.如权利要求1所述的航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法，其特征在于，步骤S12中，点a
i
与b
i
之间的几何误差的计算过程如下：计算点a
i
与b
i
的欧式距离D
i
；在点云数据A中确定点a
i
的领域点NB(a
i
)，在点云数据B中确定点b
i
的领域点NB(b
i
)；采用最小二乘法，拟合a
i
与其邻域点NB(a
i
)的平面，得到a
i
的法向量NC(a
i
)；拟合b
i
与其领域点NB(b
i
)的平面，得到b
i
的法向量NC(b
i
)；计算法向量NC(a
i
)与NC(b
i
)之间的夹角α
i
；进而计算点a
i
与b
i
之间的几何误差Ge(a
i
,b
i
)＝D
i
'+kα
i
'；其中，D
i
'、α
i
'为分别为欧式距离D
i
、夹角α
i
的归一化数值，k为比例系数。3.如权利要求2所述的航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法，其特征在于，在点云数据A中确定点a
i
的领域点NB(a
i
)，具体为：在点云数据A中计算与点a
i
的距离最近的数个邻域点，分别计算a
i
与各邻域点之间的向量夹角，删去向量夹角大于90
°
时对应的邻域点，其余点保留；重新搜索与点a
i
距离最近的邻域点，并重复上述步骤，直至向量夹角满足要求的邻域点达到预定数量。4.如权利要求2所述的航发叶片损伤变形后模型自适应重构方法，其特征在于，步骤S13中，采用区域生长法确定叶片破损截面位置，具体为：(1)求...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄涛，罗森月，张小明，孙晨诚，丁汉，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：